Formação Prática Presencial
Engenharia
de Dados
Leve sua carreira em dados ao próximo nível.
Curso Engenharia de Dados Curitiba
Início em: 14/03/2024 Duração: 94,5h
Facilitadores experientes Mentorias individuais Aceleração do aprendizado
Formação Prática Presencial
Engenharia
de Dados
Leve sua carreira em dados ao próximo nível.
Curso Engenharia de Dados Curitiba
Início em: 14/03/2024 Duração: 94,5h
Facilitadores experientes Mentorias individuais Aceleração do aprendizado
Para quem é este curso
Para quem é este curso
Para quem procura uma nova carreira
- Sobram vagas e faltam profissionais qualificados em engenharia de dados
- Salários atrativos e com altos benefícios
- Preparação intensiva para o mercado de trabalho
- Aprenda de forma acelerada com uma metodologia prática e validada
Para quem busca uma nova habilidade
- Possibilidade de crescimento rápido com as habilidades em Engenharia de Dados
- Melhora a sua interação com equipes de Devops e TI
- Mais profissionalismo para definir arquitetura de dados da empresa
- Aplicabilidade imediata nos seus desafios atuais
“A Harve se propõe a ensinar, desde iniciantes até pessoas mais avançadas, mesclando diversas áreas de atuação. A mesma experiência de networking que se encontra em um MBA, também é vivenciado na Harve, uma vez que temos uma galera formada de diversos setores.”
Lucas Roberto Sawa
Aluno Harver
“Ao longo desses meses obtive muito conhecimento por meio da teoria e prática em diversos assuntos, desde os fundamentos de análise de dados até tópicos
mais avançados. O curso fortaleceu demais as minhas bases nesse universo de Dados e me fez ter ainda mais convicção de que estou trilhando o caminho certo na minha carreira. “
Andrew Rodrigues de Oliveira
Aluno Harver
“Acertei em cheio, conheci mentores incríveis com grande conhecimento, experiência e principalmente a didática para orientar os que estavam iniciando sua caminhada nesse mundo novo.”
Brian Kooji
Aluno Harver
“Escolhi o curso que oferecesse a melhor ementa para o que eu esperava aperfeiçoar. Sinto que nesse sentido a Harve seja a melhor instituição no momento.”
Brendha Lima
Aluna Harver
“Senti que o curso agregou bastante dando uma base sólida para aprofundar meus estudos. Com certeza usarei muito no dia a dia. O objetivo agora é continuar no dessa nova skill.”
Conrado Teixeira
Aluno Harver
“Excelente curso, boa didática, facilitadores comprometidos e muito gentis. Tornou o que parecia impossível em agradável e compreensível.”
Isabelly Wojcik
Aluna Harver
Índice de satisfação – 4,9/5
Índice de aprendizagem – 4,8/5
Programa de aprendizado do Curso Engenharia de Dados Curitiba
Programa de aprendizado do Curso Engenharia de Dados Curitiba
Onboarding (Clique para expandir)
Objetivo: Apresentar a Harve e funcionamento das plataformas de ensino e funcionamento da formação, mentorias e outros benefícios da Escola.
- Conceito de Andragogia
- O que é CSAT e sua aplicação na Harve
- Funcionamento e ferramentas do Workplace
- Harve além da sala de Aula
- Apresentação dos Alunos
Apis (Clique para expandir)
Objetivo: Se aprofundar na criação e consumo de apis em python.
- Fundamentos de API
- Bibliotecas de requisição HTTP
- Formatos de dados
- Autenticação e autorização
- Paginação e filtragem
- Manipulação de erros e exceções
- Integração de API específica
- Práticas recomendadas de API
ETL Avançado (Clique para expandir)
Objetivo: Dominar comandos e rotinas mais complexas de pandas e python para extração tratamento e carregamento de dados.
