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

Este curso debí tomarlo antes, para tener un entendimiento más natural de los diferentes entornos para programar en Python, sin embargo, ahora todo está mucho más claro, el profesor es muy bueno y explicó con mucha claridad

El curso toca temas muy buenos en cuanto a creacion de ambientes que desconocia su importancia y su uso. Me gusto el uso que se da a Deepnote.

Buenos Tips, Buenos Tips, Buenos Tips, Buenos Tips, Buenos Tips, Buenos Tips

Explicación muy didáctica para crear un buen entorno de trabajo, un tema para nada sencillo pero aún así muy bien explicado

muy útil, va enriqueciendo la forma de trabajar con múltiples proyectos.

Excelente curso. Aunque solo tiene 2 horas de contenido. Te puedes tardar mucho más en completarlo por los diferentes inconvenientes que se le pueden presentar a cada uno. Pero gracias a la comunidad maravillosa de Platzi se pueden encontrar las soluciones.

Muy buen contenido, bien explicado, muchos ejemplos prácticos y reales.

Todo lo hice practicando, desde la terminal

Muy buena introducción para esta rama de la programación o desarrollo; el profesor muy bueno explicando y muy agradable.

Estuvo chevere, un poco enredado cuando se instala conda, la verdad lo hice por IU

un buen curso donde nos permite conocer los diversos entornos que podemos usar para la implementación de ciencia de datos

Es un curso claro para aquellos que estamos comenzando en el mundo de la programacion

Todo muy bueno se recomienda el curso.,.........................................................

Buenas clases con buen contiendo y muy claro y al grano como siempre de esta forma se entiende muy bien

Muy buen curso para toda la configuración del entorno de data science y necesario para iniciar

Excelente explicación en este curso de Conda, notebooks y VSCode. Gracias y felicidades por esta gran capacitación

excelente contenido permite poder obtener conceptos que se pasan por alto en el aprendizaje del los IDE

La herramientas presentadas me parecieron adecuadas para tener variedad para resolver las necesidades que se le pueden presentar a un programador.

Todos los cursos por igual son demasiado buenos, me parece que esta rama de Ciencia de datos es muy pero muy interesante, este curso fue excelente, le pude sacar y le podre sacar el mejor provecho, muchas gracias a las personas que nos están instruyendo en el camino como Científicos de Datos.

Informacion muy valiosa a nivel estructural de codificacion, agradeciendo tanta informacion.

Conocer las herramientas y las ventajas que cada una nos ofrece, ademas de que la explicacion del profesor fue bastante clara

bueno bueno bueno bueno bueno bueno bueno bueno bueno bueno bueno bueno bueno bueno

Muy buen curso y muy bien explicado. Estoy listo para continuar con mi aprndizaje en cianecia de datos.

me encanto el curso, ya quiero poner a prueba muchos de estas herramientas, aunque mi favorita por mucho fue deepnote

El aprender cosas nuevas como los ambientes virtuales de trabajo, y practicar en la terminal de lynux

Poder configurar mi entorno de manera facil El profesor explica muy bien y las preguntas e la comunidad te ayudan en algunos problemas comunes

Muy buen curso, muy útil e interesante para poder empezar en data science.

Excelente curso introductorio a los notebooks, y muy necesario ya que funcionan de una forma bastante diferente al texto plano.

Muy buen curso, te enseña de forma clara las herramientas que te facilitaran el desarrollo de proyectos en python para data science, IA, ect

Explica a adetalle sobre como configurar nuestro entorno de trabajo de una manera eficaz sin necesidad de darle tantas vueltas al asunto