Torne-se agora um Analista de Dados em um ambiente online ao vivo! Desenvolva o seu conhecimento em inteligência empresarial, modelagem de dados, análise de dados e realize análises de dados cada vez mais complexas com base em conjuntos de dados do mundo real.
Durante suas primeiras 60 horas como aluno oficial da Ironhack Data Analytics você estará lançando as bases para o sucesso no Remote. Durante a fase de prework você vai:
1. Aprenda os fundamentos da linha de comando, Git, Python, MySQL e análise estatística
2. Acostume-se com as noções básicas de programação e estatística e
3. Conecte-se aos seus pares e ao pessoal acadêmico especializado, utilizando o nosso canal Slack.
Assim que completar os materiais de preparação e se alinhar com a sua turma, você estará pronto para mergulhar no curso!
Nas duas primeiras semanas vão te apresentar e aos seus colegas de turma o mundo da análise de dados. Em seguida, você estabelecerá seu ambiente de desenvolvimento para a sala de aula enquanto se insere em nossa comunidade de dados.
Os tópicos incluem:
- Introdução a data wrangling/cleaning.
- APIs e web scraping.
- Níveis intermediários de Git, SQL e Python.
A semana três te convoca para o seu primeiro projeto como analista aprendiz de dados! Aplique as suas novas habilidades com Python conduzindo a análise em conjuntos de dados reais.
Daqui a quatro ou cinco semanas você terá uma visão mais profunda da matemática por trás da análise de dados.
Os tópicos incluem:
- Utilizando Python para compreender as estatísticas inferenciais e a probabilidade.
- Incorporando Python nos fundamentos de business intelligence.
- Aprenda técnicas de story-telling para visualizar seus dados e insights em apresentações.
A sexta semana marcará o início do seu segundo projeto: uma análise de dados completa. Ela será construída a partir de dados que você processou, limpou e visualizou a partir de conjunto de dados reais!
O módulo final vai te apresentar os fundamentos de machine learning nas semanas sete e oito. Vamos começar te ensinando a compreender o machine workflow, e as aulas só se expandirão a partir daí.
Os tópicos incluem:
- Tanto a aprendizagem supervisionada como não supervisionada.
- Os fundamentos dos algoritmos populares de machine learning.
- Construir, treinar e avaliar modelos com a Scikit-Learn machine learning library.
Durante a última semana deste módulo e curso, você enfrentará sua tarefa final e mais desafiadora: construir um projeto de machine learning completo. Você precisará processar um conjunto de dados, extrair recursos, treinar um modelo e usar esse modelo para fazer previsões sobre novos dados. Quando o seu projeto estiver completo, você competirá ao lado dos seus colegas no nosso Hackshow.
Precisa de ajuda com o pagamento? As nossas opções de financiamento vão te ajudar a encontrar o apoio de que precisa para que possa se concentrar na sua carreira e desenvolver novas competências.
O Himanshu tem um Mestrado em Engenharia Industrial com um foco em data analysis. Tem mais de quatro anos de experiência em tech e trabalhou em projetos de várias indústrias, incluindo ensino, saúde, finanças, informação da tecnologia, turismo e produção. Isso levou-o a desenvolver fortes competências em estatística, big data analytics, machine learning, time series analysis, operations research, database management, optimization e data visualization.
No bootcamp online de Data Analytics você vai estudar de 9 às 18 horas, de segunda a sexta-feira. A agenda consistirá em 4 blocos de 45 minutos de Sessões de Aula com Professor Ao Vivo, 3 blocos de 45 minutos de Sessões de Estudo Independente e um bloco de 60 minutos de Sessões de Estudo Dirigido.
9:00 - 9:45
Sessões de Aula com Professor Ao VivoAs sessões guiadas por professor duram 45 minutos. Elas são conduzidas por um professor e incluem uma mistura de exposição, demonstração e avaliações de aprendizado (Kahoot, mini-atividades, sabatinas, etc)
9:45 - 10:00
IntervaloDurante o intervalo, estudantes e staff devem deixar o computador de lado, se alongar um pouco e fazer um lanche!
10:00 - 10:45
Sessões de Estudo IndependenteDurante as Sessões de Estudo Independente, você deve focar em realizar os estudos de forma independente. Isso pode significar fazer encontros com o seu time de projeto, ler sobre os conteúdos no portal do estudante, escrever um sumário das aulas ou trabalhar nos labs. Nossos TAs estarão disponíveis via Slack para oferecer suporte e ajuda.
10:45 - 11:00
Intervalo
11:00 - 11:45
Sessões de Aula com Professor Ao Vivo
14:25 - 14:35
Intervalo
12:00 - 12:45
Sessões de Estudo Independente
12:45 - 14:00
Almoço
14:00 - 14:45
Sessões de Aula com Professor Ao Vivo
14:45 - 15:00
Intervalo
15:00 - 15:45
Sessões de Estudo Independente
15:45 - 16:00
Intervalo
16:00 - 16:45
Sessões de Aula com Professor Ao Vivo
16:45 - 17:00
Intervalo
17:00 - 18:00
Sessões de Estudo DirigidoDurante essa sessão de 60 minutos os TAs estarão disponíveis online. A presença do estudante não é obrigatória e a presença do professor não é exigida. Essa é uma oportunidade para que os estudantes possam fazer perguntas ou procurar ajuda com as lições e/ou laboratórios.
Estudar um bootcamp de Data Analytics remoto tem muitos benefícios! Descubra as opiniões dos nossos alunos do bootcamp sobre a nossa transição para a aprendizagem remota
Você gostaria de descobrir como é estudar um curso de Data Analytics remoto part-time? Descubra as opiniões dos nossos alunos part-time sobre a nossa transição para a aprendizagem remota
Estamos empenhados em ajudar você a iniciar sua carreira na tecnologia. As nossas opções de financiamento vão desde os empréstimos tradicionais até aos modelos de pay-for-success, para que possa escolher a opção que melhor se adapta às suas necessidades. Basta entrar em contato com nossa equipe de admissões e eles lhe darão mais informações sobre as opções disponíveis.
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