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

Muy bueno el curso, y siempre se aprecia la parte practica Muchas Gracias

Excelente! lo mejor del curso fue descubrir el uso de ambientes y las opciones para trabajar ciencia de datos en la nube.

muy buen curso que seria bueno tenerlo en un kit de inicio para varios otros cursos mas avanzados

En este curso hemos aprendido muchísimo y el profesor lo ha explicado todo de una manera muy clara.

El curso está explicado de manera muuuy clara. Me gustó que incluso explicara los posibles "errores" que podrían ocurrir dentro del proceso y como solucionarlos.

Me pareció increíble todo lo que uno puede aprender en un curso tan corto, per muy muy interesante! 👾

Colocar mas ejemplos de la utilizacion de mamba, para entenderlo mejor, ya se sabe que es parecida pero debe ser mas explicativo

Muy interesante, unas herramientas muy poderosas y nuevas por aprender. Muchas felicidades al profesor por tan buena explicación

Excelente comienzo a FastAPI creeria que nos dan las herramientas sufucientes para enfrentarnos al siguiente curso y el profesor me parece bastante bueno en el tema

Un gran curso donde muestra las principales herramientas para iniciar en la ciencia de datos

He descubierto herramientas que desconocía. Muy practico y entretenida la clase. Fundamental para disfrutar de esta clase al 100% ver la clase de terminal antes. saludos!

La versatilidad de herramientas que existen .............................................................................

Esta muy bien que te muestren la diversidad de entornos con los que es posible trabajar en la ciencia de datos.

Bastante completo este curso, me llevo las buenas prácticas que hizo el profesor. Excelente contenido.

La introduccion a jupyter notebooks y anaconda que estaba buscando, al ver videos intermidios-avanzados ya no siento que hablan otro idioma

buen curso de entornos de trabajo para ciencia de datos, genial la analogia de conda abaconda y phyuton

Contenidos muy claros y relevantes con respecto a los tópicos tratados

Cuando comencé en la plataforma en la escuela de ciencia de datos, comenzar me fue un poco complicado por las diversas herramientas que tenia que utilizar. De haber tenido este curso, estoy seguro que el camino hubiera sido mas sencillo. Lo que mas recalco es justo el dar versatilidad desde el comienzo y con ello, formar tu criterio en cuanto a la elección de tu entorno de trabajo. Excelente curso y excelente explicación por parte del profesor

Este curso le hacia falta a la ruta de Data Science. Sería bueno encontrar desarrollo de proyectos en los cursos de platzi futuros usando deepnote.

Excelente curso para apreder la importancia de los ambientes virtuales y su aplicacion para ciencia de datos asi como tambien las características de las distintas herramientas para desarrollar nuestros proyectos

Buen curso introductorio a las herramientas básicas para el inicio en Data Science

Se explicaron las diferentes herramientas (y cómo configurarlas) que podemos usar como científicos de datos. Muy completo

El curso está muy bien estructurado y es muy util para familiareizarse con entornos de programación

すごい! ありがとう ございま.

muy bueno el curso, me gustó como curso introductorio, muy buen profesor!

muestra distintas formas de trabajar y no solo una plataforma, la explicación muy clara

al segundo intento excelente curso!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

Lo mejor de este curso fue aprender de manera acelerada todo lo referente a deepnote, conda, panda, miniconda y anaconda.

La verdad es un buen inicio en lo que es el machine learning yo la verdad empece la escula por que quiero aprender lo que es una inteligencia artifical y aplicar esta herramienta a los video juegos

Me gusto el curso debido a la sencillez con la que el profesor transmite conocimientos , me hizo sentir bien todas las herramientas que puedo usar para científico de datos , ampliando mi panorama y no obligándome a usar lo que a el le funciona