METAS CLARAS • Meta de aprendizaje: Dominar el uso de Python para el análisis estadístico y la visualización de datos. • Conocimientos y actitudes necesarias: • Familiarizarse con bibliotecas clave como pandas, numpy, matplotlib, y scipy. • Aprender conceptos estadísticos fundamentales como media, mediana, varianza, pruebas de hipótesis, regresión lineal, entre otros. • Desarrollar la capacidad de interpretar y comunicar resultados estadísticos mediante visualizaciones. • Adoptar una mentalidad curiosa y perseverante para resolver problemas estadísticos.
PROCESO DE APRENDIZAJE • Rutina semanal: • Lunes: • 8:00 a.m. – 9:00 a.m.: Introducción a pandas y numpy para manejo de datos (lectura de archivos, limpieza y manipulación de datos). • 5:00 p.m. – 6:00 p.m.: Ejercicios prácticos con datasets básicos (importar y analizar datos simples). • Martes: • 8:00 a.m. – 9:00 a.m.: Conceptos estadísticos básicos (media, mediana, moda, desviación estándar) con ejemplos en Python. • 5:00 p.m. – 6:00 p.m.: Resolución de ejercicios prácticos para calcular estas métricas con numpy y pandas. • Miércoles: • 8:00 a.m. – 9:00 a.m.: Visualización de datos con matplotlib y seaborn (creación de gráficos de barras, dispersión, histograma). • 5:00 p.m. – 6:00 p.m.: Generación de visualizaciones a partir de datasets pequeños. • Jueves: • 8:00 a.m. – 9:00 a.m.: Introducción a pruebas de hipótesis con scipy (t-test, chi-cuadrado). • 5:00 p.m. – 6:00 p.m.: Aplicación de pruebas a datos simulados en Python. • Viernes: • 8:00 a.m. – 9:00 a.m.: Regresión lineal y análisis de correlación con scipy y statsmodels. • 5:00 p.m. – 6:00 p.m.: Implementación de un modelo de regresión en un dataset real. • Sábado: • 10:00 a.m. – 12:00 p.m.: Proyecto práctico semanal: análisis completo de un dataset real (importación, análisis, visualización y conclusiones). • Domingo: • Día de repaso o descanso según necesidad. • Pausas: Aplicar la Técnica Pomodoro (25 minutos de enfoque y 5 minutos de descanso).
HÁBITOS • Hábito para alcanzar metas: • Crear un notebook en Jupyter para registrar el progreso diario (con códigos, notas y reflexiones). • Revisar los códigos y aprendizajes antes de dormir para consolidar conceptos. • Dedicación diaria, aunque sea un bloque corto, para mantener constancia.
PUNTOS DE ATENCIÓN • Eliminación de distracciones: • Desactivar notificaciones durante el estudio. • Utilizar auriculares para concentrarte si trabajas en un entorno ruidoso. • Priorizar lo esencial: • No intentar abarcar demasiados conceptos en un solo día. • Focalizar en entender bien un tema antes de pasar al siguiente.
EJERCITA ADEMÁS DEL CEREBRO • Actividades físicas: • Caminatas diarias de 20-30 minutos para despejar la mente. • Sesiones de natación, al menos 4 veces por semana, para mantener el cuerpo activo y reducir el estrés.
