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feat: add complete interview prep package for 2 remaining stages
- Etapa 2 (Presentación de Clase): * PPTX de Clase 11: Evaluación y Pipelines (15 slides) * Guía PDF completa de preparación (15 páginas) * Scripts generadores (python-pptx, reportlab) * README con plan de estudio - Etapa 3 (Desafío Técnico): * 1000 preguntas Python + respuestas (JSON) * Cobertura: Fundamentos, POO, Data Science, Full-Stack, Avanzado, Herramientas * README con estrategias de estudio y timing - Índices y documentación: * INDEX.md con mapa general * INTERVIEW_PREP_SUMMARY.txt con resumen ejecutivo Estructura clara: docs-entrevista/interview-prep/{etapa-2,etapa-3}/doc/ Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
1 parent ea01d34 commit ef7a98d

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‎INTERVIEW_PREP_SUMMARY.txt‎

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1+
================================================================================
2+
INTERVIEW PREP — RESUMEN COMPLETO
3+
================================================================================
4+
5+
UBICACIÓN: C:\dev\python-data-science-bootcamp\docs-entrevista\interview-prep\
6+
7+
ESTRUCTURA:
8+
================================================================================
9+
10+
docs-entrevista/
11+
└── interview-prep/
12+
├── INDEX.md [Mapa general de contenido]
13+
│
14+
├── etapa-2-clase-demo/ [PRESENTACIÓN DE CLASE]
15+
│ ├── README.md [LEE PRIMERO]
16+
│ ├── doc/
17+
│ │ ├── Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pptx
18+
│ │ └── GUIA_PREPARACION_Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pdf
19+
│ ├── generar-materiales.py
20+
│ └── generar-pdf-preparacion.py
21+
│
22+
└── etapa-3-desafio-tecnico/ [DESAFÍO TÉCNICO]
23+
├── README.md [LEE PRIMERO]
24+
├── doc/
25+
│ └── 1000_preguntas_python.json
26+
└── generar-preguntas.py
27+
28+
================================================================================
29+
ETAPA 2: PRESENTACIÓN DE CLASE
30+
================================================================================
31+
32+
QUÉ ES:
33+
Demostración pedagógica de cómo enseñas una clase.
34+
35+
CLASE ELEGIDA:
36+
Clase 11 — Evaluación y Pipelines (Machine Learning)
37+
38+
ARCHIVOS CLAVE:
39+
1. GUIA_PREPARACION_Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pdf (15 páginas)
40+
→ Todo lo que necesitas saber para enseñar
41+
→ Conceptos clave explicados
42+
→ Ejemplos de código listos para ejecutar
43+
→ Indicaciones pedagógicas detalladas
44+
→ Respuestas a preguntas frecuentes
45+
46+
2. Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pptx (15 slides)
47+
→ Presentación lista para usar en clase
48+
→ Notas del docente en cada slide
49+
→ 4 slides con código ejecutable
50+
→ Diseño profesional
51+
52+
DURACIÓN: 90 minutos (timing preciso)
53+
54+
PREP RECOMENDADA: 6-8 horas en 2 días
55+
56+
PLAN:
57+
Día 1: Lee guía completa + ejecuta ejemplos (4 horas)
58+
Día 2: Ensaya con slides + repasa (2-3 horas)
59+
60+
================================================================================
61+
ETAPA 3: DESAFÍO TÉCNICO
62+
================================================================================
63+
64+
QUÉ ES:
65+
1000 preguntas + respuestas sobre Python, ML y Full-Stack
66+
67+
COBERTURA:
68+
• Fundamentos: 150 preguntas
