Cientista de dados é a carreira nº 1 de 2019

” Nas empresas, sobram dados e faltam talentos para traduzi-los
Fonte: “Nas empresas, sobram dados e faltam talentos para traduzi-los” www.valor.com.br
” No Brasil, um cientista de dados experiente […] pode ganhar até R$ 25 mil por mês
Fonte: “O que faz o cientista de dados ser o profissional mais procurado pelos RHs?” startse.com

O curso de formação em Data Science da Harve prepara você, em 5 meses, para trabalhar como cientista de dados em empresas de diversos portes, na medida em que a importância deles são cada vez maiores para as empresas, gerando produtividade e eficiência.

Implemente projetos que manipulem dados dentro de empresas, gerando produtividade e informações relevantes para as tomadas de decisão

Início das aulas: 13 de agosto de 2019

Término das aulas: 12/12/2019

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

Carga horária: 126h

Valor:   R$ 4.490

Público: Profissionais de BI, TI, Engenheiros, profissionais de marketing e demais profissionais que queiram pivotar suas carreiras na direção do Data Science.

Local: Harve Escola de Inovação – Rua Fernando Amaro, 60 – Alto da XV – Curitiba – PR

O NOSSO CURSO DE FORMAÇÃO PREPARA VOCÊ PARA EXTRAIR E MANIPULAR DADOS ATRAVÉS DE:

Mentores renomados

Todo a formação é mentorada por grandes profissionais, gestores, CEOs e Cientistas de Dados que estão conectados com a necessidade do mercado

Aulas com foco prático

Ao final da formação você estará capacitado a extrair e manipular dados através do aprendizado prático.

Evolução comportamental

Você terá aulas comportamentais que irão alinhar seu mindset para se tornar um cientista de dados em alta performance

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.
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

Aprenda a habilidade de manipular dados para gerar informações

DADOS:
volume de números e métricas geradas em softwares e ferramentas
INFORMAÇÕES:
junção de dados de fácil visualização com foco em metas estabelecidas

A PRINCIPAL ATRIBUIÇÃO DO CIENTISTA DE DADOS É SABER COLETAR E TRANSFORMAR DADOS EM INFORMAÇÕES. DADOS E INFORMAÇÕES SÃO O NOVO PETRÓLEO, MAS POUCOS PROFISSIONAIS AINDA SABEM LIDAR COM TODOS OS DADOS GERADOS.

20 exemplos de uso de dados que geram valor nas empresas

  • Segmentação comportamental de clientes
  • Mecanismo de recomendação sugerindo produtos aos clientes
  • Análise de Marketing sugerindo novos pacotes de vendas
  • Otimização de preços
  • Análise de funil/Priorização de potenciais clientes
  • Otimização de preços de pacotes
  • Mineração de feedbacks dos clientes
  • Bots para atendimento aos clientes
  • Previsões de rotatividade
  • Otimizações de roteamento
  • Otimização de estoque
  • Simulação de cenários para linhas de produção
  • Mecanismo de negociação para compras
  • Visualização de métricas principais
  • Melhorando produtos com inteligência artificial
  • Melhorando arquitetura de banco de dados
  • Modelagem de atritos de funcionários
  • Detecção de fraudes
  • Previsão financeira
  • Automação de processos existentes

Algumas vagas Data Science em Curitiba à espera de candidatos qualificados

Data Analyst Sr.

Jr. Data Analyst

Sr. Data Analyst

Sr. Data Enginner

Especialista Em Machine Learning / Cientista De Dados

Machine Learning Specialist

São 126 horas de conteúdo completo nas áreas de data science

DÁ UMA OLHADA NOS DEPOIMENTOS DE QUEM FEZ AS FORMAÇÕES HARVE

Mentores

Aprenda na prática os caminhos para ser um cientista de dados com os profissionais mais renomados do Brasil

Eles atuam no dia a dia para grandes marcas nacionais e internacionais.

