Jesús Vélez Santiago
Curso de Entorno de Trabajo para Ciencia de Datos con Jupyter Notebooks y Anaconda

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

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.

Avatar Fabio Andres Torres Peña

Fabio Andres Torres Peña

@fabandret

es un buen curso, aunque pensando en los estudiantes primerizos deberia ser mas didactico a la hora de la configuracion para instalar los paquetes, a veces se me dificulto.

Avatar Diana Chacón Ocariz

Diana Chacón Ocariz

@dchaconoca

Me gustó poder conocer todas las opciones de notebooks que existen. Aunque la parte de los ambientes virtuales, bien que es importante, me pareció un poco lenta. Quizás porque es un tema que, al menos personalmente, me interesa es en el momento en que me encuentro con el problema jejeje

Avatar Jose Elier Fajardo

Jose Elier Fajardo

@joselier

Excelente Curso. Sus clases fueron cortas y eficientes.

Bueno aprendi mucho de lo que necesitaba es todo aun falta mucho por aprender.

Avatar Rodrigo Lopez Rosales

Rodrigo Lopez Rosales

@royo006

ME gusto el curso, pero creo que se pudo haber profundizado un poco mas en algunos temas, espero que estos esten dentro del siguiente curso

Avatar Germán Alejandro Niño

Germán Alejandro Niño

@ganinop

Curso corto para mejorar la instalación de paquetes. Queda un poco en el aire el porque es necesario la utilizacion de WSL

Avatar Alan Rafael Pereyra

Alan Rafael Pereyra

@alanrafaelpereyra

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

Avatar Carlos Celemín

Carlos Celemín

@Celemin

Conocer las diferentes plataformas o entornos que existen para trabajar con datos, python y ciencia de datos.

Avatar Emmanuel Sánchez

Emmanuel Sánchez

@baoema

Curso rápido y practico para empezar a comprender el mundo de los datos.

Avatar Anibal Vicens

Anibal Vicens

@4nib4l

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.

Avatar Elisa Almazán

Elisa Almazán

@elisa.almazan

Me gustó que sirviera de parteaguas para adentrarse en la personalización de ambientes virtuales de trabajo

Avatar jaime sanchez

jaime sanchez

@jaime.jsa91

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

Avatar Andres taborda

Andres taborda

@Mateotab

Usar herramientas para mi carrera como científico de datos

Avatar Esteban Eduardo Encina Dos Santos

Esteban Eduardo Encina Dos Santos

@eeeds

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

Avatar Ivan Vargas Carmona

Ivan Vargas Carmona

@Rigoleto

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

Avatar Nicolás Duque

Nicolás Duque

@nicolasduque33

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.

Avatar Johan Gutierrez

Johan Gutierrez

@johan.gutierrez.diaz

El acercamiento a herramientas como los notebooks , sobretodo Deepnote y Google Colab

Avatar Barbarita Paula Janeth Ramirez Ucañay

Barbarita Paula Janeth Ramirez Ucañay

@paula_ramirez713

Buen curso! Aunque me gustaría que profundizara más.

Avatar Fernando Padrón Hurtado

Fernando Padrón Hurtado

@Fernapahu

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.

Avatar Christian Paeres Marin

Christian Paeres Marin

@christianpaeres10xthinking.com

Muy bien! Lastima que se tenga que ir a tomar otro curso que no está pensado en data science para configurar la terminal de microsoft

Avatar Gabriel Felipe Lopez Caicedo

Gabriel Felipe Lopez Caicedo

@Gabogl04

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

Avatar Omar Gavidia

Omar Gavidia

@omar_gavidia

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.

Avatar Hiras boneta

Hiras boneta

@hirasboneta

El curso en sí estuvo muy interesante, te comenta todo lo basico para empezar tu camino como cientifico de datos, pero tambien me parecio muy engorroso y con informacion mezclada como los "ambientes virtuales" con conda, siento que podrian haberlo desarrollado de otra manera.

Avatar Juan Enrique Aristizábal Rodríguez

Juan Enrique Aristizábal Rodríguez

@juan.e.aristizabal.r

Algo complejo, algunas prácticas adicionales se apreciarían.

Avatar Randy Ponte

Randy Ponte

@randyponte365

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