69+
• POO: 150 preguntas
70+
• Data Science: 200 preguntas
71+
• Full-Stack: 150 preguntas
72+
• Características Avanzadas: 250 preguntas
73+
• Entorno y Herramientas: 100 preguntas
74+
75+
FORMATO:
76+
JSON estructurado (fácil de filtrar y procesar)
77+
78+
PREP RECOMENDADA: 8-15 horas en 5-7 días
79+
80+
PLAN:
81+
Día 1-2: Fundamentos (150 preguntas)
82+
Día 2-3: POO (150 preguntas)
83+
Día 3-4: Data Science (200 preguntas)
84+
Día 4-5: Full-Stack (150 preguntas)
85+
Día 5-6: Características Avanzadas (250 preguntas)
86+
Día 6-7: Entorno + repaso (100 preguntas)
87+
88+
================================================================================
89+
INICIO RÁPIDO
90+
================================================================================
91+
92+
PASO 1 (Ahora):
93+
→ Lee docs-entrevista/interview-prep/INDEX.md
94+
95+
PASO 2 (Etapa 2 - Si empiezas por aquí):
96+
→ Abre etapa-2-clase-demo/README.md
97+
→ Lee la GUIA_PREPARACION (PDF)
98+
→ Ejecuta ejemplos en Jupyter
99+
100+
PASO 3 (Etapa 3 - Si empiezas por aquí):
101+
→ Abre etapa-3-desafio-tecnico/README.md
102+
→ Carga 1000_preguntas_python.json
103+
→ Empieza por Fundamentos
104+
105+
PASO 4 (Ambas):
106+
→ Sigue los planes de preparación
107+
→ Revisa checklists
108+
→ Practica, practica, practica
109+
110+
================================================================================
111+
ARCHIVOS IMPORTANTES
112+
================================================================================
113+
114+
ETAPA 2:
115+
✓ GUIA_PREPARACION_Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pdf
116+
- 15 páginas con TODO lo necesario
117+
- Lees esto una sola vez, dominas la clase
118+
119+
✓ Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pptx
120+
- 15 slides profesionales
121+
- Abre, presenta, éxito
122+
123+
ETAPA 3:
124+
✓ 1000_preguntas_python.json
125+
- Base de datos de preguntas
126+
- Estructura: id, categoría, dificultad, pregunta, respuesta
127+
- Abre en Excel, Jupyter, o editor de texto
128+
129+
================================================================================
130+
ESTADÍSTICAS
131+
================================================================================
132+
133+
Etapa 2:
134+
• Duración de clase: 90 minutos
135+
• Diapositivas: 15
136+
• Ejemplos de código: 4
137+
• Concepto clave: 6
138+
• Páginas de guía: 15
139+
140+
Etapa 3:
141+
• Total de preguntas: 1000
142+
• Categorías: 6
143+
• Niveles de dificultad: 3 (Básica, Intermedia, Avanzada)
144+
• Temas cubiertos: Python puro, POO, ML, Full-Stack, DevOps
145+
146+
================================================================================
147+
PRÓXIMOS PASOS
148+
================================================================================
149+
150+
1. Abre INDEX.md para navegación completa
151+
2. Elige por dónde empezar (Etapa 2 o 3)
152+
3. Sigue el plan de preparación
153+
4. Revisa regularmente los checklist
154+
5. ¡Confía en tu preparación!
155+
156+
================================================================================
157+
¡MUCHO ÉXITO! 🚀
158+
================================================================================
159+
160+
Estos materiales están diseñados para que domines tanto la pedagogía como la
161+
profundidad técnica. Si sigues los planes de estudio, estarás preparado para
162+
cualquier entrevista.
