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Desafío: cómo pasar para la zona de aprendizaje

Una de las situaciones donde viví mayor estrés fue cuando estuve que aplicar conocimientos de análisis de datos en un proyecto de vuelos de aerolíneas. Fue una situación tan estresante, ya que debía obtener datos de la pagina para poder encontrar los retrasos y el porque de cada vuelo. Me encontré con datos incompletos, variables confusas, barrera de horarios de cada ciudad y una cantidad inmensa de datos que jamás había trabajado.

Mi listado de actitudes diferentes serían:

  1. Ponerme objetivos mas claros
    • En el caso del proyecto de aerolíneas, no me pedias analizar todos los datos, solo los de ciertos países, pero quise ser ambiciosa y me lance por mucho mas de lo que debía y podía abarcar.
  2. Bajar mi ego
    • Continuando con el mismo caso, debí ser mucho mas humilde y solo enfocarme en lo primordial que me solicitaban y no querer obtener mas.
  3. Concentración
    • Adecuar mis tiempos para tener un mayor foco
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Hola, Maria, espero que estés bien

Gracias por compartir tu experiencia y reflexiones. Pasar a la zona de aprendizaje puede ser un desafío, especialmente cuando nos enfrentamos a situaciones nuevas y complejas. Tus actitudes propuestas son un excelente punto de partida. Aquí hay algunas sugerencias adicionales que podrían ayudarte:

  1. Divide y vencerás: Al enfrentarte a grandes cantidades de datos, intenta dividir el problema en partes más manejables. Por ejemplo, podrías empezar analizando solo un subconjunto de los datos que te pidieron, y luego expandir tu análisis si el tiempo y los recursos lo permiten.

  2. Aprendizaje continuo: Considera dedicar tiempo regularmente para aprender y practicar nuevas habilidades relacionadas con el análisis de datos. Esto podría incluir cursos online, tutoriales o participar en comunidades de práctica.

  3. Herramientas y recursos: Asegúrate de estar utilizando las herramientas adecuadas para el análisis de datos. Herramientas como Python con bibliotecas como Pandas o R pueden facilitar el manejo y análisis de grandes conjuntos de datos.

  4. Pedir ayuda: No dudes en buscar ayuda cuando te sientas abrumada. Ya sea a través de foros, colegas o mentores, obtener una perspectiva externa puede ser invaluable.

  5. Reflexión y ajuste: Después de cada proyecto, tómate un tiempo para reflexionar sobre lo que funcionó bien y lo que podría mejorarse. Esto te ayudará a ajustar tus estrategias para futuros desafíos.

Espero que estas ideas te sean útiles en tu camino hacia un aprendizaje más efectivo y menos estresante. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!