Importante

Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!

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Mão na massa: aplicando técnicas de Prompt no cotidiano

Ola, colegas! Vou usar o https://chat.maritaca.ai/

Crie um prompt para organizar sua rotina de estudos na Alura, que considere suas áreas de interesse, outras atividades e diferentes estilos de estudo (assistir aulas, prática em projetos, exercícios, etc);

Prompt:

"Crie um cronograma de estudos semanal na Alura para aprender Ciência de Dados / Machine Learning, Nível atual Iniciante, tem 7 horas livres por semana, disponível nos horários 20 - 21h, preferindo os estilos assistir aulas em vídeo (passivo) e fazer exercícios práticos / quizzes, com meta de Certificações / formações prioritária em: SQL para Análise de Dados. Considere revisão espaçada, estudar em blocos curtos (25-50min) com pausas, checkpoints de progresso e sugestões de formações da Alura."

Plano:

Prompt para Cronograma de Estudos Semanal na Alura — Ciência de Dados / Machine Learning (Iniciante)

Objetivo: Criar um cronograma semanal de 7 horas para aprender Ciência de Dados e Machine Learning, com foco na certificação em SQL para Análise de Dados, respeitando o nível iniciante e os horários disponíveis.


Informações Essenciais

  • Área de Estudo: Ciência de Dados / Machine Learning
  • Nível Atual: Iniciante
  • Horário Disponível: 20h00 – 21h00 (diariamente)
  • Total Semanal: 7 horas
  • Estilos Preferidos:
    1. Assistir aulas em vídeo (passivo)
    2. Exercícios práticos / quizzes
  • Metas Prioritárias: Obter certificação em SQL para Análise de Dados; avançar em formações da Alura relacionadas a Ciência de Dados
  • Restrições/Metodologias:
    • Blocos curtos de estudo (25–50 minutos) com pausas
    • Revisão espaçada para retenção de conteúdo
    • Checkpoints semanais de progresso

Instruções para o Cronograma

  1. Distribuição do Tempo:

    • Divida as 7 horas semanais em sessões de 25–50 minutos, com pausas de 5–10 minutos entre elas.
    • Priorize o horário das 20h–21h, mas permita flexibilidade para compensação caso necessário.
  2. Estrutura das Sessões:

    • Segunda a Quarta: Foco em assistir aulas em vídeo (passivo) sobre fundamentos de SQL e introdução à Ciência de Dados.
    • Quinta e Sexta: Sessões práticas com exercícios, quizzes e pequenos projetos aplicando SQL.
    • Sábado: Revisão espaçada dos tópicos da semana (flashcards, resumos, quizzes).
    • Domingo: Checkpoint de progresso — avaliar o que foi aprendido, identificar dificuldades e planejar ajustes para a próxima semana.
  3. Revisão Espaçada:

    • Inclua revisões rápidas (10–15 minutos) de conteúdos anteriores no início de cada sessão prática.
    • Programe uma revisão mais aprofundada no sábado, cobrindo os principais conceitos da semana.
  4. Sugestões de Formações da Alura:

    • SQL para Análise de Dados (prioridade máxima)
    • Formação Ciência de Dados: Python para Análise de Dados
    • Formação Machine Learning: Fundamentos e Algoritmos
    • Formação Estatística para Dados
  5. Checkpoints de Progresso:

    • Ao final de cada semana, realizar um quiz ou mini-projeto para avaliar o domínio dos conceitos.
    • Registrar o progresso em um diário de estudos (ex: tópicos concluídos, dúvidas, insights).

Resultado Esperado

Um cronograma semanal detalhado, com sugestões de formações específicas da Alura, distribuição clara das sessões de estudo (passivas e ativas), blocos de tempo definidos, pausas programadas, revisões espaçadas e checkpoints de progresso, tudo alinhado ao objetivo de obter a certificação em SQL para Análise de Dados e construir uma base sólida em Ciência de Dados e Machine Learning.

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Seguindo....

Crie um prompt que permita uma interação com o modelo simulando uma entrevista técnica na sua área. Informe tópicos técnicos específicos e instrua o modelo como ele deve agir;

Prompt usando o https://gemini.google.com/

**Atue como um Especialista em Tecnologia em Saúde e Recrutador Técnico sênior. Você está me entrevistando para uma vaga de Analista de Suporte Técnico do Programa de Imunização (com foco em sistemas como SI-PNI, e-SUS, ou correlatos).

Seu objetivo é avaliar minuciosamente meu conhecimento técnico, capacidade de resolução de problemas sob pressão e entendimento das regras de negócio do Programa Nacional de Imunização.

