Course Plan - birdhale/secai-module1 GitHub Wiki

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1. Visão Geral

2. Objetivos

3. Cronograma Semanal

4. Semanas Detalhadas

5. Recursos & Links

6. Tracker de Progresso

7. Fórmula de Progresso

8. Dicas Extras

Esse plano de 12 semanas foi elaborado para te guiar de forma progressiva e estruturada no universo de segurança cibernética (cybersecurity) e inteligência artificial (AI/ML), aproveitando ao máximo os recursos do seu MacBook Air M2 com 8 GB de RAM. A cada semana, você vai avançar em conhecimentos fundamentais de Linux, ferramentas de pentesting, scripting em Python e aplicações práticas de AI/ML, tudo com foco em soluções gratuitas, compatíveis com Apple Silicon e ambientes em nuvem, minimizando a necessidade de VMs locais pesadas.

• Ambiente de Desenvolvimento: Configurar Homebrew, iTerm2, Oh My Zsh, Python 3 (via Brew), VS Code e GitHub Codespaces.

• Fundamentos Unix/Linux: Dominar navegação de arquivos, permissões, pipes, redirecionamentos e automações básicas.

• Pentesting Essencial: Aprender a usar Nmap, Wireshark, Burp Suite e outras ferramentas para reconhecimento, análise de tráfego e exploração de vulnerabilidades.

• Scripting em Python para Segurança: Criar scripts modulares para parsing de logs, automação de scans e detecção de padrões suspeitos.

• Labs Interativos Seguros: Praticar em plataformas como TryHackMe, Hack The Box e PortSwigger Web Security Academy, seguindo boas práticas éticas.

• Integração AI/ML: Utilizar PyTorch (MPS) em Colab e local, construir modelos simples para classificação e análise de dados de segurança.

• Projeto Final (Capstone): Consolidar tudo em um repositório GitHub organizado, com documentação completa e vídeo demonstrativo.

flowchart LR
  subgraph Fundação
    A(Homebrew) --> B(iTerm2 / Oh My Zsh)
    B --> C(Python 3 & venv)
    C --> D(VS Code)
    D --> E(Git & Codespaces)
  end
subgraph Núcleo
E --> F(Linux Fundamentals)
F --> G(Python Basics)
G --> H(Cloud Labs & CI)
end
subgraph Pentest_Path
H --> I(Nmap Recon)
I --> J(Wireshark Traffic)
J --> K(Web Hacking SQLi / XSS)
K --> L(TryHackMe Beginner)
end
subgraph AI_Path
L --> M(PyTorch MPS)
M --> N(Pandas Analysis)
N --> O(AI‑Security CLI)
end
O --> P(Capstone Project)
style Fundação fill:#F9F,stroke:#333,stroke-dasharray: 5 5
style Núcleo fill:#BBF,stroke:#333,stroke-dasharray: 5 5
style Pentest_Path fill:#BFB,stroke:#333,stroke-dasharray: 5 5
style AI_Path fill:#FFB,stroke:#333,stroke-dasharray: 5 5
style P fill:#FC9,stroke:#111

Leia da esquerda para a direita: cada bloco depende da conclusão do anterior para aproveitar ferramentas ou conhecimentos configurados.

• Objetivos: Instalar e validar Homebrew, iTerm2, Oh My Zsh, Python 3 (via Brew), VS Code e GitHub Codespaces.

• Meta da Semana: Ter um terminal personalizado, Python e VS Code funcionando perfeitamente, e um Codespace inicial criado.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Instalar Homebrew e conferir brew doctor.

  • Ter: Instalar iTerm2 e configurar Oh My Zsh (tema e plugins básicos).

  • Qua: Instalar Python 3.9 via Brew, configurar python3 -m venv e ativar ambiente virtual.

  • Qui: Instalar VS Code via Brew Cask, adicionar code no PATH.

  • Sex: Criar repositório secai-week1, clone local, abrir em Codespace.

• Meta de Resultado: Ao fim da semana, você deve executar brew list, python3 --version e code --version sem erros.

