Mas e se eu te falar que tem como você ganhar esse tempo de volta, e de graça?! Pois é, diferente de uma busca comum no Google, dá para aprender tecnologia de graça com IA, isso porque a IA Generativa consegue contextualizar o nível de proficiência atual do usuário com o objetivo final desejado… O pulo do gato foi usar IA Generativa no roteiro de aprendizagem. Para isso, o Marcelo Matias criou um repositório no Github que hospeda um código (que tem características de Agente de IA) para estruturar módulos de aprendizado baseados em fontes de documentações oficiais. O link é https://github.com/matiasma/certification-kit-generator (e vale deixar o seu Star lá no Github, hein!)

Ao utilizar essa ferramenta, conseguimos economizar muito tempo que seria gasto filtrando o que é relevante ou obsoleto. A IA atua como um mentor técnico que conhece e recomenda os recursos gratuitos disponíveis nos canais oficiais das empresas. Eu já tinha falado como aprender Data & AI de graça com os fornecedores líderes globais de Cloud Computing há alguns anos nessa playlist.

A estrutura do código permite que qualquer pessoa com acesso ao GitHub possa rodar o gerador de conteúdo. Essa abordagem elimina a barreira financeira que muitas vezes impede a pessoa que está procurando se recolocar no mercado ou fazer uma transição de carreira, de oportunidades reais no mercado de trabalho em TI.

A importância dos repositórios Open-Source na educação

Os repositórios de código aberto sempre foram o coração da inovação tecnológica, mas nos últimos anos eles estão cada vez mais protagonistas no papel de pilares educacionais fundamentais. O certification-kit-generator exemplifica como a colaboração da comunidade pode superar modelos de ensino centralizados e burocráticos. E o melhor, é de graça!

Quando o conhecimento é estruturado de forma transparente, a comunidade consegue validar a qualidade do roteiro através de interações com Pull Requests e feedbacks constantes. Isso garante que o roteiro de estudo gerado pela IA seja tecnicamente rigoroso e atualizado com as demandas da indústria. Inclusive no repo tem as instruções de como você pode contribuir com o projeto.

Além disso, o uso de ferramentas como esta prepara o profissional para a cultura de long-life learning, uma habilidade essencial em um campo que se renova a cada semana. Aprender a gerenciar seu próprio crescimento técnico é o maior diferencial competitivo atual.

O impacto da personalização em escala

A hiper-personalização é um dos desafios atuais que os e-commerce e empresas de internet enfrentam. Eles querem customizar o que te oferecem, mas sem perder a escala. Nessa mesma linha, a ascensão de ferramentas que automatizam a criação de trilhas de aprendizado sinaliza uma mudança de paradigma no mercado de educação corporativa. Anteriormente, a personalização de ensino era um recurso caro, restrito a mentorias individuais ou MBAs de alto custo.

Para as empresas, o impacto é direto na redução do gap de competências de suas equipes. Desenvolvedores podem se atualizar em novas linguagens ou frameworks utilizando roteiros que consideram os projetos específicos em que estão trabalhando no momento. Para o indivíduo, a tendência representa a democratização definitiva da especialização técnica. Ao remover o custo e tempo da curadoria, a tecnologia garante que o mérito e a dedicação sejam os únicos fatores determinantes para o sucesso profissional.

Pra fechar

Na minha forma de enxergar o mundo, conhecer e aprofundar nos assuntos que trabalhamos é fundamental. Além disso, ter as certificações ajuda a comprovar o que conhecemos e que este conhecimento é comparável à outros profissionais ao redor do mundo.

A utilização de IA Generativa para a criação de roteiros de estudo personalizados resolve o problema crítico da ineficiência no treinamento de equipes técnicas e na requalificação de profissionais. Muitas empresas perdem competitividade por não conseguirem atualizar suas forças de trabalho na velocidade das inovações de mercado, recorrendo a treinamentos genéricos que não resolvem as necessidades reais do negócio.

Ao adotar soluções gratuitas e inteligentes como o Certification Kit Generator, as organizações e indivíduos transformam o aprendizado passivo em uma vantagem estratégica contínua, eliminando custos desnecessários e focando no que realmente importa: a resolução de problemas complexos através da tecnologia de ponta.

Bons estudos!

Imagem de capa criada com o M365 Copilot, com o prompt: Use um estilo de foto ultrarealista, com iluminacão de estúdio e qualidade 4k. Crie uma imagem de um desenvolvedor de software de 40 anos de idade, em frente a um computador, com um rosto de indecisão. Coloque hologramas com logo da Microsoft, AWS, Google e Github ao lado do computador. Na parede de fundo um letreiro em neon aceso com o texto “Upskilling e Certificação”

O post IA Generativa no roteiro de aprendizagem apareceu primeiro em Diego Nogare.

