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Week 1 of my UFSC → Ivy League roadmap. Documentation of my 7-day intensive bootstrap: mathematics, algorithms, visualizations, networking, open source and discipline tracking.

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🚀 7-Day Bootstrap — UFSC → Ivy League Level

Este repositório documenta minha Semana 1 de preparação intensiva para atingir performance equivalente a estudantes de elite global (Ivy League), seguindo um roadmap estruturado focado em:

  • Fundamentos matemáticos sólidos
  • Projetos práticos de alto impacto
  • Contribuições open source
  • Networking técnico global
  • Disciplina diária mensurável

Este é o início oficial da jornada.


📊 Metas Gerais — Semana 1

  • GitHub: 5 repositórios criados, 1.000+ linhas de código
  • Network: 50 conexões qualificadas
  • Matemática: Álgebra linear visual dominada
  • Projetos: 3 visualizações implementadas

📅 Cronograma dos 7 Dias

🟦 DIA 1 — Concluído

Tarefas:

  • GitHub configurado profissionalmente
  • 10 conexões LinkedIn (veteranos UFSC + tech hubs)
  • Execução do primeiro código de transformações lineares
  • Visualização inicial matplotlib
  • Vídeos 1–4 (3Blue1Brown) assistidos
  • Criação deste cronograma

🟪 DIA 2 — Próximas Metas

Metas:

  • Criar 2 repositórios: algorithms/, math-visual/
  • +15 conexões LinkedIn
  • Vídeos 5–8 (3Blue1Brown)

Tarefas:

  • Implementar rotação, escala, cisalhamento
  • Criar visualização de algoritmo de ordenação
  • Conectar com 5 veteranos em empresas globais
  • Estudar matrizes de transformação

🟩 DIA 3

Metas:

  • +500 linhas código
  • Entrar em 2 comunidades tech
  • 1 visualização complexa funcionando

Tarefas:

  • Implementar multiplicação matriz–vetor
  • Comunidade Python Floripa (Telegram)
  • Conectar com tech leads de startups
  • Estudar determinantes visualmente

🟨 DIA 4

Metas:

  • Primeira contribuição open source
  • +20 conexões internacionais
  • Entender autovalores/autovetores

Tarefas:

  • Abrir PR simples (docs/bugfix)
  • Conectar engenheiros FAANG
  • Implementar SVD visual
  • Estudar aplicações de álgebra linear em ML

🟧 DIA 5

Metas:

  • Criar repositório data-analysis/
  • Primeiras interações técnicas no Twitter
  • Sistema inicial de coleta/análise de dados

Tarefas:

  • Analisar dataset público com Python
  • Seguir @karpathy, @ylecun
  • Visualizar dados + transformações
  • Estudar estatística computacional

🟥 DIA 6

Metas:

  • 5k linhas de código totais
  • 10 algoritmos implementados
  • 50 conexões qualificadas

Tarefas:

  • Revisão geral da semana
  • Implementar algoritmos de grafos
  • Conectar com recrutadores tech
  • Preparar estudo da Semana 2

⬛ DIA 7

Metas:

  • 5 repositórios ativos
  • 3 visualizações concluídas
  • Commit final da semana
  • Planejamento da Semana 2

Tarefas:

  • Commit final + limpeza dos repositórios
  • Criar planejamento detalhado
  • Postar progresso no LinkedIn
  • Revisar metas atingidas

📈 Métricas Monitoradas

GitHub

  • 3–5 commits/dia
  • 100–200 linhas/dia
  • 1 repositório novo a cada 2 dias

Network

  • 5–10 conexões/dia
  • 2–3 interações técnicas/dia
  • 1 comunidade nova/semana

Aprendizado

  • 2–4 vídeos 3Blue1Brown/dia
  • 1 conceito/dia implementado
  • 1 visualização a cada 2 dias

🎯 Objetivo Global — Plano UFSC vs Ivy League

Ano 1 — Fundamentos + Prova Social

  • 10k+ linhas de código público
  • 5+ contribuições open source
  • 3 projetos reais
  • 50+ conexões globais

Ano 2 — Especialização + Autoridade

  • Domínio em 1 área (AI / Systems / Quantum)
  • Paper ou tutorial amplamente compartilhado
  • Mentoria de iniciantes
  • Estágio em empresa reconhecida globalmente

Ano 3 — Liderança + Impacto

  • Projeto utilizado por 10k+ usuários
  • Tornar-se maintainer de projeto relevante
  • Salário competitivo nível Ivy League
  • Oportunidades vindo até você

🧭 Status: Semana 1 em execução

Este repositório será atualizado diariamente com progresso real da jornada.

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