Es un gusto compartir con ustedes el Desafío: tu agenda semanal, donde presento mi agenda semanal en formato de tabla (2 versiones) para que puedan ver cómo será la distribución de mi planificación de actividades.

En esta tabla he organizado los días, horarios, actividades y el lugar o medio que utilizaré, todo con el objetivo de avanzar en mi desarrollo como Data Scientist.

Agenda Semanal: Organización y Progreso

Descripción: Esta tabla muestra mi planificación semanal con horarios dedicados a estudiar teoría, practicar ejercicios, participar en grupos de estudio y asistir a actividades multimedia. La distribución busca equilibrar el aprendizaje, la práctica y el desarrollo continuo, asegurando un avance sostenido en mis metas.

1- ¿Cuántas horas voy a dedicar en la semana?Voy a dedicar 20 horas semanales al aprendizaje, distribuidas estratégicamente para equilibrar teoría, práctica y descanso.

2- ¿Cómo serán divididas por día y local?

• Lunes a viernes: 3 horas diarias:

  • 1 hora por la mañana (desde casa): Estudio teórico y revisión de notas.
  • 2 horas por la tarde (en un espacio tranquilo, como una biblioteca o cafetería): Realización de ejercicios prácticos y proyectos.

• Sábado: 4 horas distribuidas en:

  • 2 horas por la mañana: Participación en grupos de estudio online.
  • 2 horas por la tarde: Realización de prácticas individuales y revisión semanal.

• Domingo: 2 horas en la mañana (desde casa):

  • Escuchar podcasts o asistir a webinars relacionados con ciencia de datos.

3- ¿Qué formatos y estilos, considerando mi perfil personal, voy a elegir para incluir en esta agenda?

• Aprendizaje teórico: Revisión de recursos como videos, artículos y cursos interactivos de Alura.
• Práctica: Desarrollo de proyectos aplicados en Python y ejercicios en plataformas como Kaggle.
• Participación activa: Integración en grupos de estudio para compartir conocimientos y resolver dudas.
• Multimedia: Aprovechar podcasts y webinars en horarios flexibles, como durante las comidas o caminatas.

Con esta planificación, busco aprovechar al máximo cada día para integrar teoría y práctica, creando un proceso de aprendizaje que sea efectivo y sostenible en el tiempo. Estoy segura de que con enfoque y disciplina, avanzaré significativamente en mi objetivo de convertirme en Data Scientist.

¡Espero que este ejemplo les inspire a planificar su rutina y seguir avanzando en sus propios objetivos!