Mi próximo desafío de aprendizaje es profundizar en data science y análisis de datos como parte de mi preparación para estudios de posgrado. Para lograrlo, puedo romper este desafío en pequeños bloques y organizar mi proceso de aprendizaje de la siguiente manera, siguiendo el enfoque descrito:
1- Identificar bloques iniciales: conceptos fundamentales Bloque 1: Fundamentos de estadística. Bloque 2: Introducción a lenguajes de programación. Bloque 3: Comprender qué es el análisis de datos, sus fases y aplicaciones.
2- Profundizar en técnicas específicas Bloque 4: Limpieza y preprocesamiento de datos. Bloque 5: Exploración de datos. Bloque 6: Modelos básicos de machine learning.
3- Aplicar conocimientos integrados Bloque 7: Trabajar con un conjunto de datos real y limpio. Bloque 8: Realizar un análisis exploratorio completo. Bloque 9: Desarrollar y evaluar un modelo predictivo sencillo.
4- Consolidar el aprendizaje Revisar y practicar bloques anteriores de manera periódica. Buscar proyectos más complejos que requieran integrar todo lo aprendido. Participar en comunidades o competiciones para recibir retroalimentación.
De esta forma, al dividir el desafío en subtareas y organizarlas, permito que cada paso sea más comprensible, sedimentando cada bloque antes de pasar al siguiente. El tiempo y la práctica reforzarán el aprendizaje a largo plazo, permitiéndome aplicarlo en contextos futuros.
