PROMPT
Você é um especialista em educação e aprendizado baseado na Taxonomia de Bloom.
Quero que analise meu conhecimento atual sobre Ciência de Dados e me diga em qual nível da Taxonomia de Bloom eu estou:
Lembrar (1)
Compreender (2)
Aplicar (3)
Analisar (4)
Avaliar (5)
Criar (6)
Me faça algumas perguntas práticas e conceituais sobre tópicos iniciais de dados (como coleta, tratamento, visualização, estatística básica e IA).
Depois das minhas respostas, explique em qual nível da taxonomia eu estou e o que preciso fazer para evoluir para o próximo nível.
RESPOSTA
Seu nível atual: Lembrar / Início de Compreender
O que caracteriza esse nível:
Você reconhece termos (como SQL, tabela, banco de dados, dados estruturados, IA).
Consegue explicar brevemente o que são, mesmo sem saber aplicar na prática.
Ainda está formando o entendimento de como os conceitos se conectam (por exemplo, como um analista usa SQL, Python e IA juntos num projeto de dados).
ESTRATEGIAS
Crie seu glossário de dados
→ Use o Notion ou caderno e anote termos como dataset, SQL, normalização, outlier, modelo de regressão, etc.
→ Escreva com suas próprias palavras + 1 exemplo prático.
Use flashcards (Anki ou Quizlet)
→ Ideal para revisar comandos SQL, funções de Excel/Pandas, tipos de dados, etc.
Nível “Compreender” — Transformando conhecimento em entendimento
Objetivo: explicar com suas palavras e entender o “porquê” das coisas.
Estratégias:
Aprenda ensinando
→ Pegue um conceito (ex: “Por que limpar dados é importante?”) e explique em uma frase simples ou mini vídeo.
→ Ensinar é uma das formas mais eficazes de entender de verdade.
Faça mini-desafios diários
→ Exemplo: “Escreva uma consulta SQL que mostre apenas clientes com mais de 2 compras.”
→ São pequenas aplicações que forçam o cérebro a pensar ativamente.
Conecte teoria ao mundo real
→ Veja notícias ou relatórios e pergunte: “Esses dados poderiam ser analisados como?”
→ Isso ajuda a criar raciocínio analítico.
Participe de comunidades de dados
→ Ver discussões práticas no Discord, Slack ou fóruns da Alura te ajuda a ouvir outras explicações e consolidar o aprendizado.
Revise com vídeos curtos
→ Assista explicações rápidas (5–10 min) e tente repetir o conceito em voz alta, como se ensinasse a alguém.
(Isso ajuda a consolidar a memória e ativar a compreensão.)
Reforce com resumos visuais
→ Faça pequenos mapas mentais mostrando como “dados → limpeza → análise → visualização → decisão” se conectam.
Baseado na estrategia que você desenvolveu, elabore um cronograma de estudos semanal, levando em consideração meu nível de conhecimento em dados. Tenho 3 horas disponíveis para estudos por dia, divida as tarefas para que eu possar ter um bom conhecimento em dados em 1 mês.
PLANO DE ESTUDOS — 1 MÊS (Dados + IA)
Total: 4 semanas | 3h por dia | Segunda a sexta
| Dia | Tópico | Atividades sugeridas |
|---|---|---|
| Segunda | Introdução à Ciência de Dados | - Ver aula: “O que é Ciência de Dados e IA” (Alura ou YouTube) - Fazer anotações simples: principais termos (dados, variáveis, dataset, modelo) |
| Terça | Tipos e estrutura dos dados | - Estudar dados estruturados x não estruturados - Criar exemplos práticos (ex: tabela de clientes x comentários de redes sociais) |
| Quarta | Introdução a Banco de Dados | - Revisar conceitos de tabelas, chaves primárias, relacionamentos - Criar um mini esquema em papel ou Notion |
| Quinta | SQL básico I | - Estudar comandos: SELECT, FROM, WHERE - Praticar com base de exemplo (W3Schools SQL ou SQLite online) |
| Sexta | SQL básico II | - Praticar ORDER BY, LIMIT, DISTINCT - Fazer mini quiz/flashcards com os comandos aprendidos |
Resultado esperado: você entende o que é um dado, reconhece diferentes tipos e consegue extrair informações simples com SQL.
