Aquí están mis metas para aprender Python para análisis de datos en formato SMART (Específicas, Medibles, Alcanzables, Relevantes y con Tiempo definido):
Meta 1: Dominar los fundamentos de Python • S (Específica): Aprender los conceptos básicos de Python, como variables, listas, bucles y condicionales. • M (Medible): Completar al menos 20 ejercicios básicos de programación en plataformas como W3Schools o CodeAcademy. • A (Alcanzable): Dedicar 1 hora diaria durante 7 días para aprender y practicar. • R (Relevante): Este conocimiento es esencial para construir una base sólida en el análisis de datos con Python. • T (Tiempo definido): Finalizar este bloque en 7 días.
Meta 2: Aprender a usar bibliotecas clave para análisis de datos • S (Específica): Dominar el uso básico de las bibliotecas Pandas, NumPy y Matplotlib. • M (Medible): Completar 5 tutoriales prácticos por cada biblioteca, enfocándome en tareas específicas (manipulación de datos, cálculos estadísticos y creación de gráficos). • A (Alcanzable): Dedicar 1.5 horas al día durante 10 días para trabajar en los tutoriales y ejercicios. • R (Relevante): Estas bibliotecas son herramientas esenciales para trabajar con datos y generar visualizaciones efectivas. • T (Tiempo definido): Completar este bloque en 10 días.
Meta 3: Aplicar conocimientos en datasets reales • S (Específica): Descargar y analizar datasets reales de Kaggle o UCI Machine Learning Repository. • M (Medible): Realizar análisis en 3 datasets diferentes que incluyan limpieza, transformación y generación de gráficos. • A (Alcanzable): Dedicar 2 horas semanales durante 2 semanas para completar esta meta. • R (Relevante): Trabajar con datos reales es fundamental para conectar lo aprendido con problemas reales y prácticos. • T (Tiempo definido): Finalizar este bloque en 2 semanas.
Meta 4: Crear un proyecto práctico final • S (Específica): Desarrollar un proyecto que integre todo lo aprendido, como analizar y generar insights a partir de un dataset público. • M (Medible): Completar el proyecto en un archivo bien documentado usando Jupyter Notebook, incluyendo análisis de datos, gráficos y conclusiones. • A (Alcanzable): Dedicar 2 horas al día durante una semana para planificar, desarrollar y finalizar el proyecto. • R (Relevante): El proyecto consolidará mis habilidades y servirá como ejemplo práctico para mi portafolio profesional. • T (Tiempo definido): Finalizar el proyecto en 7 días.
