Formação Prática Presencial
Cientista de
Dados
Seja referência na carreira com a Ciência de Dados.
Curso Data Science Curitiba
Início em: 21/01/2025 Duração: 4 meses
Metodologia prática validada Alto índice de satisfação Aceleração do aprendizado
Formação Prática Presencial
Cientista de
Dados
Seja referência na carreira com a Ciência de Dados.
Curso Data Science Curitiba
Início em: 21/01/2025
Duração: 4 meses
Metodologia prática validada Alto índice de satisfação Aceleração do aprendizado
Para quem é o Curso Data Science Curitiba da Harve
Para quem é o Curso Data Science Curitiba da Harve
Para quem busca uma
nova carreira
- Sobram vagas e faltam profissionais qualificados na ciência 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 Data Science
- Melhora a sua entrega e produtividade
- Mais profissionalismo para gerar novas hipóteses baseadas em dados
- 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 como IA e Machine Learning. O curso fortaleceu demais as minhas bases nesse universo de Ciência 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
Quais conhecimentos preciso para fazer o Curso Data Science Curitiba da Harve?
Quais conhecimentos preciso para fazer o Curso Data Science Curitiba da Harve?
Não é preciso saber programar
Na formação você irá desenvolver esta competência. Basta gostar de resolver problemas e ter visão analítica.
Ser curioso para explorar
Você irá conseguir encontrar as soluções de maneira muito mais simples e rápida com esta competência.
Gostar de trabalhar com raciocínio lógico
Você irá tratar e manipular dados lógicos que irão ajudar em tomadas de decisões do seu projeto
Vontade de aprender
Ter a sede de conhecimento é o principal requisito para você ter sucesso no aprendizado
Ementa do Curso Data Science Curitiba
Ementa do Curso Data Science Curitiba
Apresentação Inicial (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
SQL (Clique para expandir)
Objetivo: Compreender a sintaxe SQL e ser capaz de aplicar consultas em bases de dados.
- ACESSANDO UMA BASE DE DADOS
- TIPOS DE DADOS
- OPERADORES ARITMÉTICOS
- FUNÇÕES MATEMÁTICAS
- WHERE
- BOOTCAMP
- OPERADORES AND, OR E NOT
- AS
- IS
- DISTINCT
- ORDER BY
- FUNÇÕES DE AGREGAÇÃO
- CASE SENSITIVE E LIKE
- INNER JOIN
- LEFT e RIGHT JOIN
- UNION
- FORMAT
- CONCAT , CAST e REPLACE
- GROUP BY
Introdução ao Python (Clique para expandir)
Objetivo: Compreender os conceitos de lógica de programação e a sintáxe da linguagem Python, aplicando em um exercício.
- INSTALANDO O PYTHON
- ESCOLHENDO UMA IDE
- IMPRIMINDO
- CONCEITO DE VARIÁVEL
- OPERADORES MATEMÁTICOS
- CAST
- BOOTCAMP
- IF
- IF ELSE
- AND,OR E NOT
- BOOTCAMP
- LISTA
- FOR
- WHILE
- BOOTCAMP
- FUNÇÕES CRIANDO
- DICIONÁRIOS
- BOOTCAMP
Exploração de Dados (Clique para expandir)
Objetivo: Aplicar técnicas de estatística descritiva em dados.
- TIPOS DE DADOS
- MEDIDAS DE POSIÇÃO
- MEDIDAS SEPARATRIZES
- MEDIDAS DE DISPERÇÃO
- DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA
- TABELA DE CONTINGÊNCIA
- GRÁFICO DE DISPERSÃO
- CORRELAÇÃO DE PEARSON
- REGRESSÃO LINEAR
- GERANDO EXPRESSÃO LINEAR
- TESTE A/B
- TESTE A/B AMOSTRAGEM
- BOOTCAMP
Python Pandas (Clique para expandir)
Objetivo: Manipular as funções da biblioteca pandas do Pythton, compreendo as suas funcionalidades.
- INSTALAÇÃO E IMPORTAÇÃO DA BIBLIOTECA
- CRIANDO AS PRIMEIRAS ESTRUTURAS
- IMPORTANDO DADOS
- INSERINDO ITEM COM APPEND
- INSPEÇÃO DE CONJUNTO
- INSPEÇÃO DE COLUNA
- INSPEÇÃO DE CONTEÚDO
- BOOTCAMP
- ATRIBUIÇÃO DE DADOS
- FILTROS
- FILTROS UTILIZANDO AND E OR
- DADOS FALTANTES E DUPLICADOS
- BOOTCAMP
- RESUMO ESTATÍSTICO
- AGRUPAMENTO
- VISUALIZAÇÃO DE DADOS
- CONECTANDO DADOS
- SALVANDO DADOS
- BOOTCAMP
Python ETL (Clique para expandir)
Objetivo: Aplicar de forma assertiva a funcionalidade ETL, no formato CSV, banco de dados e API na programação com Python.
