As duas maneiras de estudar, suas vantagens e desvantagens.
Existem duas maneiras básicas de se estudar. Uma delas, é a usual, como aprendemos na escola. Esta abordagem consiste em começarmos com os fundamentos e, posteriormente, tratarmos da aplicação destes fundamentos.
A vantagem desta abordagem é que você pode evoluir de forma suave, uma vez que você aprende por etapas, e a etapa anterior é sempre a base da etapa posterior. A desvantagem, é a de que você pode, eventualmente, divagar. E, consequentemente, demorar muito tempo para chegar a uma aplicação deste conhecimento.
A segunda maneira de estudar está associada à solução direta de um problema específico. Neste caso, você vai buscar um problema para resolver e, a partir daí, pesquisar os fundamentos que você necessita especificamente para a solução daquele problema.
A vantagem desta segunda forma está na rapidez com que você compreende assuntos importantes e práticos. Além disso, você tende a fixar melhor este assunto na sua mente, uma vez que você vê uma aplicação direta daquilo que você está estudando.
A desvantagem desta abordagem é a de que, eventualmente, conceitos fundamentais que parecem (à primeira vista) desconexos podem ter relação entre si. Uma vez que você ainda não domina os fundamentos, perceber esta relação pode ser muito difícil. Quando isto acontece, você trava, e não consegue progredir na resolução do seu problema específico.
Ao longo da minha vida, eu estudei (inicialmente, graduação e mestrado) coisas relacionadas à matemática pura e as áreas de probabilidade e estatística. Posteriormente, eu estudei, no doutorado, algoritmos relacionados à área de Processamento Digital de Sinais. Atualmente, eu estudo, por hobby, assuntos relacionados à Ciência de Dados e ao Aprendizado de Máquina, tentando equilibrar isto com a vida profissional e pessoal.
Inicialmente eu acreditava na primeira abordagem, depois passei a acreditar na segunda e, então, na primeira novamente. Atualmente, eu acredito que a melhor abordagem (para mim) é uma mescla destas duas abordagens. Então, eu separo um tempo para revisar conceitos que embasam a área de Ciência de Dados (tópicos como Álgebra Linear, por exemplo). E separo um tempo para estudar situações mais aplicadas (por exemplo, como utilizar modelos de IA generativa na limpeza de dados). Esta tem sido, até momento, para mim, a melhor maneira de estudar.
Se você chegou até aqui, agradeço pela sua paciência e espero que este texto possa ajudá-lo de alguma forma. Lembrando que este texto é apenas uma orientação. Cada pessoa pode criar a sua própria estratégia de estudo.