Plan para convertirme en científico de datos: Dividido en bloques Dividir el aprendizaje en bloques me ayudará a abordar este desafío de manera estructurada y eficiente:
Fundamentos básicos de programación y estadísticas*
Duración sugerida: 1-2 meses.
Objetivos:
*Aprender Python.
*Comprender conceptos básicos de estadísticas: medidas de tendencia central, probabilidad y distribuciones.
Tareas:
*Completar un curso introductorio de Python.
*Resolver problemas básicos en plataformas como HackerRank o Kaggle.
*Practicar con ejemplos simples de estadística, como calcular la media y varianza de datasets.
Análisis de datos y visualización
Duración sugerida: 2 meses.
Objetivos:
*Aprender a limpiar, transformar y analizar datos.
*Crear visualizaciones efectivas para comunicar insights.
Tareas:
*Aprender librerías como Pandas y Matplotlib en Python.
*Practicar creando gráficos con Seaborn y Power BI.
*Realizar un pequeño proyecto, como analizar datos de una base pública.
Introducción al aprendizaje automático (Machine Learning)
- Duración sugerida: 3 meses.
- Objetivos:
- Entender los fundamentos del aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Entrenar y evaluar modelos básicos.
- Tareas:
- Estudiar algoritmos como regresión lineal, árboles de decisión y k-means clustering.
- Practicar con datasets en Kaggle o Google Colab.
- Implementar un proyecto sencillo, como predecir precios de vivienda.
Herramientas avanzadas y aplicaciones prácticas
- Duración sugerida: 3-4 meses.
- Objetivos:
- Familiarizarme con el manejo de grandes volúmenes de datos (Big Data).
- Aprender técnicas avanzadas como redes neuronales.
- Tareas:
- Estudiar bases de datos como SQL y herramientas en la nube (AWS, Google Cloud).
- Explorar TensorFlow o PyTorch para proyectos de Deep Learning.
- Desarrollar un portafolio con 2-3 proyectos significativos que puedas compartir.
Habilidades Blandas, complementarias
- Duración sugerida: En paralelo con los bloques anteriores.
- Objetivos:
- Desarrollar habilidades de comunicación y presentación de datos.
- Aprender sobre ética y manejo responsable de datos.
- Tareas:
- Practicar presentaciones de proyectos con gráficos y storytelling.
- Leer artículos sobre privacidad de datos y regulaciones como GDPR.
