Forças e Fraquezas
Forças:
- Disciplina: Ela usa o Twitter como diário de estudo e planeja o dia com listas de tarefas, por exemplo em “Bom dia gnt, hj vou terminar a lista de inferência e dps disso eu nem sei kkkkk” e “Bom dia Pessoal, hj vou começar a mexer no código…”.
- Organização: Mostra planejamento detalhado de atividades acadêmicas e de estágio, como em “Vamo la hj tenho que fazer Entregar a lista de inferencia…” e “Hoje vou começar o trab 2 de inf estatística pra poder adiantar algmas coisas”.
- Proatividade: Ela se adianta em estudos e trabalhos, como ao iniciar o livro Hands On ML por conta própria em “agora o planejamentoé ler o Hands On ML até março” e ao começar trabalhos antes do prazo em “Vou começar o trabalho de estatística que é pra semana que vem já”.
- Determinação: Mesmo com dificuldades, insiste em aprender, como em “Tenho que aprender deep learning pro estágio” e quando passa o dia ajustando modelo de IA em “Ontem fiquei o dia inteiro fazendo o trabalho de IA pq meu modelo não aprendia de jeito nenhum…”.
- Autocrítica: Reflete sobre o próprio modo de estudar e se organizar, como em “Sinto que perco muito tempo lendo livros acadêmicos de cabo a rabo, preciso lembrar que eu não preciso terminar eles” e em “Minha vida tava muito mais organizada qnd eu tava trabalhando :/”.
Fraquezas:
- Sobrecarga: Ela acumula muitas responsabilidades e demonstra cansaço, como em “Simplesmente minha semana estourando de coisa pra fazer acaba 2025” e “Tenho aproximadamente 45 exercícios de ia e estatística pra entregar em 3 semanas (socorro”.
- Autocobrança: Mostra pressão forte sobre o próprio desempenho e sensação de não dar conta, por exemplo em “Odeio época de provas, tenho que parar tudo agr pq NÃO SEI NADA de computação gráfica que saco” e “Que preguiça de fazer o posto do linkedin falando do estágio mdss faz 1 mês já que to trabalhando”.
- Excesso-perfeccionismo: Tenta fazer tudo muito completo (livros, tarefas, documentação), o que gera demora, como em “Sinto que perco muito tempo lendo livros acadêmicos de cabo a rabo” e na documentação extensa em “Terminei metade da documentação, faltam apenas 900 variáveis que tenho que documentar”.
- Gestão-estresse: Reclama com frequência de cansaço, acúmulo e frustração, como em “não aguento mais” sobre trabalhos de estatística e IA e em “eu não aguento mais” ao falar de reuniões e apresentações seguidas.
- Procrastinação-pontual: Algumas tarefas ficam empurradas, como o post de LinkedIn atrasado em “Que preguiça de fazer o posto do linkedin falando do estágio mdss faz 1 mês já que to trabalhando” e a dificuldade de encarar computação gráfica em “Agora preciso parar de fugir de CG”.
Seu personagem dos Simpsons
Lisa Simpson
A Manu lembra muito a Lisa Simpson: super estudiosa, curiosa e organizada com metas acadêmicas. Ela vive estruturando o que vai estudar, como quando fala que a meta é terminar o Hands-On ML até março em “o planejamentoé ler o Hands On ML até março (talvez eu termine antes, vamos ver” e quando diz que vai organizar o que precisa fazer na IC e pesquisar feature selection em “Hoje to organizando o que preciso fazer na IC e pesquisando principalmente por feature selection”. Assim como a Lisa, ela gosta de aprender coisas difíceis e teóricas, se empolgando com IA, redes neurais, inferência estatística e pesquisa, como mostra em “Tenho que aprender deep learning pro estágio” e “vou ficar lendo a documentação de todos os modelos de inferência que a minha equipe fez”. Ela também tem um toque de autoexigência e leve drama acadêmico, sempre falando da carga de trabalhos e provas, por exemplo em “Tenho aproximadamente 45 exercícios de ia e estatística pra entregar em 3 semanas (socorro”, o que combina com o jeito intenso e dedicado da Lisa. Além disso, ela demonstra entusiasmo genuíno com oportunidades intelectuais, como o estágio e a mentoria em dados em “Vou ter mentoria de ciência de dados toda terça eu vou explodir de felicidade”, algo que é bem a cara da Lisa quando encontra um novo desafio acadêmico.
