Estamos com uma demanda pontual para a contratação de um instrutor(a) presencial com experiência em Python para Dados, Engenharia de Dados e Machine Learning, para ministrar um treinamento técnico completo em São Paulo - SP.

Informações do treinamento:

Tema do curso: Fundamentos de Python para Dados, Engenharia de Dados e Introdução ao Machine Learning
Carga horária: 60 horas
Datas: 02/09 a 13/09 de 2025
Horário: Das 09h00 às 18h00
Formato: Presencial
Local: Avenida Paulista, 2006 – Sede da Trainning - São Paulo/SP
Público: 01 turma com 5 alunos (nível iniciante/intermediário)

Conteúdo programático:
1. Fundamentos de Python para Dados
• Sintaxe básica, variáveis e tipos de dados
• Listas, dicionários e tuplas
• Controle de fluxo: if, for, while
• Funções e escopo de variáveis
• Manipulação de arquivos
• Introdução à orientação a objetos

2. Bibliotecas essenciais para análise e engenharia de dados
• NumPy: arrays, operações, fatiamento
• Pandas: DataFrames, leitura de arquivos, tratamento de dados, groupby, pivot
• Matplotlib e Seaborn: gráficos básicos, mapas de calor, correlações

3. Engenharia de Dados e Big Data
• Conceitos de Big Data, Data Science e Engenharia de Dados
• Pipeline de dados: ETL (extração, transformação e carga)
• Visão geral de ferramentas e tecnologias para Big Data
• Boas práticas de gestão e qualidade de dados
• Limpeza e preparação de dados com Pandas

4. Análise exploratória de dados e visualização
• Estatísticas descritivas com Pandas
• Análise de variáveis categóricas e contínuas
• Matriz de correlação e análise gráfica
• Visualizações para apoio à decisão

5. Introdução ao Machine Learning com Python
• Fluxo de projetos de Machine Learning
• Algoritmos de Classificação: KNN, SVM
• Algoritmos de Agrupamento: K-Means, Mean Shift, Hierárquico
• Métricas: matriz de confusão, AUC, LogLoss
• Modelos preditivos com Scikit-learn
• Visão geral de IA e Deep Learning

Requisitos do profissional:
• Experiência comprovada como instrutor(a) em cursos similares
• Conhecimento sólido em Python, bibliotecas de dados e fundamentos de ML
• Boa didática, comunicação clara e perfil colaborativo
• Disponibilidade para ministrar presencialmente durante o período citado

Como se candidatar:

Por favor, envie:
• Perfil profissional (portfólio etc.)
• Experiências anteriores como instrutor(a) ou facilitador(a) de treinamentos
• Valor/hora ou valor total proposto para o projeto

Ficamos no aguardo do seu contato!
Obrigado desde já pela atenção!