Método SMART:
• S = Aprender Python para el análisis de datos • M = Quiero identificar los tres productos más vendidos cada trimestre y medir el porcentaje de crecimiento de las ventas mensuales • A = Si, medir el tiempo de aprendizaje según colegas. • R = Es fundamental para mi desarrollo profesional. • T = en 3 meses.
Matriz de Niveles de Aprendizaje: Semana Resultado Esperado (%) Aplicación en el Trabajo (%) Conocimiento Absorbido (%) Observaciones y Ajustes Semana 1 10% 100% 30% Fundamentos de Python Semana 2 20% 60% 40% Manipulación de datos con pandas Semana 3 30% 30% 50% Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn Semana 4 40% 10% 60% Fundamentos de estadística Semana 5 50% 50% 70% Análisis exploratorio de datos Semana 6 60% 30% 80% Fundamentos de algebra lineal Semana 7 70% 60% 85% Introducción a la ciencia de datos Semana 8 80% 40% 90% Preprocesamiento de Datos Semana 9 90% 30% 95% Introducción al aprendizaje Automático (Machine Learning) Semana 10 95% 70% 98% Modelos supervisados Semana 11 98% 10% 99% Modelos no supervisados Semana 12 100% 20% 100% Proyecto Final y Practica
Observaciones y Ajustes:
Monitorear el avance en el aprendizaje de Python y análisis de datos cada semana. Complementar el estudio con recursos en línea como cursos de Python y análisis de datos, revisa la documentación oficial de bibliotecas como pandas, Matplotlib y Scikit-Learn, y realiza proyectos.
