Lunes
La semana comienza con una sesión matutina de teoría enfocada en estadística descriptiva. En Notion, registro los conceptos clave como medidas de tendencia central y dispersión, junto con ejemplos en Python usando Pandas. Por la tarde, practico con un dataset de Kaggle aplicando estos conceptos para calcular media, mediana y desviación estándar. Antes de dormir, actualizo mi página de progreso semanal en Notion, anotando los logros y las dudas pendientes para investigar el martes.
Martes
Dedico la mañana a profundizar en manipulación de datos con Pandas. En Notion, creo una tabla comparativa entre métodos como groupby, merge y pivot_table, documentando cuándo usar cada uno. Por la tarde, trabajo en un ejercicio práctico de limpieza de datos, guardando el código y los resultados en una base de datos de Notion vinculada a mi repositorio de GitHub. Al finalizar, reviso mis notas y marco como completado el objetivo del día.
Miércoles
El enfoque del día es introducción a algoritmos de machine learning. En Notion, escribo una explicación sencilla de regresión lineal y sus supuestos, acompañada de un ejemplo en Scikit-learn. Durante la práctica, implemento el algoritmo en un dataset de precios de viviendas y registro las métricas de rendimiento en una tabla dentro de Notion. Por la noche, veo un video sobre interpretación de resultados y añado mis reflexiones a la página del proyecto.
Jueves
Hoy es día de visualización de datos. En Notion, diseño una guía rápida de Matplotlib y Seaborn con fragmentos de código para gráficos comunes (histogramas, scatter plots). Aplico esto en el dataset de Kaggle que estoy analizando y guardo las imágenes de los gráficos en Notion junto con observaciones. Antes de cerrar el día, preparo un resumen ejecutivo del análisis para compartir con mi grupo de estudio.
Viernes
Dedicado a repaso y consolidación. En Notion, reviso todas las notas de la semana y creo un mapa conceptual con los temas vistos. Identifico puntos débiles (ej: interpretación de p-valores) y programo tiempo extra para ellos el fin de semana. Por la tarde, resuelvo un challenge de Kaggle y documento el proceso paso a paso en una nueva página de Notion, vinculada a mis recursos de estudio.
Sábado
Día de proyecto. Trabajo en una API sencilla que usa un modelo de regresión para predecir precios. En Notion, llevo un diario de desarrollo donde anoto problemas encontrados (ej: sobreajuste) y soluciones implementadas. Subo el código a GitHub y actualizo mi portafolio en Notion con capturas y lecciones aprendidas.
Domingo
Cierro la semana con una retrospectiva. En Notion, comparo lo planeado vs. lo logrado usando una tabla de seguimiento. Escribo tres logros clave (ej: dominar Pandas para limpieza de datos) y dos áreas de mejora. Programo la semana siguiente basado en estos insights, asegurándome de balancear teoría y práctica. Finalmente, desconecto con una caminata al aire libre.
