Desafío: matriz de aprendizaje

¡Hola Estefani, espero que estés bien!

¡Qué genial que estés utilizando el método SMART para definir tu meta de aprender Data Science! Este enfoque te ayudará a estructurar tus objetivos de manera clara y alcanzable. Ahora, para avanzar con el desafío de la matriz de aprendizaje, aquí tienes una sugerencia de cómo podrías estructurarla:

1. Semana 1-2: Fundamentos de Data Science

   • Resultado esperado: Comprender los conceptos básicos de Data Science.
   • Aplicación: Ser capaz de explicar qué es Data Science y su importancia.
   • Conocimiento absorbido: Familiarizarse con términos clave y herramientas básicas.

2. Semana 3-4: Herramientas y Lenguajes de Programación

   • Resultado esperado: Aprender los fundamentos de Python y R.
   • Aplicación: Escribir scripts simples en Python.
   • Conocimiento absorbido: Conocer las bibliotecas más usadas como NumPy y pandas.

3. Semana 5-6: Análisis de Datos

   • Resultado esperado: Realizar análisis de datos básicos.
   • Aplicación: Limpiar y manipular conjuntos de datos.
   • Conocimiento absorbido: Entender cómo estructurar y visualizar datos.

4. Semana 7-8: Estadísticas y Probabilidades

   • Resultado esperado: Aplicar conceptos estadísticos en Data Science.
   • Aplicación: Realizar cálculos estadísticos básicos.
   • Conocimiento absorbido: Conocer distribuciones y pruebas estadísticas.

5. Semana 9-10: Aprendizaje Automático

   • Resultado esperado: Introducción a modelos de Machine Learning.
   • Aplicación: Implementar un modelo simple de regresión.
   • Conocimiento absorbido: Entender los conceptos de entrenamiento y evaluación de modelos.

Recuerda que esta es solo una guía y puedes ajustarla según tus necesidades y ritmo de aprendizaje. Lo importante es que te sientas cómoda con el progreso y que la matriz te ayude a mantenerte enfocada y motivada en tu camino hacia convertirte en una analista de datos.

Espero haber ayudado y buenos estudios!