Rutina de Aprendizaje para Ciencia de Datos con IA
- METAS CLARAS
Meta principal:
"Dominar los fundamentos de ciencia de datos y machine learning en 6 meses, y aplicar modelos de IA en proyectos reales en 1 año."
Conocimientos necesarios:
Matemáticas (estadística, álgebra lineal).
Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
Algoritmos de ML (regresión, clasificación, redes neuronales).
Frameworks (TensorFlow/PyTorch) y visualización (Matplotlib/Seaborn).
Actitudes clave:
Consistencia: Estudio diario aunque sea en bloques cortos.
Curiosidad: Investigar más allá de lo básico (paper, casos reales).
Resiliencia: Aprender de errores en proyectos prácticos.
- PROCESO DE APRENDIZAJE (Rutina Semanal)
Lunes a Viernes:
Mañana (1.5h): Teoría (cursos o documentación).
Ej: 30 min de estadística, 1h de Python/ML.
Tarde/Noche (2h): Práctica (ejercicios, proyectos, Kaggle).
Ej: Limpieza de datos, entrenamiento de modelos.
Sábados:
Proyectos (3h): Desarrollar un mini-proyecto semanal (ej: análisis de dataset público).
Domingos:
Revisión (1h): Documentar avances en un blog/portafolio.
Descanso activo: Podcasts o videos inspiradores (ej: charlas de IA).
Pausas:
Técnica Pomodoro (25 min estudio / 5 min descanso).
Pausas largas cada 2h (caminar, hidratarse).
- HÁBITOS
Disposición:
Preparar el espacio de estudio cada noche (laptop, notas, recursos listos).
Rutina:
Desencadenante: Café matutino → Bloque de teoría.
Acción: Ejercicios prácticos post-teoría.
Recompensa: 15 min de redes sociales o un capítulo de serie tras cumplir la meta diaria.
Habito clave:
"Codear 1h diaria sin excepción, aunque sea un script pequeño."
