¡Hola, Odalis, espero que estés bien!
Veo que estás trabajando en un roadmap de estudios para Machine Learning aplicado a la Ciencia de Datos. La imagen que compartiste parece ser un ejemplo de cómo puedes estructurar tu propio roadmap utilizando la Taxonomía de Bloom. Aquí tienes algunas sugerencias para desarrollar tu proyecto:
Corto Plazo - Memorizar y Comprender:
- Tema 1: Asegúrate de tener claros los conceptos básicos de Machine Learning, como los tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, por refuerzo) y los modelos clásicos.
- Tema 2: Familiarízate con los algoritmos comunes como k-NN, árboles de decisión y SVM, y comprende las métricas de desempeño.
- Tema 3: Entiende el ciclo completo de un proyecto de Ciencia de Datos, incluyendo las etapas del ciclo CRISP-DM.
Mediano Plazo - Aplicar y Analizar:
- Tema 1: Practica implementando modelos básicos y analizando su comportamiento con diferentes tipos de datos.
- Tema 2: Enfócate en entrenar modelos usando librerías como scikit-learn y en el análisis de overfitting y underfitting.
- Tema 3: Aplica técnicas de limpieza, modelado y visualización de datos en problemas reales.
Largo Plazo - Evaluar y Crear:
- Tema 1: Evalúa enfoques teóricos y propone mejoras conceptuales.
- Tema 2: Compara algoritmos avanzados y ajusta hiperparámetros de manera sistemática.
- Tema 3: Diseña proyectos completos de Ciencia de Datos y evalúa las implicaciones éticas y sociales.
Utiliza la planilla modelo que te proporcionaron para estructurar tus objetivos y actividades. Esto te ayudará a tener una visión clara de tu progreso y a identificar áreas donde necesitas enfocarte más.
Espero que estas sugerencias te sean útiles y te ayuden a avanzar en tu proyecto. ¡Bons estudios!
