Plan paso a paso para aprender Data Science según tu perfil (kinestésico 4,5; auditivo 4; visual 1,5).
Ritmo base
- 5 sesiones/semana de 90–120 min.
- Estructura de sesión: 10’ repaso activo → 60–90’ práctica guiada → 15–20’ explicar en voz alta lo aprendido → 5’ checklist.
Paso 0 — Setup
Objetivo: entorno listo.
K: instala y usa VS Code, Python, Git, SQLite; crea repo y README.
A: graba un audio de 1 min con tus objetivos.
V: mapa mental simple del stack y flujo de trabajo.
Entregable: repo “ds-roadmap” con estructura /notebooks /data /src.
Paso 1 — Python práctico
Objetivo: sintaxis y patrones básicos.
K: katas diarias (listas, dicts, funciones); mini-scripts que lean y transformen CSV.
A: piensa en voz alta mientras codificas; explica cada bloque como si enseñaras.
V: fichas con ejemplos mínimos.
Entregable: 10 katas + 2 scripts ETL simples.
Paso 2 — Estadística y probabilidad
Objetivo: descriptores, inferencia básica.
K: calcula a mano con pequeñas muestras y luego valida en Python.
A: “teach-back” de 3–5 min sobre media, varianza, intervalos.
V: formularios-resumen con ejemplos.
Entregable: notebook con EDA numérica y pruebas t/χ² sobre un dataset pequeño.
Paso 3 — SQL aplicado
Objetivo: seleccionar, unir, filtrar, agregar.
K: retos diarios en SQLite con datos reales.
A: narra tu estrategia de consulta antes de teclear.
V: diagrama rápido de tablas y llaves.
Entregable: 15 consultas comentadas + esquema.
Paso 4 — EDA con pandas
Objetivo: limpieza y análisis exploratorio.
K: pipeline: cargar → limpiar → enriquecer → describir. Hazlo en datos propios.
A: registra audios de 2 min con hallazgos y dudas.
V: tablero con 5 preguntas guía y métricas clave.
Entregable: notebook EDA reproducible con checklist de calidad.
Paso 5 — Visualización
Objetivo: gráficos que respondan preguntas.
K: crea 1 gráfico por pregunta de negocio y escríbelo en markdown.
A: presenta en voz alta “qué muestra, por qué importa, siguiente paso”.
V: storyboard de 6–8 diapositivas.
Entregable: mini–informe con 6 gráficos y conclusiones.
Paso 6 — ML clásico (scikit-learn)
Objetivo: pipelines y modelos base.
K: ritual de modelado: definir métrica → baseline → split → entrenar → ajustar 1 variable por vez → registrar.
A: audio de 2 min por modelo explicando sesgos, errores y próximos cambios.
V: tabla de experimentos (features, params, score).
Entregable: 3 modelos: clasificación, regresión, clustering, con comparación.
Paso 7 — Evaluación y validación
Objetivo: evitar sobreajuste.
K: aplica CV, curvas de aprendizaje, matriz de confusión en casos reales.
A: relata criterios de parada y trade-offs.
V: hoja de reglas para elegir métrica y corte.
Entregable: informe corto de evaluación con decisiones justificadas.
Paso 8 — Comunicación técnica
Objetivo: contar resultados con claridad.
K: escribe conclusiones accionables y demo breve en video.
A: pitch oral de 3 minutos por proyecto.
V: una página con “pregunta → método → evidencia → decisión”.
Entregable: README y video demo por proyecto.
Paso 9 — Proyecto integrador en tu dominio
Objetivo: aplicar extremo a extremo.
K: elige dataset propio (p. ej., minería o tu F1). Define objetivo, construye pipeline y tablero simple.
A: defensa oral grabada de 5–7 min.
V: diagrama de flujo del proyecto.
Entregable: repositorio completo + dashboard básico.
Paso 10 — Portafolio y mejora continua
Objetivo: empleabilidad.
K: ciclo semanal: refactorizar código, abrir issues, resolver 1 bug.
A: simulacros de entrevista técnica en voz alta.
V: matriz de habilidades y brechas.
Entregable: 2–3 proyectos pulidos con documentación y tests.
Tácticas transversales según tu perfil
- Kinestésico: aprende construyendo. Prioriza proyectos, retos cronometrados, notebooks ejecutables, pair programming.
- Auditivo: explica todo en voz alta, graba resúmenes, usa grupos de estudio, dicta ideas antes de codificar.
- Visual (apoyo): mapas conceptuales, diagramas de pipeline, tablas de experimentos, checklists visibles.
Plantilla de sesión de 90 minutos
- Repaso activo 10’
- Objetivo concreto 5’
- Práctica guiada 45–60’
- Explicación en voz alta 15’
- Registro en bitácora y checklist 5’
Si quieres, genero un plan 8 semanas con entregables y rúbrica.
