- S(Especifico): "Quiero adquirir habilidades en programación, análisis de datos, y machine learning para conseguir un trabajo como científico de datos en 6 meses."
- M(Medible): "Voy a estudiar 3 horas diarias, completar al menos 5 proyectos prácticos y obtener un certificado de un curso en línea."
- A(Alcanzable): "Dado que tengo 6 meses y dedicaré 18 horas a la semana, es alcanzable aprender los fundamentos y aplicar mis conocimientos en proyectos."
- R(Relevante): : "Convertirme en científico de datos es relevante para mi carrera porque me apasiona trabajar con datos y resolver problemas complejos."
- T(Temporal): Me ajustaré al siguiente calendario
Calendario de Aprendizaje: Científico de Datos en 6 Meses Mes 1: Fundamentos de Programación y Matemáticas
Lunes: Introducción a Python (instalación y configuración) Sintaxis básica (variables, tipos de datos) Estructuras de control (if) Martes: Estructuras de control (for) Estructuras de control (while) Funciones (definición y uso) Miércoles: Funciones (argumentos y retorno) Módulos (importación y uso) Práctica: Ejercicios básicos de Python Jueves: Álgebra lineal (vectores) Álgebra lineal (matrices) Práctica: Operaciones con matrices en Python Viernes: Probabilidades (conceptos básicos) Distribuciones (normal y binomial) Práctica: Ejercicios de probabilidad Sábado: Estadísticas descriptivas (media, mediana, moda) Visualización de datos (introducción a Matplotlib) 1h: Práctica: Gráficos básicos con Matplotlib
Lunes: Introducción a Pandas (Series) Introducción a Pandas (DataFrames) Creación de DataFrames Martes: Limpieza de datos (manejo de NaN) Filtrado de datos Agrupación de datos Miércoles: Numpy (arrays y operaciones) Funciones de Numpy Práctica: Ejercicios con Numpy Jueves: Visualización avanzada (Seaborn) Creación de gráficos de dispersión Creación de gráficos de barras Viernes: Creación de gráficos de cajas Visualización de distribuciones Proyecto pequeño de visualización Sábado: Revisión de conceptos aprendidos Ejercicios prácticos Preparación para el siguiente mes
Mes 2: Análisis de Datos y Herramientas
Lunes: Introducción a Machine Learning Tipos de aprendizaje (supervisado vs no supervisado) Regresión lineal (teoría) Martes: Implementación de regresión lineal con Scikit-Learn Evaluación de modelos (RMSE) Práctica: Ejercicio de regresión lineal Miércoles: Regresión logística (teoría) Implementación de regresión logística Evaluación de modelos (confusión y métricas) Jueves: Árboles de decisión (teoría) Implementación de árboles de decisión Evaluación de modelos de árboles Viernes: K-Nearest Neighbors (KNN) (teoría) Implementación de KNN Evaluación de modelos KNN Sábado: Clustering (K-means) (teoría) Implementación de K-means Práctica: Ejercicio de clustering
Lunes: Introducción a técnicas de ensemble Random Forest (teoría) Implementación de Random Forest Martes: SVM (teoría) Implementación de SVM Evaluación de modelos SVM Miércoles: Introducción a Deep Learning Redes neuronales (teoría) Implementación de una red neuronal simple Jueves: Uso de TensorFlow o Keras Construcción de modelos con Keras Evaluación de modelos de Deep Learning Viernes: Práctica: Proyecto simple de Deep Learning Documentación del proyecto Presentación del proyecto Sábado: Revisión de conceptos aprendidos Ejercicios prácticos Preparación para el siguiente mes Mes 3: Proyecto Final y Especialización
Lunes: Selección de un proyecto (ej. predicción de ventas) Recolección de datos Limpieza de datos Martes: Análisis exploratorio de datos Visualización de datos del proyecto Preparación de datos para modelado Miércoles: Implementación del modelo de regresión Evaluación del modelo Ajuste de hiperparámetros Jueves: Implementación de modelos de clasificación Evaluación de modelos de clasificación Comparación de resultados Viernes: Documentación del proyecto Preparación de la presentación Práctica de presentación Sábado: Feedback sobre el proyecto Revisión de conceptos aprendidos Ejercicios prácticos
Lunes: Introducción a NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) Técnicas de NLP (tokenización, lematización) Implementación de un modelo simple de NLP Martes: Introducción a Computer Vision Técnicas de Computer Vision (convoluciones) Implementación de un modelo simple de Computer Vision Miércoles: Proyecto en NLP Proyecto en Computer Vision Documentación de proyectos Jueves: Revisión de proyectos Mejora de proyectos Preparación de la presentación Viernes: Simulación de presentación de proyectos Feedback sobre proyectos Preparación para el siguiente mes Sábado: Revisión de conceptos aprendidos Ejercicios prácticos Preparación para el siguiente mes...
Mes 4: Preparación para el Mercado Laboral...
Mes 5 y 6: Proyecto Final y Consolidación...
