Metas Claras:
- Meta de aprendizaje: Completar un proyecto práctico de ciencia de datos utilizando técnicas de Machine Learning (como regresión, clustering, y clasificación) aplicadas a un conjunto de datos reales.
- Conocimientos y actitudes necesarias:
- Conocimientos: Profundizar en algoritmos de Machine Learning, mejorar habilidades en Python, y aprender más sobre evaluación de modelos.
- Actitudes: Mantener la disciplina, ser proactivo en la resolución de problemas y perseverante en la superación de obstáculos técnicos.
Proceso de Aprendizaje:
- Rutina semanal:
- Lunes: 2 horas de estudio sobre nuevas técnicas de ML (lectura + práctica).
- Miércoles: 2 horas de revisión de los algoritmos aprendidos, implementando ejemplos prácticos.
- Viernes: 2 horas de aplicación de lo aprendido en el proyecto de ciencia de datos.
- Sábados: 1 hora para revisar los resultados, corregir errores y hacer ajustes.
- Pausas: Cada 50 minutos de estudio, tomar 10 minutos para descansar (puede ser estiramiento o meditación breve).
Hábitos:
- Crear el hábito de revisión diaria: Al final de cada día de estudio, revisar lo aprendido y practicar algo nuevo.
- Disposición: Dedicar 15 minutos al final del día para repasar lo aprendido.
- Rutina: Esto se hará todos los días a las 8:30 p.m.
- Recompensa: Después de revisar, permitirte 20 minutos de tiempo libre para relajarte.
Puntos de Atención:
- Eliminar distracciones: Durante las horas de estudio, poner el teléfono en modo "no molestar" y desactivar notificaciones de redes sociales.
- Organización: Evitar la multitarea y concentrarse en una tarea a la vez.
Ejercita además del cerebro:
- Actividades físicas: Incluir caminatas de 30 minutos al menos tres veces por semana para mejorar la concentración y reducir el estrés.
- Ejercicio de relajación: Practicar respiración profunda o meditación por 10 minutos al menos dos veces a la semana.
