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

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.

“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 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

“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

“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

“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 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?

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 𝛃ₛ
  • 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.

 

Em até 24x no boleto s/entrada

 

 

 

 

      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

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

Nossos facilitadores já geraram resultados para:

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

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. 

António C. da Silva Júnior  

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.

Xie Jiayu  

Graduação em Engenharia Eletrônica pela UTFPR e mestrado em computer vision pela Marquette University (EUA). Experiência profissional. Passou por diversas empresas como ExxonMobil, Marquette University, Copel, Omatic Engenharia e Lactec.

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, apaixonado por tecnologia e pela linguagem SQL. Bacharel em comunicação social-Publicidade e Propaganda, também em Analise e desenvolvimento de sistemas e pós graduando em Data Science & Big Data pela UFPR. 

Fabio dos Santos  

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.

Pietro Oliveira  

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

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.

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.

Complementando o seu aprendizado

Facilitadores atuantes no mercado

Com ampla experiência trazendo a bagagem e demanda de empresas e startups

Conexão com Startups

Saber como é o dia a dia e a troca de experiências com profissionais da área são fundamentais

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

Contratada

Luciana Menges

Analista de BI | Prioriza WebShop

 

Contratado

Cássio Luan Siqueira

Analista de BI | Paraná Banco

Contratado

André Krasinski

Data Analyst | EBANX

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

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