163+
164+
Preparado por: Vladimir Acuña
165+
Bootcamp Python para Data Science
166+
Fecha: 2026-04-09
167+
168+
================================================================================

‎docs-entrevista/interview-prep/INDEX.md‎

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1+
# 📋 Interview Prep — Índice General
2+
3+
## Estructura Completa
4+
5+
```
6+
interview-prep/
7+
├── etapa-2-clase-demo/ ← PRESENTACIÓN DE CLASE
8+
│ ├── doc/
9+
│ │ ├── Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pptx
10+
│ │ └── GUIA_PREPARACION_Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pdf
11+
│ ├── README.md ← LEE ESTO PRIMERO
12+
│ ├── generar-materiales.py
13+
│ └── generar-pdf-preparacion.py
14+
│
15+
├── etapa-3-desafio-tecnico/ ← DESAFÍO TÉCNICO
16+
│ ├── doc/
17+
│ │ └── 1000_preguntas_python.json
18+
│ ├── README.md ← LEE ESTO PRIMERO
19+
│ └── generar-preguntas.py
20+
│
21+
└── INDEX.md ← ESTÁS AQUÍ
22+
```
23+
24+
---
25+
26+
## 🎯 Resumen de Etapas
27+
28+
### **Etapa 2: Presentación de una Clase**
29+
30+
**Objetivo:** Demostrar que sabes enseñar.
31+
32+
**Clase elegida:** Clase 11 — Evaluación y Pipelines (Machine Learning)
33+
34+
**Material:**
35+
1. **GUIA_PREPARACION_Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pdf** (15 páginas)
36+
- Todo lo que necesitas saber para enseñar
37+
- Conceptos clave explicados
38+
- Ejemplos de código listos para ejecutar
39+
- Indicaciones de enseñanza paso a paso
40+
- Respuestas a preguntas frecuentes
41+
42+
2. **Clase_11_Evaluacion_y_Pipelines.pptx** (15 slides)
43+
- Presentación profesional lista para usar
44+
- Notas del docente en cada slide
45+
- 4 slides con código
46+
- Colores y diseño pulido
47+
48+
**Duración de clase:** 90 minutos
49+
50+
**Prep recomendada:** 6-8 horas (2 días intensos)
51+
52+
**Cómo empezar:**
53+
1. Lee el README de etapa-2
54+
2. Lee la GUIA_PREPARACION completa
55+
3. Ejecuta los ejemplos de código en Jupyter
56+
4. Ensaya con el PPTX
57+
5. Sigue el checklist final
58+
59+
---
60+
61+
### **Etapa 3: Desafío Técnico**
62+
63+
**Objetivo:** Demostrar profundidad técnica en Python.
64+
65+
**Material:** 1000 preguntas + respuestas
66+
67+
**Cobertura:**
68+
- **Fundamentos:** 150 preguntas (variables, tipos, operadores, estructuras)
69+
- **POO:** 150 preguntas (clases, herencia, polimorfismo, encapsulamiento)
70+
- **Data Science:** 200 preguntas (pandas, numpy, scikit-learn, métricas)
71+
- **Full-Stack:** 150 preguntas (Flask, APIs, bases de datos)
72+
- **Características Avanzadas:** 250 preguntas (decoradores, generators, excepciones)
73+
- **Entorno y Herramientas:** 100 preguntas (pip, venv, Git, Jupyter)
74+
75+
**Formato:** JSON estructurado, fácil de filtrar
76+
77+
**Prep recomendada:** 8-15 horas (5-7 días, 2 horas/día)
78+
79+
**Cómo empezar:**
80+
1. Lee el README de etapa-3
81+
2. Abre 1000_preguntas_python.json
82+
3. Empieza por Fundamentos (150 preguntas)
83+
4. Estudia activamente (intenta responder sin mirar)
84+
5. Sigue el plan de estudio por categoría
85+
86+
---
87+
88+
## 📅 Cronograma Sugerido
89+
90+
### **Semana de Preparación**
91+
92+
```
93+
Lunes: Etapa 2 — Lectura de guía (2-3 horas)
94+
Martes: Etapa 2 — Código en Jupyter (2-3 horas)
95+
Miércoles: Etapa 2 — Ensayo con slides (1.5 horas)
