- Objetivo: Profundizar los conocimientos en análisis de datos con Python. Metas:
Completar mi formación en Python para análisis de datos en plataforma en un plazo de 9 meses. Practicar semanalmente con proyectos de análisis de datos, utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib y Seaborn. Participar en desafíos de análisis de datos en plataformas como Kaggle al menos dos veces al mes.
- Objetivo: Dominar la visualización de datos avanzada y crear dashboards efectivos con Power BI. Metas:
Continuar mi aprendizaje en Power BI para aprender funciones DAX complejas y diseño de dashboards en 6 meses. Diseñar al menos 5 dashboards interactivos sobre diferentes temáticas (finanzas, ventas, marketing, etc.) como práctica. Obtener certificación oficial en Power BI (Microsoft Power BI Data Analyst Certification).
- Objetivo: Adquirir conocimientos sólidos en estadística y modelado de datos. Metas:
Estudiar los fundamentos de estadística aplicada al análisis de datos, enfocándome en conceptos como regresión, probabilidad y análisis predictivo, dedicando 2 horas semanales. Implementar modelos de machine learning simples utilizando bibliotecas como Scikit-learn y TensorFlow para complementar el análisis de datos. Leer y analizar al menos 2 libros sobre estadística aplicada y machine learning en los próximos 6 meses.
- Objetivo (adicional): Desarrollar habilidades comunicativas para la presentación de datos. Metas:
Participar en seminarios o talleres de storytelling con datos. Preparar presentaciones mensuales simuladas para explicar insights a una audiencia no técnica. Practicar el uso de herramientas como Tableau y PowerPoint para combinar visualizaciones con narrativas claras.
