Ruta de aprendizaje

Esta guía lleva a un perfil doble: ingeniero que construye pipelines, APIs y plataformas, y data scientist que entiende los datos, mide bien y deja un modelo usable.

El orden importa. Primero Python, hasta manejarlo con soltura. Después los datos y la estadística, el sistema que los mueve, el modelo, y al final la nube y la interfaz.

Marca el avance dentro de cada tecnología. No saltes de fase sin el mini-proyecto de esa fase.

1. Python

FastAPI, Django, Pandas y PySpark se escriben en Python. Si el lenguaje está firme, el framework se entiende. Si no, se memoriza.

1. Python intermedio
2. Python con POO
3. Python avanzado

2. Fundamentos

Sin SQL, tablas limpias y estadística no hay ingeniería seria ni ciencia de datos.

1. SQL
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estadística

3. Backend

Saber consumir una API no alcanza. Hay que crearla, con un patrón de diseño claro.

1. FastAPI
2. Django

4. Data Science

Modelar con criterio: una línea base, una métrica honesta y un resultado que se puede repetir.

1. Machine Learning
2. Validación y experimentos
3. Modelos en producción

5. Pipelines

Construir flujos de datos en más de un ambiente y más de una plataforma.

1. Apache Spark (PySpark)
2. Databricks
3. Airflow

6. Cloud

Nube más allá de crear una cuenta y subir un archivo.

1. AWS
2. Azure

7. Frontend

Una plataforma de datos también necesita una interfaz clara.

1. Dash
2. JavaScript
3. React.js

Ingeniería y ciencia de datos se cruzan aquí: el modelo vive en un pipeline, la API lo sirve y alguien lo usa sin abrir un notebook.