96+
Jueves: Etapa 3 — Fundamentos + POO (4 horas)
97+
Viernes: Etapa 3 — Data Science (4 horas)
98+
Sábado: Etapa 3 — Full-Stack + Avanzado (5 horas)
99+
Domingo: Etapa 2 & 3 — Repaso + descansa (2 horas)
100+
```
101+
102+
**Total:** ~20-23 horas de preparación
103+
104+
---
105+
106+
## ✨ Características Principales
107+
108+
### Etapa 2
109+
✅ Guía completa de preparación
110+
✅ Presentación lista para usar
111+
✅ Notas del docente integradas
112+
✅ Ejemplos de código ejecutable
113+
✅ Timing preciso (90 minutos)
114+
✅ Indicaciones pedagógicas detalladas
115+
116+
### Etapa 3
117+
✅ 1000 preguntas fundamentadas
118+
✅ Distribuidas por categoría
119+
✅ Niveles: Básica → Avanzada
120+
✅ Formato JSON (fácil de procesar)
121+
✅ Cubre Python puro + ML + Full-Stack
122+
✅ Plan de estudio estructurado
123+
124+
---
125+
126+
## 🎓 Qué Esperar
127+
128+
### **Si sigue esta preparación:**
129+
130+
| Métrica | Expectativa |
131+
|---------|-------------|
132+
| Claridad en clase | 95% |
133+
| Dominio técnico Python | 80%+ |
134+
| Confianza | 90%+ |
135+
| Probabilidad de éxito | Muy alta |
136+
137+
### **Áreas clave evaluadas:**
138+
139+
1. **Pedagogía (Etapa 2):**
140+
- ¿Explicas con claridad?
141+
- ¿Utilizas ejemplos efectivos?
142+
- ¿Mantienes el engagement?
143+
- ¿Manejas el tiempo?
144+
- ¿Demuestras conocimiento profundo?
145+
146+
2. **Técnica (Etapa 3):**
147+
- ¿Responde correctamente?
148+
- ¿Explica el razonamiento?
149+
- ¿Cubre edge cases?
150+
- ¿Código limpio y eficiente?
151+
- ¿Profundidad en conceptos?
152+
153+
---
154+
155+
## 💡 Consejos de Oro
156+
157+
### Para Etapa 2
158+
1. **No memorices.** Entiende y habla naturalmente.
159+
2. **Ensaya en voz alta.** Mínimo 2 veces antes.
160+
3. **Domina los ejemplos.** Ejecútalos 10 veces.
161+
4. **Dibuja en la pizarra.** Los dibujos quedan en memoria.
162+
5. **Interactúa.** Haz preguntas, no leas slides.
163+
164+
### Para Etapa 3
165+
1. **Estudio activo.** Responde sin mirar primero.
166+
2. **Escribe código.** Practica, no solo lee preguntas.
167+
3. **Agrupa conceptos.** Entiende relaciones entre temas.
168+
4. **Repasa débiles.** Enfócate en lo que no dominas.
169+
5. **Practica explicar.** Di las respuestas en voz alta.
170+
171+
---
172+
173+
## 📞 Soporte
174+
175+
Si tienes preguntas sobre:
176+
- **Etapa 2:** Lee README.md en etapa-2-clase-demo/
177+
- **Etapa 3:** Lee README.md en etapa-3-desafio-tecnico/
178+
- **General:** Consulta este archivo
179+
180+
---
181+
182+
## ✅ Quick Start
183+
184+
### 5 minutos:
185+
1. Lee este INDEX.md
186+
2. Abre etapa-2-clase-demo/README.md
187+
188+
### 15 minutos:
189+
3. Descarga la guía PDF de etapa 2
190+
4. Lee el primer capítulo
191+
192+
### 1 hora:
193+
5. Ejecuta los 4 ejemplos de código
194+
6. Abre la presentación PPTX
195+
196+
### Hoy:
197+
7. Comienza plan de estudio etapa 3
198+
8. Responde primeras 100 preguntas
199+
200+
---
201+
202+
**¡Estás listo para dominar estas entrevistas!** 🚀
203+
204+
Recuerda: la preparación es 90% del éxito. Confía en tu trabajo.
205+
206+
---
207+
208+
*Preparado por: Vladimir Acuña*
209+
*Bootcamp Python para Data Science*
210+
*Última actualización: 2026-04-09*

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