Opiniones del Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda

Empece a tomar mis apuntes de código en notebooks, inicialmente el Google Collab

Muy buen contenido! Me ayudó a instalar de la forma más simple posible, herramientas en mi computador para comenzar en el mundo de Data Science

Aproveché mucho la primera mitad del curso, no sé si era necesario dedicar algo más de la mitad del curso a la conda, quizás se pudieron explorar más IDE para equilibrar.

Me gusto el curso por la variedad de programas en linea y también local para trabajar en ciencia de datos

Muy buen curo par adentrarse en el mundo de las notebooks y ver las diferentes opciones con las que se cuenta.

INDISPENSABLE TOMAR EL CURSO!

El curso está bien, pero aquellos que no tienen algunos conocimientos de informática, por ejemplo en el manejo de la terminal, pueden tener problemas para completar algunos pasos del curso. Hubiera estado bien profundizar un poco más en algunos temas, pero en general está bien el curso para iniciarse.

buen curso para entender como funcionan las notebooks y configurar el software encesario para realizar data science.

Muy buen contenido, bastante claro todo. El profesor muy claro en sus ejercicios.

Las comparaciones entre las diferentes herramientas que enseña el profesor a lo largo del curso.

Muy buen curso recomendado para organizar tus proyectos y no conocia la herramienta de deepnote y el potencial que tiene, es beunisima

Buen curso para conocer los distintos ambientes para trabajar en ciencia de datos

Aprendí mucho del manejo a nivel línea de comandos que desconocía. Ahora entiendo algunas cosas que no lograba realizar con otros cursos.

docente muy animado, pero contenido basico que se podria encontrar facilmente en youtube

Fue un curso bastante util para poder conocer caracteristicas de VSC que es el editor que mas uso

Aprender sobre los distintos entornos, permite poder practicar sobre cada uno y tomar alguno que más te convenga dadas ciertas situaciones.

Conocer deepnote, pero lo mejor fue saber que puedo usar notebook en VSCode. :)

La introducción a los ambientes virtuales, me quedo faltando un ejemplo aplicado a los ambientes y la integración de estos con los repositorios de git

Está desactualizado, Google Collab y Deepnote se han actualizado y ya no es fácil de seguir el video tutorial.

Sobre todo lo detallado que está el uso de cada herramienta por separado.

Interesante el curso!

Excelente curso para conocer las diferentes herramientas para trabajar en ciencia de datos.

Muy buen curso, aprendí mucho de entornos virtuales y de su manejo para proyectos

El curso está bien a modo de introducción. Sin embargo, a mi parecer debería advertir que es necesario conocer nociones básicas del manejo de la terminal. En lo personal, se me complicó con la instalación de Anaconda, ya que si bien pude hacerlo, la terminal wsl no me reconoció el comando 'conda' a pesar de intentar múltiples sugerencias en los comentarios. Finalmente, pude seguir el curso instalando Anaconda vía Windows y usando Anaconda Prompt, pero la sintaxis ya no es la de linux con lo cual entinedo que no pude sacarle el 100% al curso. Creo que la clase 11 (creo q es esa la de instalación) debería contemplar probables dificultades. En lo conceptual, estuvo muy bien explicado.

Toda muy bien explicado

El instructor fue muy conciso en sus explicaciones y además te ofrece distintas formas de configurar un entorno de trabajo para data science.

El profesor explica muy bien, sin embargo creo que tiene areas de oportunidad que trabajar en su dicción y su apariencia

Usar herramientas para mi carrera como científico de datos

Estuvo interesante, ya tenía conocimientos de muchas de estas herramientas pero aún así pude sacarle provecho al curso.

Sí lo recomiendo. Se me hizo un poco pesado por momentos y me gustaría que hubiese explicaciones teóricas más extensas (por ejemplo, no me quedó claro donde se almacena lo que descargamos en WSL). Mas allá de eso, muy buen curso!