Curso de Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos

Conoce cómo personalizar un entorno de trabajo de ciencia de datos basado en Python, Conda y Jupyter Notebooks. Con estas herramientas lograrás armonía en tu entorno de trabajo y aumentarás tu productividad como data scientist.

Entiende el flujo de trabajo organizado de notebooks.

Utiliza manejadores de rutas como OS, Pathlib y PyFilesystem2.

Crea plantillas personalizadas.

Usa plantillas para organizar tus proyectos con Cookiecutter.

Temario y recursos del Curso de Configuración Profesional de Entorno para Ciencia de Datos

Temario del Curso de Configuración Profesional de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos

Plantillas de proyectos para ciencia de datos

4 Clases abiertas

¿Qué son y por qué utilizar plantillas de proyectos?
Instalar Cookiecutter
Crear plantillas de proyecto personalizadas
Acelera tu carrera profesional con más de 14 Clases del Curso de Configuración Profesional de Entorno para Ciencia de Datos
Comienza ahora
Implementar hooks
Distribuir plantilla de proyecto

Manejo de archivos en Python

Caso práctico

Conclusiones

Aplica estas herramientas

Para este curso vas a necesitar

2 Horas de contenido
8 Horas de práctica

Conocimientos previos

Programación en Python.
Terminal y línea de comandos.
Git y GitHub.
Jupyter Notebook.
Manejo de ambientes y librerías con Conda.

Software para este curso

Terminal y línea de comandos
Python 3
Visual Studio Code
Anaconda
Git y GitHub

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Programación en Python.
Terminal y línea de comandos.
Git y GitHub.
Jupyter Notebook.
Manejo de ambientes y librerías con Conda.

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