Fala galera, uma coisa que é bastante comum de acontecer é escrever um código T-SQL pra resolver um problema e ficar alterando este código no decorrer do tempo. Muita gente acaba versionando o código duplicando arquivos dentro dos diretórios e modificando os nomes com V1, V2, V3, …, V508. Isso é péssimo, a gente nunca sabe qual arquivo estava o código correto que usamos no passado e que foi modificado pra versão atual do que estamos fazendo, sem contar também que pode-se ter problemas de apagar o arquivo localmente, ou pior, o disco da sua máquina de desenvolvimento que contém estes códigos pode dar problema e você perde tudo o que fez.

Uma solução para estas situações é usar algum tipo de versionamento de códigos, já mostrei aqui como usar o TFS pra versionar seus projetos no servidor. Hoje vou mostrar como usar o GIT e o GITHUB pra versionar os códigos T-SQL de seus scripts. O versionamento além de permitir que os comentários das publicações do código sejam feitos, também é possível compartilhar estes projetos com outros usuários e ter uma colaboração no seu código. Podem ter colegas trabalhando no mesmo código e será possível ver as alterações que cada um fez no arquivo.

Bom, a primeira coisa a se fazer é criar uma conta no GITHUB, para isso, acesse o site http://github.com e preencha seu cadastro. O Github será o seu repositório e controlador na internet. É seguro e muito utilizado por grandes empresas, então se você tem algum medo com relação à segurança, pode ficar um pouco mais tranquilo.

Existem dois tipos de contas, uma gratuita (e aberta) e uma paga (e privada). Quando você escolhe que sua conta será aberta (gratuita) todos os usuários podem ter acesso à seus códigos, inclusive podendo copiar seus scripts mesmo sem precisar pedir autorização. Já quando é uma conta privada (paga) você gerencia os acessos, permitindo que somente as pessoas X, Y ou Z possam acessar a pasta pra ver os arquivos, podem ler os documentos ou podem ter acesso à fazer modificações. Isso vai ficar de acordo com sua necessidade. No meu caso, possuo na mesma conta alguns projetos gratuitos e outros pagos. Os gratuitos vocês conseguem enxergar, acessando o link: https://github.com/diegonogare

Após criar sua conta no Github, você precisa baixar e instalar o GIT. Acesse http://git-scm.com/download/win e faça o download do Git Bash, que é uma aplicação console (em linha de comando) que fará a comunicação com sua conta no Github. É através do Bash que você se conecta a um repositório, pega a ultima versão do arquivo, faz upload do seu código para o repositório, consegue encontrar as versões dos códigos que foram publicados, entre outras atividades. É através dele que você gerencia toda a comunicação com o servidor de código.

Existem bastate linhas de código pra você interagir com o GITHUB através do Git. Veja abaixo a sequência de códigos mais comuns, e sua aplicabilidade:

1. Criar o repositório no Github que receberá seus códigos;
2. Conectar a pasta local com o repositório do servidor;
3. Acessar a pasta onde tem seu arquivo que deseja criar o versionamento;
4. Verificar o status dos arquivos existentes nesta pasta (opicional);
5. Adicionar o arquivo desejado (ou todos) para dentro do GIT, ainda localmente;
6. Fazer o commit do arquivo, adicionando os comentários que ficam atrelados aos arquivos;
7. Fazer o envio do arquivo pro servidor do GITHUB.

Para exemplificar o processo, vou criar uma pasta com o nome de SCRIPT dentro do C:\TEMP no meu computador. Nesta pasta vou criar um arquivo chamado BlogDoNogare.sql que vai receber um comando qualquer, vou subir este código pro Github, depois vou alterar o código localmente e subir novamente pro Github. Por fim, vamos encontrar o código no portal web e visualizar o versionamento.

Passo 1 – Criar a pasta no Github que receberá seus códigos. Para isso, acesse o Github após seu registro e clique em criar novo repositório. Este repositório, na literatura, é chamado só de “Rep”.

Passo 2 – Após criar o diretório no Github, na página seguinte da criação aparecem alguns códigos. Mantenha essa página aberta ou copie estes códigos para um bloco de notas, vamos usar em breve.

Passo 3 – Agora abra o Git Bash pra conectar a pasta local com o servidor.

Passo 3.1 – Vá até a pasta que receberá seus arquivos. No meu caso, C:\Temp\Script. O comando LS retorna a lista de objetos dentro da pasta.

Passo 3.2 – Use o comando Git Init pra criar uma estrutura interna nesta pasta, e permitir que o Git (local) faça o gerenciamento desta pasta e sub-pastas.

Passo 3.3 – Coloque o primeiro arquivo dentro da pasta. No meu caso, é só um arquivo chamado BlogDoNogare.sql com o código SELECT @@VERSION. Faça isso com o próprio SQL Server Management Studio.

