Meta: Convertirme en una persona competente en análisis de datos, capaz de recopilar, limpiar, analizar e interpretar datos para tomar decisiones informadas o generar reportes útiles.
70% – Aprendizaje práctico (learning by doing)
Aplicar habilidades directamente en proyectos reales o simulados
Escogre datasets de interés (Kaggle, Google Dataset Search, etc.) y crear proyectos prácticos:
Herramientas: Excel avanzado / Power BI / Tableau, Python (pandas, matplotlib, seaborn), SQL
Crea reportes semanales de tus análisis como si fueras a presentarlos en una empresa (esto refuerza tu comunicación de datos).
Reto mensual: elige un proyecto que combine todo lo aprendido (ej. análisis de rendimiento de una campaña de marketing).
20% – Aprendizaje social (learning from others)
Aprender de la experiencia y conocimientos de otras personas
Buscar un mentor o alguien con experiencia en análisis de datos (puede ser por LinkedIn o en comunidades como DataCamp, Coursera, etc.)
Participra en comunidades: Foros (Stack Overflow, Reddit r/datascience), Grupos de LinkedIn o Slack sobre análisis de datos, Meetups locales o virtuales
Pedir feedback sobre los proyectos y visualizaciones.
Colaborar con alguien en un pequeño proyecto conjunto o hackatón.
10% – Aprendizaje formal (structured learning)
Adquirir bases sólidas a través de teoría estructurada
Realizar cursos online: Google Data Analytics Certificate (Coursera)
Lee libros o guías: Storytelling with Data – Cole Nussbaumer Knaflic, Python for Data Analysis – Wes McKinney
Dedicar al menos 1–2 horas por semana a esta parte teórica.
Seguimiento:
Llevar un diario o bitácora de aprendizaje (puede ser en Notion, Google Docs o Excel).
Revisar los avances cada mes: ¿Qué aprendi? ¿Qué falta reforzar?
