Encontre seu bootcamp remoto de Análise de Dados

Ao se tornar oficialmente um(a) Ironhacker do bootcamp de Análise de Dados, você receberá acesso a uma trilha de 60 horas de aprendizado com foco em prompt de comando, Git, Python, MySQL e análises estatísticas. Para lhe preparar para aprender Análise de Dados, esse pré-work essencial irá familiarizar você com os fundamentos de programação e estatística necessários para o bootcamp. Com o pré-work na manga, você estará mais do que preparado(a) para as aulas!

Neste módulo de abertura, você conhecerá o time da Ironhack, seus instrutores e seus(suas) colegas de turma. Conforme conhece sua nova comunidade, você irá configurar seu ambiente de desenvolvimento e rever seus resultados ao longo do pré-work. E é dada a largada - com introduções à manipulação e limpeza de dados, APIs e web scraping, bem como o desenvolvimento de habilidades intermediárias em Git, SQL e Python.

Depois disso, é hora de colocar suas novas habilidades em Python, conexão com APIs e web scraping à prova! Em seu primeiro projeto, você criará um dataset totalmente novo, que você compartilhará com seus(suas) colegas de turma salvando-o em um banco de dados SQL. É hora de experimentar a função de um(a) analista de dados no mundo real!

Ao longo deste módulo, você estudará em maior profundidade a matemática por trás de Análise de Dados. Você utilizará Python para compreender estatística inferencial e probabilística e fundamentos de business intelligence. Após isso, você praticará storytelling e outras técnicas de apresentação para visualizar seus dados e insights.

Na última semana deste módulo você desenvolverá seu segundo projeto: uma análise completa de datasets reais que você terá processado, limpado e visualizado!

Você terminará seu bootcamp aprendendo fundamentos de machine learning (ML). Você desenvolverá seus conhecimentos sobre o workflow de ML, aprendizado supervisionado e não supervisionado e os fundamentos de algoritmos populares de ML. Depois, você construirá, treinará e avaliará modelos de ML utilizando a bibilioteca scikit-learn.

Você aprenderá a construir um projeto de ML de ponta a ponta através do processamento de um dataset, extração de parâmetros, treinamento e utilização do seu modelo para prever informações sobre novos dados. Ao final deste módulo, você estará mais do que preparado(a) para aplicar ML em situações do mundo real!

Para seu projeto final, escolha ou construa um dataset e aplique o melhor modelo analítico para resolver a motivação da sua pesquisa. Este é um projeto aberto - podendo ir de uma análise estatística rigorosa a uma apresentação de business intelligence a um modelo de machine learning. Como seu projeto mais complexo, você será desafiado a aplicar seus conhecimentos adquiridos de formas diferentes. Uma vez completo, você competirá junto com seus(suas) colegas no nosso Hackshow. Este projeto será, também, a obra-prima do seu portfólio de Análise de Dados e um componente-chave na etapa de busca de oportunidades em Dados.