Inicie sua jornada na experiência Harve
Como funciona a Metodologia Baseada em Projetos da Harve
São ao todo 16 ciclos de aprendizado. Cada ciclo tem os seguintes momentos:
Momento #1: online com videoaulas de alta qualidade
Sem teorias desnecessárias
Curtas e dinâmicas
Exercícios de fixação
Preparação para a prática
Nesse momento, você vai aprender os conceitos de forma compacta e otimizada para turbinar o seu aprendizado. Vídeos de até 5 min com reforço e prática para fixação do conteúdo.
Momento #2: sua experiência vai ficar completa no Centro de Práticas Harve
Aplicação do conhecimento em desafios reais
Tudo que viu nas videoaulas online são abordados em desafios enfrentados pelo mercado, com insights entre os alunos e o facilitador para a resolução dos desafios.
Turmas exclusivas de no máximo 10 alunos
O contato próximo entre os alunos permite que todos tenham voz e se abram para a troca de aprendizado e network.
Guiadas por facilitadores especialistas na área
O aprendizado se completa quando um facilitador especialista guia os alunos para os melhores caminhos já conhecidos.
Nossos alunos completam a formação com uma alta bagagem de vivência prática dos desafios reais do mercado de trabalho digital e estão prontos para o dia dia em uma grande companhia.
Vou finalmente sair só da teoria?
Isso mesmo! Você vai praticar em +de 40 desafios simulando as necessidades reais de mercado com toda a turma
Você resolverá diversos desafios utilizando:
Visualização de dados utilizando Data Studio
Resolução de problemas com dados
Utilização de Python para extração e análise de dados
Consultas em bancos utilizando a linguagem SQL
Ementa da formação
Kpis
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.
- O que é um KPI?
- Como definir meu KPI?
- Metodologias e Ferramentas para aplicar no dia a dia
- Metodologias OKR, SMART, 4DX
- Captura de dados para criação de métricas
Preparação de dados
Objetivo: Para fazemos análises é essencial termos bons dados e 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
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.
- Porque Python
- IDEs
- Variáveis
- Operadores
- Funções
- Condicionais
- Laços de programação
- Bibliotecas
- Try / Except
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.
- SQL (Load, Select, Cláusulas, Operadores, DQL, Funções)
- Joins
- Filtros
- Subquerys
- Operadores matemáticos, lógicos
- Funções analíticas
- Rownumber e Rank
- Partitions
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.
Exploração de dados
Objetivo: Apresentar os conceitos iniciais de Data Science, banco de dados e IA.
- Tipos de variáveis
- Estatísticas descritivas
- Coeficiente de variação
- Distribuições (histograma, diagrama de dispersão)
- Probabilidades
- Cálculo de tamanho de amostra
- Teste A/B (teste de hipóteses)
- 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
Visualização de Dados
Objetivo: Apresentar o que é e como utilizar a visualização de dados na prática. Com os principais conceitos para gerar visualizações profissionais e desenvolver a capacidade de comunicar resultados.
- O que é dataviz
- Conexão com os dados
- Tipos de gráficos
- Filtros
- Storytelling dos dados
Nossos facilitadores já geraram resultados para:
Facilitadores
No momento é Data Scientist & Marketing Specialist na Pipefy. Especialista em Data Science & Big Data pela UFPR, com dez anos de experiência em análise de dados e criação de modelos (Machine Learning) na área de Marketing, tendo atuado no Grupo Boticário como especialista em Planejamento de Demanda, Otimização de Esforços de Marketing (KPI’s, Mkt ROI, Pesquisas) e CRM.
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.
Licenciado em Física e estudante de Ciência da Computação. Experiências como instrutor de informática básica (Centro Social Betesda / SEST Senat), revisor de conteúdo (Revista Polyteck), analista de crédito (Mooz/Grupo Boticário) e atualmente trabalhando como Tech lead na Celero.
Cientista de dados, com experiência em análise exploratória de dados, mapeamento e automação de processos, gestão de projetos e planejamento estratégico, com conhecimento em Python, SQL e ferramentas de visualização (Tableau e Power BI) tendo atuado em diferentes mercados como varejo, automobilístico e atualmente trabalhando no EBANX na área de prevenção a fraude.
Consultor/Especialista em projetos na área de tecnologia de informação com mais de 20 anos de experiência atuando como autônome em projetos para renomadas consultorias do mercado (Accenture, Everis e etc.).
Principais projetos envolvendo CRM, Billing, BI (fluxo de extrações, tratamento e normalização dos dados).
Bacharel em Análise de Sistemas pela PUCPR
Especialista em Engenharia de Software pela PUCPR
Especializando em Data Science e Big Data pela UFPR