- CONHECENDO NOSSO ARQUIVO
- CRIANDO COLUNAS
- CATEGORIZAÇÃO DE DADOS
- TRATANDO VALORES NULOS
- BOOTCAMP
- APAGANDO COLUNAS
- PORQUÊ USAR APIS
- MONTANDO URL
- EXECUTANDO ENVIO APIS
- TRANSFORMANDO DATA
- IDENTIFICANDO COLUNAS
- TRATANDO CONTEÚDOS DATAFRAME
- BOOTCAMP
- EXPORTANDO PARA CSV
- CREDENCIAIS PARA BANCO DE DADOS
- ESCREVENDO EM UM BANCO DE DADOS
- LENDO DADOS EM UM BANCO DE DADOS
- BOOTCAMP
Visualização de Dados (Clique para expandir)
Objetivo: Criar dashboards na ferramenta power bi, conseguindo aplicar técnicas durante todo o ciclo do dado, desde a sua captura dentro da ferramenta até a visualização.
- PASSOS PARA UMA VISUALIZAÇÃO EFICIENTE
- INICIANDO COM POWER BI
- CONECTANDO DADOS
- MÉTRICAS E DIMENSÕES
- GRÁFICO DE BARRA
- FILTROS DE DADOS
- GRÁFICO DE LINHA E SÉRIE TEMPORAL
- GRÁFICO DE PIZZA
- ADICIONANDO CAMPO
- DAX
- CONTROLES DE FILTROS
- GRÁFICO DE DISPERSÃO
- GRÁFICO DE TABELA E TABELA DINÂMICA
- TEXTOS
- RELACIONAMENTO ENTRE DADOS
- GRÁFICO DE MAPA
- OUTROS GRÁFICOS
- DESIGN
- BOOTCAMP
IA e Machine Learning (Clique para expandir)
Objetivo: Compreeder conceitos dos principais modelos e aplicá-los em Python conforme problema estabelecido.
- SUBGRUPOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- MACHINE LEARNING
- TIPOS DE APRENDIZAGENS
- FLUXO DE UM PROJETO DE MACHINE LEARNING
- MÉTRICAS DE AVALIAÇÃO
- PRINCIPAIS DESAFIOS
- MODELOS DE CLASSIFICAÇÃO
- NAIVE BAYES
- REGRESSÃO LOGÍSTICA
- K-NN
- HIPEPARÂMETROS
- SVM
- ÁRVORES DE DECISÃO
- RANDON FOREST
- REDES NEURAIS
- MODELOS DE REGRESSÃO
- REGRESSÃO LINEAR
- REGRESSÃO POLINOMIAL
- OUTROS MÉTODOS
- AGRUPAMENTO
- K-MEANS
Apresentação Inicial
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
SQL
Objetivo: Compreender a sintaxe SQL e ser capaz de aplicar consultas em bases de dados.
- ACESSANDO UMA BASE DE DADOS
- TIPOS DE DADOS
- OPERADORES ARITMÉTICOS
- FUNÇÕES MATEMÁTICAS
- WHERE
- BOOTCAMP
- OPERADORES AND, OR E NOT
- AS
- IS
- DISTINCT
- ORDER BY
- FUNÇÕES DE AGREGAÇÃO
- CASE SENSITIVE E LIKE
- INNER JOIN
- LEFT e RIGHT JOIN
- UNION
- FORMAT
- CONCAT , CAST e REPLACE
- GROUP BY
Introdução ao Python
Objetivo: Compreender os conceitos de lógica de programação e a sintáxe da linguagem Python, aplicando em um exercício.
- INSTALANDO O PYTHON
- ESCOLHENDO UMA IDE
- IMPRIMINDO
- CONCEITO DE VARIÁVEL
- OPERADORES MATEMÁTICOS
- CAST
- BOOTCAMP
- IF
- IF ELSE
- AND,OR E NOT
- BOOTCAMP
- LISTA
- FOR
- WHILE
- BOOTCAMP
- FUNÇÕES CRIANDO
- DICIONÁRIOS
- BOOTCAMP
Exploração de Dados
Objetivo: Aplicar técnicas de estatística descritiva em dados.
- TIPOS DE DADOS
- MEDIDAS DE POSIÇÃO
- MEDIDAS SEPARATRIZES
- MEDIDAS DE DISPERÇÃO
- DISTRIBUIÇÃO DE FREQUÊNCIA
- TABELA DE CONTINGÊNCIA
- GRÁFICO DE DISPERSÃO
- CORRELAÇÃO DE PEARSON
- REGRESSÃO LINEAR
- GERANDO EXPRESSÃO LINEAR
- TESTE A/B
- TESTE A/B AMOSTRAGEM
- BOOTCAMP
Python Pandas
Objetivo: Manipular as funções da biblioteca pandas do Pythton, compreendo as suas funcionalidades.
