Definí esta matriz
- Meta Específica (Specific)
Objetivo: Adquirir competencias sólidas en ciencia de datos e IA, dominando Python, machine learning (ML) y deep learning (DL) para construir modelos predictivos y resolver problemas reales.
Detalle:
Aprender fundamentos matemáticos (estadística, álgebra lineal) y programación en Python (Pandas, NumPy).
Dominar algoritmos de ML (regresión, clasificación, clustering) y frameworks como Scikit-learn y TensorFlow.
Aplicar conocimientos en proyectos prácticos (análisis de datos, modelos de predicción, NLP).
- Meta Medible (Measurable)
Indicadores de progreso:
Completar al menos 2 cursos certificados (ej: Coursera, edX) en 6 meses.
Desarrollar 3 proyectos personales (ej: predicción de precios, análisis de sentimiento) en el primer año.
Publicar un portafolio en GitHub con código documentado y resultados demostrables.
Resolver 50 problemas en plataformas como Kaggle o LeetCode (enfoque en ciencia de datos).
- Meta Alcanzable (Achievable)
Recursos y acciones:
Dedicar 10 horas semanales a estudio y práctica (cursos, tutoriales, proyectos).
Usar recursos gratuitos (Kaggle, YouTube, documentación oficial) y material complementario (libros como "Hands-On Machine Learning").
Unirme a comunidades (foros, meetups) para resolver dudas y recibir feedback.
- Meta Relevante (Relevant)
Alineación con objetivos personales/profesionales:
Aumentar mi empleabilidad en roles como Data Scientist o ML Engineer.
Contribuir a proyectos de impacto social o empresarial mediante soluciones basadas en datos.
Mantenerme competitivo en un campo en constante evolución.
- Meta con Tiempo Definido (Time-bound)
Cronograma:
3 meses: Fundamentos de Python, estadística y primeras visualizaciones (Matplotlib/Seaborn).
6 meses: Algoritmos básicos de ML (regresión lineal, árboles de decisión) y primer proyecto completo.
1 año: Modelos avanzados (redes neuronales, NLP) y participación en competencias de Kaggle.
2 años: Especialización en un área (ej: computer vision o big data) y aplicación en un entorno laboral o emprendimiento.
