Mi Matriz de Aprendizaje
He tomado mi meta SMART y la he desglosado en un plan semanal para las próximas cuatro semanas. Esta matriz me servirá como mi mapa de ruta para el proceso de aprendizaje, y me permitirá medir mi progreso y ajustar el rumbo si es necesario.
Aquí está mi planeación:
| Semana | Bloque de Conocimiento | Conocimiento | Aplicación | Resultado |
| 1 | Fundamentos y sintaxis | Quiero haber absorbido la sintaxis básica de Python y las estructuras de datos clave de la librería Pandas. | Quiero ser capaz de escribir un script simple para importar un archivo de datos y explorar su contenido. | Tener mi entorno de trabajo configurado y haber ejecutado mi primer análisis de datos básico. |
| 2 | Práctica con datos de prueba | Mi meta es entender los métodos de limpieza de datos, cómo manejar valores nulos y duplicados, y la lógica para filtrar información. | Seré capaz de limpiar un dataset de prueba, eliminando la información irrelevante y preparándolo para el análisis. | Un dataset de prueba listo y ordenado, sin errores, que me dé la confianza para avanzar. |
| 3 | Práctica con visualizaciones | Quiero haber absorbido el conocimiento sobre los tipos de gráficos más comunes (barras, líneas, dispersión) y cómo generarlos con la librería Matplotlib. | Seré capaz de crear al menos tres visualizaciones que representen diferentes aspectos de los datos de prueba que limpié. | Haber creado un pequeño informe visual con gráficos que me ayuden a entender la historia detrás de los datos. |
| 4 | Aplicación a mi proyecto | Mi meta es entender cómo integrar todos los pasos aprendidos (importación, limpieza, análisis y visualización) en un flujo de trabajo completo. | Seré capaz de aplicar todo lo aprendido a un dataset real y personal, en lugar de usar uno de prueba. | El resultado final será mi primer análisis completo sobre un tema que me apasiona, con un informe básico de mis hallazgos. |