• Recursos de Vídeo:

  • Install Oh My Zsh to customize your terminal on Macbook M1/M2

  • Absolute BEGINNER Guide to the Mac OS Terminal

  • How to Install and Setup VS Code on Mac

• Objetivos: Comandos básicos (ls, cd, mkdir, rm, mv), permissões (chmod, chown), pipes (|, tee) e redirecionamentos (>, >>), resolver Bandit Lv0–Lv3.

• Meta da Semana: Navegar e manipular arquivos e diretórios com confiança e concluir os primeiros três níveis do Bandit.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Praticar navegação e manipulação de arquivos; criar árvore de diretórios complexa.

  • Ter: Ajustar permissões de arquivos e testar acessos restritos.

  • Qua: Usar pipes e redirecionamentos para combinar comandos; salvar resultados em arquivo.

  • Qui: Conectar via SSH ao Bandit, documentar comandos e senhas níveis 0–3.

  • Sex: Subir bandit_solutions.txt ao repositório e atualizar o Notion.

• Meta de Resultado: Conseguir automatizar uma tarefa simples de backup via shell script.

• Recursos de Vídeo:

  • Introduction to Linux and Basic Linux Commands for Beginners

  • 60 Linux Commands you NEED to know (in 10 minutes)

• Objetivos: Sintaxe Python, estruturas de controle (if, for, while), módulos (argparse), manipulação de strings e arquivos.

• Meta da Semana: Desenvolver script log_parser.py que extrai e contabiliza IPs e timestamps de logs.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Completar módulos 1–2 do curso Python do Kaggle; criar hello.py.

  • Ter: Implementar condicionais e loops para processar listas de dados.

  • Qua: Adicionar argparse para argumentos --input e --output.

  • Qui: Incorporar regex para filtrar padrões de IP e timestamp.

  • Sex: Commitar no repositório secai-week3 e registrar screenshots no Notion.

• Meta de Resultado: Script capaz de ler um arquivo de log (.log) e gerar CSV com colunas IP,timestamp.

• Recursos de Vídeo:

  • [Python for Beginners – Full Course Programming Tutorial]

• Objetivos: Utilizar GitHub Codespaces, escrever testes unitários com pytest, configurar pipeline básico no GitHub Actions.

• Meta da Semana: Workflow automatizado executando testes e reportando status no README.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Abrir secai-week3 em Codespace, instalar dependencies.

  • Ter: Escrever testes para log_parser.py, atingir ≥70% de cobertura.

  • Qua: Criar .github/workflows/python.yml, configurar jobs para Python 3.9 e 3.10.

  • Qui: Adicionar badge de CI no README e validar runs bem-sucedidos.

  • Sex: Documentar benefícios do CI/CD no Notion e marcar conclusão.

• Meta de Resultado: Pull Request com testes verde e badge visível.

• Recursos de Vídeo:

  • Part 1 - Your First GitHub Actions Workflow

• Objetivos: Instalar Nmap, realizar host discovery, varredura de portas (-sS,-sV), fingerprint de SO (-O).

• Meta da Semana: Identificar no mínimo 5 hosts ativos e documentar portas e serviços.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Instalar Nmap via Brew, rodar scan nmap -sL <IP-range>.

  • Ter: Executar nmap -sS -sV sobre hosts identificados.

  • Qua: Testar nmap -O --traceroute e comparar resultados.

  • Qui: Criar network_report.md com tabela de serviços, versões e vulnerabilidades.

  • Sex: Commitar relatório e atualizar tracker no Notion.

• Meta de Resultado: Markdown com tabela clara de host, porta, serviço e versão.

• Recursos de Vídeo:

  • Nmap Tutorial for Beginners

• Objetivos: Capturar pacotes, aplicar filtros avançados (HTTP, DNS, TLS), exportar PCAP e anotar.

• Meta da Semana: Gerar e documentar PCAP com requisições HTTP e consultas DNS.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Instalar Wireshark e configurar permissões de captura.

  • Ter: Capturar tráfego HTTP e salvar em week6_http.pcap.

  • Qua: Filtrar DNS (dns) e TLS (tls), comparar latências.

  • Qui: Exportar PCAP anotado e criar wireshark_notes.md.

  • Sex: Subir arquivos no repo e registrar insights no Notion.