Júlio Lussari

Atualmente Chief Innovation Officer da LeadLovers, lidera estratégias de expansão e internacionalização de uma das startups que mais cresce em Curitiba. Tem conhecimentos profundos em  Planejamento e Gestão de projetos utilizando metodologias ágeis (Scrum, Canvas, MethodKit), amplo conhecimento em estruturação de proposta de valor, funil de vendas e CRM (Customer Relationship Management).

Marcelo Trigo

Especialista em tecnologia digital. Trabalha há mais de 12 anos liderando equipes de projetos de sites, e-commerces e negócios digitais. Como sócio de agência de marketing, cuidou de clientes como RPC, Influx, Isae FGV, Positivo Educacional, Atualmente, Massa FM entre outros, em um total de mais de 500 projetos. É sócio diretor da Harve, escola de inovação, além de ministrar palestras relacionadas a projetos de internet e tecnologia com foco em resultados.

Rafael Dias

No momento, lidera a área de ciência de dados da Madeira Madeira,  é o responsável pelas áreas de CRM, Modelos de Machine Learning & AI, Planejamento das Metas (Planner) e Gestão de Portfólio de E-commerce. Especialista em Data Science & Big Data pela UFPR, com dez anos de experiência em análise de dados e criação de modelos (Machine Learnig) 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.

Danielle Fausto

Danielle Fausto, é Coach de Carreiras de Impacto, formada pela Sociedade Brasileira de Coaching com certificação Behavioral Coaching Institute e Practioner em Programação Neurolinguística pela OTP. Trainer e Analista Comportamental pelas ferramentas PROFILE e DISC, especialista em Gestão Empresarial pela UFPR tendo formação também em Administração de Empresas, pela mesma instituição.

Vinícius de Paula

Business Inteligence Senior na Ebanx.   é um profissional orientado a resolução de problemas . Atua fortemente com soluções de análise de dados, visualização de dados, KPIs, dashboards, relatórios custom/ad-hoc e tudo que seja relacionado a dados. Tem conhecimentos avançados em Tableau features e SQL. Além de possuir um bom conhecimento em Python.

Nôga Simões

Coordenadora de Marketing e Inovação na CINQ Technologies. Mestre em Administração de Empresas com ênfase em Marketing pela Universidade Estadual de Maringá. Professional Leader Coach Certification pela SLAC (Sociedade Latina Americana de Coaching). Formação Executiva em Tópicos Avançados em Estratégia Empresarial pela University of La Verne (California). MBA em Gestão Empresarial pela Fundação Getúlio Vargas e Graduação em Secretariado Executivo Trilíngue pela Universidade Estadual de Maringá, com título de láurea acadêmica.  Áreas de interesse: Inovação, Marketing, Startups, Vendas e Gestão Empresarial.

Ícaro Iasbeck

Consultor e empreendedor, Ícaro tem mais de 10 anos de experiência na geração de oportunidades através das Estratégias Digitais e Inteligência de Mercado. Profissional certificado pelo Google, HubSpot, Resultados Digitais e Rock Content.

Pietro Oliveira

Pietro, bacharel em sistemas de informação pela PUC-PR, é Data Engineer no EBANX. 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.

André Sionek

André tem experiência em operações de vendas, modelos de análise de créditos e KPIs. Palestrante, também trabalha em projetos de automação, usando Python, SQL e VBA. Tem bons conhecimentos em Python e em bibliotecas como Pandas, Scikit e Tensorflow. Atualmente trabalha com Hadoop e Spark. Fez toda sua carreira como cientista de dados no grupo Boticário, Olist e atualmente é Cientista de dados  na empresa EmCasa.

Rufo Paganini

Atualmente é CEO na empresa DOD. Por mais de 20 anos tem participado de projetos de inovação tecnológica em startups e corporações brasileiras como Vivo, Petrobras e Itaú. Como empreendedor tem utilizado Inteligência Artificial para entender de forma automática o perfil e comportamento das pessoas em lojas, escolas e campus universitários, simplificando o uso de Big Data, IoT e Analytics. Bem-vindo ao futuro!

VENHA APRENDER COM OS MELHORES

VEJA O QUE VOCÊ VAI APRENDER NA PRÁTICA!

