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Lerne Data Analytics in Paris

Werde Data Analyst bei Ironhack Paris in neun Wochen (Vollzeit) oder 24 Wochen (Teilzeit).

Data Analytics Bootcamp (Vollzeit)

Unsere Kursformate

Entwickle mit unserem 24-wöchigen Teilzeitkurs oder unserem neunwöchigen Vollzeit-Bootcamp die Fähigkeiten, die du brauchst, um eine erfüllende Data Analytics-Laufbahn einzuschlagen.

Data Analytics Bootcamp (Vollzeit)

Lerne Data Analytics persönlich und in nur neun Wochen!

9 Wochen8.000 €Mon-Fri9:00 - 18:00
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Data Analytics Teilzeitkurs

Lerne Data Analytics persönlich und in nur 24 Wochen!

24 Wochen8.000 €Mon-Wed 18:30 - 21:30Sa. 10:00 - 17:00
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Wähle eines der oben genannten Formate aus, um nähere Informationen über den Kurs zu erhalten. Anderenfalls werden standardmäßig Informationen über das Data Analytics-Bootcamp (Vollzeit) angezeigt.

Was du während des Data Analytics Bootcamps in Paris lernen wirst.

Prework

Während deiner ersten 60 Stunden als offizieller Ironhack Data Analytics Student legst du den Grundstein für deinen Erfolg in . Während der Prework-Phase wirst du:

1. die Grundlagen der Kommandozeile, Git, Python, MySQL und statistischen Analyse kennenlernen,

2. sich mit den Grundlagen der Programmierung und Statistik vertraut zu machen und

3. verbinde dich bei Slack mit deinen Klassenkameraden und unserem Lehrpersonal.

Sobald du die Vorbereitungsmaterialien bearbeitet und mit deiner Klasse synchronisiert hast, bist du bereit, in den Kurs einzusteigen!

Modul 1: Einführung in und Python

In den ersten zwei Wochen lernen du und deine Klassenkameraden die Welt der Datenanalyse kennen. Anschließend richtest du deinen Computer für die Zeit im Bootcamp ein, während du dich in unserer Data Community einlebst.

Zu den Themen gehören:

- Einführung in das Thema Data Wrangling/Bereinigung.

- APIs und Web-Scraping.

- Fortgeschrittene Level von Git, SQL und Python.

In Woche drei wartet dein erstes Projekt als Data Analyst in Ausbildung! Wende deine neuen Python-Kenntnisse an, indem du die Datenanalyse mit realen Datensätzen durchführst.

Modul 2: Fortgeschrittene

In den Wochen vier und fünf wirfst du einen tieferen Blick in die Mathematik hinter der Datenanalyse.

Zu den Themen gehören:

- Verwendung von Python zum Verständnis von inferentiellen Statistiken und Wahrscheinlichkeiten.

- Integration von Python in die Grundlagen der Business Intelligence.

- Erlernen von Storytelling-Techniken, um deine Daten und Erkenntnisse in Präsentationen zu visualisieren.

Die sechste Woche markiert den Beginn deines zweiten Projekts: eine vollständige Datenanalyse. Diese wird aus Daten aufgebaut, die du aus echten Datensätzen verarbeitet, bereinigt und visualisiert hast!

Modul 3: Beherrsche die Grundlagen des Machine Learning

Das letzte Modul führt dich in den Wochen sieben und acht in die Grundlagen des Machine Learning ein. Wir beginnen damit, dir das Verständnis für den Machine Workflow beizubringen, und der Unterricht wird dann weiter darauf aufgebaut.

Zu den Themen gehören:

- Sowohl überwachtes als auch unbeaufsichtigtes Lernen.

- Die Grundlagen der gängigen Machine Learning-Algorithmen

- Erstellen, Trainieren und Auswerten von Modellen mit der Scikit-Learn Machine Learning Library.

In der letzten Woche dieses Moduls und Kurses stehst du vor deiner letzten und größten Herausforderung: dem Aufbau eines End-to-End-Projekts für Machine Learning. Du musst einen Datensatz verarbeiten, Merkmale extrahieren, ein Modell trainieren und dieses Modell verwenden, um Vorhersagen über neue Daten zu treffen. Wenn dein Projekt abgeschlossen ist, wirst du mit deinen Kommilitonen in unserer Hackshow konkurrieren.

Möchtest du mehr über Ironhack und unser data-Bootcamp in Paris erfahren, bevor du dich bewirbst?
Lehrplan herunterladen

Warum solltest du Data Analytics in Paris lernen?

