¿Cuál es tu estilo para aprender Ciencia de Datos?
Aprender Ciencia de Datos es tan amplio como pedir un sándwich en un restaurante especializado. No basta con decir "quiero aprender", del mismo modo que no basta con decir "quiero un sándwich". Es necesario tener claridad sobre qué ingredientes necesitas, cómo los prefieres y con qué objetivo.
Muchos comienzan con entusiasmo, pero se frustran por no avanzar al ritmo deseado. Una posible causa es que no están aprendiendo de la manera que mejor se adapta a su estilo. Por eso, vale la pena detenerse un momento y preguntarse:
Diez preguntas clave para identificar tu estilo de aprendizaje en Ciencia de Datos
¿Qué parte del proceso de Ciencia de Datos me resulta más interesante?
Por ejemplo: limpieza, visualización, modelado, análisis o storytelling.
¿Prefiero aprender con videos, leyendo documentación o practicando directamente con código?
¿Me siento más cómodo con proyectos reales o con cursos estructurados y secuenciales?
¿Necesito comprender la teoría antes de practicar o prefiero aprender haciendo y luego profundizar?
¿Cuánto tiempo puedo dedicar al estudio diariamente o semanalmente? ¿Qué ritmo de avance puedo sostener?
¿Cómo verifico si realmente entendí un concepto?
¿Puedo explicarlo con mis palabras, aplicarlo o resolver una situación nueva?
¿Qué herramientas encuentro más intuitivas y cómodas de usar?
Por ejemplo: Jupyter Notebook, Google Colab, RStudio, Tableau, etc.
¿Tengo más dificultades con la programación, con la parte matemática o con la interpretación de resultados?
En mi caso, tengo buena lógica, pero aún no manejo bien los lenguajes de programación.
¿Aprendo mejor de manera independiente o al participar en comunidades, foros o grupos de estudio?
Me considero independiente, pero también participo en foros para intercambiar ideas y resolver dudas.
¿Qué suele frenar mi avance cuando me bloqueo?
A veces los problemas de casa me distraen. Siento que podría estar estudiando, pero no dejo de pensar en lo que pasa a mi alrededor.
¿Por qué responder estas preguntas?
Porque Ciencia de Datos es un campo extenso y diverso. No todos necesitamos lo mismo ni aprendemos de la misma forma. Al igual que un chef adapta un plato a los gustos y restricciones del cliente, tú puedes adaptar tu plan de estudio para que sea más eficiente, motivador y sostenible.
Estas preguntas no solo te ayudan a conocerte mejor como aprendiz, sino que también te permiten seleccionar recursos, metodologías y herramientas más alineadas con tu forma de procesar y retener el conocimiento.
