Específico:
Aprender a utilizar las bibliotecas Pandas y NumPy para importar, limpiar, transformar y analizar datos, así como realizar operaciones de agregación y agrupación.
Medible:
Completar el curso online "Python para Data Science" en DataCamp con una calificación superior al 85%. Realizar 3 proyectos personales que involucren la manipulación y análisis de datos utilizando Pandas y NumPy. Resolver correctamente el 80% de los ejercicios prácticos propuestos en la documentación oficial de Pandas y NumPy.
Alcanzable:
Dedicar 12 horas semanales al estudio de Python, Pandas y NumPy. Aprovechar mi experiencia previa en programación para acelerar el proceso de aprendizaje. Buscar ayuda en foros y grupos de estudio online para resolver dudas y superar desafíos.
Relevante:
Python es el lenguaje de programación más utilizado en ciencia de datos, y Pandas y NumPy son herramientas esenciales para el análisis y manipulación de datos. Dominar estas herramientas me permitirá realizar análisis más complejos y construir modelos de aprendizaje automático más efectivos. Temporal: Completar este objetivo en el segundo mes del programa de estudio, dedicando 3 horas diarias al aprendizaje y práctica de Python, Pandas y NumPy.
