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.

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.

Todos los pasos bien explicados. Lo que falta aclarar es porqué la necesidad de instalar WSL en Windows y comparar la creación de ambientes virtuales en conda con la creación de ambientes virtuales p.e con el comando python -m venv env.

Buena forma para iniciarse en ambientes virtuales y Notebooks

Lo ameno y completo que es. Hay más contenido del que parece en un principio hasta que, te das cuenta todo lo que se ve

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

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

aprender usar diferentes versiones de python y también el uso de los notebooks siento que es una herramienta de bastante utilidad

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!!

Curso muy entretenido, me encantó la metodología del maestro, que bueno poder seguir contando con cursos así

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

Pienso que se puede profundizar un poco mas en el contenido del curso, haciendo ejemplos mas prácticos que se pueden dar en el dia a dia de un data science

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

Tips útiles para utilizar las herramientas mencionadas durante el curso.

Muchas gracias por este curso, donde repasé algunos conceptos que ya conocía y aprendí otros nuevos sobre creación de entornos de trabajo para data science con Jupyter y Anaconda.

Es una introducción rápida al uso de notebooks, ya sean locales o en la nube.

En la instalacion de conda deberiá explicarse un poco mas, me costo mucho la instación pese a que seguí paso a paso las instrucciones del maestro

Curso interesante para empezar en el mundo de los ambientes virtuales y notebooks

A lo largo del curso se muestra de forma clara las diferentes opciones y formas en las que se puede trabajar.

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

Me hubiese gustado quese hubiera hecho algún ejercicio práctico en el uso de caa uno.

Curso sencillo, super introductorio pero útil.

Muy bien explicado. Algunos temas pueden extenderse. Corto, útil y sustancioso

El curso muy bueno. Lo que más me gustaron fueron los quiz para reforzar y evaluar lo aprendido.

me costo bastante este curso y muchas cosas no me salieron, de todas formas es bueno el profesor, creo que hay temas puntuales de configuracion que necesito se me expliquen individuamente

Buen resumen y explicación de las herramientas para ciencia de datos. Gran profesor, trasmite buena vibra

Es un poco confuso en algun momento, pero la comunidad ayuda mucho a solucionar los problemas con los que te puedes topar

muy practico , pero pienso que se debio profundizar mas en deepnote, con un ejemplo

La forma como presenta cada una de las opciones que tenemos para trabajar en ciencia de datos y el orden en que se presenta la información son muy buenos.

bueno, necesario para el setup de python como data scientist. No conocía deepnote. Agregaría streamlit