Proporcionan la información relevante para entender los entornos de trabajo, y como trabajar en ellos para Pyhton
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Opiniones
básico
Conoce diferentes tipos de Jupyter Notebooks, la herramienta de trabajo fundamental para toda científica de datos que utilizarás en tus proyectos y en toda la Escuela de Data Science.
Jesús Vélez Santiago
Machine Learning Engineer en uDocz
Proporcionan la información relevante para entender los entornos de trabajo, y como trabajar en ellos para Pyhton
En general es un curso introductorio bastante bueno, cumple con el proposito de mostrar diversos ambientes de trabajo. El profesor es entretenido e intenta explicar de manera clara.
Un curso bastante interesante.
Es un curso muy bueno, más que todo en la segunda mitad. La parte introductoria del curso (primeras clases) pueden ser un poco enredadas debido a lo simple que es. El profesor tiene oportunidad de mejora. Demostró dominio del tema.
Curso corto para mejorar la instalación de paquetes. Queda un poco en el aire el porque es necesario la utilizacion de WSL
Algo complejo, algunas prácticas adicionales se apreciarían.
Conocer las diferentes plataformas o entornos que existen para trabajar con datos, python y ciencia de datos.
Curso rápido y practico para empezar a comprender el mundo de los datos.
Conocer las herramientas y los entornos de trabajo para el camino de la ciencia de datos
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Seria genial si se incluyeran mas ejemplos de uso de cada entorno mostrado en el curso.
Es un curso que da una pincelada de muchos temas, bastante interesante para empezar.
Me gusto la informacion dad y las instalaciones, sin embargo, creo que faltan ejemplos o ejercicios mas concretos sobre cuando usar Deepnote, Colab, Conda y Mamba. Si junto los conocimeintos de este curso con otros que he tomado previamente, tambien me queda la duda de cuando usar PIP, Dockers y los mabientes virtuales que se pueden crear en python sin usar conda
El acercamiento a herramientas como los notebooks , sobretodo Deepnote y Google Colab
Buen contenido sobre los comandos básicos y la implementación necesaria para comenzar con Jupyter Notebooks. Sin embargo, creo que se podría haber profundizado un poco más en las herramientas como SnakeMake
La gran variedad de herramientas que se pueden utilizar como lo son: Deepnote, Google colab, VScode, JupyterLab
Se presentan los programas/software y demas herramientas en los que se puede trabajar para ciencia de datos, sin embargo no se ven ejemplos concretos aun de como utilizarlos
Lo mejor fue tener una vista general y la oportunidad de insidir en cada ambiente de trabajo con una base y decidir de acuerdo a conveniencia.
Es muy interesante la clase me gusto sobre todo porque aprendi cosas nuevas
Buen curso para inicializarse en el munco de los datos, este curso me dejo grandes expectativas y la comunidad hizo mejor el aprendizaje.
bastante interesante, inspira a seguir adelante
muy bueno
Curso muy entretenido y bastante aplicativo
Buen curso introductorio excelente profesor y tematica para empezar en ciencia de datos
Buen curso
Estuvo muy bueno!
Es muy interesante el tema del manejo de conda, pero me quedaron dudas con el tema de las notebooks, falto hacer mas ejercicios de practica y cosas que podrias hacer en la vida real para manejarlas
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el set up inicial para tener las herramientas necesarias para los siguientes cursos. Las herramientas van avanzando y es necesario conocerlas para que el trabajo sea mas sencillo.
Tiene buenas explicaciones pero no las complementa correctamente con el material que presenta en pantalla