Este análisis es respecto al tema que quiero aprender para que tenga coherencia con el curso (Data Science).
Fortalezas
Autodisciplina técnica, Habilidad para estudiar solo, instalar software, seguir documentación.
Persistencia frente a errores, Capacidad para buscar soluciones cuando algo no funciona (StackOverflow, IA).
Interés por la tecnología, Genuino entusiasmo por aprender Python, Machine Learning y geodatos.
Capacidad de síntesis, Puedes resumir conceptos y estructurar información (útil para proyectos).
Debilidades
Falta de seguimiento constante, A veces se empieza fuerte pero se pierde ritmo después de unos días.
Escasa interacción social, No se participa activamente en foros o comunidades para validar aprendizaje.
Procrastinación en teoría, Se tiende a ir directo a la práctica sin profundizar ciertos conceptos base.
Poca documentación de avances, No se registran bien los aprendizajes y errores, lo que dificulta mejorar.
Estrategias útiles
Usar proyectos reales como ancla, Aprendo mejor al resolver un problema propio (ej. shapefiles, geodatos).
Videos y ejemplos antes que teoría, Ver ejemplos prácticos ayudó a entender lo abstracto.
Aprender con propósito, Avanzo más cuando el conocimiento tenía una utilidad inmediata.
Nuevos enfoques
Plan semanal con revisión diaria, Ayuda a mantener constancia y medir el progreso.
Diario de aprendizaje (Notion/Excel), Registrar lo aprendido, errores y dudas ayuda a reforzar y reflexionar.
Retroalimentación externa mensual, Compartir tus avances con un mentor o comunidad para validar tu avance.
Gamificación, Usar recompensas o retos mejora la motivación interna.
Plan de Acción – Mejora del Aprendizaje Autónomo en Data Science (30 días)
Semana Objetivo principal Acciones clave Indicador de logro
1 Diagnóstico + ritmo de estudio
Establecer horario de estudio (2 hrs/día)
Crear tabla de seguimiento en Notion
Hacer test básico de Python y estadística |
Tabla diaria actualizada + test completado |
| 2 | Fundamentos fuertes |
Ver curso corto de estadísticas y probabilidad
Tomar apuntes activos
Compartir resumen en un foro (Reddit/Kaggle) |
Resumen compartido + participación externa |
| 3 | Aplicación práctica |
Proyecto: análisis de un dataset real
Subirlo a GitHub
Pedir feedback a un colega o IA |
Notebook en GitHub + al menos 1 retroalimentación recibida |
| 4 | Consolidación y mejora |
Autoevaluación del mes (reflexión escrita)
Ajustar estrategias que no funcionaron
Planificar siguiente mes con nuevas metas |
Reflexión publicada + nuevo plan trazado |
Herramientas de apoyo
Notion o Google Sheets: para registro diario.
ChatGPT + StackOverflow: para dudas técnicas.
Kaggle: para datasets y ejercicios reales.
GitHub: para publicar y compartir proyectos.
