PROMPT
Crie uma rotina pra me auxiliar na minha jornada de estudos, estou cursando Análise de dados e IA Generativa - Nivelamento e quero me tornar profissional na área escolhida.
Abaixo está uma rotina semanal personalizada, voltada para quem quer se tornar profissional de análise de dados e IA generativa
OBJETIVO GERAL
Tornar-se uma profissional capaz de analisar dados, criar modelos de IA generativa e aplicar soluções inteligentes em problemas reais.
ROTINA SEMANAL DE ESTUDOS (BASE)
Segunda-feira – Fundamentos e Matemática para IA
2h – Revisar e praticar:
Álgebra linear (vetores, matrizes, operações)
Estatística básica (média, mediana, desvio padrão)
Probabilidade (eventos, distribuições)
1h – Exercícios práticos (Khan Academy, StatQuest ou notebooks no Jupyter)
Meta: compreender os cálculos por trás dos algoritmos.
** Terça-feira – Python e Análise de Dados**
2h – Estudo de Python (bibliotecas: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)
1h – Prática: análise de dataset real (ex: Titanic, Netflix, Airbnb)
Dica: crie pequenos projetos e publique no GitHub.
** Quarta-feira – Machine Learning Clássico**
2h – Estudo teórico (conceitos: regressão, classificação, clustering)
1h – Aplicação prática no Scikit-learn
Exemplo: criar um modelo de previsão de preços ou de churn.
Quinta-feira – IA Generativa
2h – Teoria e prática:
Conceitos de LLMs (Large Language Models)
Técnicas de prompt engineering
Ferramentas: OpenAI API, Hugging Face, Google Gemini
1h – Projeto prático: criar um chatbot ou gerador de texto/imagem.
Meta: compreender o funcionamento dos modelos e ajustar prompts.
Sexta-feira – Projetos e Portfólio
3h – Desenvolver ou melhorar um projeto de portfólio:
Dashboard com Power BI
Modelo preditivo com Python
Aplicação com IA Generativa (ex: assistente pessoal)
Escrever um breve artigo no LinkedIn ou GitHub explicando o projeto.
Meta: criar visibilidade profissional.
Sábado – Revisão + Soft Skills
2h – Revisão de anotações da semana + refazer exercícios difíceis
1h – Desenvolvimento pessoal:
Comunicação, storytelling de dados
Organização, foco, produtividade (Notion, Trello, etc.)
Domingo – Descanso ativo
Leitura leve: artigos sobre IA, inovação e ética.
Planejar a semana seguinte (definir metas pequenas e alcançáveis).
FERRAMENTAS RECOMENDADAS
Área Ferramenta
Organização Notion / Trello / Google Agenda
Programação VS Code / Jupyter Notebook
Dados Kaggle / Google Colab / Power BI
IA Generativa OpenAI Playground / Hugging Face / RunwayML
Comunicação LinkedIn / GitHub Pages
METAS DE CURTO, MÉDIO E LONGO PRAZO
Curto prazo (1 a 3 meses)
Dominar Python e análise de dados com Pandas
Criar 2 mini projetos e publicar no GitHub
Médio prazo (3 a 6 meses)
Aprender machine learning supervisionado e não supervisionado
Criar um projeto completo de IA generativa aplicada
Longo prazo (6 a 12 meses)
Desenvolver um portfólio sólido
Obter certificações (Google Data Analytics, Microsoft AI Fundamentals, etc.)
Participar de bootcamps e freelas na área