• Meta de Resultado: PCAP+Markdown demonstrando entendimento de campos de protocolo.

• Recursos de Vídeo:

  • Wireshark Tutorial for Beginners | Network Scanning Made Easy

• Objetivos: Explorar vulnerabilidades de SQLi e XSS em ambiente controlado, usando PortSwigger Web Security Academy e Juice Shop.

• Meta da Semana: Executar e documentar um exploit SQLi e um XSS (refletido ou armazenado).

• Cronograma Diário:

  • Seg: Iniciar módulo SQL Injection na WebSec Academy.

  • Ter: Realizar SQLi avançado (Union, Blind) e anotar payloads.

  • Qua: Iniciar laboratório XSS, testar payloads refletidos e stored.

  • Qui: Subir OWASP Juice Shop em Codespace e explorar vulnerabilidades.

  • Sex: Publicar post no blog com screenshots e lessons learned.

• Meta de Resultado: Publicação explicativa das técnicas e riscos.

• Recursos de Vídeo:

  • Hacking A Website w/ SQL Injection & Cross Site Scripting

  • OWASP Juice Shop Practical Walkthrough

• Objetivos: Executar path Complete Beginner no TryHackMe, aplicar fluxo Recon→Exploit→Post-Exploit.

• Meta da Semana: Capturar a primeira flag e descrever todo o processo em Markdown.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Acessar TryHackMe e iniciar Complete Beginner.

  • Ter: Documentar Recon com Nmap e enumeração de serviços.

  • Qua: Explorar vulnerabilidade inicial (porta 22/SSH, 80/HTTP).

  • Qui: Executar exploração e capturar flag.

  • Sex: Subir tryhackme_case_study.md com diagramas e reflexões.

• Meta de Resultado: Documento claro com etapas e capturas de tela.

• Recursos de Vídeo:

  • TryHackMe Complete Beginner Path walkthrough

• Objetivos: Configurar PyTorch com suporte MPS, treinar modelos pequenos em Colab e local.

• Meta da Semana: Rodar treinamento Iris em GPU local (device="mps") e comparar com CPU.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Montar notebook Colab com PyTorch básico.

  • Ter: Instalar PyTorch MPS local via Conda ou Brew.

  • Qua: Adaptar código Colab para rodar localmente em MPS.

  • Qui: Rodar benchmarks e registrar tempos.

  • Sex: Commitar notebook Iris e benchmarks no repo.

• Meta de Resultado: Relatório comparativo CPU vs GPU MPS.

• Recursos de Vídeo:

  • Install PyTorch on Apple Silicon Macs (M1, M2, M3, M4 ...)

• Objetivos: Usar Pandas para ingestão de CSV, limpeza, agregação (groupby) e plot com Matplotlib.

• Meta da Semana: Criar gráficos de barras e pizza mostrando frequência de portas do scan Nmap.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Carregar CSV de network_report.md em DataFrame.

  • Ter: Limpar dados (dropna, conversão de tipos).

  • Qua: Calcular estatísticas (contagem por porta).

  • Qui: Gerar plots com Matplotlib (barras e pizza).

  • Sex: Subir notebook e imagens de plots no repo.

• Meta de Resultado: Notebook interativo mostrando insights visuais.

• Recursos de Vídeo:

  • Complete Python Pandas Data Science Tutorial!

• Objetivos: Desenvolver ferramenta CLI em Python, parse de argumentos, aplicar modelo de anomalia simples (IsolationForest).

• Meta da Semana: Script que recebe arquivo de logs ou CSV e retorna alertas de anomalia.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Esqueleto do CLI com argparse.

  • Ter: Implementar lógica básica de threshold para portas.

  • Qua: Treinar modelo IsolationForest em dados de logs.

  • Qui: Integrar modelo no CLI e gerar relatório.

  • Sex: Commitar ai_security_cli.py e documentar uso.

• Meta de Resultado: Ferramenta utilizada via python ai_security_cli.py --input data.csv.

• Recursos de Vídeo:

  • Argparse Basics - How I run my scripts via the Command Line

  • Anomaly Detection with Isolation Forest in Python

• Objetivos: Consolidar todos os códigos, criar documentação completa, gravar screencast demo.

