Juan Pablo Guio Gonzalez
@juan-pablo-guio-gonzalezla practica con todos los ambientes, la integración de los ambientes de trabajo, y la forma eficiente de usar la terminal para trabajar adecuadamente.


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Opiniones
básico
Configura y utiliza Jupyter Notebooks y Anaconda para ciencia de datos. Aprende a instalar herramientas, manejar ambientes virtuales con Conda y Mamba, y optimizar tu flujo de trabajo. Ideal para principiantes.
Jesús Vélez Santiago
Machine Learning Engineer en uDocz
la practica con todos los ambientes, la integración de los ambientes de trabajo, y la forma eficiente de usar la terminal para trabajar adecuadamente.
Estuvo interesante, creo que se pudo haber dado más información acerca de GPUs TPUs que se pueden usar, tiempos, y restricciones de los mismos.
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
BUEN CONTENIDO, EXCELENTES HERRAMIENTAS PARA TRABAJAR CON PYTHON. GRACIAS
Muy buen curso pero me gustaria que se actualizara un poco por que hay varias instalaciones y procesos que hoy en dia son distintos. De todas maneras es muy claro y entretenido :)
Es un buen curso, solamente que tuve dificultades para instalar WSL porque mi pc no tiene la versión, peor aún, no he podido actualizar a una mejor versión, espero en un futuro tener otro pc y retomar este curso. Por otra parte, las diferentes herramientas para ciencia de datos están bastante interesantes, se puede sacar provecho a muchas de ellas, se recomienda un curso de keaggle para aprovechar aún más el manejo de datasets
Explicaciones claras, aunque creo que falto explicar conceptos como SSH, o Markdown.
Buen curso
Para ser un curso de nivel basico estuvo bueno, los examenes pueden ser mas dificiles para que platzi tenga mas peso.
Creo que es uno de los cursos que más me costó entender, pero al final se logró el objetivo. Aún seguiré aprendiendo más.
Es un excelente curso y necesario para los cursos que se van abriendo posteriormente.
Más que un curso de programación, es un curso de introducción para saber las herramientas que usarás en el mundo del data science
docente muy animado, pero contenido basico que se podria encontrar facilmente en youtube
La instalación de paquetes y la creación de entornos virtuales fueron muy buenas.
Excelente
Buen curso para aprender lo basico de los entornos virrtuales y diferenter tipos de Notebooks para ciencia de datos
Se puede profundizar un poco mas en el uso de mamba, tambièn, se puede hacer un proyecto de los procesos, gracias
Empece a tomar mis apuntes de código en notebooks, inicialmente el Google Collab
Buen curso, sencillo y facil de seguir al profesor. Buenos textos adicionales para las clases
Conocer los diferentes ambientes de trabajo para ciencia de datos y un manjador de dependencias como conda
Irónicamente creo que la mejor clase fue la última. No conocía la utilidad de los entornos múltiples para un sólo proyecto.
Un curso completo para el inicio. Interesante como se evaluan y comparan las diferentes herramientas para el registro de código
me ayudo a conocer y recordar comando que no usaba hace tiempo, en especial para los ambientes virtuales
Excelente introducción a los ambientes virtuales y notebooks para ciencia de datos.
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.
muy buen curso. Tal vez me falta algo de dinamismo en los videos para que en ocasiones no resulte tan pesado. eso sí ¡Muy recomendable!
bueno
Hya cosas que no son muy claras. Sobretodo en la instalación de Anaconda, tuve que guiarme de video fuera de la plataforma para poder entender. Algunas clases resultan repetitivas pues están en otros cursos de la misma línea de Data Science.
el curso estuvo bien pero se saltó muchos pasos importantes como el manejo de errores en caso de que estos aparecieran en medio de la instalación con la terminal
La verdad este tipo de cursos me parecen un poco innecesarios porque no tiene tantos retos, creo que podria incluir dentro de uno que hable de ciencia de datos y hay aun modulo para configurar el ambiente