Miguel Angel Oscco Rojas
@itmiguel20Muestra una visión de manejar los tensores con un fin especifico hacia los diferentes campos como ML, Data Science, etc


Subtítulos en español
1624
Opiniones
básico
Manipula y transforma grandes cantidades de datos numéricos y en tablas con dos de las librerías más utilizadas en data science: Pandas y NumPy. Crea y utiliza DataFrames y Arrays que te permitan analizar datos de forma sencilla.
Platzi Team
Muestra una visión de manejar los tensores con un fin especifico hacia los diferentes campos como ML, Data Science, etc
Existen funciones que en versiones de Pandas actuales ya no estan en uso, ejemplo append() Realice los ejercicio de una forma loca con concat pero en la versión de pandas 2.2.0 ya no esta esta función, creo que sería bueno refrescar estos temas Adicional, al ser tantas las posibilidades estaría chido tener donde practicar los aprendido ya que siento que entre mas practica se puede retener mejor la información.. El profesor, excelente, uno de muchos que explican muy bien en la plataforma
Aunque fue al grano en todo momento, falto profundizar algunos temas, igual no fue problema ya que los comentarios completaron dichos topics
Genial, incluso si ya sabes del tema sirve como un muy buen repaso. Aunque hay algunos ejercicios donde no pude resolver el error, no se si sea por falta de actualizacion.
muy buen curso. Bastante completo, y el profesor lo explica de manera sencilla y al grano
un curso muy sencillo y bastante importante
excelente el contenido, a veces el profesor se confundia.
Me gustaría que pueden agregar un proyecto o desafio al final del curso.
Buen curso, le dedican mucho más tiempo a numpy del que yo le dedicaría, pero súper bien igual
Los ejemplos son sencillos y de esa forma se entienden fácilmente los conceptos
Súper
Temario muy completo y el profesor explica a detalle.
Se ven varios principios fundamentales para el uso de la librería, estaría genial poder aplicarlos en un proyecto especifico dentro de un curso o una extensión del mismo, algo más practico.
algunas funciones de pandas que no conocía, a pesar de llevar vario tiempo usando pandas
Recomendaría usar data más variada para ejemplificar casos más diversos.
Genial Introudcción al uso de pandas y numpy y sus principales usos y funcionalidades
No me gustó que una clase en la que se explicaron los conceptos de pivot y melt se hizo con un texto, no se logra entender bien
Estuvo muy extenso y pesado, pero el profe es de lo más.
no pares de aprender !!!
La manera en la que explica es bastante comprensible, creo que es muy importante contar con alguna lectura o base previa sobre el tema dado que hay muchos conceptos que revisar antes de empezar el curso. Me hubiera gustado contar con más ejercicios.
clara la informacion
Podría mejorar si se usara mas casos de aplicacion de análisis de datos como el de los libros y no tanto explicaciones sueltas de las funciones y operaciones de np y pd (de echo acompañarlo con graficas seria excelente)
Bastante entretenido, aunque me gustaría mas profundidad, ejercicios practicos que requieran una gran combinación de los conocimientos.
Muy buen curso
El curso estaría mejor tras actualizarse el contenido de los videos, porque las librerías que se mencionan han cambiado, así sus métodos, y parece que tiene más de dos años sin cambios.
El único desperfecto del curso es que no tiene explicación en video pivot y melt, me parece muy mal ya que son dos comandos cuyo comportamiento es complejo y valdría la pena explicarlo de manera mas pedagógica y profunda.
deberían poner mas quizes y mas difíciles, explican bien , pero uno es simplemente duplicando lo que hace el profesor, se acaba la clase y hasta ahí llega, mas ejercicios para practicar, es la única manera que en verdad se aprende
muy bueno, pero podría ser mejor en cuanto a la metodología, solo explicar lo que dice la documentación, se podría mejor crear problemas y solución o como se harian sin numpy o pandas y mostrar el poder de la diferencia.
Buen curso, muy bien explicado y siempre claro que es algo que usan en el día a día sin embargo le agregaría un proyecto práctico con algún dataset o poder mostrar diferentes ejercicios para prácticar lo aprendido.
Faltaron ejemplos de la vida real.