• Meta da Semana: Ter repositório final público com README detalhado, scripts organizados e vídeo demo de 5 minutos.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Organizar estruturas de pasta (scripts/, notebooks/, reports/).

  • Ter: Escrever README geral explicando cada pasta e como executar.

  • Qua: Planejar roteiro do vídeo demo (pontos a cobrir).

  • Qui: Gravar screencast com OBS Studio ou similar.

  • Sex: Publicar vídeo e gerar release no GitHub com link.

• Meta de Resultado: Página do GitHub atraente e funcional para demonstrar suas habilidades.

• Recursos de Vídeo:

  • How to Record a Screencast Demo with OBS Studio

• Homebrew: https://brew.sh/

• OverTheWire (Bandit): https://overthewire.org/

• TryHackMe: https://tryhackme.com/

• PortSwigger Web Security Academy: https://portswigger.net/web-security-academy

• Google Colab: https://colab.research.google.com/

• GitHub Codespaces: https://github.com/features/codespaces

Dica de Notion:

prop("Completed Weeks") / prop("Total Weeks") * 100

• Use atalhos do iTerm2 para navegar entre abas e painéis.

• Explore plugins do Oh My Zsh (zsh-autosuggestions, zsh-syntax-highlighting).

• Configure notificações do macOS para lembrar de commits diários.

• Integre Notion com GitHub via Zapier para atualizar progresso automaticamente.

🔄 Esse plano mais detalhado está no tamanho certo? Quer adicionar alguma seção ou aprofundar algum tópico?

Última Atualização: {{date}}

1. [Visão Geral](#visão-geral)
2. [Objetivos](#objetivos)
3. [Cronograma Semanal](#cronograma-semanal)
4. [Semanas Detalhadas](#semanas-detalhadas)
5. [Recursos & Links](#recursos--links)
6. [Tracker de Progresso](#tracker-de-progresso)
7. [Fórmula de Progresso](#fórmula-de-progresso)
8. [Dicas Extras](#dicas-extras)

Esse plano de 12 semanas foi elaborado para te guiar de forma progressiva e estruturada no universo de segurança cibernética (cybersecurity) e inteligência artificial (AI/ML), aproveitando ao máximo os recursos do seu MacBook Air M2 com 8 GB de RAM. A cada semana, você vai avançar em conhecimentos fundamentais de Linux, ferramentas de pentesting, scripting em Python e aplicações práticas de AI/ML, tudo com foco em soluções gratuitas, compatíveis com Apple Silicon e ambientes em nuvem, minimizando a necessidade de VMs locais pesadas.

• Ambiente de Desenvolvimento: Configurar Homebrew, iTerm2, Oh My Zsh, Python 3 (via Brew), VS Code e GitHub Codespaces.
• Fundamentos Unix/Linux: Dominar navegação de arquivos, permissões, pipes, redirecionamentos e automações básicas.
• Pentesting Essencial: Aprender a usar Nmap, Wireshark, Burp Suite e outras ferramentas para reconhecimento, análise de tráfego e exploração de vulnerabilidades.
• Scripting em Python para Segurança: Criar scripts modulares para parsing de logs, automação de scans e detecção de padrões suspeitos.
• Labs Interativos Seguros: Praticar em plataformas como TryHackMe, Hack The Box e PortSwigger Web Security Academy, seguindo boas práticas éticas.
• Integração AI/ML: Utilizar PyTorch (MPS) em Colab e local, construir modelos simples para classificação e análise de dados de segurança.
• Projeto Final (Capstone): Consolidar tudo em um repositório GitHub organizado, com documentação completa e vídeo demonstrativo.

flowchart LR
  subgraph Fundação
    A(Homebrew) --> B(iTerm2 / Oh My Zsh)
    B --> C(Python 3 & venv)
    C --> D(VS Code)
    D --> E(Git & Codespaces)
  end

  subgraph Núcleo
    E --> F(Linux Fundamentals)
    F --> G(Python Basics)
    G --> H(Cloud Labs & CI)
  end

  subgraph Pentest_Path
    H --> I(Nmap Recon)
    I --> J(Wireshark Traffic)
    J --> K(Web Hacking SQLi / XSS)
    K --> L(TryHackMe Beginner)
  end

  subgraph AI_Path
    L --> M(PyTorch MPS)
    M --> N(Pandas Analysis)
    N --> O(AI‑Security CLI)
  end