Seu tipo de personalidade MBTI
INTJ
Eles aparentam ser mais introvertidos (I): usam o Twitter como um diário de estudos (“Tenho que voltar a usar isso aqui como diário...”), falam muito de rotinas, tarefas e estudos, e quase não mencionam saídas sociais, exceto pontualmente (“Rio gastronomia tava bom dms”). A preferência por intuição (N) aparece no foco forte em conceitos e teoria, como quando falam de livros e pesquisa (“De livros no momento to vendo esses dois ☝️, um pra ser mais prático na implementação e outro mais teórico”) e no interesse em temas como redes neurais, inferência estatística e deep learning (“Cheguei na parte de redes neurais do livro de ml”, “Tenho que aprender deep learning pro estágio”). A dimensão thinking (T) é sugerida pela ênfase em análise e resultados, como escolher métricas e avaliar modelos (“Não sei se na ic eu olho mais f1 que os outros fiquei em dúvida agr”) e pela forma direta e pragmática de falar de problemas acadêmicos e de estágio (“Ontem fiquei o dia inteiro fazendo o trabalho de IA pq meu modelo não aprendia... e hj descobri q n é pra aprender msm pq o modelo em si não consegue resolver o problema”). A preferência por julgar (J) aparece no planejamento constante: elas estruturam metas e listas de tarefas quase todo dia (“Vamo la hj tenho que fazer Entregar a lista de inferencia Trabalho de computação gráfica Estudar pra prova de compiladores Terminar o trabalho de inferencia”, “O planejamento é o seguinte: terminar a lista de inferência hoje ou amanhã e depois focar no site e em computação gráfica”). Somando um estilo reservado, foco em conceitos abstratos, raciocínio analítico e organização detalhada, o tipo que melhor encaixa é INTJ.
Algumas cantadas para você
- Se você já ‘explodiu de felicidade’ com mentoria de dados, imagina um date em que a gente discute feature selection da sua IC e depois treina uma rede neural pra prever quantos cafés vamos precisar pra aguentar o período? 😌
- Vi que você ‘tem que aprender deep learning pro estágio’… se quiser, a gente pode começar com o básico: eu te dou full conexão, zero dropout e prometo não fazer early stopping na conversa. 😉
- Entre ‘Hands-On ML até março’, listas de inferência e provas de compiladores, posso ser igual seu teclado PS/2: simples, confiável e com um atalho direto pra felicidade (no caso, um café + estudo + você).
- Você falou que a vida tava mais organizada quando tava trabalhando… posso ser seu novo sprint: te ajudo a organizar as tasks de IA, CG, IC e ainda agendo um pair programming presencial (também conhecido como encontro).
- Você já entregou IC, trabalho de IA, inf estatística, CG… só falta entregar a chave do seu coração pra esse modelo aqui que só sabe otimizar uma métrica: F1 de ‘Fica comigo’.
