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[Projeto] algumas das técnicas de engenharia de prompt:

  1. As 5 bibliotecas mais utilizadas para gráficos em Python:

Matplotlib – a mais tradicional e flexível.

Seaborn – focada em estatística e visualizações elegantes.

Plotly – interativa e dinâmica, ótima para dashboards.

Bokeh – também interativa, mas mais usada para aplicações web.

Altair – baseada em uma sintaxe declarativa, simples e poderosa.

  1. Analogias com as emoções de Divertida Mente:

Matplotlib → Alegria: está em todos os lugares, confiável e sempre pronta para ajudar a construir qualquer gráfico do zero.

Seaborn → Tristeza: traz profundidade e significado às análises estatísticas, ajudando a enxergar além da superfície dos dados.

Plotly → Nojinho: detalhista, interativa e cheia de estilo, sempre deixando a visualização com um toque sofisticado.

Bokeh → Medo: perfeita para aplicações em tempo real, ajuda a lidar com cenários de incerteza com gráficos dinâmicos.

Altair → Raiva: minimalista e direta, não gosta de complicação — resolve rápido com poucas linhas de código.

  1. Post para o LinkedIn:

Quando a análise de dados encontra Divertida Mente!

Se você já trabalhou com Python para visualização de dados, sabe que existem bibliotecas para todos os gostos — e cada uma delas pode ser representada por uma emoção do filme Divertida Mente:

Matplotlib (Alegria): a base de tudo, sempre pronta a ajudar.
Seaborn (Tristeza): aprofunda e traz sentido às análises estatísticas.
Plotly (Nojinho): interativa e elegante, cheia de estilo.
Bokeh (Medo): ideal para lidar com dados dinâmicos e tempo real.
Altair (Raiva): prática e minimalista, resolve rápido sem enrolar.

Assim como no filme, cada emoção (ou biblioteca) tem seu papel essencial. Juntas, tornam a análise de dados muito mais rica e completa!

E você? Qual biblioteca é a sua favorita e por quê?

2 respostas

Prompt com múltiplos passos

Passo 1 – Definição do tema
Escolha um tema relevante da área de atendimento e tecnologia, como: “A diferença entre estar ocupado e ser produtivo nas operações de atendimento”.

Passo 2 – Estrutura do post
Organize o texto em quatro blocos:

Abertura que conecta com a realidade do leitor (pergunta ou situação comum).

Análise do desafio (explicação clara do problema).

Insights práticos (3 dicas ou aprendizados aplicáveis).

Fechamento inspirador + hashtag #IAnaAlura.

Passo 3 – Estilo de escrita
Adote uma voz profissional e inspiradora, mas acessível, como se fosse uma conversa de líder para líder. Evite jargões técnicos excessivos.

Passo 4 – Revisão de clareza
Releia o texto final, ajuste para que esteja direto, objetivo e pronto para LinkedIn.

Passo 5 – Publicação
Finalize com uma frase de impacto e a hashtag pedida.

Bruno,

Bem restruturado. Serve como referência e aprendizado. Gostei

Marcelo