En mi caso particular primero planeo completar el plan formativo que ya segmenta bastante bien la información pero además realizando consultas a variadas fuentes y luego pensando en las dos especialidades que puedo elegir en el programa intentaré seguir uno de los siguientes roadmap realizados con inteligencia artificial:
- Ciencia de Datos con Python
Bloque 1: Fundamentos de Python Objetivo: Asegurarte de que tienes una comprensión sólida de Python, ya que es la base para aprender ciencia de datos. Sintaxis básica Tipos de datos (listas, diccionarios, tuplas, cadenas) Estructuras de control (if, for, while) Funciones y módulos Manejo de excepciones y archivos Librerías básicas: math, os, sys
Bloque 2: Manejo de datos con Python Objetivo: Familiarizarte con el manejo de datos, que es clave en la ciencia de datos. Librerías fundamentales: pandas, numpy Leer y escribir datos en diferentes formatos (CSV, Excel, JSON, etc.) Operaciones básicas con pandas y numpy: filtros, transformaciones, agregaciones
Bloque 3: Visualización de datos Objetivo: Aprender a visualizar los datos para extraer insights. Librerías de visualización: matplotlib, seaborn Creación de gráficos (líneas, barras, dispersión, histogramas) Personalización de gráficos (colores, etiquetas, leyendas)
Bloque 4: Estadística básica Objetivo: Tener conocimientos básicos en estadística, ya que son esenciales para el análisis de datos. Medidas de tendencia central (media, mediana, moda) Desviación estándar, varianza Distribuciones y probabilidad
Bloque 5: Aprendizaje automático (Machine Learning) Objetivo: Introducción al aprendizaje automático, que es uno de los pilares de la ciencia de datos. Conceptos básicos: modelos supervisados vs. no supervisados Librerías: scikit-learn Algoritmos comunes: regresión lineal, clasificación, clustering Evaluación de modelos: precisión, recall, F1-score
Bloque 6: Proyectos prácticos Objetivo: Aplicar lo aprendido a proyectos reales. Análisis de datasets públicos (por ejemplo, Kaggle) Crear modelos predictivos Documentar y presentar los resultados
- Backend con Java
Bloque 1: Fundamentos de Java Objetivo: Comprender la sintaxis y los principios básicos de Java. Tipos de datos y variables Estructuras de control (if, for, while) Métodos, clases y objetos Manejo de excepciones Principios de la programación orientada a objetos (POO): clases, herencia, polimorfismo, encapsulamiento, etc.
Bloque 2: Estructuras de datos y algoritmos Objetivo: Aprender estructuras de datos comunes y cómo implementarlas en Java. Listas, pilas, colas, árboles, mapas Algoritmos de búsqueda y ordenamiento (búsqueda binaria, quicksort, mergesort) Análisis de complejidad (notación Big O)
Bloque 3: Desarrollo de APIs con Java Objetivo: Aprender a desarrollar aplicaciones web y APIs con Java. Introducción a frameworks como Spring Boot Creación de REST APIs Uso de controladores, servicios, y repositorios Seguridad en APIs (Autenticación, autorización)
Bloque 4: Bases de datos Objetivo: Conocer la interacción con bases de datos desde Java. Introducción a SQL Conexión a bases de datos usando JDBC Operaciones básicas (CRUD) ORM (Object-Relational Mapping) con Hibernate
Bloque 5: Pruebas y despliegue Objetivo: Aprender a probar y desplegar aplicaciones. Escribir pruebas unitarias con JUnit Test de integración Despliegue de aplicaciones con herramientas como Docker o en servidores como Tomcat
Bloque 6: Proyectos prácticos Objetivo: Aplicar lo aprendido a proyectos reales. Crear una API RESTful completa Integrar con bases de datos Desplegar la aplicación en un servidor
