Comecei a ter muito mais clareza quanto aos processos de projetos de Ciência de Dados — e também na parte do uso de novas tecnologias para automação. Ainda estou no começo, mas já sinto mais confiança por estar aprendendo com alguém que está no meio e tem uma didática muito boa.
FL
Fabio Leonidas
Analista CNPI-T
⭐⭐⭐⭐⭐
Estava um pouco perdido, não entendia a matéria e não sabia por onde começar. Com as aulas tive mais clareza — eram objetivas e me ajudaram bastante. Me senti mais confiante e capaz de aprender coisas que pensei ser impossíveis para mim.
EF
Eduardo Fernandes
Administrador de Dados
⭐⭐⭐⭐⭐
Foi durante as aulas que percebi que minha verdadeira vocação era a Ciência de Dados. Desenvolvemos quatro projetos completos — e o Karel sempre mostrava como aquelas soluções poderiam gerar valor real nas empresas. Passei a ter muito mais confiança para desenvolver projetos de forma independente.
C
Catarina
Analista de Dados
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10+ anos entregando modelos em ambiente corporativo: propensão, churn, MMM, atribuição, NBO/NBA.
Consultoria & projetos
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Sobre
Técnica e negócio no mesmo lugar
Junta rigor de física, 10+ anos de mercado e didática — pra ensinar ou resolver problema real, não só teoria.
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Data Science & Analytics Lead em uma das maiores empresas de tecnologia da América Latina
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7 anos em consultoria estratégica global — de analista a gerente, atendendo Fortune 500
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Projetos em varejo, bancos, telecomunicações, educação e outros setores
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Mais de 200 alunos formados com foco em clareza, direção e aplicação prática
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Autor de uma trilha de 6 livros sobre ciência de dados aplicada ao mundo real
Formado para pensar por hipótese e evidência, não por achismo — é assim que aplico ciência de dados a qualquer problema de negócio.
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Experiência de Mercado
Projetos reais em varejo, bancos, telecomunicações, educação e tecnologia. Mais de 10 anos entregando modelos end-to-end.
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Vocação para Ensinar
Mais de 200 alunos formados com foco em clareza, direção e aplicação prática. Professor desde 2010.
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Visão de Liderança
Já contratou e promoveu DSs. Ensina os critérios reais de avaliação pelo lado de quem efetivamente decide.
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Resultado de Negócio
Modelos de propensão de crédito que aumentaram em 8% o lift de campanhas de marketing — impacto mensurável, não só técnico.
O que defendo
Quatro princípios sobre dados aplicados
01
Antes do código, vem a decisão
A maioria dos projetos falha não por falta de modelo, mas por falta de problema bem formulado. Pensar antes de codar é o que separa quem entrega valor real.
02
Dados informam, não decidem
Métricas e modelos são ferramentas. A decisão final é humana. Ensinar sem julgamento crítico é ensinar metade do trabalho.
03
Bilinguismo técnico-executivo
Traduzir resultado técnico em decisão executiva ainda é raro — e é o que distingue profissionais sênior. Aprende-se com quem já viveu o jogo por dentro.
04
Sênior é posicionamento
Vira sênior quando líderes confiam em ti para resolver problemas ambíguos e decidir sem precisar perguntar.
Contato
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Suas informações são confidenciais e não serão compartilhadas.
Frente 01
Analista de Dados com IA — a nova forma de trabalhar
Você não vai aprender Python do jeito tradicional. Vai aprender a pensar como analista e usar agentes de IA para transformar esse raciocínio em código — mais rápido, mais preciso e com mais foco no que realmente importa: o problema.
Para quem é
Iniciantes que querem entrar em dados já com o workflow do analista moderno — sem perder meses decorando sintaxe
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O que você vai aprender
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