- Índices simples e múltiplos
- Limpeza de dados com apply
- Transformação de dados criando novas colunas
- Agrupamento com groupby
- Mesclagem de dados com merge
- Mesclagem de dados com concatenação
- Manipulação de datas e tempo
- Processamento paralelo em pandas
- Otimização de desempenho em pandas
- Tratamento de dados não estruturados (CSV, JSON, XML)
Fundamentos engenharia (Linux , shell scripting, Github e Docker) - (Clique para expandir)
Objetivo: Entender os pontos bases de engenharia de dados envolvendo linux, github e uma ferramenta de containers como o docker.
- Linux – Instalação / Configuração
- Linux – Arquivos E Diretórios
- Linux – Permissões
- Linux – Instalação E Desinstalação De Pacotes
- Linux – Agendador Crontab
- Linux – Shellscript
- Docker – Conceito E Instalação
- Docker – Dockerfile E Images
- Docker – Containers
- Docker – Dockerhub
- Docker – Bootcamp
- Git – Criação De Conta
- Git – Conceito E Instalação
- Git – Download De Repositório
- Git – Criação De Repositório
- Git – Commit
- Git – Merge
- Bootcamp
Modelagem relacional (Clique para expandir)
Objetivo: Aprenda a modelar bases de dados relacionais de forma avançada.
- Conceitos básicos de banco de dados relacional
- Entidades e atributos
- Relacionamentos entre entidades
- Normalização
- Modelagem de dados usando diagramas entidade-relacionamento (ER)
- Chaves primárias e chaves estrangeiras
- Normalização avançada
- Indexação
- Herança e generalização
- Modelagem de associações e relacionamentos complexos
- Normalização de desempenho
- Modelagem multidimensional
- Considerações de implementação
MySQL (Clique para expandir)
Objetivo: Gerencie bases de dados MySQL buscando segurança, desempenho e escala.
- Instalação e configuração do MySQL
- Comandos básicos SQL
- Modelagem de dados
- Consultas avançadas SQL
- Otimização de consultas
- Transações e controle de concorrência
- Funções e procedimentos armazenados
- Replicação de dados
- Segurança e gerenciamento de usuários
- Backup e recuperação de dados
MongoDB (Clique para expandir)
Objetivo: Aprenda a gerenciar bases de dados não relacionais com MongoDB.
- Instalação e configuração
- Modelagem de dados no MongoDB
- Consultas no MongoDB
- Índices
- Agregações
- Sharding e replicação
- Transações
- Recuperação de falhas e backup
- Índices geoespaciais
- Consultas em texto integral
- Autenticação e segurança
- Escalabilidade e dimensionamento
- Monitoramento e otimização de desempenho
AWS (Clique para expandir)
Objetivo: Aprenda a trabalhar com ferramentas cloud através do AWS.
- Introdução à AWS
- EC2 (Elastic Compute Cloud)
- S3 (Simple Storage Service)
- Redshift
- Glue
- Lambda
- Kinesis
- EMR (Elastic MapReduce)
- Athena
- DynamoDB
- Step Functions
- CloudFormation
- Data Pipeline
- Security and Identity Management
- Integration Services
- Machine Learning Service
Airflow (Clique para expandir)
Objetivo: Realize a orquestração de fluxos de trabalho com escalabilidade e segurança utilizando Airflow.
- Introdução ao Apache Airflow
- Instalação e configuração do Airflow
- Criação de DAGs (Directed Acyclic Graphs)
- Operadores do Airflow
- Agendamento e execução de tarefas
- Monitoramento e alertas
- Gerenciamento de dependências
- Parâmetros e variáveis
- Integração com fontes de dados
- Agendamento avançado
- Monitoramento de desempenho
- Gerenciamento de erros e retries
- Integração com ferramentas externas
- Extensibilidade do Airflow
- Implantação em produção
Facilitadores
Aprenda na prática os caminhos para ser um analista de dados com os profissionais mais renomados do Brasil no Curso Engenharia de Dados Curitiba Harve
Engenheira de Controle e Automação pela UTFPR, já trabalhou em diversas áreas, incluindo ML para processamento de imagens. Atualmente é Cientista de Dados no Grupo Volvo, trabalha com os diversos aspecto dentro da área de dados: tratamento de dados e análises, ML, visualizações e transformação digital.