Planejamento – Negócios na era 4.0

  • O planejamento precisa ser rápido e simples. Aceita erros, porém exige melhoria contínua e o cliente direcionando o rumo do produto/serviço. Aprenda como adequar sua empresa a essas novas tendências.
    • Introdução a inovação;
    • Novos modelos de negócio;
    • Conceitos de Lean startup;
    • Metodologias Agile;
    • Chegada da tecnologia e a transição para o digital;
    • Cultura SaaS;
    • Confrontando e adequando seu modelo de negócio;

 

Personas – Entendendo a verdadeira dor do seu cliente 

  • O foco não é mais o produto mas sim a paixão que você tem em resolver o problema que a sua empresa se propõe a resolver. Para isso, identificar o público certo e construir uma persona traz clareza quem está do outro lado, como se conectar com ele, como gerar valor e para conquistá-lo a ponto de transforma-lo de lead em cliente.

Prática: Desenvolver as personas do seu projeto.

    • Jornada do Cliente
    • Identificando o Nicho
    • O que são personas?
    • Como criar o perfil da sua persona;
    • Como validar uma persona;
    • Como ampliar a percepção de valor da persona (Customer Value Optimization);

 

Matriz de valor – O que você está oferendo ao seu cliente faz sentido?

Conhecer a fundo sua proposta de valor é fundamental. Para isso, a Matriz de valor é uma ferramenta riquíssima, que aparece em best sellers como “O oceano azul” e permite você se posicionar de uma forma clara tanto para a equipe quanto para o mercado.

Prática: Desenvolver a matriz de valor do seu projeto.

  • Valores relevantes no momento da decisão;
  • Como funciona a matriz de valor;
  • Case: Circo de Solei;
  • Case: Postos de gasolina;
  • Montando sua matriz de valor;
  • Vantagens;
  • Mapa para encontrar um oceano azul;

 

Business Models Canvas  – Enxergando sua empresa 

Todos os principais pontos do seu projeto estão amarrados? Essa é uma excelente ferramenta, usada pela grande maioria das startups e permite enxergar as conexões entre as 9 principais áreas de uma empresa.

Prática: Gerar o Business Model Canvas do seu projeto.

  • Business model generation;
  • Enxergando o negócio em uma folha;
  • Proposta de Valor;
  • Segmentos de Clientes;
  • Relacionamento com o Consumidor;
  • Canais de Distribuição;
  • Atividades Chaves;
  • Recursos Chaves;
  • Parceiros Chaves;
  • Fontes de Receita ou Fluxo de Caixa;
  • Estrutura de Custos;
  • Desenhando o seu modelo;

 

Dados (Fundamentos) – A base para crescer de forma saudável 

Nesse módulo, você irá estruturar os dados da sua empresa de forma que ele possa ser utilizado para criar conexões entre ferramentas e gerar automações.

Prática: Gerar ao menos 1 planilha para gerar produtividade e eficiência.

  • Percebendo o mar de dados na sua empresa;
  • Estruturando os dados;
  • Gerando informação e inteligência;
  • Melhorando as tomadas de decisões;
  • Manipulação de planilha;
  • Criar conexões entre ferramentas;
  • Gerando automações em planilha;

 

KPIs

O maior desafio em se trabalhar com ciência de dados não é a falta de dados e informação, mas sim o excesso. 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.

Prática: Definição de KPIs para o seu projeto.

  • Mindset data sciente 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.

 

Planilhas Avançadas

Em um cenário vasto de dados, muitas vezes a flexibilidade e o poder de uma planilha faz toda a diferença. Software como Excel e Google SpreadSheets permite inúmeros processamentos, gráficos e automações.

Prática: Criação e manutenção de planilha para uso em negócio;

  • Estrutura de dados em planilha;
  • Boas práticas;
  • Funções de texto;
  • Funções matemáticas;
  • Funções de tratamento de dados;
  • Entradas de dados user friendly;
  • Relacionamento entre abas e planilhas;
  • Gráficos;
  • Apresentações indexadas com dados;
  • Modificando com cuidado;

 

Ferramentas – Como escalar a qualidade e a produtividade de forma rápida 

Diversos aplicativos estão a disposição para gerar produtividade e sucesso do cliente. Aprenda a avaliar de forma estratégica e a inserir ele na sua operação.