  O --> P(Capstone Project)
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  style Pentest_Path fill:#BFB,stroke:#333,stroke-dasharray: 5 5
  style AI_Path fill:#FFB,stroke:#333,stroke-dasharray: 5 5
  style P fill:#FC9,stroke:#111

Leia da esquerda para a direita: cada bloco depende da conclusão do anterior para aproveitar ferramentas ou conhecimentos configurados.

• Objetivos: Instalar e validar Homebrew, iTerm2, Oh My Zsh, Python 3 (via Brew), VS Code e GitHub Codespaces.

• Meta da Semana: Ter um terminal personalizado, Python e VS Code funcionando perfeitamente, e um Codespace inicial criado.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Instalar Homebrew e conferir brew doctor.
  • Ter: Instalar iTerm2 e configurar Oh My Zsh (tema e plugins básicos).
  • Qua: Instalar Python 3.9 via Brew, configurar python3 -m venv e ativar ambiente virtual.
  • Qui: Instalar VS Code via Brew Cask, adicionar code no PATH.
  • Sex: Criar repositório secai-week1, clone local, abrir em Codespace.

• Meta de Resultado: Ao fim da semana, você deve executar brew list, python3 --version e code --version sem erros.

• Recursos de Vídeo:

  • [Install Oh My Zsh to customize your terminal on Macbook M1/M2](https://youtu.be/zdvdy0Ct0-g)
  • [Absolute BEGINNER Guide to the Mac OS Terminal](https://youtu.be/aKRYQsKR46I)
  • [How to Install and Setup VS Code on Mac](https://youtu.be/3Lvew35xJOc)

• Objetivos: Comandos básicos (ls, cd, mkdir, rm, mv), permissões (chmod, chown), pipes (|, tee) e redirecionamentos (>, >>), resolver Bandit Lv0–Lv3.

• Meta da Semana: Navegar e manipular arquivos e diretórios com confiança e concluir os primeiros três níveis do Bandit.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Praticar navegação e manipulação de arquivos; criar árvore de diretórios complexa.
  • Ter: Ajustar permissões de arquivos e testar acessos restritos.
  • Qua: Usar pipes e redirecionamentos para combinar comandos; salvar resultados em arquivo.
  • Qui: Conectar via SSH ao Bandit, documentar comandos e senhas níveis 0–3.
  • Sex: Subir bandit_solutions.txt ao repositório e atualizar o Notion.

• Meta de Resultado: Conseguir automatizar uma tarefa simples de backup via shell script.

• Recursos de Vídeo:

  • [Introduction to Linux and Basic Linux Commands for Beginners](https://youtu.be/IVquJh3DXUA)
  • [60 Linux Commands you NEED to know (in 10 minutes)](https://youtu.be/gd7BXuUQ91w)

• Objetivos: Sintaxe Python, estruturas de controle (if, for, while), módulos (argparse), manipulação de strings e arquivos.

• Meta da Semana: Desenvolver script log_parser.py que extrai e contabiliza IPs e timestamps de logs.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Completar módulos 1–2 do curso Python do Kaggle; criar hello.py.
  • Ter: Implementar condicionais e loops para processar listas de dados.
  • Qua: Adicionar argparse para argumentos --input e --output.
  • Qui: Incorporar regex para filtrar padrões de IP e timestamp.
  • Sex: Commitar no repositório secai-week3 e registrar screenshots no Notion.

• Meta de Resultado: Script capaz de ler um arquivo de log (.log) e gerar CSV com colunas IP,timestamp.

• Recursos de Vídeo:

  • [Python for Beginners – Full Course Programming Tutorial]

• Objetivos: Utilizar GitHub Codespaces, escrever testes unitários com pytest, configurar pipeline básico no GitHub Actions.

