Formação Prática Presencial

Analista de
Dados

Seja reconhecido e promovido na sua carreira através da análise de dados.

Curso Análise de Dados Curitiba

Início em: 16/01/2024 Duração: 3 meses

Facilitadores experientes     Mentorias individuais     Aceleração do aprendizado

Formação Prática Presencial

Analista de
Dados

Seja reconhecido e promovido na sua carreira através da análise de dados.

Curso Análise de Dados Curitiba

Início em: 16/01/2024 Duração: 3 meses

Facilitadores experientes     Mentorias individuais     Aceleração do aprendizado

Para quem é o curso análise de dados Curitiba da Harve

Para quem procura uma nova carreira

  • Sobram vagas e faltam profissionais qualificados na análise de dados
  • Salários atrativos e com altos benefícios
  • Inúmeras possibilidades de crescimento profissional
  • Aprenda de forma acelerada com uma metodologia prática e validada

Para quem busca uma nova habilidade

  • Seja um profissional valorizado com as habilidades em análise de dados
  • Melhora a sua entrega e produtividade
  • Tome decisões mais assertivas em sua área de atuação

Para quem está empreendendo

  • Mantenha sua empresa atualizada e segura no mundo dos dados
  • Tome melhores decisões estratégicas de negócio
  • Automatize processos e enxugue custos com a análise dos dados

“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 (CSAT) – 4,8/5

Índice de aprendizagem – 4,7/5

Ementa da formação

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
SQL (Clique para expandir)

Objetivo: Compreender a sintaze 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
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
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
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
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 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

Chegou a hora, vamos juntos?

     Início das aulas: 16 de janeiro de 2024

     Término das aulas: 9 de abril de 2024

     Dias de aula: Terças e Quintas (Turma: 19h00 às 22h30)

       Valor total de investimento: R$4.290,00

 

Em até  12x s/juros

 

 

 

 

     Formas de pagamento: pix, transferência, cartão de crédito (12x s/juros) ou boleto (em até 8x)

     Conhecimento exigido: Básico de internet e não ter dificuldade com áreas de exatas.

  Aquecimento em vídeos para a formação com conceitos e fundamentos importantes para a Análise de Dados

   Monte seu portifolio durante a formação

   Mentorias individuais

   Turmas reduzidas com no máximo 15 alunos

   Mentoria e direcionamento de carreira

   Acesso ao Espaço de Inovação Harve (presencial) para networking, apresentação de projetos, rhs de empresas, startups entre outros

Deixe seus dados que um de nossos consultores vai te ajudar. Vamos la?
Qual o seu objetivo com a formação em Análise de Dados?*

Nossos facilitadores já geraram resultados para:

Facilitadores

Aprenda na prática os caminhos para ser um analista de dados com os profissionais mais renomados do Brasil no Curso Analista de Dados Curitiba Harve

Guilherme Dan Yamada  

Formado em Engenharia Eletrônica pela UTFPR, Especialização em Sistemas Embarcados e IoT para UP. Atualmente sou mestrando no programa de engenharia elétrica e informática industrial pela UTFPR. Trabalhei no projeto P&D da Copel com a UTFPR com monitoramento de plantas fotovoltaicas, utilizando plataforma LabVIEW, MATLAB, linguagem python e SQL. Atualmente atuo na área de TI na empresa Wise Systems. Realizei projeto de desenvolvimento de Front-end em Angular, similaridade de imagens com Python e Insight Engine com Java. 

Claucio Antonio Rank Filho  

Experiência com manipulação, tratamento, análise estatística e visualização de dados utilizando R/Python, uso de bancos relacionais e não relacionais (SQL/MongoDB), spark, git e Docker, além de extração e processamento de sinais biológicos e desenvolvimento de dashboards com framework shiny e metabase. Conhecimento em aplicação de modelos de aprendizado de máquina (Python), desenvolvimento de automatização de tarefas, integração com APIs e webscraping. Mestre pela Universidade Federal do Paraná em parceria com o Smithsonian Institute – EUA onde realizou processamento de sinais eletrocardiográdicos utilizando ferramentas computacionais. Atualmente atua no setor de ciência de dados da HILAB.

Gabriela Steinhaus de Oliveira  

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.

Guilherme Augusto Esplugues  

Engenheiro de Dados Sênior na A3 Data, atua para desenvolver arquiteturas e soluções para Big Data em empresas de diferentes setores / segmentos; Experiência com o desenvolvimento de pipelines de dados em real time e batch;
Experiência com otimizações de modelos matemáticos (Python); Orquestradores de fluxo de dados: Airflow; Criação, sustentação e governança de Data Lakes e Data Lakehouse (Delta);
Experiência no desenvolvimento e uso de Banco de Dados NoSQL: OpenSearch / ElasticSearch , DynamoDB, MongoDB; Experiência no uso e criação de conteiners Docker; Experiência com DataOps e esteiras de CI/CD;

Marcelo Trigo Facilitador 3

Marcelo Trigo  

Especialista em dados e pessoas com foco em produtividade. Durante a carreira, trabalhou como analista e nos últimos dez anos liderando equipes de marketing digital, desenvolvimento de software e dados. Especialista em Automações ETL e Python para negócios utilizando bancos de dados, apis, arquivos e planilhas do google, dashboards em data studio (locker) para toda empresa, desenvolvimento de software com Python Flask, criação de apis e bots no telegram, gestão de equipes definindo kpis, metas e acompanhando resultados, Utilização de metodologias: OKR, 4DX, ICE, SCRUM, Webscrapping em python.

