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

muy buen curso para los que estan empezando ya que les enseña maneras de manejar distintos proyectos y como settear todo

Las instalaciones Subsistema de Windows para Linux (WSL) requieren varios pasos adicionales que no estan en el curso, lo cual dificulta en algunos casos poder continuarlo

Muy bien explicado!

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

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

Algo complejo, algunas prácticas adicionales se apreciarían.

Práctico para trabajar con diferentes proyectos de forma independiente sin afectar las dependencias de cada uno.

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

Un curso muy completo para saber que programas o herramientas usaras en tu nueva carrera. NO te preocupes por no poder algo de alguna clase, muchos de los problemas se resuelven en la siguiente clase o en este caso con anaconda que sirve para tener distintos proyectos con distinas versiones de python y librerias como pandas o numpy.

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

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

Estuvo interesante, creo que se pudo haber dado más información acerca de GPUs TPUs que se pueden usar, tiempos, y restricciones de los mismos.

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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!

Buen curso para inicializarse en el munco de los datos, este curso me dejo grandes expectativas y la comunidad hizo mejor el aprendizaje.

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.

Excelente profesor. Pero me gustaría saber más trucos con Jupyter. Se perdió mucho tiempo viendo colab o depnote cuando son herramientas que las aprendes ya en otros curosos

La instalación de paquetes y la creación de entornos virtuales fueron muy buenas.

Fueron buenas las clases, el curso estuvo interesante, faltaría corregir algunos aspectos y aclaraciones en cuanto a la instalación de Paquetes en Conda y mamba

Buen curso, sencillo y facil de seguir al profesor. Buenos textos adicionales para las clases

un curso muy bueno, amplia tus conocimientos en el uso de otras herramientas diferentes a las tradicionales

Un curso completo para el inicio. Interesante como se evaluan y comparan las diferentes herramientas para el registro de código

Me parece que el contenido pudiera actualizarse un poco ya que lo sitios de descarga ya no están del todo vigentes.. Por ejemplo, la instalación de conda y cookie cutter puede ser muy poco amigable si tomamos las rutas textuales en los videos. Gracias

en algunos pasos no uso el sistema de windows y no explico algunas cosas, gracias a los comentrios de los compañeros puede instalar correctamente el wsl

Los temas están bien explicados, y es una buena introducción a los temas, por lo que esperar más es no reconocer que esto es a nivel básico. El único y principal problema del curso es respecto a los problemas que se tienen al momento de las instalaciones, como varios estudiantes han hecho saber. No obstante, ahí mismo se han resuelto ya la mayoría de problemas.

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Estas clases a mi no me gustan, pero creo que en si el curso fue muy bueno.

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