Transforme-se em um profissional de dados e seja disputado por grandes empresas
Manipule dados gerando produtividade e informações relevantes para tomadas de decisão.
Curso Data Science Online – Aulas ao vivo via Zoom – Início em: 13/06/2022
Facilitadores experientes Mentorias individuais Criação de Portfolio
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Para quem é o Curso Data Science Online da Harve
Para quem procura uma nova carreira
A dificuldade das empresas para encontrar profissionais nas áreas relacionadas a tecnologia é clara. Sobram vagas e faltam profissionais. Mesmo oferecendo salários atrativos e altos benefícios.
Esteja preparado para disputar essas vagas com nossa metodologia que trabalha conhecimento, bagagem prática e marketing pessoal para deixá-lo pronto para o mercado de trabalho.
Para quem busca uma nova habilidade
Novas habilidades nas áreas de inovação são claramente grandes diferenciais para a entrega do seu valor como profissional. Habilidades como análise de dados já começam a ser exigidas em profissões como financeiro, logística, administração, produção, marketing entre outras.
Dê um grande salto profissional e valorize com isso, o seu currículo.
Para quem está empreendendo
Para gerar diferenciais competitivos, entender conceitos relacionados à tecnologia e inovação é fundamental em um mundo conectado como hoje. Evolua a produtividade, inovação e eficiência da sua empresa e entre de vez no mundo digital.
Além de poder compartilhar seus desafios durante mentorias e aulas na Harve.
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“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
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“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 cursos 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
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“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. Conheci pessoas com o mesmo objetivo que o meu, com o mesmo brilho no olhar, o que ajudou muito no decorrer do curso.”
Brian Kooji
Aluno Harver
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“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, principalmente por ofertar aulas remotas neste período e ter a possibilidade de rever as aulas e conteúdos sempre que necessário.”
Brendha Lima
Aluna Harver
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“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
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“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 a formação?
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.
![Quais conhecimentos preciso para fazer o curso data science curitiba da Harve?](https://harve.com.br/wp-content/uploads/2020/06/requisitos-data-science-profissional.png)
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 da formação
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 NPS e sua aplicação na Harve
- Funcionamento e ferramentas do Workplace
- Harve além da sala de Aula
- Apresentação dos Alunos
Fundamentos de dados
Objetivo: Apresentar os conceitos iniciais de Data Science, banco de dados e IA.
- Apresentações Gerais
- O que é Data Science
- Conceitos de Data Science
- Ciência da Computação
- Banco de Dados
- Cloud & Cluster
- Artificial Intelligence & Machine Learning
- Usos da Média, Mediana e Moda
- Cálculo de Probabilidades
- Resumo dos Cinco Números
- Construindo Box Plot
- Organização e Transformação de Números
- Auxílio de Gráficos
KPIs e Business Questions
Objetivo: O objetivo deste módulo é mesclar a ciência de dados com a necessidade do negócio, identificando qual KPI é relevante para a empresa ou área de atuação. Entender o conceito de Métricas e KPI e sua aplicação nos negócios. Entender o mindset de negócios aplicado na Ciência de Dados. Entender quais KPIs aplicar de forma estratégica em negócio.
- Mindset data science vs Mindset business
- O que é um KPI?
- Como definir meu KPI?
- Metodologias e Ferramentas para aplicar no dia a dia
- KPIs aplicados na jornada do cliente
- Gestão baseada em KPIs
Testes de Hipóteses e Testes AB
Objetivo: Apresentar os conceitos relacionados aos testes de hipóteses e decisões baseadas em dados.
- Amostragem Aleatória
- Planejamento de Experimentos
- Criando o Teste de Hipóteses (H0 e H1)
- Região Crítica 5 – Função Poder
- Conclusão do Teste de Hipóteses
- Tamanho da Amostragem de Dados
- Definição das Hipóteses
- Significância Estatística
- Mensurando Resultados
- Tomando Decisões com Dados
Introdução ao Python
Objetivo: Introduzir conceitos básicos presentes na programação, a estrutura e as escolhas de design feitas para o python e apresentar os motivos da ascensão da linguagem.
- História da linguagem Python;
- Por que utilizar Python?
- Empresas que utilizam Python;
- Primeiros Passos;
- Sintaxe e Estruturas Básicas;
- Funções e Métodos;
- Tratamento de Erros e Exceções.
Python para Ciência de Dados
Objetivo: Introduzir os alunos a principal biblioteca de manipulação de dados. Análise de dados é a principal aplicação de python hoje em dia e muito da estrutura da linguagem hoje é pensada para essas aplicações.
