Python Aplicado à Mineração: Do Dado ao Modelo

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O salto de produtividade que sua carreira precisa para entrar definitivamente na era da Mineração 4.0

Python Aplicado à Mineração: Do Dado ao Modelo

Aprenda a usar Python para automatizar rotinas, organizar dados de sondagem e gerar análises confiáveis — tudo de forma prática, aplicada e direta ao seu dia a dia na mineração.

17 a 19 de Junho

Belo Horizonte/MG

Um curso presencial intensivo para transformar você de operador de dados em analista de inteligência mineral.

Inscreva-se no formulário e participe da lista de interessados para saber as próximas datas.

O setor mineral está gerando cada vez mais dados.

Mas a realidade ainda é:

Planilhas desorganizadas

Processos manuais repetitivos

Falta de padronização

Dificuldade de rastreabilidade

Tempo excessivo preparando dados — e pouco tempo analisando

Isso trava produtividade, aumenta erros e reduz a qualidade das decisões.

A Mineração 4.0 exige profissionais capazes de:

Automatizar tarefas

Organizar e limpar dados com precisão

Criar fluxos de trabalho replicáveis

Gerar inteligência a partir de dados brutos

E é exatamente isso que você vai aprender neste curso.

Sobre o Curso

Este treinamento foi estrategicamente desenvolvido para capacitar geólogos e engenheiros do setor mineral a utilizarem Python como uma ferramenta prática de automação e análise de dados.

Você vai aprender a:

Transformar dados brutos em informação confiável
Automatizar rotinas operacionais
Trabalhar com bancos de dados de sondagem
Gerar análises rápidas, rastreáveis e auditáveis

Tudo isso com foco total em aplicação prática e ganho real de produtividade.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Fundamentos e Automação de Rotinas (Dia 1 - 8h)

Configuração do ecossistema Python: Jupyter Notebook e Google Colab;
Lógica para geociências: Variáveis para litologia (Strings) e teores (Floats);
Estruturas condicionais: Classificação automática de minério e estéril com base em teores de corte;
Laços de repetição: Automação da leitura de múltiplos arquivos de laboratórios químicos.

Módulo 2: Manipulação de Bancos de Dados de Sondagem (Dia 2 - 8h)

Biblioteca Pandas: A “super planilha” do geólogo de dados;
Importação de tabelas minerárias: Collar, Survey, Litho e Assay;
Limpeza de dados: Tratamento de valores nulos (TR, NS, -99), erros de profundidade (From/To) e duplicatas;
Padronização litológica e mesclagem de tabelas de ensaios (Merges).

Módulo 3: Estatística Exploratória e Visualização (Dia 3 - 8h)

Estatística descritiva e variância por domínio geológico;
Filtros espaciais e cálculo de metal contido ou densidade ponderada;
Visualização gráfica: Histogramas, Boxplots e gráficos de QA/QC para relatórios de recursos;
Projeto Prático Final: Script para processamento completo de furos e exportação para Leapfrog/Datamine.

Metodologia

O curso adota uma metodologia de ciclos curtos de teoria e prática. Cada tópico é apresentado em blocos de exposição que variam entre 15 e 60 minutos, seguidos imediatamente por atividades práticas. Essa abordagem garante a fixação do conteúdo através da aplicação imediata.

A execução prática ocorre em dois formatos.

Desenvolvimento Ativo

Em temas fundamentais, os alunos escrevem o código do zero para desenvolver autonomia.

Exploração Guiada

Em tópicos de manipulação complexa, são fornecidos scripts estruturados (Jupyter Notebooks) para que os alunos executem e modifiquem parâmetros, focando na compreensão do fluxo e na interpretação dos resultados.

PROJETO FINAL

Desenvolvimento de um script completo para:

Processamento de dados de furos

Geração de outputs prontos para softwares como Leapfrog e Datamine

Este não é um curso teórico.

A metodologia é baseada em:

Ciclos curtos de teoria + prática

Desenvolvimento de código em tempo real

Exercícios aplicados ao contexto da mineração

Scripts prontos para adaptação

Esse curso é para você!

Geólogos

Engenheiros de Minas

Profissionais de QA/QC

Técnicos de banco de dados

Gestores que querem aumentar produtividade e controle

Para o profissional:

Domínio de Python aplicado à mineração

Redução de trabalho manual

Diferencial competitivo no mercado

Maior velocidade e confiança nas análises

Para a empresa:

Processos auditáveis e rastreáveis

Redução de erros humanos

Aumento de produtividade

Padronização de fluxos de trabalho

Mentores inspiradores, guias experientes

Aqui você aprende com quem é referência no setor.

Áttila Leães Rodrigues

Doutor em Física

Pós-doc e pesquisador na Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Especialista em Física Computacional com foco em Machine Learning, Deep Learning e Automação de Processos Científicos. Possui vasta experiência no desenvolvimento de arquiteturas de redes neurais (CNNs 1D e 3D) e na gestão de infraestrutura de computação de alto desempenho. Atua na aplicação de Python para otimização de fluxos de trabalho no setor mineral, focando na integração de ferramentas computacionais para agilizar e dar escala a processos de geologia e engenharia.

DIFERENCIAL MINERE

Conteúdo 100% aplicado ao setor mineral

Foco em produtividade real (não teoria genérica)

Aprendizado orientado à execução

Professor com experiência em computação científica

VAGAS LIMITADAS

Turmas presenciais com número reduzido de participantes para garantir:

Acompanhamento próximo

Suporte durante os exercícios

Melhor aproveitamento do conteúdo

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