Prática
: Iniciar o uso de pelo menos 2 aplicativos que irão melhorar sua produtividade ou entrega.

  • Oportunidades para aplicativos no seu negócio;
  • Riscos e benefícios;
  • Principais aplicativos e funções;
  • Onde e como procurar;
  • Implementando novos aplicativos e desafiando a cultura antiga;
  • Prioridades de implementação;

 

Integração de aplicativos – Comunicando sua empresa com inteligência 

Já reparou a quantidade de tarefas repetitivas que você e sua equipe executam todos os dias. Na era da informação, aplicativos como o zapier permitem conectar de forma fácil seus sistemas e assim enxugar custos tirando trabalhos repetitivos da operação e os erros humanos desse tipo de job.

Prática: Criar automações entre aplicações para seu projeto através do Zapier.

 

  • Conhecendo o zapier e suas possibilidades;
  • Identificando oportunidades;
  • Gerando fluxos de automação;
  • Eliminando trabalhos repetitivos;
  • Manipulando dados em fluxos;
  • Corrigindo erros de automação;
  • Usando tabelas auxiliares;

 

Cultura de inovação e implementação 1 – Avaliando o tático 

Da teoria para a prática existem vários pontos que geralmente impedem o avanço. Aqui, nossa Coach de Alta performance irá trabalhar com você as barreiras e ajudar a trabalharmos para identificar e transpor as dificuldades.

Prática: Contornar os principais obstáculos na implementação da inovação.

  • Identificando os sabotadores internos e externos;
  • Perfis comportamentais;
  • Importância da motivação;
  • Comunicação;
  • Atuando em seu mindset;
  • Conceito de cultura e componentes da cultura organizacional;
  • Valores e crenças individuais e organizacionais;
  • A inovação como um comportamento do elemento humano;

 

Fundamento de dados 2 – Evoluindo conceitos de estruturação de dados

Nesse módulo, você irá aprimorar a estrutura dos dados da sua empresa.

Prática: Mapear e definir o projeto de dados da empresa;

  • Organização de várias bases de dados;
  • Boas práticas para integração saudável entre aplicativos;
  • Lugar ideal para a informação;
  • Riscos da não estruturação de dados;
  • Sistemas e aplicativos de armazenamento.

 

Fundamentos de Dados 2 – SQL

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.Prática: Extrair dados de bases usando SQL;

  • Modelos relacionais;
  • The joins;
  • Agregação;
  • Query – Além do select * from;
  • TPM – Tuning Performance Master;

 

Tratamento de dados 

A verdade é: Dados nunca estarão no formato desejado, então alguns passos sempre serão obrigatórios antes das análises:Prática: Realizar tratamento sobre dados próprios deixando em um formato desejado para atuar sobre ele.

  • Captura;
  • Limpeza;
  • Processamento;
  • Categorização;

 

ETL

    • Extrações;
    • Ferramentas de ETL;
    • Armazenamento;
    • ELT – Extract, Load, Transformation;Quando sua análise é recorrente ou envolve mais de uma fonte de dados, será importante transformá-los antes de armazenar. Processos de ETL (do inglês – Extract, Transformation, Load) deixarão os dados da maneira que você precisa para executar seus processos sem retrabalho:Prática: Criação de um projeto de ETL.

Python – Análise de dados e consumo de APIs  

  • Aprenda a utilizar Python para fazer suas análises de dados e consumir dados de fontes externas. Você vai perceber que análises conseguem ser automatizadas facilmente com a biblioteca Pandas e provavelmente vai querer abandonar de vez as planilhas. Por fim, vamos aprender a utilizar APIs para consumir dados de diferentes fontes.
    • Introdução ao Python e à biblioteca Pandas;
    • Prática: Análise exploratória de dados do E-commerce brasileiro;
    • Introdução ao funcionamento de APIs;
    • Prática: Consultando dados públicos da CAPES;
    • Automatizando a criação de relatórios;
    • Prática: Enviando emails com API Sendgrid;
    • Prática: Scrapping de websites para obter dados de anúncios de imóveis;
    • Prática: Consultando informações de um CEP com API ViaCEP;
    • Prática: Obtendo geolocalização de um endereço com API OpenStreetMaps;

     

Cultura de inovação e implementação 2 – Avaliando o tático 

Da teoria para a prática existem vários pontos que geralmente impedem o avanço. Aqui, nossa Coach de Alta performance irá trabalhar com você as barreiras e ajudar a trabalharmos para identificar e transpor as dificuldades.

