[Projeto] Processo de Criação do Roadmap

Primeiro, usei o ChatGPT para me ajudar a identificar em qual nível da Taxonomia de Bloom eu me encontrava em relação ao meu objetivo: me tornar um(a) programador(a) Python para Ciência de Dados. A análise me mostrou que eu estava nos níveis iniciais de Memorizar e Compreender.

Com essa base, usei a IA para traçar objetivos de curto, médio e longo prazo, alinhando cada um aos níveis mais elevados da Taxonomia de Bloom, para garantir um aprendizado contínuo e aprofundado.

Meu Roadmap de Estudos: Programação Python para Ciência de Dados

1. Curto Prazo (Próximos 30 dias)

Objetivo: Consolidar a base teórica e prática do Python.

Nível da Taxonomia: Memorizar e Compreender.

Atividades:

Memorizar: Estudar a sintaxe básica de Python (variáveis, tipos de dados, laços de repetição).

Compreender: Assistir a videoaulas e criar resumos com minhas próprias palavras sobre os conceitos de orientação a objetos.

Aplicar: Resolver exercícios de lógica de programação em plataformas como o LeetCode.

1. Médio Prazo (Próximos 3 a 6 meses)

Objetivo: Dominar as bibliotecas essenciais para Ciência de Dados e aplicá-las em projetos.

Nível da Taxonomia: Aplicar e Analisar.

Atividades:

Aplicar: Desenvolver pequenos projetos de análise de dados usando as bibliotecas Pandas e Matplotlib.

Analisar: Participar de desafios de análise de dados no Kaggle, comparando diferentes conjuntos de dados e extraindo insights.

1. Longo Prazo (Próximos 6 meses a 1 ano)

Objetivo: Atuar como um(a) profissional de dados, criando soluções completas.

Nível da Taxonomia: Avaliar e Criar.

Atividades:

Avaliar: Fazer a crítica de modelos de machine learning existentes, identificando prós e contras e sugerindo melhorias.

Criar: Desenvolver e apresentar um projeto de ponta a ponta, desde a coleta dos dados até a construção de um modelo preditivo, demonstrando todas as etapas do processo.