• Meta da Semana: Workflow automatizado executando testes e reportando status no README.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Abrir secai-week3 em Codespace, instalar dependencies.
  • Ter: Escrever testes para log_parser.py, atingir ≥70% de cobertura.
  • Qua: Criar .github/workflows/python.yml, configurar jobs para Python 3.9 e 3.10.
  • Qui: Adicionar badge de CI no README e validar runs bem-sucedidos.
  • Sex: Documentar benefícios do CI/CD no Notion e marcar conclusão.

• Meta de Resultado: Pull Request com testes verde e badge visível.

• Recursos de Vídeo:

  • [Part 1 - Your First GitHub Actions Workflow](https://youtu.be/ljINpvCvHnQ)

• Objetivos: Instalar Nmap, realizar host discovery, varredura de portas (-sS,-sV), fingerprint de SO (-O).

• Meta da Semana: Identificar no mínimo 5 hosts ativos e documentar portas e serviços.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Instalar Nmap via Brew, rodar scan nmap -sL <IP-range>.
  • Ter: Executar nmap -sS -sV sobre hosts identificados.
  • Qua: Testar nmap -O --traceroute e comparar resultados.
  • Qui: Criar network_report.md com tabela de serviços, versões e vulnerabilidades.
  • Sex: Commitar relatório e atualizar tracker no Notion.

• Meta de Resultado: Markdown com tabela clara de host, porta, serviço e versão.

• Recursos de Vídeo:

  • [Nmap Tutorial for Beginners](https://youtu.be/Z_blIndZijU)

• Objetivos: Capturar pacotes, aplicar filtros avançados (HTTP, DNS, TLS), exportar PCAP e anotar.

• Meta da Semana: Gerar e documentar PCAP com requisições HTTP e consultas DNS.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Instalar Wireshark e configurar permissões de captura.
  • Ter: Capturar tráfego HTTP e salvar em week6_http.pcap.
  • Qua: Filtrar DNS (dns) e TLS (tls), comparar latências.
  • Qui: Exportar PCAP anotado e criar wireshark_notes.md.
  • Sex: Subir arquivos no repo e registrar insights no Notion.

• Meta de Resultado: PCAP+Markdown demonstrando entendimento de campos de protocolo.

• Recursos de Vídeo:

  • [Wireshark Tutorial for Beginners | Network Scanning Made Easy](https://youtu.be/qTaOZrDnMzQ)

• Objetivos: Explorar vulnerabilidades de SQLi e XSS em ambiente controlado, usando PortSwigger Web Security Academy e Juice Shop.

• Meta da Semana: Executar e documentar um exploit SQLi e um XSS (refletido ou armazenado).

• Cronograma Diário:

  • Seg: Iniciar módulo SQL Injection na WebSec Academy.
  • Ter: Realizar SQLi avançado (Union, Blind) e anotar payloads.
  • Qua: Iniciar laboratório XSS, testar payloads refletidos e stored.
  • Qui: Subir OWASP Juice Shop em Codespace e explorar vulnerabilidades.
  • Sex: Publicar post no blog com screenshots e lessons learned.

• Meta de Resultado: Publicação explicativa das técnicas e riscos.

• Recursos de Vídeo:

  • [Hacking A Website w/ SQL Injection & Cross Site Scripting](https://youtu.be/95pEQiPgqpE)
  • [OWASP Juice Shop Practical Walkthrough](https://youtu.be/5ZKmB_TPV9c)

• Objetivos: Executar path Complete Beginner no TryHackMe, aplicar fluxo Recon→Exploit→Post-Exploit.

• Meta da Semana: Capturar a primeira flag e descrever todo o processo em Markdown.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Acessar TryHackMe e iniciar Complete Beginner.
  • Ter: Documentar Recon com Nmap e enumeração de serviços.
  • Qua: Explorar vulnerabilidade inicial (porta 22/SSH, 80/HTTP).
  • Qui: Executar exploração e capturar flag.
  • Sex: Subir tryhackme_case_study.md com diagramas e reflexões.

• Meta de Resultado: Documento claro com etapas e capturas de tela.

• Recursos de Vídeo:

  • [TryHackMe Complete Beginner Path walkthrough](https://youtu.be/twKxUnZEi4Q)

• Objetivos: Configurar PyTorch com suporte MPS, treinar modelos pequenos em Colab e local.

