El Principio de Pareto aplicado al aprendizaje en Ciencia de Datos
El Principio de Pareto, también conocido como la regla del 80/20, señala que aproximadamente el 80% de los resultados provienen del 20% de las causas. Esta idea, aunque proviene del análisis económico, se aplica perfectamente al estudio y práctica en Ciencia de Datos.
Uno de los errores más comunes cuando comenzamos en este campo es intentar abarcar todo al mismo tiempo: múltiples lenguajes, técnicas avanzadas, herramientas de visualización, teoría estadística compleja, etc. Sin embargo, esto suele generar frustración, dispersión y pérdida de tiempo.
Aplicar el Principio de Pareto significa identificar ese pequeño conjunto de conocimientos y habilidades que produce la mayoría de los resultados. Por ejemplo:
Aprender bien Python, especialmente su uso con listas, diccionarios, bucles y funciones.
Dominar Pandas y Numpy para manipular datos.
Entender los principios básicos de la visualización con Matplotlib y Seaborn.
Conocer los fundamentos de estadística descriptiva y regresión lineal.
Este grupo reducido de temas permite resolver una gran cantidad de problemas reales y construir proyectos sólidos desde el inicio. A medida que esos fundamentos se consolidan, es más fácil escalar hacia técnicas más complejas como machine learning o deep learning.
La clave está en dejar de dedicar tiempo a lo que parece urgente pero no genera impacto (como revisar demasiados cursos a la vez o asistir a reuniones improductivas) y concentrarse en ese 20% que realmente impulsa el aprendizaje.