Prática: Contornar os principais obstáculos na implementação da inovação.

    • Identificando os sabotadores internos e externos;
    • Perfis comportamentais;
    • Importância da motivação;
    • Comunicação;
    • Atuando em seu mindset;

 

Ciência das perguntas certas nos negócios

Quantas vezes nos vemos submersos em atividades operacionais que passam a falsa impressão de eficiência, mas o que realmente gera valor ao seu negócio? Neste módulo você verá como as perguntas corretas, olhando as empresas no macro, são eficientes para gerar ótimos resultados

Prática: Quais as perguntas corretas para ajustar o rumo do negócio que você atua,utilizando as ferramentas aprendidas neste módulo?

  • Construindo o objetivo ideal para o seu negócio
  • Análise de portfólio dos produtos
  • Adequação das estratégias comerciais
  • Determinando os indicadores de sucesso
  • Aferindo os resultados das ações
  • Ajustes na estratégia

 

Teste de hipóteses

Você sempre tem hipóteses que fazem sentido pela sua experiência, mas não consegue provar que estas idéias trarão bons resultados. Aqui você aprenderá como formular as hipóteses corretamente e as colocará em prática.

Prática: Construir um teste de hipóteses utilizando o seu ramo de atuação, detalhando todas as etapas do processo

  • Amostragem Aleatória
  • Planejamento de Experimentos
  • Criando o Teste de Hipóteses (H0 e H1)
  • Região Crítica
  • Função Poder
  • Conclusão do Teste de Hipótese

 

Gerando informações de pequenas bases 

  • Muito se fala sobre Big Data, porém as pequenas bases de dados são a realidade no dia a dia da maioria dos negócios. Será ensinado como as análises de pequenas bases são poderosas para extrair informações que ajudam na tomada de decisões.

 

    • Diagrama dos Cinco Números
    • Construindo Boxplot
    • Usos da Média, Mediana e Moda
    • Cálculo de Probabilidades
    • Números Transformados
    • Auxílio de Gráficos

     

Regressão linear 

Neste módulo você aprenderá como identificar tendência lineares nos seus dados e como utilizar Regressão Linear Simples para tanto.

Prática: Construir uma análise de Regressão Linear Simples no Excel com dados reais da sua área de atuação

  • Matrizes Numéricas
  • Variáveis Aleatórias
  • Coeficiente de Correlação Linear
  • Variável Resposta ou Dependente
  • Variável Explicativa ou Independente
  • Regressão Linear
  • Análise de Resíduos (Ajuste)

 

Teste A/B

Você sempre precisa testar se as melhorias no seu negócio serão mais eficientes, para tanto o Teste A/B é excencial para provar isto antes de mudanças definitivas no seu processo

Prática: Planejar a implantação de um Teste A/B para uma necessidade real do seu negócio

  • O que é um Teste A/B
  • Tamanho da Amostragem de Dados
  • Definição das Hipóteses
  • Significância Estatística
  • Mensurando Resultados
  • Tomando decisões com dados

 

Cultura de inovação e implementação 3: Avaliando o tático 

Da teoria para a prática existem vários pontos que geralmente impedem o avanço. Aqui, nossa Coach de Alta performance irá trabalhar com você as barreiras e ajudar a trabalharmos para identificar e transpor as dificuldades.

Prática: Contornar os principais obstáculos na implementação da inovação.

