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

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

Herramientas fundamentales para trabajar con entornos virtuales y configurar mi entorno de trabajo.

Excelente curso con conocimiento básico iniciar en profesiones relacionadas con los datos

Lo mejor fue la muestra de los distintos ambientes para ciencia de datos en los que se puede trabajar, no me gustó toda la instalación de ubuntu, conda y mamba, mi opinión es que Deepnote y Colab fueron creados para facilitar todo ese proceso, pero reitero que solo es mi opinion.

Fue muy bueno conocer todas la herramientas que existen para los entornos de trabajo.......................................................................

Fue un buen curso

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

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

Es bastante completo para alguien que no tenga nada preparado como ambiente de trabajo.

estuvo bien, aunque suele confundir un poco en la parte de instalación de Ana conda

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

El curso es bastante bueno, solo que en las últimas clases me perdía un poco, considero que el docente debió explicar más a detalle ya que para mi esto es nuevo

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.

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.

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.

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.

Estas herramientas son indispensables para Data Science!. En el curso se explica lo que necesitas para entender, sin embargo, falta más ejemplo para ver con claridad la aplicación de lo que se explica durante el curso.

Buen profesor y buen contenido, aunque al profesor le falta mejorar algunos aspectos como la explicación, es entendible.

Usar herramientas para mi carrera como científico de datos

me ayudo a conocer y recordar comando que no usaba hace tiempo, en especial para los ambientes virtuales

muy bueno

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

El curso en si aporta mucho como herramientas para la ciencia de datos, sin embargo, hay partes en las cuales deberían profundizar más como en el tema de wget

Es excelente el curso y ayuda para ampliar tus herramientas de trabajo pero a mi parecer faltaron más ejemplos para poder entender a detalle sus usos.

Me gustaria que el profe siga en la ruta de ciencia de datos, se ve que es bueno

deepnote

Interesante el curso!

Aprender a configurar y tener correctamente el entorno de trabajo para comenzar a desarrollar proyectos.

Creo que este curso se queda un poco corto en cuanto a la temática, se podría abordar otro tipos de ambientes nativos o implemetaciones que expandan la temática.