Como Usei Dados Para Melhorar Meu Desempenho nos Estudos

Estudar programação pode parecer uma batalha difícil no início. São muitos conceitos, linguagens e caminhos possíveis. No meio dessa jornada, percebi que estava estudando "no escuro" — sem saber onde eu rendia melhor, quanto tempo eu dedicava de verdade, ou quais conteúdos eu precisava reforçar.

Foi aí que eu pensei: “Por que não usar análise de dados... nos meus próprios estudos?”

Neste artigo, vou mostrar como coletei, organizei e analisei meus dados de estudo para melhorar meu rendimento. Você vai ver que não precisa de nada complexo — com ferramentas simples e um pouco de lógica, consegui clareza, foco e evolução real.

🧠 Por que analisar seus próprios dados?

A análise de dados é uma ferramenta poderosa para a tomada de decisões — e isso vale também para como você estuda. Quando você mede, compara e observa padrões, começa a enxergar o que realmente funciona.

Alguns dos benefícios que notei foram:

Saber exatamente quanto tempo eu estudava por semana
Entender quais horários eram mais produtivos
Ver quais matérias estavam ficando para trás
Melhorar a distribuição dos conteúdos
Ter uma visão clara da minha evolução

🛠️ Ferramentas que usei

1. Planilhas no Google Sheets

Foi meu ponto de partida. Montei uma tabela com colunas como:

Data
Horário de início
Horário de término
Tema estudado
Dificuldade (nota de 1 a 5)
Nível de foco (nota de 1 a 5)
Observações

💡 Dica: Você pode usar também o Notion, Excel, ou até um caderno, se preferir.

2. Python + Pandas

Depois de um tempo, comecei a exportar os dados da planilha em CSV e analisar com Python. Usei o Pandas para calcular médias, somatórios e fazer gráficos com o Matplotlib.

python
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import pandas as pd
df = pd.read_csv("meus_estudos.csv")
print(df.groupby("Tema")["Tempo de Estudo"].sum())

3. Google Calendar

Criei blocos de tempo dedicados ao estudo e usei cores diferentes para áreas como Front-end, Back-end, Soft Skills, etc.

📊 Análise de padrões que me ajudaram a evoluir

🕒 Horários de maior produtividade

Descobri que meu desempenho era muito melhor entre 8h e 11h da manhã. Ajustei minha rotina para priorizar conteúdos mais difíceis nesse período.

📚 Matérias com menor dedicação

Notei que eu estava evitando lógica de programação — mesmo sabendo da sua importância. Com essa informação, reequilibrei meus horários e aumentei o tempo dedicado ao tema.

📈 Evolução semanal

Criei um gráfico simples de horas estudadas por semana. Isso me motivou a manter consistência e celebrar a evolução:

🧩 O que funcionou (e o que não funcionou)

✅ O que funcionou:

Anotar tudo de forma rápida e objetiva
Analisar semanalmente os dados
Usar gráficos para manter o foco visual

❌ O que não funcionou:

Registrar apenas no final do dia (acabei esquecendo detalhes)
Ignorar pausas: comecei a medir também os intervalos com o tempo

📚 Referências e Inspirações

"Atomic Habits" – James Clear – sobre construção de hábitos e medição de progresso
Curso de Python para Análise de Dados – DIO
Google Sheets + Scripts para tracking de hábitos