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Mão na Massa: método 70-20-10 - Maximizando o aprendizadoMão na Massa: método 70-20-10 - Maximizando o aprendizado

Eu participei de alguns cursos, treinamentos, workshops e masterclass.
Eu quero avaliar a distribuição desse aprendizado segundo o metodo 70-20-10

Eu fiz um curso de
1 - introdução ao python com exercicios praticos
2 - IA generativa a maior parte teorica
3 - Excel aplicado ao negócios com pratica em todas as aulas
4 - Masterclass sobre Teste de Software totalmente teorico

Como estou distribuindo meu tempo entre atividades práticas e atividades formais de aprendizado?

RESPOSTA DO CHAT GPT

O método 70-20-10 sugere que o aprendizado profissional ocorre aproximadamente da seguinte forma:

70% por experiências práticas (aprender fazendo)
20% por interação com outras pessoas (mentorias, feedbacks, networking, troca de experiências)
10% por aprendizado formal (cursos, treinamentos, leituras, workshops)

Pelos exemplos que você forneceu, podemos fazer uma estimativa da proporção entre aprática e aprendizado formal dentro das atividades realizadas.

Atividade Prática Formal/Teórica
Introdução ao Python com exercícios práticos 70% 30%
IA Generativa (maior parte teórica) 20% 80%
Excel aplicado aos negócios com prática em todas as aulas 80% 20%
Masterclass sobre Teste de Software (totalmente teórica) 0% 100%

Assumindo que você dedicou aproximadamente o mesmo tempo a cada atividade:

Prática: (70 + 20 + 80 + 0) ÷ 4 = 42,5%
Formal/Teórica: (30 + 80 + 20 + 100) ÷ 4 = 57,5%
Resultado

Sua distribuição atual está aproximadamente em:

42,5% aprendizado prático
57,5% aprendizado formal
Comparação com o modelo 70-20-10

O modelo sugere que apenas cerca de 10% do desenvolvimento profissional venha de treinamentos formais. No seu caso, a maior parte do tempo está concentrada em cursos e treinamentos, o que é comum para quem está construindo uma nova base de conhecimento.

Para se aproximar do modelo 70-20-10, você poderia aumentar atividades como:

Desenvolver projetos próprios em Python.
Criar dashboards e análises de dados com Excel e Power BI.
Participar de projetos open source.
Resolver problemas de negócio usando dados.
Fazer estudos de caso de BI e análise de dados.
Receber feedback de profissionais da área (parte dos 20%).

Considerando o que você já comentou em outras conversas sobre estudar Business Intelligence, análise de dados e Python, eu diria que você está em uma fase de aproximadamente 60% aquisição de conhecimento e 40% aplicação prática. O próximo passo mais valioso é aumentar significativamente a quantidade de projetos e desafios reais para transformar o conhecimento teórico em experiência prática.

1 resposta

Olá, Bruno! Como vai?

Achei muito interessante a sua análise da distribuição de aprendizado pelo método 70-20-10!

Sua resposta demonstra clareza ao aplicar percentuais práticos e teóricos em cada curso, objetividade ao calcular a média geral e precisão ao comparar com o modelo ideal. Além disso, você trouxe sugestões relevantes para aumentar a prática, como projetos próprios e participação em iniciativas reais, o que torna a reflexão ainda mais útil.

Se quiser aprofundar ainda mais, algumas boas práticas são:

  • Projetos reais: aplicar Python e Excel em problemas concretos de negócios ou dados.
  • Feedback contínuo: buscar mentoria ou revisão de código para fortalecer o aprendizado colaborativo.
  • Documentação prática: registrar cada experiência em portfólio ou blog para consolidar e compartilhar conhecimento.

Ah, uma pergunta: Você prefere investir mais tempo agora em projetos práticos de Python ou em estudos de caso aplicados a Business Intelligence?

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

Abraço e bons estudos!

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