El desafío de aprendizaje que tengo para este año 2025, es organizar mi proceso de aprendizaje y alcanzar el objetivo de convertirme en un Data Scientist, basándome en los ejemplos del curso, para ello, seguiré un enfoque estructurado en pequeños bloques, lo que me permitirá asimilar cada concepto de manera progresiva y consolidar mi conocimiento. Dividiré mi aprendizaje en las siguientes etapas::
1. Fundamentos de Programación
- Lenguaje Python: Empezaré por aprender Python, ya que es fundamental para el análisis de datos. Me concentraré en entender los fundamentos del lenguaje: variables, operadores, estructuras de control (condicionales, bucles), y funciones.
- Bibliotecas Esenciales: Una vez dominados los conceptos básicos de Python, aprenderé a usar bibliotecas como Pandas (para manipulación de datos) y Numpy (para cálculos matemáticos).
2. Matemáticas y Estadísticas Básicas
- Estadística Descriptiva: Estudiaré conceptos como la media, mediana, moda, desviación estándar y varianza, que son esenciales para resumir y entender los datos.
- Probabilidad: Aprenderé los fundamentos de probabilidad, como distribuciones, el teorema de Bayes y la probabilidad condicional, que son clave para modelar e interpretar datos.
- Álgebra Lineal: Estudiaré las bases del álgebra lineal, que incluye matrices, vectores y operaciones básicas, ya que son la base de muchos algoritmos de Machine Learning.
3. Análisis Exploratorio de Datos (EDA)
- Visualización de Datos: Aprenderé a usar herramientas como Matplotlib y Seaborn para visualizar datos mediante gráficos como histogramas, diagramas de dispersión y boxplots. Esto me ayudará a obtener una comprensión inicial de los datos antes de modelarlos.
- Limpieza de Datos: Investigaré cómo manejar datos faltantes, duplicados y atípicos, lo cual es crucial para preparar los datos antes de aplicar cualquier modelo.
4. Modelos de Machine Learning
- Regresión Lineal y Logística: Estudiaré cómo aplicar modelos de regresión para predecir valores continuos (como precios) y cómo usar regresión logística para problemas de clasificación binaria.
- Modelos de Clasificación: Aprenderé sobre técnicas como k-NN (K-Nearest Neighbors), árboles de decisión y SVM (Support Vector Machines), que se utilizan para problemas de clasificación.
- Evaluación de Modelos: Me familiarizaré con las métricas de evaluación como precisión, recall, F1-score y matrices de confusión para medir el desempeño de los modelos.
5. Proyectos Prácticos
- Aplicación Práctica: A medida que adquiera conocimientos teóricos, realizaré proyectos prácticos. Empezaré con un análisis de precios de viviendas utilizando regresión, y luego avanzaré a clasificar emails como spam o no spam.
- Desarrollo Continuo: A medida que avance, aplicaré técnicas más avanzadas en proyectos más complejos, como predicción de ventas o clasificación de imágenes.
6. Deep Learning (Avanzado)
- Redes Neuronales: Después de dominar los fundamentos de Machine Learning, aprenderé sobre Deep Learning, trabajando con herramientas como TensorFlow y Keras para crear redes neuronales.
- Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Estudiaré redes neuronales avanzadas, como CNNs, que se utilizan para el procesamiento de imágenes y videos.
7. Big Data y Herramientas Avanzadas
- Apache Spark: Investigaré sobre herramientas como Apache Spark para trabajar con grandes volúmenes de datos, lo cual es esencial cuando los conjuntos de datos superan las capacidades de las herramientas tradicionales.
- Bases de Datos NoSQL: Aprenderé sobre bases de datos NoSQL, como MongoDB, que son útiles para trabajar con datos no estructurados.
8. Revisión y Mejora Continua
- Revisión Regular: A lo largo del proceso, me comprometeré a revisar y repasar lo aprendido. Esto incluye aplicar los conocimientos en más proyectos y ejercicios prácticos.
- Retroalimentación: Buscaré retroalimentación de expertos o compañeros, así como participar en comunidades de Data Science para obtener consejos y mejorar mi enfoque.
Dividir mi aprendizaje en estos bloques me permitirá consolidar cada concepto antes de pasar al siguiente, asegurando una comprensión profunda y una aplicación práctica eficiente. De esta forma, avanzaré paso a paso hacia mi objetivo de convertirme en un Data Scientist competente.