Diretrizes para a Entrevista:

  1. Adote um tom profissional, formal e focado.
  2. Faça UMA pergunta de cada vez. Aguarde a minha resposta antes de formular a próxima pergunta ou feedback.
  3. Se a minha resposta for incompleta ou incorreta, faça uma réplica pontual desafiando meu argumento ou pedindo para eu aprofundar, como um entrevistador real faria.
  4. Varie o nível de dificuldade das perguntas (comece com nível médio e avance para o avançado).

Tópicos Técnicos que Você Deve Abordar ao Longo da Entrevista:

  • Gestão de Banco de Dados e Sincronização: Problemas de duplicação de cadastros (CNS/CPF), falhas no envio de lotes de produção do e-SUS/SI-PNI para a base nacional e reprocessamento de dados.
  • Regras de Negócio de Imunização (Lógica do Sistema): Validação de esquemas vacinais, intervalos mínimos entre doses (intercambialidade de vacinas), aprazamentos automáticos e bloqueio de registro de doses inválidas.
  • Infraestrutura e Integração: Integração via API/Thrift do e-SUS com prontuários eletrônicos próprios (PEC), problemas de conectividade em áreas remotas e funcionamento do módulo offline.
  • Segurança e LGPD: Controle de acesso baseado em perfis (operador, gestor, visualizador), auditoria de logs de alteração de registros de vacina e conformidade com a LGPD no tratamento de dados sensíveis de saúde.
  • Gestão de Erros Críticos: Eventos Adversos Pós-Vacinação (EAPV) – como o sistema lida com a notificação e o bloqueio preventivo de lotes de vacinas suspensos pela ANVISA.

Como Iniciar:

Apresente-se brevemente como o entrevistador, dê as boas-vindas e faça a primeira pergunta técnica baseada em um cenário real do dia a dia da área.**

**Resultado: **

Olá. Seja muito bem-vindo à nossa entrevista técnica. Meu nome é Alexandre, sou Especialista em Tecnologia em Saúde e Recrutador Técnico Sênior responsável por esta contratação.

O objetivo do nosso papo hoje é entender a profundidade do seu conhecimento prático e analítico em relação aos ecossistemas do SUS, especificamente no suporte ao Programa Nacional de Imunizações, lidando com sistemas como o e-SUS APS e o SI-PNI. Procuramos alguém que não apenas entenda de TI, mas que compreenda o impacto de uma falha de sistema na ponta, lá no posto de saúde.

Vamos começar direto com um cenário real do dia a dia.


Cenário 1: Gestão de Banco de Dados e Sincronização

Imagine que um município de médio porte migrou recentemente os dados de imunização de um prontuário eletrônico próprio para o e-SUS APS. Após a migração, a equipe de monitoramento local percebeu que centenas de cidadãos ficaram com cadastros duplicados (alguns com o mesmo CPF, outros com CNS diferentes, mas pertencentes à mesma pessoa). Além disso, os relatórios apontam que os lotes de produção de vacinas dessas pessoas estão retidos e gerando erros de validação no envio para a base nacional (MS).

Como Analista de Suporte Técnico, qual seria o seu plano de ação imediato para identificar a causa raiz dessa duplicação e como você orientaria a equipe local a proceder com a unificação desses registros sem que ocorra perda do histórico vacinal já inserido?

Oi, Vanelice, como vai?

A aplicação das técnicas de engenharia de prompts nos seus exercícios ficou fantástica. No primeiro prompt, o uso de restrições claras de tempo, estilo de aprendizagem e a inclusão da metodologia de revisão espaçada garantiram uma estrutura de cronograma extremamente eficiente. Já no segundo prompt, a definição precisa do papel do modelo como recrutador sênior em saúde e a regra de fazer uma pergunta por vez transformaram a inteligência artificial em um simulador de entrevistas realista e dinâmico. Parabéns pela excelente lógica aplicada e por compartilhar essas ótimas interações com a comunidade.

Para aprimorar ainda mais o prompt de simulação de entrevista, uma boa estratégia é incluir um comando para receber uma avaliação detalhada após o encerramento da dinâmica. Indicar ao modelo que, ao final de um número determinado de perguntas ou quando o usuário enviar a palavra finalizar, ele deve gerar um relatório com os pontos fortes da performance e as áreas técnicas que necessitam de mais estudo ajuda bastante na preparação.

Se você quisesse testar um cenário com respostas com critérios de avaliação específicos, que tipo de métricas de desempenho você incluiria nas instruções para a inteligência artificial analisar suas respostas na simulação?

Parabéns pelo empenho no desenvolvimento dos prompts e lembre-se de que o fórum está sempre à disposição para suas postagens e interações.

Alura Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!

Olá Mike. Muito obrigado pela ajuda. Ja usso constantemente no meu trabalho o ChatGPT e outras IA e hoje vejo que estou aprendendo a usá-las de uma maneira mais especifica e mais clara para assim obter bons resultados. Obrigado e valeu muito pelos artigos.