DANIEL ENRIQUE OVALLE CERQUERA
@danielovalleExcelente Curso, todo muy bien explicado. Recomendado.
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Opiniones
básico
Aprende a crear gráficas de manera sencilla con Python. Utiliza Matplotlib y Seaborn, dos de sus librerías más usadas en data science, y aplica el gran poder que tienen las visualizaciones en el análisis de datos.
Platzi Team
Excelente Curso, todo muy bien explicado. Recomendado.
Excelente curso para aprender a graficar. Muy recomendable y ameno este curso.
Todo muy claro !!
Excelente curso
Esperamos la versión avanzada
excelente curso
Muy lindo curso. Y muy buenas explicaciones.
Muy bueno el contenido
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Excelente curso muy didáctico y con explicaciones muy sencillas. Gracias
xscaVA
Muy interesante el curso para conocer en parte acerca de las librerias, y el manejo de las graficas
Excelente curso
Este curso es fascinante, de inmediato quieres representar cualquier cosa para sacar info de ella.
Excelente profesor, buen curso.
Buen curso, lo mejor!!!
Excelente curso
Excelente
A seguir aprendiendo
Buen curso, serían buena una clase de sólo ejercicios y su respectiva interpretación.
Excelente profesor, además excelente clase, con este curso entendí muchas cosas. Muy buen temario
Me gustó mucho el curso, muy bien explicado y documentado.
Enhorabuena por este gran curso. Buen material, buen profesor. Gracias.
excelente curso, excelente instructor, excelente material
Gracias Platzi, fue muy enriquecedor el curso, cada vez se afianzan más los conocimientos para ciencia de datos.
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Curso muy interesnate, me agrado y aprendí
Excelente curso, sin duda uno de los mejores que he tomado en Platzi, quisiera ver este curso pero en una versión "Practica" como lo han hecho con "HTML, CSS, Frontend, etc.. Sin duda se merece mucho una versión asi de este curso, ya que es genial y a mi me dejó el mismo sabor que cuando terminas una serie que te atrapa...¡¡Quieres más!! un saludo y una felicitación al profe Carlos A, la neta se la rifa 👏🏼
Excelente profesor y excelente contenido.
Muy buen curso, aunque me hubiera gustado hacer analissi mas profundos y usar multiples datasets, combinando lo que vimos en panda y numpys, limpieza, y extraccion de datos, para su visualizacion