Analista de Desenvolvimento Pleno no IBMP com formação em Engenharia de Controle e Automação – UTFPR, Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial com Foco em Inteligência Artificial – UTFPR e realizando Doutorado em Biociências e Biotecnologia – Fiocruz PR (2024).
Nossos facilitadores já geraram resultados para:
Nossos facilitadores já geraram resultados para:
Chegou a hora, vamos juntos?
Início das aulas: 14 de Março de 2024
Término das aulas: 18 de Junho de 2024
Dias de aula: Terças e Quintas (19h00 às 22h30)
Formas de pagamento: pix, transferência, cartão de crédito (12x s/juros) ou boleto (em até 8x)
Conhecimento desejado: Básico Python, SQL
Monte seu portifolio durante a formação
Mentorias individuais
Turmas reduzidas com no máximo 15 alunos
Mentoria e direcionamento de carreira
Área do aluno com conteúdo pré-aula de alto nível de aprendizado
Quais conhecimentos trariam um melhor desempenho no Curso de Engenharia de Dados Curitiba da Harve?
Quais conhecimentos trariam um melhor desempenho no Curso de Engenharia de Dados Curitiba da Harve?
Python
Ter conhecimento básico em python e pandas, ou acompanhar os vídeos online na plataforma que você terá acesso.
SQL
Ter conhecimento básico em sql, ou acompanhar os vídeos online na plataforma que você terá acesso.
Ser curioso para explorar
Você irá conseguir encontrar as soluções de maneira muito mais simples e rápida com esta competência.
Vontade de aprender
Ter a sede de conhecimento é o principal requisito para você ter sucesso no aprendizado
A Metodologia Harve
Nós amamos o ensino presencial
Travou no exercício? O facilitador Harve está do lado para ajudar.
Turmas reduzidas de no máximo 15 alunos. Mais atenção do facilitador.
Mentorias individuais. Só você e o facilitador tirando dúvidas específicas.
Aceleração e avaliação de aprendizagem
Nossa metodologia acelera o aprendizado nas fases iniciais com foco na aplicação para avançar rapidamente até os níveis mais avançados. Ao final de cada módulo, realizamos uma avaliação de aprendizagem para entender como está a evolução do aluno e também mapear pontos de avanço de forma individual.
Práticas contínuas e materiais de estudo
Garantimos que para cada tema de estudo teórico, logo em seguida venham as fases de prática como a descoberta guiada e o hands on. A junção da prática contínua nas fases iniciais adiciona mais aceleração no aprendizado.
Nossa metodologia garante:
60% Prática
40% Teoria
Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA)
O AVA possibilita ao aluno Harve acessar o conteúdo das aulas, exercícios, curadoria de conteúdos, sempre que considerar necessário, quer seja para se preparar previamente para as aulas ou revisar e praticar os exercícios de cada módulo.
O seu portal para as carreiras digitais
Veja alguns dos nossos alunos que já atravessaram o portal para uma nova perspectiva de vida:
Marília Nakayama
Marília NakayamaAluna Harve Data Science
Contratada:
Grupo Boticário
Bruna Carvalho Lourenço
Bruna Carvalho LourençoAluna Harve Analista de Dados
Contratada:
K2 Partnering Solutions
Vinícius Camargo
Vinícius CamargoAluno Harve Desenvolvimento Web
Contratado:
Iandev Sistemas
João Pedro Brocatto Ramos
João Pedro Brocatto RamosAluno Harve Marketing Digital
Empreendeu:
Adverse Performance
66%
Índice de empregabilidade de alunos Harve
nos 6 primeiros meses após a formação
66%
Índice de empregabilidade de alunos Harve
nos 6 primeiros meses após a formação
200
+ de 200 turmas formadas
2000
+ de 2000 alunos impactados
8000
+ de 8000 horas de conteúdos ministrados
