Prompt
me explique sobre os níveis da Taxonomia de Bloom
Resposta
A Taxonomia de Bloom é uma classificação de objetivos de aprendizagem criada por Benjamin Bloom e colaboradores. Ela organiza habilidades cognitivas em níveis que vão do mais simples ao mais complexo, ajudando professores a planejar aulas, avaliações e atividades.
Prompt
faça um quadro explicando uma estratégia de estudo para cada nível
Resposta
| Nível | Objetivo | Estratégia de estudo |
|---|---|---|
| Lembrar | Memorizar fatos, conceitos, termos e definições. | Revisão ativa (Active Recall), flashcards, perguntas e revisões espaçadas. |
| Compreender | Entender o significado das informações e suas relações. | Explicar com as próprias palavras, resumir, ensinar o conteúdo para outra pessoa (Técnica de Feynman). |
| Aplicar | Utilizar o conhecimento em situações práticas. | Prática deliberada, resolução de exercícios e simulações. |
| Analisar | Identificar padrões, relações e causas. | Comparações, mapas conceituais, diagramas e decomposição de problemas. |
| Avaliar | Julgar ideias e soluções com base em critérios. | Pensamento crítico, argumentação e comparação de alternativas. |
| Criar | Produzir algo novo utilizando o conhecimento adquirido. | Desenvolvimento de projetos, pesquisas e soluções originais. |
Prompt
baseado nas estratégias identificadas faça um cronograma de estudos para SQL partindo do zero para a proeficiente, um nível de analista de dados jr. Considere duas horas de estudos semanais e utilize o método 70-20-10
Considerando:
Foi proposto um plano de estudos para SQL com o objetivo de atingir um nível compatível com o de Analista de Dados Júnior, considerando:
2 horas de estudo por semana
Método 70-20-10
70% prática
20% aprendizado social
10% teoria
Distribuição semanal
Atividade Tempo
Teoria (10%) 12 minutos
Aprendizado social (20%) 24 minutos
Prática (70%) 84 minutos
Total 120 minutos
4. Cronograma de SQL (24 semanas)
Fase 1 – Fundamentos (Semanas 1–4)
Bloom: Lembrar + Compreender
Conteúdos:
Bancos de dados relacionais
SELECT
FROM
WHERE
ORDER BY
LIMIT
Aliases
Objetivo:
Entender a estrutura básica de uma consulta SQL.
Fase 2 – Aplicação Inicial (Semanas 5–8)
Bloom: Aplicar
Conteúdos:
Funções de texto
Funções numéricas
Funções de data
CASE WHEN
Objetivo:
Resolver consultas simples sem depender constantemente da documentação.
Fase 3 – Agregação e Análise (Semanas 9–12)
Bloom: Aplicar + Analisar
Conteúdos:
COUNT
SUM
AVG
GROUP BY
HAVING
KPIs
Objetivo:
Criar métricas e indicadores básicos.
Fase 4 – Relacionamentos e JOINs (Semanas 13–16)
Bloom: Analisar
Conteúdos:
INNER JOIN
LEFT JOIN
RIGHT JOIN
FULL JOIN
Múltiplos JOINs
Objetivo:
Compreender e relacionar dados de diferentes tabelas.
Fase 5 – Consultas Intermediárias (Semanas 17–20)
Bloom: Analisar + Avaliar
Conteúdos:
Subqueries
CTEs
Window Functions
Otimização básica
Objetivo:
Resolver problemas mais próximos da realidade do trabalho de análise de dados.
Fase 6 – Projeto Final (Semanas 21–24)
Bloom: Avaliar + Criar
Atividades:
Escolher uma base de dados pública
Definir perguntas de negócio
Construir consultas SQL
Documentar e apresentar resultados
Objetivo:
Consolidar o aprendizado por meio de um projeto de portfólio.
5. Resultado esperado ao final do plano
Ao concluir as 24 semanas (48 horas totais de estudo), o estudante deverá ser capaz de:
Escrever consultas com SELECT, WHERE e ORDER BY.
Utilizar funções de texto, número e data.
Trabalhar com GROUP BY e agregações.
Realizar JOINs entre múltiplas tabelas.
Utilizar CTEs e subqueries.
Criar rankings com Window Functions.
Resolver estudos de caso de negócio.
Produzir análises completas usando bases de dados reais.
