Usa DataSchool para llenar los huecos en tu conocimiento. Elige la tecnología que usas más en tu trabajo o proyectos y completa sus lecciones en orden. Los ejercicios de ordenar código, emparejar conceptos y completar funciones te revelarán exactamente qué partes no tienes tan claras. El diploma al final es una validación concreta de tu nivel.

El DataGym es donde el aprendizaje se convierte en habilidad. Selecciona un subtema específico (por ejemplo: Pandas → GroupBy y Aggregations) y resuelve ejercicios de código abierto. La IA de Nuri lee tu solución, la evalúa del 0 al 100 y te explica exactamente qué puedes mejorar. Sesiones de 20-30 min, 3 veces por semana, mejoran tu velocidad y precisión notablemente.

El Playground es el laboratorio de la plataforma. Carga tus propios datos o usa los datasets de ejemplo y entrena modelos reales de machine learning directamente en el navegador — sin instalar nada. Disponible para regresión, clasificación, clustering, series de tiempo y PCA. Visualiza fronteras de decisión, curvas de aprendizaje y métricas al instante. Es la forma más rápida de ver cómo cambia un modelo cuando ajustas sus parámetros.

Ya que puedes escribir código, es momento de dominar cómo comunicar y evaluar tus resultados. Usa la sección de Gráficos para elegir siempre la visualización correcta según el tipo de dato y la pregunta. Usa la sección de Métricas para entender qué tan bueno es realmente tu modelo — con casos reales que muestran cómo leer cada número en contexto, no solo la fórmula.

El talón de Aquiles de muchos data scientists intermedios son las matemáticas. DataMaths te enseña la estadística, probabilidad y álgebra lineal que realmente usas al construir modelos — con ejercicios prácticos y soporte de fórmulas LaTeX, no teoría abstracta. Si tienes pendiente entender por qué funciona una regresión o qué es una distribución normal, empieza aquí. Al completar un módulo obtienes un diploma descargable.

Tu dashboard personal de rendimiento: un rating global de 0 a 100 calculado sobre 6 dimensiones — código, estadística, conceptos, entrevistas, fundamentos y constancia. Cada dimensión tiene su propio score, y el sistema detecta automáticamente tus áreas más fuertes y las que necesitas trabajar. También verás tu calendario de actividad, racha de días activos y los badges ganados por logros. Comparte tu perfil público con reclutadores como evidencia tangible de práctica constante.

El módulo más exigente de la plataforma. Simula entrevistas técnicas de data science con preguntas reales del tipo que hacen empresas de tecnología: desde consultas SQL complejas hasta preguntas de machine learning conceptuales y de diseño de sistemas. Cada entrevista tiene 3 rondas de dificultad creciente (Fundamentos → Intermedio → Casos reales), con puntuación independiente por ronda. Si tienes una entrevista próxima, haz una sesión diaria por al menos 2 semanas.

En este nivel el DataGym te sirve para dominar casos edge, mantener la velocidad y explorar subtemas que nunca usas en el día a día. Elige subtemas que te resulten difíciles — optimización de queries, estadística inferencial, feature engineering — y trabájalos hasta alcanzar score 90+ consistentemente. También es excelente para calentar antes de una entrevista técnica.

A nivel avanzado, el Playground es tu banco de pruebas para validar intuiciones rápidamente antes de implementar en un proyecto real. Experimenta con hiperparámetros en clasificación y regresión, compara resultados de clustering con distintas métricas de distancia, o visualiza cómo PCA reduce la dimensionalidad de tus datos en tiempo real. Es también una herramienta poderosa para preparar demostraciones técnicas para entrevistas o presentaciones.

A nivel avanzado, Temas Selectos funciona como una referencia rápida antes de entrevistas y presentaciones. La sección de Métricas te recuerda exactamente cómo interpretar AUC-PR vs AUC-ROC, cuándo usar SMAPE en lugar de MAPE, o qué significa un MCC de 0.8 — con valores reales de casos concretos. La sección de Gráficos te ayuda a elegir la visualización que comunica mejor tu análisis ante stakeholders no técnicos.

Aunque ya domines una tecnología, completar las lecciones de DataSchool te da dos ventajas: (1) cubres ángulos que quizás nunca practicaste y (2) obtienes el diploma para mostrarlo en LinkedIn o en tu portafolio. Los diplomas de Nuri son descargables en PDF con tu nombre, la tecnología y la fecha — credenciales reales de tu progreso.

Para los roles de ML Engineer, Research Scientist o Data Scientist senior, las matemáticas no son opcionales. DataMaths en nivel avanzado cubre los fundamentos matemáticos que los modelos modernos usan internamente: derivadas en backpropagation, distribuciones de probabilidad en modelos bayesianos, descomposición matricial en PCA — con ejercicios prácticos y fórmulas LaTeX. El diferencial entre un data scientist bueno y uno excelente suele estar aquí.

A nivel pro, las estadísticas son un dashboard de rendimiento multidimensional. Tu rating global (0-100) se calcula sobre 6 dimensiones: código, estadística, conceptos, entrevistas, fundamentos y constancia — con pesos distintos para reflejar la importancia relativa de cada área. El sistema identifica insights automáticamente: tu dimensión más fuerte, dónde tienes mayor oportunidad y si tu racha está en riesgo. Acumula badges por logros específicos y mantén tu racha diaria. Comparte tu perfil público con reclutadores como evidencia concreta — más efectivo que un CV genérico.