Prompt: Quero aprender de maneira autônoma ciência de dados, com foco em banco de dados, nuvem e python. Com base na metodologia 70-20-10 crie um plano de estudos com exercícios práticos, cite fontes de aprendizados como cursos, videos, etc.
Saída:
Você já tem uma base muito boa em dados, Power BI, Python e projetos reais. Então o caminho mais eficiente agora não é estudar “mais conteúdo aleatório”, e sim estruturar sua evolução como alguém que vai atuar profissionalmente em engenharia/análise de dados moderna.
A metodologia 70-20-10 funciona muito bem para isso:
70% → prática real (projetos, desafios, construção)
20% → aprendizado com outras pessoas (comunidade, mentorias, networking)
10% → teoria estruturada (cursos, livros, vídeos)
Vou montar um plano pensando em alguém que quer crescer de Analista de Dados Jr para uma profissional forte em:
Banco de Dados
Python
Cloud/Nuvem
Ciência de Dados aplicada
Visão geral da trilha (6 a 8 meses)
A ideia é dividir assim:
Área Foco
Python Automação, ETL, análise e APIs
SQL/Banco de Dados Consultas, modelagem e performance
Cloud Google Cloud + conceitos modernos
Engenharia de Dados Pipelines, APIs, ingestão
Portfólio Projetos reais e publicáveis
Mercado GitHub + LinkedIn + networking
Estrutura 70-20-10
70% — PRÁTICA (parte mais importante)
Aqui é onde você realmente aprende.
Você deve passar a maior parte do tempo:
criando projetos
quebrando código
corrigindo erros
montando dashboards
conectando APIs
subindo coisas na nuvem
Meta:
4 projetos fortes no GitHub
1 projeto cloud
1 pipeline automatizado
1 dashboard executivo
Infelizmente não coube toda a saída.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!