- Instalação e Uso de Bibliotecas;
- Visualização de Dados;
- Bibliotecas para Ciência de Dados;
- Numpy;
- Pandas;
- Exemplo de Classificação.
SQL
Objetivo: A linguagem de pesquisa com quase 50 anos que ainda fará diferença no seu dia-a-dia. Além dos SGBDs, outras ferramentas utilizam SQL como sua linguagem de consulta; Com ela você poderá extrair dados de qualquer banco de dados relacional, bancos NoSQL e até ferramentas de streaming.
- Modelo de Dados
- Banco de Dados e SGBD
- SQL (Load, Create Table, Cláusulas,
- Operadores, DQL, Funções)
- SQL (Base CENIPA, Joins, DML e
- DTL)
- SQL (DDL, Índices, Tunning, SQL
- 2016, Best Practice DB/Schema)
ETL e Tratamento de Dados
Objetivo: Para bons modelos de predição é essencial termos bons dados para isso é necessário o entendimento dos processo de ETL em um conjunto de dados com o objetivo de permitir a limpeza, organização e enriquecimento dos dados.
- Entendimento do problema
- Conceitos de ETL
- Linguagens e frameworks
- Bases de dados
- Baixar uma base estrangeira
- Tratar os dados
- Salvar dado enriquecido
Orientação a objetos em Python
Objetivo: Entender o conceito de OO para aplicar em projetos de análise de dados com Python de forma a tornar o entendimento, execução e manutenção dos códigos desenvolvidos mais eficientes.
- Classes e objetos
- Atributos e métodos
- Encapsulamento
- Herança
Análise de Regressão
Objetivo: Modelos de regressão são usados em vários contextos e com isso são um dos principais modelos a serem entendidos para ciência de dados.
- Matrizes Numéricas
- Variáveis Aleatórias
- Coeficiente de Correlação Linear
- Variável Resposta ou Dependente
- Variável Explicativa ou Independente
- Regressão Linear
- Ajuste do Modelo R²
- Regressão Múltipla
- Seleção de Variáveis
- Ajustes do R²
- Teste de Significância dos ?ₛ
- Prática em Python
Engenharia de Dados
Objetivo: Overview e ambientação na área de engenharia de dados com foco na utilização em Ciência de Dados.
- Infraestrutura básica de cloud
- Ingestão de dados: Batch e Streaming
- Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse
- Orquestração de pipeline de dados
- Airflow e Jenkins
- Engenharia de Dados para SQL, NoSQL e dados não estruturados
Visualização de Dados
Objetivo: Apresentar o que é e como utilizar a visualização de dados na prática. Com os principais conceitos para gerar visualizações adequadas e desenvolver a capacidade de comunicar resultados.
- O que é DataViz
- passos para criação de uma visualização
- Tipos de visualização de dados
Big Data
Objetivo:
Overview do conceito de Big Data e demonstração do tratamento de dados usando ferramentas de processamento de big data.
- O porquê do Big Data
- O que é?
- Os “Vs” do Big Data
- Técnicas: Computação Distribuída,
- Map Reduce, BD Relacional/Não
- Relacional
- Demonstração
IA e Machine Learning
Objetivo: Na atualidade são inúmeras as possibilidades de utilização de métodos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina, com isso serão apresentado os principais métodos para classificação, predição e agrupamento de dados.
- Machine Learning
- Associação
- Cases
- Machine Learning
- ML Workflow
- Framework H2O.ai
- Framework TensorFlow
- Framework Scikit-Learn
- Modelos Preditivos
- Introdução
- Construção
- Overfitting
- Resampling
- Algoritmos
- Aplicações
- Modelos Classificadores
- Introdução
- Preliminares
- Modelagem Descritiva
- Técnicas de Validação
- Algoritmos
- Aplicações
- Algoritmos de Agrupamento
- Conceitos Básicos
- Tipos de Grupos
- K-Means
- Hierárquico
- Validação de Grupos
- Aplicações
Apresentação de Projeto Final
Objetivo: Fechamento da formação com a apresentação dos projetos dos alunos.
Chegou a hora, vamos juntos?
Início das aulas: 13 de junho de 2022
Término das aulas: 03 de outubro de 2022
Dias de aula: Segundas e Quartas (19h às 22h30)
Valor total de investimento: R$5.490,00
Plataforma: Aulas ao vivo via Zoom
Formas de pagamento: Transferência, Pix, Cartão de Crédito em até 9x s/ juros ou boleto.