- INSTALAÇÃO E IMPORTAÇÃO DA BIBLIOTECA
- CRIANDO AS PRIMEIRAS ESTRUTURAS
- IMPORTANDO DADOS
- INSERINDO ITEM COM APPEND
- INSPEÇÃO DE CONJUNTO
- INSPEÇÃO DE COLUNA
- INSPEÇÃO DE CONTEÚDO
- BOOTCAMP
- ATRIBUIÇÃO DE DADOS
- FILTROS
- FILTROS UTILIZANDO AND E OR
- DADOS FALTANTES E DUPLICADOS
- BOOTCAMP
- RESUMO ESTATÍSTICO
- AGRUPAMENTO
- VISUALIZAÇÃO DE DADOS
- CONECTANDO DADOS
- SALVANDO DADOS
- BOOTCAMP
Python ETL
Objetivo: Aplicar de forma assertiva a funcionalidade ETL, no formato CSV, banco de dados e API na programação com Python.
- CONHECENDO NOSSO ARQUIVO
- CRIANDO COLUNAS
- CATEGORIZAÇÃO DE DADOS
- TRATANDO VALORES NULOS
- BOOTCAMP
- APAGANDO COLUNAS
- PORQUÊ USAR APIS
- MONTANDO URL
- EXECUTANDO ENVIO APIS
- TRANSFORMANDO DATA
- IDENTIFICANDO COLUNAS
- TRATANDO CONTEÚDOS DATAFRAME
- BOOTCAMP
- EXPORTANDO PARA CSV
- CREDENCIAIS PARA BANCO DE DADOS
- ESCREVENDO EM UM BANCO DE DADOS
- LENDO DADOS EM UM BANCO DE DADOS
- BOOTCAMP
Visualização de Dados
Objetivo: Criar dashboards na ferramenta power bi, conseguindo aplicar técnicas durante todo o ciclo do dado, desde a sua captura dentro da ferramenta até a visualização.
- PASSOS PARA UMA VISUALIZAÇÃO EFICIENTE
- INICIANDO COM POWER BI
- CONECTANDO DADOS
- MÉTRICAS E DIMENSÕES
- GRÁFICO DE BARRA
- FILTROS DE DADOS
- GRÁFICO DE LINHA E SÉRIE TEMPORAL
- GRÁFICO DE PIZZA
- ADICIONANDO CAMPO
- DAX
- CONTROLES DE FILTROS
- GRÁFICO DE DISPERSÃO
- GRÁFICO DE TABELA E TABELA DINÂMICA
- TEXTOS
- RELACIONAMENTO ENTRE DADOS
- GRÁFICO DE MAPA
- OUTROS GRÁFICOS
- DESIGN
- BOOTCAMP
IA e Machine Learning
Objetivo: Compreeder conceitos dos principais modelos e aplicá-los em Python conforme problema estabelecido.
- SUBGRUPOS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- MACHINE LEARNING
- TIPOS DE APRENDIZAGENS
- FLUXO DE UM PROJETO DE MACHINE LEARNING
- MÉTRICAS DE AVALIAÇÃO
- PRINCIPAIS DESAFIOS
- MODELOS DE CLASSIFICAÇÃO
- NAIVE BAYES
- REGRESSÃO LOGÍSTICA
- K-NN
- HIPEPARÂMETROS
- SVM
- ÁRVORES DE DECISÃO
- RANDON FOREST
- REDES NEURAIS
- MODELOS DE REGRESSÃO
- REGRESSÃO LINEAR
- REGRESSÃO POLINOMIAL
- OUTROS MÉTODOS
- AGRUPAMENTO
- K-MEANS
Chegou a hora. Vamos juntos?
Formação Prática Completa em Cientista de Dados
Presencial em Curitiba – Harve
Início das aulas: 21 de janeiro de 2025
Término das aulas: 27 de maio de 2025
Dias de aula: Terças e Quintas (19h às 22h30)
Formas de pagamento: pix, transferência, cartão de crédito (12x s/juros) ou boleto (em até 8x)
Público: Profissionais TI,Empreendedores, Engenheiros, profissionais de marketing e demais profissionais que queiram pivotar suas carreiras na direção do Data Science.
Metodologia prática validada
Mentorias individuais
Turmas reduzidas
Alto índice de satisfação
Nossos facilitadores já geraram resultados para:
Nossos facilitadores já geraram resultados para:
Facilitadores
Aprenda na prática os caminhos para ser um cientista de dados com os profissionais mais renomados do Brasil no curso data science 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.
Product ManagerProduct Manager na BBChain, gerenciando a implementação de projetos e produtos digitais, trabalhando também com ferramentas de ciência de dados e engenharia de dados, plataformas de BI (Qlik View, Qlik Sense e Power BI), manipulação de dados com SQL e Python e infraestruturas cloud (AWS).
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).
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
Aluna Harve Cientista de Dados
Contratada:
Grupo Boticário
Matehus Lana
Aluno Harve Cientista de Dados
Contratado:
Dell Technologies
Carolina Dias
Aluna Harve Cientista de Dados
Contratada:
INTERMETALINK
André Luis Krasinski
Aluno Harve Cientista de Dados
Contratado:
ST-One
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
São 112 horas de conteúdo completo para você iniciar sua carreira em data science
Venha aprender em 4 meses com conteúdo atualizado e mentores renomados do mercado no Curso Data Science Curitiba Harve.
