now

estudiando

• Estadística inferencial en el Grado de DS — ya pasé los tests de hipótesis. Ahora toca intervalos de confianza y ANOVA. Empiezo a ver por qué todo el mundo dice que la estadística es difícil.
• Regresión lineal y logística — los fundamentos de ML. Quiero entender qué hay detrás de sklearn antes de usarlo como caja negra.
• SQL avanzado: CTEs y subqueries anidadas. Tengo la sensación de que hay una forma más elegante de escribir cada query que hago.

trabajando en

• Cross-platform analytics: cruzar métricas de TikTok e Instagram para entender qué contenido funciona en cada red y por qué. Primer proyecto con datos propios de verdad.
• Este blog — siguiendo el ritmo de lo que aprendo. El último artículo me tardó el doble porque tuve que entender de verdad antes de escribir.
• Esta web (como siempre). Acabo de hacer un audit completo de layout y corregir varios bugs. Es mi procrastinación favorita y la más productiva.

leyendo

• Storytelling with Data de Cole Nussbaumer Knaflic — terminado y releerlo. Cambió cómo pienso los gráficos para siempre.
• Naked Statistics de Charles Wheelan — estadística explicada como si fuera para personas. Ojalá hubiera empezado por aquí.
• Documentación de scikit-learn. Porque ya toca.

escuchando

• Masego, Tom Misch, Khruangbin, Men I Trust — la banda sonora de mis sesiones de análisis.
• Lo-fi cuando necesito concentración sin distracciones.
• Podcast: Not So Standard Deviations — estadística hablada por humanos, no por libros de texto.

pensando en

• En si aprender en público de verdad funciona — no solo postear, sino documentar el proceso sin editarlo demasiado.
• Que mis datos de TikTok me van a decir cosas que no quiero escuchar. Y que eso es exactamente el punto.
• En la diferencia entre saber usar una herramienta y entender lo que hace. Cada vez me importa más lo segundo.

inspirado por nownownow.com — la idea de Derek Sivers de compartir en qué estás ahora mismo.