Formação Prática Presencial

Engenharia
de Dados

Leve sua carreira em dados ao próximo nível.

Curso Engenharia de Dados Curitiba

Início em: 14/03/2024 Duração: 4 meses

Facilitadores experientes     Mentorias individuais     Aceleração do aprendizado

Formação Prática Presencial

Engenharia
de Dados

Leve sua carreira em dados ao próximo nível.

Curso Engenharia de Dados Curitiba

Início em: 14/03/2024 Duração: 4 meses

Facilitadores experientes     Mentorias individuais     Aceleração do aprendizado

Para quem é este curso

Para quem procura uma nova carreira

  • Sobram vagas e faltam profissionais qualificados em engenharia 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 Engenharia de Dados
  • Melhora a sua interação com equipes de Devops e TI
  • Mais profissionalismo para definir arquitetura de dados da empresa
  • 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. 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  – 4,9/5

Índice de aprendizagem – 4,8/5

Programa de aprendizado do Curso Engenharia de Dados Curitiba

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
Apis (Clique para expandir)

Objetivo: Se aprofundar na criação e consumo de apis em python.

  • Fundamentos de API
  • Bibliotecas de requisição HTTP
  • Formatos de dados
  • Autenticação e autorização
  • Paginação e filtragem
  • Manipulação de erros e exceções
  • Integração de API específica
  • Práticas recomendadas de API
ETL Avançado (Clique para expandir)

Objetivo: Dominar comandos e rotinas mais complexas de pandas e python para extração tratamento e carregamento de dados.

  • Índices simples e múltiplos
  • Limpeza de dados com apply
  • Transformação de dados criando novas colunas
  • Agrupamento com groupby
  • Mesclagem de dados com merge
  • Mesclagem de dados com concatenação
  • Manipulação de datas e tempo
  • Processamento paralelo em pandas
  • Otimização de desempenho em pandas
  • Tratamento de dados não estruturados (CSV, JSON, XML)
Fundamentos engenharia (Linux , shell scripting, Github e Docker) - (Clique para expandir)

Objetivo: Entender os pontos bases de engenharia de dados envolvendo linux, github e uma ferramenta de containers como o docker.

  • 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
Modelagem relacional (Clique para expandir)

Objetivo: Aprenda a modelar bases de dados relacionais de forma avançada.

  • Conceitos básicos de banco de dados relacional
  • Entidades e atributos
  • Relacionamentos entre entidades
  • Normalização
  • Modelagem de dados usando diagramas entidade-relacionamento (ER)
  • Chaves primárias e chaves estrangeiras
  • Normalização avançada
  • Indexação
  • Herança e generalização
  • Modelagem de associações e relacionamentos complexos
  • Normalização de desempenho
  • Modelagem multidimensional
  • Considerações de implementação
MySQL (Clique para expandir)

Objetivo: Gerencie bases de dados MySQL buscando segurança, desempenho e escala.

  • Instalação e configuração do MySQL
  • Comandos básicos SQL
  • Modelagem de dados
  • Consultas avançadas SQL
  • Otimização de consultas
  • Transações e controle de concorrência
  • Funções e procedimentos armazenados
  • Replicação de dados
  • Segurança e gerenciamento de usuários
  • Backup e recuperação de dados
MongoDB (Clique para expandir)

Objetivo: Aprenda a gerenciar bases de dados não relacionais com MongoDB.

  • Instalação e configuração
  • Modelagem de dados no MongoDB
  • Consultas no MongoDB
  • Índices
  • Agregações
  • Sharding e replicação
  • Transações
  • Recuperação de falhas e backup
  • Índices geoespaciais
  • Consultas em texto integral
  • Autenticação e segurança
  • Escalabilidade e dimensionamento
  • Monitoramento e otimização de desempenho
AWS (Clique para expandir)

Objetivo: Aprenda a trabalhar com ferramentas cloud através do AWS.

 

  • Introdução à AWS
  • EC2 (Elastic Compute Cloud)
  • S3 (Simple Storage Service)
  • Redshift
  • Glue
  • Lambda
  • Kinesis
  • EMR (Elastic MapReduce)
  • Athena
  • DynamoDB
  • Step Functions
  • CloudFormation
  • Data Pipeline
  • Security and Identity Management
  • Integration Services
  • Machine Learning Service
Airflow (Clique para expandir)

Objetivo: Realize a orquestração de fluxos de trabalho com escalabilidade e segurança utilizando Airflow.

  • Introdução ao Apache Airflow
  • Instalação e configuração do Airflow
  • Criação de DAGs (Directed Acyclic Graphs)
  • Operadores do Airflow
  • Agendamento e execução de tarefas
  • Monitoramento e alertas
  • Gerenciamento de dependências
  • Parâmetros e variáveis
  • Integração com fontes de dados
  • Agendamento avançado
  • Monitoramento de desempenho
  • Gerenciamento de erros e retries
  • Integração com ferramentas externas
  • Extensibilidade do Airflow
  • Implantação em produção

Facilitadores

Aprenda na prática os caminhos para ser um analista de dados com os profissionais mais renomados do Brasil no Curso Engenharia 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.

Claucio Antonio Rank Filho  

Mestre pela Universidade Federal do Paraná em parceria com o Smithsonian Institute – EUA . Atualmente 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.

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.

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.

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.

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).

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. Hoje coordena 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, é 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.

Rafael Stonoga  

Formado em Engenharia Eletrônica pela UFPR, possui 7 anos de experiência com Python e 3 com engenharia de dados. Hoje é engenheiro de dados pleno no Grupo Boticário e também empreendedor, e trabalha com GCP, onde lida principalmente com Airflow e BigQuery.

Nossos facilitadores já geraram resultados para:

Chegou a hora, vamos juntos?

     Início das aulas: 14 de Março de 2024

     Término das aulas: 18 de Junho de 2024

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

       Valor total de investimento: R$4.490,00

 

Em até  12x s/juros

 

 

 

 

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

     Conhecimento desejado: Básico Python, SQL

   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

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

Quais conhecimentos trariam um melhor desempenho no Curso de Engenharia de Dados Curitiba da Harve?

Python

Ter conhecimento básico em python e pandas, ou acompanhar os vídeos online na plataforma que você terá acesso.

SQL

Ter conhecimento básico em sql, ou acompanhar os vídeos online na plataforma que você terá acesso.

Quais conhecimentos preciso para fazer o curso data science curitiba da Harve?

Ser curioso para explorar

Você irá conseguir encontrar as soluções de maneira muito mais simples e rápida com esta competência.

Vontade de aprender 

Ter a sede de conhecimento é o principal requisito para você ter sucesso no aprendizado

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 das carreiras digitais.
Veja alguns dos nossos alunos que já atravessaram o portal para uma nova perspectiva de vida:

Marília Nakayama

Aluna Harve Data Science

Contratada:

Grupo Boticário

Bruna Carvalho Lourenço

Aluna Harve Analista de Dados

Contratada:

K2 Partnering Solutions

Vinícius Camargo

Aluno Harve Desenvolvimento Web

Contratado:

Iandev Sistemas

João Pedro Brocatto Ramos

Aluno Harve Marketing Digital

Empreendeu:

Adverse Performance

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 Engenharia de Dados Curitiba da Harve possui imersão total na carreira da engenharia de dados

Venha aprender em 5 meses com um conteúdo atualizado e mentores renomados do mercado

Quer conversar com nosso consultor?

Ligue: (41) 99200-8797

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