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

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

Excelente curso solo que tendrían que responder las preguntas del curso un poco más rápido. Pero igualmente sigue siendo muy recomendable

Curso bastante enriquecedor

Me gustó descubrir todas las herramientas que enseñan en el curso, me parece ideal para tener un setup recomendado para trabajar, los consejos me parecen estupendos y trabajar sobre WSL. Me llevo algo de tiempo terminar el curso, ya que varias secciones te invitan a profundizar en lo que se expone, por ejemplo en Markdown.

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

una excelente oportunidad para aprender sobre las herramientas esenciales en la ciencia de datos. Jupyter Notebooks es una aplicación web que permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Por otro lado, Anaconda es una distribución de los lenguajes Python y R para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Ambos son ampliamente utilizados en la comunidad de ciencia de datos. Por lo tanto, un curso que cubre estas herramientas podría proporcionar una base sólida para cualquier persona interesada en la ciencia de datos. Sin embargo, la utilidad del curso dependerá de la calidad del contenido, la experiencia del instructor y cómo se alinea el curso con tus objetivos de aprendizaje.

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

practico y variado

Es fantástico aprender ciencia de datos utilizando las herramientas necesarias. Para mi ha sido difícil por la cantidad de herramientas para trabajar con notebooks pero al mismo tiempo es emocionante dedicarle tiempo a aprender nuevas habilidades....

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

Siento se podria profundizar mas e algunos temas tratados

El curso en su defecto es mas que sensacional, el profesor es mas que adecuado y su forma de explicar va al grano, igual diría que la instalación de Conda es algo tediosa, al menos para mi, tuve que usar la interfaz grafica con Windows ya que se me fue imposible por PowerShell en Ubuntu y por PowerShell en su forma base; ya que en Ubuntu me dice que no existe el comando bash y en PowerShell no me permite ingresar al ambiente virtual. Pero el curso cumplió de manera exitosa mis expectativas.

Lo que me gustó fue el orden al crear un ambiente de trabajo, nunca pensé que se lograría crear esto, aunque pensándolo bien me hubiera ahorrado varios dolores de cabeza...

El profe era muy claro con todo, siento que fue una clase que en algunos momentos podría haber ido mas rápido pero fue genial.

En general el curso es bueno, el profesor hace entender las herramientas que usa-

FUE MUY CLARO

En general está muy bien, recomiendo hacer primero el curso de la terminal dado que hay partes de la instalación que se complican mucho si uno entra sin estos conocimientos.

Aprendimos sobre diferentes tipos de herramientas disponibles para trabajar en Ciencia de datos

Se vuelve un poco complicado el tema de las instalaciones, pero al final la comunidad te orienta.

Es importante este curso ya que se explica el manejo de entornos y programas fundamentales para el trabajo en equipo y desarrollo de proyectos.

Excelente curso

Siento que la parte del WSL se termina gastando más tiempo instalándola que utilizándola, además la guía de instalación no está actualizada.

Interesante

a pesar de estar avanzando en el uso de notebooks tanto local como en la nube el curso me sirvió para tomar apuntes de como manejar más la terminal para el análisis de datos.

Brinda un buen panorama acerca de las distintas herramientas disponibles para ciencia de datos. Si bien es introductorio, estaría interesante contar con mayores bases del proceso de desarrollo en ciencia de datos antes de tomar este curso.

Conocer otros notebook aparte de jupyter notebook, la mejor parte fue como poder utilizarlos desde VSC

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

Al principio no entendía el fin del curso, porque recibía información que no sabia si iba a usarla después, esto era debido a mi desconocimiento total del la ciencia de datos, a medida que entendía más acerca de la ciencia de datos entendí la importancia de este curso y las posibilidades que te brinda al mostrarte las opciones con las que puedes contar.

Buen video, para las personas que recién están empezando en el mundo de la programación. Yo ya conocía muchas de estas herramientas, pero no esperaba que existiría una herramienta que te permita trabajar de forma colaborativa, por eso le doy 5 estrellas.

Se visualizan varias opciones para realizar los proyectos y se destacan las ventajas que tiene cada uno