Material pedagógico diseñado y elaborado por Anaïs Rodríguez Villanueva
Este repositorio contiene el diseño pedagógico completo de un bootcamp de Data Analyst de 600 horas. Incluye la estructura formativa, los proyectos, los criterios de evaluación y los recursos pedagógicos necesarios para implementar este tipo de formación.
El material está diseñado para ser reutilizable y adaptable a distintos contextos formativos en análisis de datos. Este repositorio documenta tanto la estructura pedagógica como las mejores prácticas para implementar un bootcamp orientado a personas sin experiencia previa, basado en pedagogía activa y autonomía progresiva acompañada.
Este repositorio es tu guía central durante el bootcamp de Data Analyst. Aquí encontrarás el itinerario del programa, los proyectos que trabajarás, los criterios de evaluación y los recursos de apoyo que te acompañarán durante tu formación.
Piensa en este espacio como el mapa de tu viaje formativo: te orienta, te indica dónde estás y hacia dónde vas, pero no es el lugar donde tú trabajas.
- Una guía maestra con el itinerario completo del bootcamp
- Un mapa de referencia donde consultar qué viene a continuación
- El marco común que todas las personas del curso compartimos
- Un punto de conexión con los repositorios satélite donde trabajarás
- La documentación oficial del programa: proyectos, criterios, recursos
- Un repositorio de ejercicios - No subirás tu código aquí
- Tu espacio de entregas - Tendrás otros repositorios personales o de grupo para eso
- Un lugar para hacer cambios - Este repositorio es de consulta, no de edición
- Una colección de soluciones - Es una guía, no un repositorio de código resuelto
Trabajarás en repositorios satélite que se irán creando según el proyecto:
- Repositorios personales donde harás tus ejercicios
- Repositorios de equipo para proyectos colaborativos
- Plataformas externas (cuando sea necesario)
El equipo docente te indicará en cada momento dónde y cómo trabajar. Este repositorio solo te dice qué trabajar y para qué.
Formación intensiva en análisis de datos e inteligencia artificial diseñada para personas sin experiencia previa.
Características:
- 600 horas (16 semanas aprox.)
- Pedagogía activa: aprendes haciendo, con proyectos reales desde el principio
- Autonomía progresiva acompañada: más guía al inicio, más independencia después
- Basado en resolución de problemas: investigar, probar, equivocarse y aprender
¿Para quién? No necesitas conocimientos técnicos previos. Sí necesitas: ganas de aprender, constancia, actitud proactiva y disposición a practicar. Equivocarse es parte natural del proceso.
- Análisis de datos con Google Sheets / Excel - Primeros pasos con datos tabulares
- Python para análisis de datos - Automatización y análisis con código
- SQL y bases de datos - Consultas y gestión de datos estructurados
- Estadística y regresión - Fundamentos para interpretar datos
- EDA avanzado con Pandas - Exploración profunda de datasets
- Dashboards y visualización - Power BI, Tableau, Streamlit
- Machine Learning básico - Clustering, clasificación, series temporales, pipelines
- Orientación laboral integrada - Portfolio, CV y preparación profesional desde el inicio
Este es tu mapa de navegación. Consúltalo para:
- Saber dónde estás en el itinerario
- Entender qué proyecto viene a continuación
- Conocer los criterios de evaluación
- Acceder a recursos y documentación
Tu trabajo se hace en los satélites, no aquí. Este repositorio solo contiene guías. El equipo docente te indicará cuándo y cómo trabajar en cada satélite.
El bootcamp está organizado en módulos independientes llamados satélites. Cada satélite contiene el material, ejercicios y proyectos de un área específica del análisis de datos.
Los satélites se irán desbloqueando progresivamente a medida que avances en el curso. No todos estarán disponibles desde el principio - esto es intencional para que puedas centrarte en lo que toca ahora, sin anticipar ni agobiarte con todo lo que viene después.
🚀 Preparación Inicial:
- SAT-00: Launchpad Fundamentos - Preparación para el despegue (semanas 1-2)
📊 Módulo 1: Fundamentos del Análisis de Datos
- SAT-01: Atlas - Exploración con Sheets 🔒 Se desbloqueará en semana 2
- SAT-02: Kepler - Fundamentos Python 🔒 Se desbloqueará en semana 4
- SAT-03: Galileo - SQL y Bases de Datos 🔒 Se desbloqueará en semana 6
📈 Módulo 2: Análisis Avanzado
- SAT-04: Newton - Estadística y Regresión 🔒 Se desbloqueará en semana 8
- SAT-05: Curie - EDA con Pandas 🔒 Se desbloqueará en semana 10
- SAT-06: Faraday - Dashboards 🔒 Se desbloqueará en semana 11
🤖 Módulo 3: Inteligencia Artificial
- SAT-07: Darwin - Clustering 🔒 Se desbloqueará en semana 12
- SAT-08: Turing - Clasificación 🔒 Se desbloqueará en semana 13
- SAT-09: Pasteur - Pipelines ML 🔒 Se desbloqueará en semana 14
- SAT-10: Halley - Series Temporales 🔒 Se desbloqueará en semana 15
💡 ¿Por qué se desbloquean progresivamente?
Para que te concentres en el ahora sin distracciones, evites abrumar con todo el contenido de golpe, y el aprendizaje sea secuencial. Cada satélite se construye sobre el anterior. El equipo docente te avisará cuando uno nuevo esté disponible.
data-analyst-learning-path/
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├── README.md # Este archivo (punto de partida)
├── itinerario/ # Fases y contenidos del curso
├── proyectos/ # Proyectos a desarrollar
├── evaluacion/ # Criterios y rúbricas
├── recursos/ # Material de apoyo
└── orientacion-laboral/ # Inserción profesional
Tu código y entregas van en los satélites, no aquí.
Aprender a trabajar con datos no es fácil. Habrá días buenos y difíciles. Eso es normal. Mantén la constancia, pide ayuda cuando la necesites y recuerda: cada error es una oportunidad para aprender.
¡Bienvenida al bootcamp!
Material pedagógico elaborado por Anaïs Rodríguez Villanueva