Passo 3.4 – Adicionar o arquivo, ou conjunto de arquivos, para o Git (local) contabilizar e versionar. O comando GIT ADD faz isso, se você especificar o nome do arquivo, só este arquivo é adicionado ao controle de versão neste momento, se você especificar . [ponto], todos os arquivos que foram alterados serão marcados com a flag pra versionar. No meu caso, espeficiquei o nome, digitando GIT ADD BlogDoNogare.sql

Passo 3.5 – Opicionalmente você pode utilizar o comando Git Status pra coletar mais detalhes do que tem de alteração na pasta. Existem 3 cores que os nomes dos arquivos podem aparecer. Vermelho significa que o arquivo está alterado e ainda não foi versionado esta alteração. Amarelo significa que foi alterado e está versionado, mas ainda não foi pro servidor. Verde significa que foi versionado e está no servidor. Depois que você enviar pro servidor e alterar o arquivo localmente, ele volta a ficar vermelho e segue esta ordem de cores novamente. Novos arquivos também ficam verdes, mesmo sem ter sido enviado pro servidor.

Passo 3.6 – É momento de marcar os arquivos que foram adicionados neste versionamento para enviar ao servidor. O comando Git Commit –m “sua_mensagem_aqui” coloca esta comentário que fica entre aspas para todos os objetos que serão enviados pro servidor. Possibilitando que este comentário seja visto no Github. No meu caso, coloquei o comentário “Retorna a versão do SQL Server”.

Passo 3.7 – Lembra daqueles códigos que a gente copiou da página do Github logo após a criação do repositório? Então, aqui é hora de usar a primeira linha daquele código. Ela é responsável por conectar esta pasta com o servidor. Após inserir esta linha, vai lhe pedir o usuário e senha, é o mesmo que você usou pra se registrar no Github. Esta ligação é feita uma única vez, e geralmente é na primeira vez. Depois, quando você precisar mudar o repositório de destino, você precisa rodar novamente estes códigos, mas é só quando muda o destino lá no servidor.

Passo 3.8 – Agora já temos o diretório local criado, o arquivo marcado para ser controlado, e a pasta conectada com o servidor. O próximo e ultimo passo é enviar o arquivo fazendo um push. Para fazer isso, basta usar aquele segundo comando que foi apresentado na página do Github.

Passo 3.9 – Pronto, seu arquivo está no servidor. Se você voltar ao Github e atualizar a página, já será possível encontrar seu arquivo publicado e com o comentário que você criou.

Vamos alterar o arquivo local, e ver o comportamento dele no servidor?

Passo 4 – Altere o código do seu script de SELECT @@VERSION para SELECT @@SERVERNAME e salve o arquivo.

Passo 4.1 – Utilizei o comando Git Status para ver o que aconteceu com seus arquivos que estão com a flag pra controle de versão. Veja que agora este arquivo está com a cor vermelha.

Passo 4.2 – Novamente vamos marcar o arquivo para versionamento, isso vai dizer que o código que está no arquivo agora deve ser enviado pro servidor do Github. Faça isso usando o comando Git Add. Lembra que da primeira vez foi usado o nome do arquivo? Então, agora usei o . [ponto] pra adicionar todos os arquivos. Como só existe um arquivo na pasta, só ele será marcado.

Passo 4.3 – O passo seguinte é realizar o commit dos arquivos. Usando o código Git Commit –m “Retorna o nome do servidor”, eu informo o comentário relativo à alteração que tem no arquivo.

Passo 4.5 – Pra finalizar, é necessario enviar os arquivos que foram “commitados” para o servidor. Faça isso usando o Git Push. Como já foi feita a primeira ligação entre a pasta e o servidor, pode usar somente o Git Push sem informar que é na branch master. A não ser que você tenha criado uma nova branch. Mas não é nosso caso, estamos trabalhando no padrão, que é a Master. Mais uma vez você precisa informar o Usuário e a Senha do Github.

Pronto, agora seu arquivo no Github já está alterado e pode ser visto todo o histório de alterações, tal qual com seu comentário para facilitar a identificação das alterações.

Estes comandos em GIT são bem básicos mas já permitem que seus códigos T-SQL possam ser versionados e você consiga compartilhar isso com outros colaboradores. Lembre-se de que existem duas contas do GIT, uma gratuita e uma paga. Esta que criamos aqui é gratuita, mas para os códigos da sua empresa, é altamente recomendado que seja uma paga (pra evitar vazamento dos códigos). A não ser que você queria que a galera tenha acesso à seus códigos

Para aprender com muito mais detalhes a trabalhar com GIT + Github, vale dar uma olhada nestes cursos:

[Pago – Em português] Git e Gthub para desenvolvedores .NET

[Gratuito – Em inglês] GIT REAL

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