[Projeto] Organizando meus estudos em Análise de Dados

Coloque o seguinte prompt no chat GPT:
Quero que você faça um cronograma utilizando o método pomodoro para estudar os seguintes itens:

• Primeiramente divida o conteúdo em blocos de vídeo-aulas, exercícios, flashcards e revisão, todos relacionados a análise de dados
• Para elaboração, o cronograma deve contemplar as principais habilidades que um analista de dados deve ter
• Em relação a divisão, saiba que a cada dois ciclos de 25 minutos de estudo e 5 minutos de descanso, coloque um descanso de 10 minutos antes de partir para os próximos ciclos
• 2 horas será o tempo máximo de estudo por dia
• Mentalize que as aulas serão de segunda a sexta feira
• Intercale as matérias (Vídeo-aulas, exercícios, flashcards e revisão) durante os dias para que não fique algo repetitivo
• Me dê uma estimativa de quanto tempo vai durar esse cronograma de estudos
• Você pode oferecer mais sugestões de como posso realizar a organização dos meus estudos
  A resposta do chat GPT foi:
  Perfeito, Laise
  Você quer um cronograma organizado com método Pomodoro (25+5), descanso de 10 min a cada 2 ciclos, 2h por dia, segunda a sexta, voltado para análise de dados e que intercale vídeo-aulas, exercícios, flashcards e revisão.

Estrutura dos Estudos (2h/dia)

2h = 4 ciclos de 25 min + 3 intervalos curtos (5 min) + 1 intervalo maior (10 min)
Total: ~120 minutos.

Exemplo de 1 sessão:

• Ciclo 1 → 25 min estudo
• Descanso → 5 min
• Ciclo 2 → 25 min estudo
• Descanso → 10 min (intervalo maior)
• Ciclo 3 → 25 min estudo
• Descanso → 5 min
• Ciclo 4 → 25 min estudo
• Fim

Cronograma Semanal (Segunda a Sexta)

Segunda-feira

• Ciclo 1: Vídeo-aula (Fundamentos de Python para dados)
• Ciclo 2: Exercícios práticos (Python básico – listas, loops, pandas iniciante)
• Ciclo 3: Flashcards (conceitos de estatística básica: média, mediana, desvio-padrão)
• Ciclo 4: Revisão rápida (anotações + exercícios corrigidos)

Terça-feira

• Ciclo 1: Vídeo-aula (SQL – SELECT, filtros, joins)
• Ciclo 2: Exercícios (consultas simples em SQL)
• Ciclo 3: Flashcards (sintaxe SQL + comandos principais)
• Ciclo 4: Revisão (resolver dúvidas + revisar queries feitas)

Quarta-feira

• Ciclo 1: Vídeo-aula (Estatística e probabilidade aplicada a dados)
• Ciclo 2: Exercícios práticos (resolução de problemas estatísticos no Python)
• Ciclo 3: Flashcards (distribuições, correlação, testes de hipótese)
• Ciclo 4: Revisão (resumos e mapas mentais)

Quinta-feira

• Ciclo 1: Vídeo-aula (Visualização de dados – Matplotlib/Seaborn)
• Ciclo 2: Exercícios (construir gráficos a partir de datasets simples)
• Ciclo 3: Flashcards (tipos de gráficos + boas práticas de visualização)
• Ciclo 4: Revisão (comparar diferentes gráficos e analisar resultados)

Sexta-feira

• Ciclo 1: Vídeo-aula (Introdução a Machine Learning – conceitos e algoritmos básicos)
• Ciclo 2: Exercícios (treinar modelos simples no Scikit-learn)
• Ciclo 3: Flashcards (termos técnicos: overfitting, regressão, classificação)
• Ciclo 4: Revisão da semana (conectar todos os conteúdos estudados)

Estimativa de Duração

• Cada semana = 10h de estudo (2h x 5 dias)
• O cronograma acima cobre 5 semanas iniciais bem estruturadas para dominar fundamentos de Python, SQL, Estatística, Visualização e introdução a ML.
• Depois disso, você pode rotacionar os temas (aprofundando SQL avançado, ML supervisionado, Power BI/Tableau, storytelling com dados, projetos práticos).

Estimativa total: 10 a 12 semanas para um ciclo sólido de aprendizado em análise de dados (nível iniciante → intermediário).

Sugestões Extras para Organização

• Tenha um caderno digital (Notion, Obsidian, OneNote) para centralizar resumos, links, erros comuns e correções.
• Sempre termine a semana fazendo uma mini-aplicação prática: por exemplo, analisar um dataset pequeno com tudo que viu.
• Alterne datasets (saúde, vendas, esportes) para ganhar versatilidade.
• Use timer de Pomodoro real (apps como Focus To-Do, Pomofocus, Forest) para manter disciplina.

Quer que eu monte esse cronograma já preenchido para as 5 semanas, com detalhamento de cada dia (ex: datasets sugeridos, temas dos exercícios e revisão), ou prefere só a estrutura semanal rotativa para você mesmo organizar?