El problema de las listas largas
Cuando intento aprender Ciencia de Datos, suelo anotar una lista extensa de temas y tareas: Python, estadística, álgebra lineal, SQL, visualización, machine learning, deep learning, entre otros. Sin embargo, esa lista tan larga me abruma y no sé por dónde empezar. Me frustro, pierdo el enfoque y termino sin avanzar.
La solución: listas de éxito
Para evitar la dispersión, necesito crear listas cortas y enfocadas, lo que llamo una lista de éxito. Esta lista incluye solo las tareas que realmente me acercan a mi objetivo. En vez de intentar hacerlo todo al mismo tiempo, selecciono 3 a 5 tareas clave y trabajo exclusivamente en ellas.
El principio de Pareto
El 80% de los resultados proviene del 20% de los esfuerzos. En el aprendizaje de Ciencia de Datos, esto significa que no necesito dominar todo desde el inicio. Si me enfoco en lo esencial (Python, manipulación de datos con Pandas, visualización básica y estadística fundamental), lograré la mayor parte del progreso inicial.
Enfocarme en una sola cosa a la vez
Cuando estudio, debo evitar dividir mi atención. Si trato de aprender muchas cosas al mismo tiempo, no profundizo en ninguna. Como dice el proverbio ruso: "Si persigo a dos conejos al mismo tiempo, no atrapo ninguno." Por eso, estudio un solo tema por bloque de tiempo (por ejemplo, una sesión Pomodoro de 25 minutos).
Clasificación de tareas: “puedo hacer” vs. “debo hacer”
Aprendí a distinguir entre:
Cosas que puedo hacer: ver videos motivacionales, leer sobre inteligencia artificial, probar visualizaciones llamativas.
Cosas que debo hacer: practicar ejercicios con Python, limpiar y analizar datos con Pandas, comprender la regresión lineal.
Las tareas que debo hacer son las que generan progreso real. Son mi prioridad.
Mi lista de éxito para empezar en Ciencia de Datos
Semana 1: Fundamentos de Python
Variables, tipos de datos, condicionales
Funciones y estructuras de control
Ejercicios simples en Jupyter o Google Colab
Semana 2: Análisis de datos con Pandas
Leer archivos CSV
Ordenar, agrupar y filtrar datos
Limpiar datos (nulos, duplicados)
Semana 3: Visualización y primer proyecto
Graficar con Matplotlib o Seaborn
Análisis exploratorio de un dataset (por ejemplo: Netflix, COVID o Pokémon)
Presentar hallazgos en un pequeño informe
