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

muy bueno

Excelente curso. El profesor tiene claridad en las cosas que explica. Reomendado

El contenido y la experiencia del profesor son muy buenas. Pero una área de mejora para el profesor sería la velocidad de explicación de su clase.

Irónicamente creo que la mejor clase fue la última. No conocía la utilidad de los entornos múltiples para un sólo proyecto.

Interesante conocer las diferentes alternativas que tenemos para crear notebooks

Herramientas fundamentales para trabajar con entornos virtuales y configurar mi entorno de trabajo.

Lo mejor fue la muestra de los distintos ambientes para ciencia de datos en los que se puede trabajar, no me gustó toda la instalación de ubuntu, conda y mamba, mi opinión es que Deepnote y Colab fueron creados para facilitar todo ese proceso, pero reitero que solo es mi opinion.

Fue muy bueno conocer todas la herramientas que existen para los entornos de trabajo.......................................................................

Aprender Deepnote creo que es fundamental en este curso que me encanto, como tambien de google col, ya que siempre he trabajado en script local y nunca he sabido de la existencia de estos entornos de trabajo

no me funcionaron algunas instalaciones, pero el contenido estuvo excelente.

Concepto dificil, pero prioritario. me hizo esforzarme de manera gratificante y buscar muchos temas nuevos en internet.

Es bastante completo para alguien que no tenga nada preparado como ambiente de trabajo.

Curso muy entretenido y bastante aplicativo

Excelente curso y el contenido es muy bueno. Avanza en cada clase un tema. Gracias Platzi por estos curso y como siempre a mi tutor @jorgeMejicanos

Me gusto la informacion dad y las instalaciones, sin embargo, creo que faltan ejemplos o ejercicios mas concretos sobre cuando usar Deepnote, Colab, Conda y Mamba. Si junto los conocimeintos de este curso con otros que he tomado previamente, tambien me queda la duda de cuando usar PIP, Dockers y los mabientes virtuales que se pueden crear en python sin usar conda

Proporcionan la información relevante para entender los entornos de trabajo, y como trabajar en ellos para Pyhton

En general es un curso introductorio bastante bueno, cumple con el proposito de mostrar diversos ambientes de trabajo. El profesor es entretenido e intenta explicar de manera clara.

Excelente curso para conocer las diferentes herramientas para trabajar en ciencia de datos.

Las comparaciones entre las diferentes herramientas que enseña el profesor a lo largo del curso.

no me gusta que obligueis a rellenar este campo, a veces no tienes nada que destacar

El instructor fue muy conciso en sus explicaciones y además te ofrece distintas formas de configurar un entorno de trabajo para data science.

Buen curso para iniciar pero faltaria mas explicacion al momento de ejecutar el codigo escrito

Preciso

Excelente curso pero no se quiza falto algo mas por parte del profesor, poner mas ejemplo de usos cotidianos. Me vi un tutorial en youtube de anaconda mucho mas practico que me dejo cosas mas claras.

Estas herramientas son indispensables para Data Science!. En el curso se explica lo que necesitas para entender, sin embargo, falta más ejemplo para ver con claridad la aplicación de lo que se explica durante el curso.

El curso en si aporta mucho como herramientas para la ciencia de datos, sin embargo, hay partes en las cuales deberían profundizar más como en el tema de wget

Excelente introducción a los ambientes virtuales y notebooks para ciencia de datos.

Lo verdaderamente interesante del curso es aprender a manejar los entornos virtuales con conda y los multiples comandos aprendidos.

Odio que obliguen hacer reseñas de todos los cursos es una perdida de tiempo

Excelente curso con conocimiento básico iniciar en profesiones relacionadas con los datos