Fernando Gabardo  

Engenheiro Mecânico formado pela Universidade Federal do Paraná (UFPR) e possui um MBA em Gestão Empresarial pela Fundação Getulio Vargas (FGV). Hoje, atua como Cientista de Dados na Stone. Suas habilidades abrangem a modelagem de dados utilizando tecnologias como GCP, SQL e Python, assim como a criação de visualizações de dados por meio de ferramentas como Power BI e Looker Studio. Além disso, é especializado em projetos de Machine Learning, aplicando técnicas avançadas para extrair insights valiosos dos dados. Também possui experiência na elaboração e acompanhamento de indicadores-chave de desempenho (KPIs) para diversas áreas de negócio, utilizando metodologias como OKRs, 4DX e BSC.

Bruna Mulinari Facilitadora

Bruna Mulinari  

Mestranda de Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela UTFPR, Campus Curitiba, e sócia proprietária da Dataplai. Atua na linha de sistemas embarcados e sistemas inteligentes, com foco em reconhecimento de padrões e processamento de sinais.

Jeferson Denerevick Facilitador

Jeferson Derenevick  

Especialista em Business Intelligence com formação em Analise e desenvolvimento de sistemas pela UFPR e Especialização em Data Science e Big Data pela UFPR, com mais de 8 anos de experiência. Atua como Especialista de Dados no Grupo Boticário. Desenvolveu habilidades como Análise de dados com linguagem SQL, criação e desenvolvimento de dashboards nas seguintes ferramentas: Power BI, Tableau , Looker Studio e Qlik Sense. Já trabalhou em grandes GVT, Vivo, Condor Super Center, Olist.

Cesar Vinicius Züge  

Engenheiro de Dados na PontoMais, Cesar atua diretamente com, Desenvolvimento de Arquitetura de Dados, Criação e gerenciamento de Processos ELT em Python, Airflow, Docker e outras ferramentas do mercado, Modelagem de dados, gerenciamento de atualização de dados para o DW e processos externos para todas as áreas, Análise de integridade de dados, Gerenciamento de contas e acessos Azure, Predição e classificação de dados e clientes baseado em técnicas de aprendizado de maquina, Geração de dashboards e utilização de metodologias ágeis.

Hellen Cristina Ancelmo  

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) com 5 anos de experiência, desenvolveu as principais habilidades como Programação em Python, Inteligência Artificial e Desenvolvimento de Projetos.

Lucas Cardoso Polak  

Engenheiro de computação pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), com MBA em Ciência de Dados e Analytics pela Universidade de São Paulo (USP), atuo como cientista de dados desde 2018, já trabalhando com sistemas inteligentes para a Indústria 4.0 (AIoT), sistemas de visão computacional e sistemas inteligentes para o setor financeiro. Hoje coordeno o time de ciência de dados no Paraná Banco. 

Fabio dos Santos  

Profissional apaixonado por dados e análises, com uma vasta experiência na área de Business Intelligence (BI). Como Especialista em BI na empresa Tipspace, sou responsável por liderar e gerenciar toda a área de BI, desenvolvendo soluções de análise de dados para impulsionar insights de negócios e tomadas de decisão estratégicas. Com sólidos conhecimentos em data visualization, Python e SQL, crio dashboards interativos no Metabase/Looker/Tableau/Power BI, além de desenvolver data pipelines utilizando Databricks/Pentaho para processamento de dados em larga escala.

Rafael Stonoga  

Formado em Engenharia Eletrônica pela UFPR, possui 7 anos de experiência com Python e 3 com engenharia de dados. Já atuou em segmentos diversos, desde o projeto de uma usina termossolar, passando por processamento de imagem para robótica, até análise e gestão de banco de dados de saúde. Hoje é engenheiro de dados pleno no Grupo Boticário e também empreendedor, e trabalha com GCP, onde lida principalmente com Airflow e BigQuery.

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.

*Taxonomia de Bloom aplicada aos cargos no mercado de tecnologia

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

A Harve é uma escola que dá acesso a uma nova dimensão de oportunidades, bons salários e flexibilidade através da análise de dados.
Veja alguns dos nossos alunos que já atravessaram o portal para uma nova perspectiva de vida:

Maria Julia Dutra Campos

Aluna Harve Analista de Dados

Contratada:

Ploomes

Bruna Carvalho Lourenço

Aluna Harve Analista de Dados

Contratada:

K2 Partnering Solutions

Gabriel Carlos

Aluno Harve Analista de Dados

Contratado:

LoyaltyCom

Jéssica Clemente

Aluna Harve Analista de Dados

Contratada:

Slab

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

Ambiente que estimula a prática e a criatividade

Aqui nós formamos os profissionais do presente e do futuro!

O Curso Analista de Dados Curitiba da Harve possui 56 horas de imersão total na carreira da análise de dados

Venha aprender em 3 meses com um conteúdo atualizado e mentores renomados do mercado

Quer conversar com nosso consultor?

Ligue: (41) 99872-0061

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