Cronograma de estudos

Como utilizo o gemini a certo tempo, e estou com a versão pro. Resolvi gerar nele um cronograma de estudo de análise de dados e ia generativa.

A Estrutura Diária (1-3 horas)

Cada sessão de estudo sobe a pirâmide de Bloom:

1. Aquecimento (30 min) - Níveis 1 (Lembrar) e 2 (Entender):

   • Revisar o dia anterior e absorver novos conceitos (leitura, vídeos).
   • Meta: Ser capaz de explicar o tópico com suas próprias palavras.

2. Trabalho Central (1-2h) - Níveis 3 (Aplicar) e 4 (Analisar):

   • O "aprender fazendo". É o núcleo do estudo.
   • Meta: Escrever código (Python, SQL), analisar datasets, praticar engenharia de prompt, comparar ferramentas.

3. Fechamento (30 min) - Níveis 5 (Avaliar) e 6 (Criar):

   • Documentar o que aprendeu, criticar o método e conectar ideias.
   • Meta: Identificar limitações ("Qual o ponto fraco disso?") e pensar em projetos ("Como eu usaria isso?").

Adaptação do Tempo Diário:

• 1 hora: Foco nos Níveis 1, 2 e 3 (Ler, Entender, Praticar o básico).
• 2 horas: 30 min (N1/N2) + 1h30 (N3/N4).
• 3 horas: Plano completo, com mais tempo para os Níveis 5/6 (Projetos).

Cronograma Rotativo de 2 Semanas

Alterne as semanas para construir uma base sólida de dados antes de aplicar IA Generativa.

Semana 1: Foco em Análise de Dados (Os Fundamentos)

• Dia 1: O Básico (N1-N3)

  • Tópicos: O que é Análise de Dados e GenAI?
  • Atividade: Definir termos (ML, LLM), configurar ambiente (Python, Pandas).

• Dia 2: Coleta e Limpeza (N1-N3)

  • Tópicos: SQL Básico e Pandas.
  • Atividade: Praticar df.dropna(), df.fillna(), df.astype() em um dataset "sujo".

• Dia 3: Análise Exploratória (EDA) (N3-N4)

  • Tópicos: Estatística Descritiva.
  • Atividade: Usar df.describe() e df.corr() para encontrar padrões iniciais.

• Dia 4: Visualização (N3-N4)

  • Tópicos: Matplotlib e Seaborn.
  • Atividade: Criar histogramas, gráficos de barras e scatter plots. Analisar o que os gráficos revelam.

• Dia 5: GenAI + Dados (N3-N5)

  • Tópicos: Engenharia de Prompt para Análise.
  • Atividade: Pedir a um LLM (como ChatGPT) para encontrar insights em uma amostra de dados. Avaliar a resposta da IA.

• Dia 6: Mini-Projeto (N4-N6)

  • Tópicos: Análise "End-to-End".
  • Atividade: Pegar um dataset novo (Kaggle), limpá-lo, criar 2-3 visualizações e escrever uma conclusão.

• Dia 7: Revisão (N1-N2)

  • Atividade: Revisar anotações, ler sobre "data storytelling". Descansar.

Semana 2: Foco em IA Generativa (As Aplicações)

• Dia 1: O que são LLMs? (N1-N3)

  • Tópicos: LLMs, Tokens, Embeddings.
  • Atividade: Entender (conceitualmente) como a IA transforma palavras em números (vetores).

• Dia 2: A Arquitetura (N1-N4)

  • Tópicos: Transformers e "Atenção" (o "T" do GPT).
  • Atividade: Assistir a um vídeo explicativo ("The Illustrated Transformer") e analisar a diferença entre um modelo generativo e um de classificação.

• Dia 3: Engenharia de Prompt (N3-N4)

  • Tópicos: Técnicas (Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought).
  • Atividade: Testar um prompt de lógica. Ver falhar. Aplicar a técnica "Pense passo a passo" e analisar a melhoria.

• Dia 4: GenAI para Código (N3-N5)

  • Tópicos: IA como Assistente de Programação.
  • Atividade: Usar a IA para gerar código Python/Pandas para as tarefas da Semana 1. Avaliar a qualidade e eficiência.

• Dia 5: Limitações e Ética (N4-N5)

  • Tópicos: Alucinações, Viés (Bias), Custo.
  • Atividade: Ler sobre um caso de falha ética da IA e formar uma opinião sobre os maiores riscos.

• Dia 6: Mini-Projeto (N3-N6)

  • Tópicos: Consumindo APIs (Google AI, OpenAI).
  • Atividade: Criar um script Python simples que usa uma API para uma tarefa (ex: classificador de sentimento).

• Dia 7: Revisão (N1-N2)

  • Atividade: Revisar projetos da semana, ler sobre novidades (Midjourney, etc.). Descansar.

Este ciclo de 2 semanas pode ser repetido, aprofundando os tópicos a cada passagem (ex: SQL Avançado, Fine-tuning de modelos, GANs).