Ya estoy inscrito ¿Todavía no tienes acceso? Nuestros Planes
Ya estoy inscrito ¿Todavía no tienes acceso? Nuestros Planes
1
respuesta

[Sugerencia] Aprendizaje con IA 01 tú apredíz 06 Haga lo que hicimos en aula: método 70-20-10

Título: Aplicando el método 70-20-10 al aprendizaje de Ciencia de Datos
El modelo 70-20-10 propone una estrategia de desarrollo equilibrado que resulta altamente efectiva para quienes se están formando en áreas dinámicas y prácticas como la Ciencia de Datos. Esta disciplina, al combinar estadística, programación y conocimiento de negocio, exige más que solo teoría: requiere aplicación constante y colaboración activa. Así es como se puede implementar este método:
70% – Aprendizaje basado en la experiencia (learning by doing)
En Ciencia de Datos, esta parte se desarrolla trabajando directamente con datos reales. Puede incluir:
Participación en proyectos personales o colaborativos.

Análisis de bases de datos abiertas (por ejemplo, Kaggle o datos gubernamentales).

Automatización de procesos con Python o R.

Construcción de dashboards y modelos predictivos.
Al enfrentar desafíos reales, el aprendizaje es más profundo y significativo.

20% – Aprendizaje social (interacción con otros)
Este porcentaje se nutre de la colaboración y el intercambio de conocimientos. En este campo es clave:
Participar en comunidades como GitHub, Stack Overflow o foros especializados.

Recibir feedback sobre notebooks o modelos propios.

Asistir a meetups, webinars o sesiones de code review.

Colaborar con mentores o compañeros en proyectos conjuntos.
Aprender con otros permite descubrir nuevas formas de pensar y mejores prácticas.

10% – Aprendizaje formal (estructurado)
Aquí se incluyen los cursos, como los ofrecidos en plataformas como Alura, Coursera o edX. También cuenta:
La lectura de libros técnicos y papers científicos.

La asistencia a workshops o bootcamps.

Cursos de fundamentos (estadística, álgebra lineal, SQL, etc.).
Este tipo de aprendizaje establece la base teórica necesaria para abordar los desafíos prácticos.

Conclusión:
Aplicar el método 70-20-10 al aprendizaje de Ciencia de Datos permite no solo adquirir conocimientos técnicos, sino también desarrollar la capacidad de resolver problemas reales, colaborar con otros profesionales y mantenerse actualizado. Esta estrategia convierte al estudiante en protagonista de su proceso formativo, promoviendo un aprendizaje autónomo, aplicado y constante.

1 respuesta

¡Hola Paolo, espero que estés bien!

Gracias por compartir tu reflexión sobre el método 70-20-10 aplicado al aprendizaje de Ciencia de Datos. Es una estrategia muy efectiva que equilibra la práctica, la colaboración y el aprendizaje formal, lo cual es crucial en un campo tan dinámico como este.

Para implementar el 70% de aprendizaje basado en la experiencia, podrías considerar involucrarte en proyectos que te apasionen, ya que esto no solo te ayudará a aprender, sino que también te mantendrá motivado. Por ejemplo, si te interesa el análisis de datos deportivos, podrías trabajar con datasets relacionados con deportes y aplicar técnicas de machine learning para predecir resultados de juegos.

En cuanto al 20% de aprendizaje social, participar activamente en comunidades online es una excelente manera de obtener diferentes perspectivas. Puedes unirte a grupos de discusión en LinkedIn o Discord, donde se discuten temas actuales de Ciencia de Datos. Además, colaborar en proyectos de código abierto en GitHub puede ser una experiencia enriquecedora.

Finalmente, para el 10% de aprendizaje formal, podrías considerar cursos que se alineen con tus intereses específicos dentro de la Ciencia de Datos. Por ejemplo, si te interesa la visualización de datos, podrías buscar cursos especializados en herramientas como Tableau o Power BI.

Espero que esta estrategia te ayude a maximizar tu aprendizaje en Ciencia de Datos. ¡Bons estudos!