Específica (Specific):
Qué: Terminar un curso estructurado + 3 proyectos.
Cómo: 30 minutos diarios de teoría + aplicación práctica.
Enfoque: Conceptos clave (estadística, modelos básicos de ML, visualización).
Medible (Measurable):
Curso completado (certificado).
3 proyectos subidos a GitHub con documentación (README).
Tiempo registrado (ej: usando Google Calendar).
Alcanzable (Achievable):
30 minutos/día es realista incluso con agenda ocupada.
Recursos accesibles (cursos gratuitos o de bajo costo, datasets públicos).
Relevante (Relevant):
Alinea con tu objetivo de transición a Data Science.
Teoría + proyectos prácticos mejoran tu portafolio y CV.
Fecha límite (Time-bound):
30 de octubre de 2025 (3–4 meses para consolidar el hábito y resultados).
