Formação Prática Presencial
Cientista de
Dados
Seja referência na carreira com a Ciência de Dados.
Curso Data Science Curitiba
Início em: 24/01/2024 Duração: 4 meses
Facilitadores experientes Mentorias individuais Aceleração do aprendizado
Formação Prática Presencial
Cientista de
Dados
Seja referência na carreira com a Ciência de Dados.
Curso Data Science Curitiba
Início em: 24/01/2024 Duração: 4 meses
Facilitadores experientes Mentorias individuais Aceleração do aprendizado










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
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
In
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
Engenharia de Dados (Clique para expandir)
Objetivo: Configurar plataformas cloud para disponibilizar projetos de data science.
- 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
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
Chegou a hora, vamos juntos?
Início das aulas: 24 de janeiro de 2024
Dias de aula: Segundas e Quartas (19h às 22h30)
Valor total de investimento: R$5.490,00
Em até 12x s/juros
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.
Área do aluno com conteúdos e aquecimento em vídeos para a formação com conceitos e fundamentos importantes para a Ciência 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
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

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.

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.

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.

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;

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.

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.


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.

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.

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.

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.

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.

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.
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
“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
Índice de satisfação (CSAT) – 4,8/5
Índice de aprendizagem – 4,7/5
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
Ambiente que estimula a prática e a criatividade
Aqui nós formamos os profissionais do presente e do futuro!
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.
Quer conversar com nosso consultor?
Ligue: (41) 99872-0061