Studiere Data Analytics in Berlin und starte deine Tech-Karriere

Als offizieller Ironhacker im Bereich Datenanalyse erhältst du Online-Lernmaterial mit den Schwerpunkten Kommandozeile, Git, Python, MySQL und statistische Analyse. Als Vorbereitung auf die Ausbildung im Bereich der Datenanalyse macht dich diese wichtige Vorarbeit mit den Grundlagen der Programmierung und Statistik vertraut, die für das Bootcamp notwendig sind. Darüber hinaus lernst du mehr über Tools wie ChatGPT (falls verfügbar) und wie du sie richtig einsetzt, um deine Lern- und Problemlösungsfähigkeiten zu verbessern. Das kommt dir sowohl in deinem Bootcamp als auch in deinem Beruf zugute.

Mit dieser Vorarbeit bist du mehr als gewappnet für dein Bootcamp, unabhängig davon, wie viel oder wie wenig technisches Wissen du mitbringst.

In diesem Anfangsmodul lernst du das Ironhack-Team, deine Lehrer/innen und die anderen Ironhacker kennen. Sobald du dich in deiner neuen Gemeinschaft eingelebt hast, wirst du deine Entwicklungsumgebung einrichten und die Ergebnisse deiner Vorarbeit überprüfen. Dann geht es an die Arbeit – mit einer Einführung in die Datenverarbeitung und -bereinigung, in APIs und Web Scraping sowie mit der Entwicklung von Git-, SQL- und Python-Kenntnissen. Außerdem werden dir Aspekte der Künstlichen Intelligenz und ihre Auswirkungen auf die Arbeitswelt vermittelt, damit du dich in der modernen technischen Welt zurechtfindest.

Anschließend ist es an der Zeit, deine neuen Python-, API-Verbindungs- und Web-Scraping-Kenntnisse auf die Probe zu stellen! Bei deinem ersten Projekt wirst du einen völlig neuen Datensatz erstellen, den noch niemand zuvor verwendet hat. Dann teilst du sie mit deinen Mitstudierenden, indem du sie in einer SQL-Datenbank speicherst. Nun ist es an der Zeit, einen Vorgeschmack auf die Arbeit von Datenanalyst/innen zu bekommen!

In diesem Modul tauchst du tief in die Mathe hinter Data Analytics ein. Mit Python erarbeitest du dir ein echtes Verständnis für Inferenzstatistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung sowie die Grundlagen von Business Intelligence. Danach zeigen wir dir Storytelling-Skills, damit du deine Daten und Insights überzeugend visualisieren und präsentieren kannst.

In der letzten Woche des Moduls rockst du dein zweites Projekt: eine komplette Analyse echter Datensätze, die du selbst aufbereitet, gecleant und visualisiert hast!

Meistere die ML-Basics: Von Workflows über supervised/unsupervised Learning bis zu Scikit-learn. Du baust ein komplettes Projekt – von Data Processing bis zu Prognosen. Lerne Cloud-Plattformen (GCP, AWS, Azure) sowie KI & LLMs (wie ChatGPT) kennen, um deine Skills zu pushen. Zum Finale entwickelst du ein komplexes Abschlussprojekt, das du bei unserer Hackshow pitchst. Das Ergebnis? Ein starkes Highlight für dein Portfolio und deine nächsten Tech-Interviews.

In Modul 4 bauen wir auf deinem bisherigen Wissen in Machine Learning auf und erkunden, wie Unsupervised Learning und Deep Learning in der Praxis angewendet werden. Du wirst auch praktische Erfahrung mit Tools wie Streamlit sammeln, mit denen du einfache Benutzeroberflächen für deine Projekte erstellen kannst, und Google BigQuery, ein leistungsstarkes Cloud-Tool zur Verwaltung und Analyse von großer Datenmengen.