    • Identificando os sabotadores internos e externos;
    • Perfis comportamentais;
    • Importância da motivação;
    • Comunicação;
    • Atuando em seu mindset;

     

Big Data 

  • Hadoop, Spark, datalake, dataswamp, big data. Com frequência ouvimos essa palavra nas empresas, mas poucas estão de fato preparadas para trabalhar com grandes volumes de dados no dia a dia. Vamos criar um banco de dados para analytics e plugar em uma ferramenta de BI. Em seguida vamos estruturar um datalake com ferramentas que eliminam boa parte da complexidade de trabalhar com Big Data.

 

    • Introdução a bancos de dados, AWS e Big Data;
    • Prática: Implementando um banco de dados AWS Redshift para Analytics;
    • Plugando uma ferramenta de BI em seu banco de dados de Analytics;
    • Estrutura de datalakes no AWS S3;
    • Prática: Realizando queries em datalakes com AWS Athena;

 

IA e Machine Learning

  • Você já aprendeu a consumir dados de APIs. Agora vamos criar nossas próprias APIs para criar serviços online, vamos também aprender a disponibilizar modelos de machine learning em produção de maneira escalável.

 

    • Aprendizado de Máquina;
    • Frameworks ;
    • Classificação, Regressão, Recomendação, Agrupamento, Modelagem;
    • ML Workflow;
    • Apache Mahout: Mahout Core, Mahout Interactive Shell e Algoritmos.
    • TensorFlow: Características e funcionamento, Principais algoritmos e Deep Learning.
    • Scikit-learn;
    • Dimensionality Reduction e Agrupamento.
    • Modelos preditivos
    • Introdução à Modelagem Preditiva;
    • Passos para a construção de um Modelo Preditivo.
    • Over-Fitting. Resampling. Boosting.
    • Algoritmos para construção de Modelos Preditivos;
    • Aplicações de Modelos Preditivos;
    • Reconhecimento de padrões
    • Importância do Reconhecimento de Padrões.
    • Classificadores baseado em Bayes Decision Theory.
    • Classificadores Lineares: Método dos Mínimos Quadrados e Support Vector Machines.
    • Classificadores Não-Lineares: O problema XOR e Árvores de Decisão (Decision Trees).
    • Algoritmos de agrupamento: Conceitos básicos e definições, Funções de proximidade (entre dois pontos, entre um ponto e um conjunto e entre dois conjuntos), Algoritmos Sequenciais, Algoritmos Hierárquicos e Algoritmos baseados em uma função de otimização. Problemas e aplicações.
    • Sistemas de Recomendação
    • Introdução aos sistemas de recomendação.
    • Métodos para recomendações;

     

Python – Colocando serviços em produção como APIs

  • Você já aprendeu a consumir dados de APIs. Agora vamos criar nossas próprias APIs para criar serviços online, vamos também aprender a disponibilizar modelos de machine learning em produção de maneira escalável.

 

    • Introdução a serverless e AWS Lambda;
    • Prática: Criando uma API simples com AWS Lambda e Zappa;
    • Prática: Disponibilizando uma API para categorização de produtos (machine learning);
    • Prática: Salvando dados em seu datalake com APIs;

 

Visualização de Dados

Com os dados tratadas e KPIs definidos, qual é a melhor forma exibir os dados em forma de informação? O objetivo deste módulo é apresentar metodologias, ferramentas e visualizações para integrar sua base de dados gerando insights para o negócio.

Prática: Desenvolvendo uma visão convincente para defesa do projeto.

  • Quando utilizo dado e quando utilizo informação?
  • Metodologias para visualização de dados.
  • Ferramentas para visualizar informações através dos dados.
  • Visualização de dados aplicados no dia a dia do negócio.

Aqui está o que nos torna diferente

Avaliação 5 estrelas pelos alunos

Metodologia inovadora e prática

Seu projeto na sala de aula

Rede de mentores referência no mercado

MAS AFINAL, O QUE É APRENDER NA PRÁTICA?

SUAS AULAS VÃO ACONTECER EM UM AMBIENTE INOVADOR

Quer conversar com nosso consultor?

Ligue: (41) 4101-0908 ou (41) 98865-7351

ATENÇÃO: Como os mentores são profissionais renomados de todo o Brasil, com agenda super concorrida, não temos previsão de uma nova turma.