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

Es un bue curso, de poner cuidado a los detalles. Pasa detalles tecnicos faciles de recordar y lean los comentarios siempre hay info util de otros compañeros

El profesor ha explicado muy bien cada paso de instalación y la función de cada comando. Muy recomendado.

Un curso muy excelente que nos brinda las herramienta para poder trabajar con la inteligencia artificial o machine learning.

Genial este curso, finalmente pude entender y comprender la union de la terminal con sistemas de visualizacion como VS

Excelente curso, sucinto, asertivo, con muy buenos ejemoki. Es importante entender sobre la terminal aunque no es necesario porque el profe y los comentarios de la comunidad logran su cometido!

Muchas gracias por el curso, ya estoy listo para preparar mi entorno de trabajo en ciencias de datos, fue un curso muy informativo. Todas las herramientas tienen sus ventajas y desventajas, y saber cuando utilizarlas es valioso.

Gran contenido, ver todas las opciones que tenemos para realizar nuestro trabajo fue impresionante. El profesor un genio!

Muy bien el profesor, me gusto la forma en la que enseña. Me animaba a seguir avanzando en el curso.

Excelente curso, el contenido está bien diagramado. Me hubiera gustado que tenga más sobre el tema presentado en el bonus, aun así se aclara que excede al alcance del curso, por lo que no sería una recomendación para esta serie de videos si no para un nuevo curso que aporte al enriquecimiento de la plataforma.

Muy util conocer la forma de configurar un entorno de trabajo, y el uso de librerias en el.

es un curso corto, pero interesante que permite conocer otras opciones en cuanto a Notebooks y manejo de entornos

Muy buen curso, da el panorama global para trabajar con Ciencia de datos. Sencillo y recomendable.

Una buena introducción a las diferentes herramientas que podemos implementar en el mundo de la ciencia de datos

buen curso se tiene que tener un poco de conocimiento en lineas de comando para que resulte mas facil y menos frustrante al momento de instalar las librerias y demas cosas

Un curso con un contenido muy concreto de lo que se necesita para empezar en la ciencia de datos, excelente catedratico.

Muy útil los entornos presentados y su descripción sobre ventajas y desventajas de cada uno a la hora de elegir uno para utilizar.

Muy completo este curso que podríamos posicionar dentro de prework. Muy buen profe, espero verle más por aquí.

A pesar que es una temática algo compleja, el profesor maneja los conceptos de tal forma que una persona con conocimientos básicos pueda entenderlo perfectamente.

Excelente para ver todas las opciones para hacer ciencia de datos

Te permite conocer herramientas muy interesantes para hacer data science de forma colaborativa. Es un buen inicio a las herramientas principales para este mundo.

Es un curso necesario para empezar la inmersión en el mundo de la ciencia de datos.

Ha sido muy satisfactorio lograr los objetivos, aunque requiere mucho ensayo y error. Espero se utilice activamente estos conocimientos en los siguientes cursos.

Un poco enredado y al final la parte de mamba se aborda pero no se explica porque "queda fuera del alcance del curso" aunque se siente como si nos explicara solo lo necesario para no volvernos locos. Buen curso para empezar en esto de los ambientes de data science y no morir en el intento.

Dedicado y deja muchos insides importantes. Suele explicar de manera muy sencilla conceptos.

Ha sido muy ameno y se ha pasado rápido, una clase muy practica para aprender a utilizar una herramienta muy fundamental en el día a día y más en los tiempos que corren (teletrabajo)

Muy útil entender los diferentes entornos de trabajo para la aplicación de ciencia de datos

La facilidad para dictar el curso, gracias a su preparación tecnica en el campo

Información completa y practica

Lo mejor fue saber como crear ambientes virtuales, ya que es como tener distintos "laboratorios", es genial, ademas de tener un poco mas de conocimiento sobre las herramientas de un cientifico de datos.

He aprendido: nstala y utiliza Conda para el manejo de librerías. Usa notebooks en la nube como Deepnote y Colab. Escoge el tipo de notebook que mejor te convenga. Utiliza notebooks de manera local con VSCode.