• Meta da Semana: Rodar treinamento Iris em GPU local (device="mps") e comparar com CPU.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Montar notebook Colab com PyTorch básico.
  • Ter: Instalar PyTorch MPS local via Conda ou Brew.
  • Qua: Adaptar código Colab para rodar localmente em MPS.
  • Qui: Rodar benchmarks e registrar tempos.
  • Sex: Commitar notebook Iris e benchmarks no repo.

• Meta de Resultado: Relatório comparativo CPU vs GPU MPS.

• Recursos de Vídeo:

  • [Install PyTorch on Apple Silicon Macs (M1, M2, M3, M4 ...)](https://youtu.be/KTd53vSHYoA)

• Objetivos: Usar Pandas para ingestão de CSV, limpeza, agregação (groupby) e plot com Matplotlib.

• Meta da Semana: Criar gráficos de barras e pizza mostrando frequência de portas do scan Nmap.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Carregar CSV de network_report.md em DataFrame.
  • Ter: Limpar dados (dropna, conversão de tipos).
  • Qua: Calcular estatísticas (contagem por porta).
  • Qui: Gerar plots com Matplotlib (barras e pizza).
  • Sex: Subir notebook e imagens de plots no repo.

• Meta de Resultado: Notebook interativo mostrando insights visuais.

• Recursos de Vídeo:

  • [Complete Python Pandas Data Science Tutorial!](https://youtu.be/2uvysYbKdjM)

• Objetivos: Desenvolver ferramenta CLI em Python, parse de argumentos, aplicar modelo de anomalia simples (IsolationForest).

• Meta da Semana: Script que recebe arquivo de logs ou CSV e retorna alertas de anomalia.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Esqueleto do CLI com argparse.
  • Ter: Implementar lógica básica de threshold para portas.
  • Qua: Treinar modelo IsolationForest em dados de logs.
  • Qui: Integrar modelo no CLI e gerar relatório.
  • Sex: Commitar ai_security_cli.py e documentar uso.

• Meta de Resultado: Ferramenta utilizada via python ai_security_cli.py --input data.csv.

• Recursos de Vídeo:

  • [Argparse Basics - How I run my scripts via the Command Line](https://youtu.be/FbEJN8FsJ9U)
  • [Anomaly Detection with Isolation Forest in Python](https://youtu.be/XGHdHgMeymQ)

• Objetivos: Consolidar todos os códigos, criar documentação completa, gravar screencast demo.

• Meta da Semana: Ter repositório final público com README detalhado, scripts organizados e vídeo demo de 5 minutos.

• Cronograma Diário:

  • Seg: Organizar estruturas de pasta (scripts/, notebooks/, reports/).
  • Ter: Escrever README geral explicando cada pasta e como executar.
  • Qua: Planejar roteiro do vídeo demo (pontos a cobrir).
  • Qui: Gravar screencast com OBS Studio ou similar.
  • Sex: Publicar vídeo e gerar release no GitHub com link.

• Meta de Resultado: Página do GitHub atraente e funcional para demonstrar suas habilidades.

• Recursos de Vídeo:

  • [How to Record a Screencast Demo with OBS Studio](https://youtu.be/kyS-MuOYkIQ)

• Homebrew: https://brew.sh/
• OverTheWire (Bandit): https://overthewire.org/
• TryHackMe: https://tryhackme.com/
• PortSwigger Web Security Academy: https://portswigger.net/web-security-academy
• Google Colab: https://colab.research.google.com/
• GitHub Codespaces: https://github.com/features/codespaces

Dica de Notion:

prop("Completed Weeks") / prop("Total Weeks") * 100

• Use atalhos do iTerm2 para navegar entre abas e painéis.
• Explore plugins do Oh My Zsh (zsh-autosuggestions, zsh-syntax-highlighting).
• Configure notificações do macOS para lembrar de commits diários.
• Integre Notion com GitHub via Zapier para atualizar progresso automaticamente.

🔄 Esse plano mais detalhado está no tamanho certo? Quer adicionar alguma seção ou aprofundar algum tópico?