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

Mucha información valiosa, pero muy poca practica. Dejando eso de lado, la cantidad de herramientas que se enseño que existe es de gran utilidad. Se ve que el docente sabe muchísimo.

El primer acercamiento a las Notebooks fue muy simple con Jesús

Interesante aprender sobre las diferentes herramientas que se utilizan en los proyectos de Machine Learning

aprender como preparar todo lo que necisto para trabajar como cientifico de datos

Me gusto mucho pero me quede con ganas de ver más sobre el ultimo tema que creo era de los mas importatnes

buena información y el profesor sumamente recomendable

excelente temtica falta practica

Excelente para los que quieren iniciar con Notebooks

Buen curso para entender como funcionan los jupyter notebook y implementar un gestor de paquetes en nuestros proyectos.

Excelente curso, creo que se pudo dar en menos clases pero esta bueno

El contenido es muy bueno para empezar a trabajar con ambientes virtuales en el área de ciencia de datos. ¡Buenísimo!

Explicaciones muy didácticas para aprender desde cero. Muy bien

Muy bueno el curso, pero hizo falta una clase donde mostraran como se manejan los entornos con conda en diferentes proyectos, para no tener complicaciones a la hora de trabajar con ellos, y tal vez como funciona el conda con docker

buen curso me gusto bastante aprender funcionaldiases especiales de los notebooks

buen curso no tengo ninguna queja

El curso es bastante bueno, pero para nada básico, creo que teniendo una pequeña base en la terminal y sus comandos hubiera sido un poco mas fácil tomarlo. El profesor, excelente, ahora le diré a mi madre que mi vida cambió cuando conocí a Jesús

Lo mejor fue aprender sobre todo el entorno en el que yo puedo realizar mis proyectos, conocer nuevas herramientas que facilitan mucho mas el trabajo y los servicios que puedo manejar desde la nube y de forma local.

Buena intruducción a los Jupyter Notebooks.

Tips útiles para utilizar las herramientas mencionadas durante el curso.

el conocer plataformas nuevas y similares que se pueden usar para ciencia de datos. adicional a eso ajustarlas según nuestras necesidades.

El docente da por entendido que sé saben ciertas cosas cuando no lo ha explicado por lo que puede llegar a ser confuso.

Buen curso, aclara el panorama sobre las diferentes herramientas y ambientes de desarrollo para ciencias de datos a la hora de buscar una solución para un problema.

No me gustó el hecho de que se tenía que hacer todo en Linux cuando perfectamente se podía hacer también para los otros sistemas operativos.

Los entornos de trabajo son bien explicados, la forma en la que se trabaja con Conda y las libretas es buena, pero siento que falta un poco más de explicación al principio, fuera de eso muy buen contenido.

Me gustó mucho el curso, siento que fue muy enriquecedor todo el contenido del mismo. Considero que se debió profundizar un poco el tema de "Divide y vencerás"

Me gustó ver el curso de entorno de trabajo específicamente para ciencia de datos, ya había visto el curso de prework, entonces algunas cosas ya las tenía instaladas, pero éste curso me enseñó cosas que necesito específicamente para ciencia de datos, también ya había visto algo de anaconda en el curso de python pero aquí se profundizó más y tampoco sabía nada de notebooks, muy útil

La variedad de opciones planteadas, todas funcionales y enfocadas a la ciencia de datos. Perfecto para quienes nos iniciamos.

Cada elemento tuvo el tiempo que ameritaba, el curso nos dio todas las herramientas y oportunidades de escoger lo que se adaptara a nosotros y tuvo alternativas para windows, linux y apple. En algunos puntos me he enredado, pero he sabido salir de eso, aunque un poco por mi cuenta, pero en general muy útil.

Super chevere la actitud y conocimientos del profe! Se nota su capacidad y experiencia en el mundo de la ciencia de datos! Agg se me complico un poco la creacion de ambientes en python en Linux o Ubuntu... :c nada me servia y se me hizo muy complicado, aun no asimilo bien sus usos y me falta comprenderlo a nivel practico... Por ahora el que mas me hizo sencillo de comprender es DeepNote y Google Colab... asi que creo que usare esas herramientas para no frustrarme hasta mientras agarro confianza en el mundo de la ciencia de datos!!

Gran curso de prework, definitivamente necesario para empezar en ciencia de datos con el pie derecho