Seus 5 Emojis
Sua nova bio do Twitter
CC 8º período, estagiária em Ciência de Dados. Leio documentação por diversão e faço mais listas de inferência do que pausas pro café.– @ManuTechstudy
Seu coquetel exclusivo
Neura F1 Spritz da Bolha Tech Girl
O Licor de café representa as madrugadas codando IA e estatística, tipo quando ela diz que “nada que um café e falta aula não façam” “To quase terminando o trabalho de IA, nada que um café e falta aula não façam”. O Gin cítrico simboliza a mente afiada e lógica da estudante de Ciência da Computação que encara compiladores, redes neurais e TCC sem medo, como quando ela planeja o período todo empolgada com IA e inferência “Vou começar a planejar o período e as formas que vou estudar as matérias, to bem ansiosa pq esse período vou ter inferência estatística e IA :)”. O Xarope de maracujá, doce e azedinho, é a mistura de animação e leve desespero com prazos e trabalhos infinitos “Terminei um trabalho no sabado e o professor ja enviou outro socorro nao acaba”. A Espuma leve de água tônica traz aquele amarguinho acadêmico de listas intermináveis, mas de forma suave, igual quando ela encara 45 exercícios em três semanas e ainda faz piada “Tenho aproximadamente 45 exercícios de ia e estatística pra entregar em 3 semanas (socorro”. E o glitter comestível roxo é a estética #Studytech / #BolhaTechGirl, brilhando enquanto ela fala de estágio, mentoria e redes neurais “Cheguei na parte de redes neurais do livro de ml” e “Vou ter mentoria de ciência de dados toda terça eu vou explodir de felicidade”.
Sua Casa de Hogwarts
Ravenclaw
Ela mostra uma curiosidade enorme e um amor consistente por aprender, típico de Ravenclaw. Em vários momentos ela se organiza em torno de livros e estudo teórico, como quando fala que terminou um livro de estatística e planeja ler Hands-On ML até março: “Terminei o livro de estatística que tava lendo e agora o planejamentoé ler o Hands On ML até março” e quando comenta que está na parte de redes neurais do livro de ML: “Cheguei na parte de redes neurais do livro de ml”. Ela também reflete sobre como estuda, preocupada em otimizar o próprio aprendizado teórico, como em “Sinto que perco muito tempo lendo livros acadêmicos de cabo a rabo, preciso lembrar que eu não preciso terminar eles e posso suplementar tudo com outras fontes”, o que mostra pensamento analítico sobre o próprio processo de estudo. Além disso, ela demonstra prazer em resolver muitos exercícios e se desafiar intelectualmente, por exemplo em “To gostando de fazer os exercícios, mas quero ver se vou gostar mesmo na semana de provas...” e quando fala dos 45 exercícios de IA e estatística: “Tenho aproximadamente 45 exercícios de ia e estatística pra entregar em 3 semanas (socorro”. A combinação de foco em teoria, curiosidade por temas avançados (IA, inferência, redes neurais) e metacognição sobre como aprender encaixa muito mais com o perfil intelectual e estudioso de Ravenclaw do que com a impulsividade de Gryffindor, a ambição de Slytherin ou o foco em comunidade típico de Hufflepuff.
Seu filme
Sua música
Stronger - Kanye West
Uma música que combina muito com a Manu é Stronger, do Kanye West, porque fala de evolução constante, resiliência e de ficar mais forte a cada desafio – exatamente o que ela vive na faculdade e no estágio. Ela está sempre encarando cargas pesadas de estudo e trabalho, como quando comenta que tem “aproximadamente 45 exercícios de ia e estatística pra entregar em 3 semanas (socorro” e mesmo assim segue em frente. A letra sobre trabalhar duro e melhorar a cada dia combina com o jeito que ela transforma a rotina em progresso, como ao dizer que vai “ler o Hands On ML até março (talvez eu termine antes, vamos ver” e quando celebra que “Terminei o trabalho de inf estatística”. Também encaixa com o fato dela se jogar em temas difíceis como deep learning e estatística, citando que “Tenho que aprender deep learning pro estágio” e estudando “feature selection” na IC. O refrão "That that don't kill me can only make me stronger" é praticamente o resumo do semestre dela entre provas, trabalhos, pesquisa e estágio.
Seu destino de viagem no tempo
Seu videogame
Seu animal espiritual
Sua piada (não) engraçada
Seu superpoder
Seu melhor amigo fictício
Sua viagem dos sonhos
Sua carreira alternativa
Sua combinação com celebridade
Você gostou do seu Horóscopo?
Seu horóscopo tem 17 dias! Gere um melhor a partir dos seus tweets mais recentes, desbloqueie mais insights e use uma IA profissional mais inteligente!