Público: Profissionais TI,Empreendedores, Engenheiros, profissionais de marketing e demais profissionais que queiram pivotar suas carreiras na direção do Data Science.
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
As aulas ao vivo ficam gravadas para reassistir quando quiser
Nossos facilitadores já geraram resultados para:
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Facilitadores
Aprenda na prática os caminhos para ser um cientista de dados de froma online com os profissionais mais renomados do Brasil no curso data science online Harve
![Guilherme Yamada Facilitador](https://harve.com.br/wp-content/uploads/2021/04/guilherme-yamada-facilitador.png)
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.
![](https://harve.com.br/wp-content/uploads/2022/05/antonio-carlos-silva-jr.png)
Trabalhou por 9 anos nas áreas de Instrumentação e Automação Industrial, em projetos de engenharia no setor de Óleo e Gás, até migrar para a Ciência de Dados em 2018. Na área de dados tenho perfil generalista, com afinidade desde a estruturação de bases de dados, data quality, análises descritiva e diagnóstica, até o desenvolvimento de modelos preditivos e prescritivos. Na mercado da ciências de dados, já atuou no setor de saúde, ecommerce e atualmente está na indústria, no Grupo Boticário.
![Bruna Mulinari Facilitadora](https://harve.com.br/wp-content/uploads/2021/04/bruna-mulinari-faciltiadora-3.png)
![Jeferson Denerevick Facilitador](https://harve.com.br/wp-content/uploads/2021/04/jeferson-denerevick-facilitador-3.png)
![](https://harve.com.br/wp-content/uploads/2022/05/fabio-henrique-santos.png)
Especialista em análise de sistemas, ciência de dados, inteligência artificial e programação de jogos digitais. Atualmente como Analista de BI SR na PGMais, trabalha com criação de dashboards em tableau, análise de dados de envio de performance, extrações de dados e ETL utilizando SQL Server e Pentaho.
![](https://harve.com.br/wp-content/uploads/2022/05/pietro-facilitador-foto.png)
Pietro, vulgo William, 30 anos, bacharel em sistemas de informação pela PUC-PR, é Solution Engineering Manager na Dadosfera. Há quase 10 anos fazendo query e tuning performance, tem sua carreira focada em dados. Já teve hobbies como kart, kitesurf e até ilusionismo. Hoje cuida dos seus dois filhos, três cachorros, um gato e um aquário marinho juntamente com sua esposa.
A Metodologia Harve
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Turmas reduzidas
Personalização do ensino em uma experiência de aprendizado hands on resolvendo desafios reais do mercado de trabalho com feedback imediato entre aluno e facilitador.
Acompanhamento de aprendizagem e progresso
Em cada módulo, acompanhamos o estágio inicial de aprendizagem de cada aluno, realizando avaliações e recebendo feedbacks dos facilitadores da evolução durante o módulo para assim propor atividades extras e mentorias para acelerar o processo rumo aos nível mais altos de aprendizado como a aplicação, análise, avaliação e criação, segundo a Taxonomia de Bloom.
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Mentorias individuais
Troca de experiências de forma individual entre os alunos Harve e os facilitadores para auxiliar em dúvidas específicas em relação aos desafios e conteúdos da formação.
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.
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Complementando o seu aprendizado
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Facilitadores atuantes no mercado
Com ampla experiência trazendo a bagagem e demanda de empresas e startups
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Conexão com Startups
Saber como é o dia a dia e a troca de experiências com profissionais da área são fundamentais
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Comunidade ativa
Alunos e ex-alunos trocam experiências em workshops e eventos para a continuidade do aprendizado
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
Guiamos nossos alunos aos seus objetivos de carreira
![](https://harve.com.br/wp-content/uploads/2021/08/luciana-depoimento.png)
Contratada
Luciana Menges
Analista de BI | Prioriza WebShop
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Contratado
Cássio Luan Siqueira
Analista de BI | Paraná Banco
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Contratado
André Krasinski
Data Analyst | EBANX
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Fundador
Anderson Andrade
Privacy Consulting
Garanta a sua vaga
Monte seu portifolio durante a formação
Mentorias individuais ilimitadas
Turmas reduzidas com no máximo 15 alunos
Mentoria e direcionamento de carreira
Área do aluno com conteúdo pré-aula de alto nível de aprendizado
Quer conversar com nosso consultor?
Ligue: (41) 4101-0908 ou (41) 99872-0061