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Roadmap de estudio

TemasCorto Plazo (0-2 meses)Mediano Plazo (2-4 meses)Largo Plazo (4-6 meses)
BackendComprender qué es el backend, cómo funciona un servidor y sus componentesDesarrollar APIs RESTful con Express o FastAPI, conectadas a bases de datosDiseñar arquitecturas escalables y seguras, aplicar principios SOLID y patrones de diseño
Dominar comandos básicos de Git, CLI y PostmanConstruir y documentar microproyectos backend con CRUD y autenticaciónImplementar tests, CI/CD, despliegue con Docker y versionamiento
Dominar la estructura y sintaxis de JavaScript o PythonIntegrar base de datos relacional o no relacional (PostgreSQL / MongoDB)Crear un backend profesional completo con autenticación JWT y despliegue en la nube
Comprender conceptos de HTTP, JSON, CRUD, MVCRefactorizar código aplicando Clean Code y middlewaresParticipar en proyectos colaborativos open source o freelancing
ReactComprender JSX, componentes, props y hooks básicos (useState, useEffect)Desarrollar SPA con React Router y consumo de API RESTCrear aplicaciones completas con React + Backend + Autenticación (MERN o similar)
Dominar el uso de Vite o CRA para iniciar proyectosIntegrar librerías como Axios, Formik, React Hook FormOptimizar performance con useMemo, useCallback, lazy loading
Aplicar CSS Modules o Styled Components para estilizar componentesCrear dashboards dinámicos y formularios complejosAplicar tests con React Testing Library y Cypress
Entender flujo de datos y estadoTrabajar con estado global (Context API o Redux)Desarrollar un sistema completo tipo panel de administración o ecommerce
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TemaObjetivo GeneralCorto Plazo (0–6 meses)Mediano Plazo (6–18 meses)Largo Plazo (18–36+ meses)
Python y ProgramaciónDesarrollar habilidades sólidas de programación en Python aplicadas a ciencia de datos.1. Dominar estructuras básicas.
2. Usar NumPy y Pandas.
1. Aplicar OOP y funciones avanzadas.
2. Manejar errores y testing.
1. Automatizar tareas complejas.
2. Crear APIs con FastAPI o Flask.
Matemáticas y EstadísticaAplicar herramientas matemáticas y estadísticas para interpretar y modelar datos.1. Álgebra lineal básica.
2. Estadística descriptiva.
1. Regresión e inferencia.
2. Pruebas de hipótesis.
1. Estadística bayesiana.
2. Optimización de funciones.
Visualización de DatosComunicar resultados analíticos de manera clara mediante gráficos y dashboards.1. Gráficos con Seaborn.
2. Buen uso de escalas y etiquetas.
1. Dashboards interactivos con Plotly o Power BI.
2. Visualización para públicos diversos.
1. Integrar visualizaciones en aplicaciones.
2. Aplicar storytelling con datos.
Limpieza y EDAPreparar y explorar datos para análisis y modelado.1. Tratar nulos y duplicados.
2. Resumir datos con Pandas.
1. Feature engineering.
2. Análisis multivariado.
1. Automatizar limpieza.
2. Aplicar reducción de dimensionalidad.
Machine LearningDesarrollar modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático.1. Comprender el flujo de trabajo de ML.
2. Usar modelos básicos con scikit-learn.
1. Ajuste de hiperparámetros.
2. Validación y evaluación.
1. Ensembles y técnicas avanzadas.
2. Automatización de pipelines.