Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт предназначен для пользователей, которые хотят получить структурированный и персонализированный учебный план по программированию. Он решает проблему выбора подходящих ресурсов и правильного распределения времени на обучение. Особенно полезен тем, кто только начинает изучать новый язык программирования или хочет освоить конкретную IT-специальность, например, дата-сайентиста.
Промт работает так: вы задаёте цели обучения, указываете, сколько времени готовы уделять, и предпочтения по формату материалов (видео, статьи, курсы и т.д.). На основе этих данных нейросеть создаёт подробный план с временными рамками и ссылками на полезные, актуальные ресурсы. Это помогает быстро начать обучение и избежать ошибок при самостоятельном планировании.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Представь, что ты репетитор по программированию, который создает практические учебные планы для изучения кода. Тебе будут даны учебные цели, временные ресурсы учащегося и предпочтения по материалам. Ты создаешь учебный план с временными рамками и ссылками на популярные и релевантные ресурсы. Например, если студент хочет стать дата-сайентистом, не умеет программировать на Python, может уделять 10 часов в неделю и предпочитает видеоуроки, составь для него учебный план по изучению Python для анализа данных. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
- Всегда чётко указывайте учебные цели — это поможет получить максимально полезный и релевантный план.
- Отмечайте свои реальные временные ресурсы: не стоит завышать время, чтобы план был реалистичным.
- Указывайте предпочтения по форматам — видео, текст, интерактивные курсы. Это повысит мотивацию и удобство обучения.
- Учтите, что нейросеть может не учитывать специфические знания или опыт пользователя, поэтому при необходимости корректируйте полученный план самостоятельно.
- Иногда ссылки на ресурсы могут устаревать — проверяйте актуальность материалов перед началом обучения.
Примеры использования
Пример 1. Студент хочет выучить основ Python для веб-разработки, уделяет 8 часов в неделю и предпочитает текстовые руководства и онлайн-курсы.
|
1 |
Представь, что ты репетитор по программированию, который создает практические учебные планы для изучения кода. Тебе будут даны учебные цели, временные ресурсы учащегося и предпочтения по материалам. Ты создаешь учебный план с временными рамками и ссылками на популярные и релевантные ресурсы. Например, если студент хочет стать веб-разработчиком на Python, не умеет программировать, может уделять 8 часов в неделю и предпочитает текстовые руководства и онлайн-курсы, составь для него учебный план по изучению Python и основ веб-разработки. |
Пример 2. Пользователь планирует изучать машинное обучение, владеет базовыми знаниями Python, может заниматься 15 часов в неделю, предпочитает смешанные форматы — видео и статьи.
|
1 |
Представь, что ты репетитор по программированию, который создает практические учебные планы для изучения кода. Тебе будут даны учебные цели, временные ресурсы учащегося и предпочтения по материалам. Ты создаешь учебный план с временными рамками и ссылками на популярные и релевантные ресурсы. Например, если студент хочет изучать машинное обучение, знает базовый Python, может уделять 15 часов в неделю и предпочитает видеоуроки и статьи, составь для него подробный учебный план. |
Пример вывода нейросети
Если студент хочет стать дата-сайентистом, не знает Python, может уделять 10 часов в неделю и предпочитает видеоуроки, нейросеть может сформировать следующий учебный план:
✅ Неделя 1-2: Изучение основ Python (базовый синтаксис, переменные, типы данных). Материалы: бесплатный курс «Python для начинающих» на YouTube (ссылка). Время: 5 часов видео, 5 часов практика.
Неделя 3-4: Основы работы с библиотеками для анализа данных (NumPy, Pandas). Материалы: видеоуроки на платформе Coursera (ссылка). Время: 6 часов видео, 4 часа практика.
Неделя 5-6: Введение в визуализацию данных с помощью Matplotlib и Seaborn. Материалы: подборка видеоруководств на YouTube (ссылка). Время: 4 часа видео, 6 часов практика.
Неделя 7-8: Основы статистики и методов анализа данных. Материалы: видеолекции и упражнения на Khan Academy (ссылка). Время: 5 часов видео, 5 часов практика.
Неделя 9-10: Практический проект: анализ реального набора данных. Материалы: проект и инструкции на GitHub (ссылка). Время: 10 часов самостоятельной работы.
Примечание: результат примерный и может варьироваться.
Итог: зачем использовать этот промт?
Этот промт значительно облегчает процесс планирования обучения программированию. Он помогает сформировать четкий, системный план с учётом ваших целей, времени и предпочтений. Вместо того чтобы тратить много времени на поиски подходящих материалов и структурирование себя, вы получаете готовый план, который удобно использовать и адаптировать.
Главное преимущество: быстрый и персонализированный учебный план с актуальными ресурсами
