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

Muchas gracias

La excelente forma de organizar mis proyectos que permitan ser claros y fáciles de entender

El profesor es de los mejores

muy buen curso

lo mejor de todo esto fue aprender mas sobre los entornos virtuales

Excelente Curso. Gracias

Excelente curso. Muy buenas herramientas para agilizar el trabajo.

muy bueno para preparar las plantillas etc en la compu.

Que te brinda herramientas para que iniicies proyectos de forma profesional

El curso estuvo muy bueno, muy buena la didáctica del profesor, los temas tratados estuvieron muy interesantes. Gracias Totales Profesor y Platzi por agregarme valor.

El curso estaba excelente!!!

Muy buen curso, totalmente recomendado

Excelente curso, me gustaría que hubiera un curso enfocado en desarrollar solamente proyectos aplicando todo lo aprendido en este curso. Pero me esforzare en hacerlo por mi cuenta, y cualquier duda podré regresar a verificar mis dudas con los videos o notas.

muy completo

Super util no solo para ciencia de datos sino para proyectos de cualquier tipo

Excelente curso y muy bien explicado por Jesús

exelente curso me ayudo mucho.

Aprender a trabajar con plantillas te puedo simplificar mucho la vida. La mejor parte fue la clase en la que te enseña a utilizar la carpeta de trabajo como un módulo editable de Python

No conocía cookiecutter. Su utilidad es prácticamente infinita. Por supuesto, el profesor, como siempre excelente

Jesús es uno de los mejores profesores de Platzi, todos los cursos son muy completos, aquí aprendí mucho de la configuración de entornos y ser más productivo en mi trabajo de científico de datos

Muy interesante

Excelente

Excelente profesor, muy buen contenido!!

me gusto este curso ahorra mucho tiempo y el manejo de rutas yo no lo sabia

Muy útil y conciso

Me gusto el curso, el contenido fue bueno nos enseña a utilizar la herramienta cookiecutter para estructurar plantillas de proyectos (en este caso para ciencia de datos) pero habría sido un gran plus si hubieran agregado una clase especifica para explicar como es un proyecto de ciencia de datos y que significa cada folder del proyecto.

Fue de utilidad conocer nuevas herramientas para automatizar flujos de tareas repetitivas en Data Science

El curso es muy bueno, pero falta un poco más de desarrollo en las librerías de manejo de archivos, por ejemplo, el porqué usar pathlib/os evita la incompatibilidad de formatos de directorios.

El final del curso, por las funciones que traia el notebooks genero muchos erroes, entendiendo que ese no era el fin, se pudo esocjer un ejemplo más simple, igual se aprendio bastate

El profe es muy bueno y motivador, el pero es que este curso no parece articularse con otros donde se crean ambientes de trabajo, como es el de "Curso Profesional de Machine Learning con Scikit-Learn". Quizas más adelante, en algunas de las rutas de aprendizaje haya otro curso que vuelva y no tenga congruencia con lo visto