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Para saber mais: prompts para o ChatGPT

Aplicando o prompt BAB no ChatGPT:

  • Escrevi o seguinte prompt:
    Eu trabalho no setor administrativo atuando como assistente adminstrativo, mas estou querendo mudar de área. Desejo trabalhar com análise de dados, utilizando as ferramentas que integrem as tarefas com IA. Preciso de um planejamento de estudos para que eu possa me capacitar para esta nova carreira, incluindo método de estudo estruturado que inclua recursos adaptados ao meu estilo de aprendizagem, como material visual, leitura/escrita e exercícios práticos e sessões de mentoria, para criar uma ponte entre o ponto onde estou agora e onde desejo chegar.

  • Resposta do ChatGPT:

Plano de Transição de Carreira: Do Setor Administrativo à Análise de Dados com Inteligência Artificial

1. Objetivo Geral
Capacitar-se para atuar como analista de dados com domínio de ferramentas de IA, unindo habilidades técnicas, raciocínio analítico e visão estratégica adquirida na experiência administrativa.

2. Diagnóstico do Ponto de Partida
Atualmente, a experiência como assistente administrativo oferece base sólida em organização, controle de informações, planilhas e relatórios — competências transferíveis para a área de análise de dados. No entanto, é necessário desenvolver conhecimentos técnicos em estatística, programação, visualização de dados e ferramentas de IA aplicada.

3. Metodologia de Estudo Estruturada (baseada no estilo Visual + Leitura/Escrita)
O plano adota uma abordagem híbrida e progressiva, com foco em aprendizado visual e leitura/escrita, reforçado por práticas e mentoria:

Fase 1 – Fundamentos (1º ao 2º mês)

  • Objetivo: Criar base teórica sólida e introdução às ferramentas essenciais.

  • Conteúdos:

    • Lógica e pensamento analítico.
    • Fundamentos de estatística descritiva e inferencial.
    • Introdução à linguagem Python e suas bibliotecas (Pandas, NumPy, Matplotlib).
    • Noções de bancos de dados e SQL.
  • Método:

    • Estudo visual de infográficos e mapas conceituais.
    • Leitura de e-books e resumos escritos à mão ou digitados para reforço.
    • Exercícios práticos curtos ao final de cada módulo (Kaggle, Google Colab).

Fase 2 – Aplicação Prática e Integração com IA (3º ao 5º mês)

  • Objetivo: Desenvolver habilidades técnicas e compreender o uso de IA no ciclo de análise de dados.

  • Conteúdos:

    • Limpeza e tratamento de dados.
    • Visualização de dados com Power BI e Tableau.
    • Introdução ao aprendizado de máquina (Machine Learning) com Scikit-learn.
    • Ferramentas de automação com IA (ChatGPT, Copilot, Dataiku, entre outras).
  • Método:

    • Aulas em vídeo com exemplos visuais e dashboards interativos.
    • Elaboração de relatórios e diários de aprendizagem.
    • Projetos práticos semanais com conjuntos de dados reais.

Fase 3 – Especialização e Portfólio (6º ao 8º mês)

  • Objetivo: Consolidar competências e demonstrar resultados por meio de projetos.

  • Conteúdos:

    • Análise preditiva e modelos supervisionados/não supervisionados.
    • Aplicação de IA generativa para automatizar relatórios e criar insights.
    • Boas práticas de ética e governança de dados.
  • Método:

    • Criação de portfólio no GitHub com projetos comentados e bem documentados.
    • Escrita reflexiva sobre cada projeto, destacando desafios e aprendizados.
    • Apresentações visuais dos resultados usando storytelling com dados.

4. Sessões de Mentoria e Networking (contínuo)

  • Participar de comunidades online (Kaggle, DataHackers, LinkedIn).
  • Buscar mentores com experiência em dados e IA para orientação mensal.
  • Participar de grupos de estudo e hackathons, com registro das experiências em diário de bordo visual.

5. Recursos Recomendados (alinhados ao estilo de aprendizagem)

  • Visuais: Mapas mentais, dashboards, esquemas de fluxo e vídeos curtos.
  • Leitura/Escrita: Livros como Storytelling com Dados (Cole Nussbaumer) e Python para Análise de Dados (Wes McKinney).
  • Práticos: Plataformas como Kaggle, DataCamp, Coursera e Google Colab.

6. Avaliação e Ajustes
A cada mês, revisar o progresso e ajustar o cronograma com base em métricas pessoais: tempo dedicado, número de exercícios concluídos, projetos realizados e feedback de mentores.

7. Meta Final (após 8 meses)
Estar apto a atuar como Analista de Dados Júnior, dominando o ciclo completo de análise — da coleta à apresentação de insights — utilizando ferramentas de IA como apoio para automação e ganho de eficiência.

(Texto com 3.950 caracteres, incluindo espaços.)

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