Boomende Unternehmen und JobsParis durchläuft einen massiven technologischen Wandel, der in vielerlei Hinsicht aus der Dynamik seines KI-Ökosystems resultiert. Google und Facebook nehmen bereits Notiz davon, beide haben kürzlich KI-Forschungszentren in Paris eröffnet. Dieser Boom hat zu einer Zunahme an Arbeitsplätzen im Technologiesektor geführt, wobei Datenanalysten auf Platz 9 der gefragtesten Tech-Fachleute in Frankreich rangieren.
Umfangreiche Data-ForschungEine Vielzahl von Unternehmen in Paris konzentriert sich auf die Auswirkungen von Daten auf Wirtschaft und Kultur. Dazu gehört das DATAIA-Institut, das sich auf die Konvergenz von Datenanalytik, künstlicher Intelligenz und Gesellschaft konzentriert und untersucht, wie Big Data Technologien und künstliche Intelligenz so gestaltet werden können, dass sie den größten Bedürfnissen der Menschheit wirklich gerecht werden.
Events zu DatenthemenEbenso zahlreich wie die Unternehmen und Start-ups sind in Paris Veranstaltungen zu Datenthemen. Vielleicht eine der besten ist DataXDay, eine Data-Konferenz, auf der Entwickler ihre Ideen in Bezug auf Datenverarbeitung, Streaming, Datenanalytik, DataOps und Datensicherheit austauschen können. Und als ob das alles noch nicht genug wäre, führt die Big Data World Paris über 6000 Teilnehmer und 250 Referenten zusammen, die über Big Data und KI diskutieren.

Bevorstehende Data Analytics-Gruppen in Paris

Hier sind die nächsten Termine für unsere -Bootcamps in Paris. Reserviere noch heute deinen Platz!

Termine
Zeitplan
Career Week
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Die Career Week findet für jede Kohorte in Woche 10 statt. In dieser Woche bereiten wir die Studenten auf persönliche und technische Interviews, Pitching, Jobsuche etc. vor.
Preise
Status
Findest du keine passenden Termine? Sieh dir unsere Teilzeitkurse an!

Anzahlung

Unsere Kurse füllen sich schnell. Sichere dir deinen Platz bei Ironhack, indem du eine Anzahlung leistest, wenn du in ein Bootcamp aufgenommen wirst. Anzahlung: 750€

Bewerbungsprozess für die Data Analytics Kurse in Paris

01

Bewirb dich online

Bewirb dich für den Kurs, der am besten für dich ist.
02

Persönliches Interview

Unser Admissions Team bei Ironhack wird sich mit dir in Verbindung setzen, um ein persönliches Gespräch zu vereinbaren und sicherzustellen, dass wir dir helfen können, deine Ziele im Bootcamp zu erreichen.
03

Technischer Test

Nach dem persönlichen Gespräch musst du einen technischen Test bestehen, um zu zeigen, dass du bereit bist für eine temporeiche Lernumgebung.
04

Anzahlung und Prework

Sobald du den technischen Test abgeschlossen und die Anzahlung bezahlt hast, erhältst du Zugang zum Prework. Das Prework ist für den Kurs von grundlegender Bedeutung, und du musst es abschließen, bevor du den Kurs in startest.
05

Der Kurs beginnt

Sobald du das Prework für den Kurs bei Ironhack abgeschlossen hast, kannst du mit dem Lernen loslegen!

Unsere Finanzierungsmöglichkeiten bei Ironhack Paris

Brauchst du Hilfe bei der Finanzierung? Unsere Finanzierungsoptionen helfen dir, die nötige Unterstützung zu finden, damit du dich auf deine Karriere konzentrieren und neue Fähigkeiten entwickeln kannst.

BNP Paribas

Wir haben sichergestellt, dass alle Ironhack-Studenten in Frankreich dieses Darlehen von BNP Paribas zur Finanzierung ihrer Ausbildung nutzen können. Unabhängig von deinem Alter und akademischen Hintergrund kannst du einen Studienkredit in Höhe von 7.500 € mit einem globalen festen Jahreszins von 1,50% über fünf Jahre beantragen.

OPCO (Opérateurs de Compétence)

Falls du bereits erwerbstätig bist, können OPCOs mit deinem Arbeitgeber zusammenarbeiten, um deine Ausbildung zu finanzieren. Die Fördermittel werden je nach deiner spezifischen Situation gestaffelt vergeben und liegen in der Regel zwischen 2.000 und 6.000 Euro.

Pôle emploi

Falls du arbeitslos bist, kann dir die französische Regierungsbehörde Pôle emploi bei der Arbeitssuche helfen und dir finanzielle Unterstützung für die Ausbildung gewähren. Sie helfen dir bei der Bewerbung um eine AIF (Individuelle Schulungsassistenz) oder POEI (Betriebliche Vorbereitung auf die individuelle Beschäftigung). Pôle emploi kann dir sogar helfen, das gesamte Bootcamp zu finanzieren!

Möchtest du mehr Infos? 

Besuche unsere Finanzierungs-Seite
Ironhack Women Scholarship
Stipendien für Frauen

Die Tech-Community leidet immer noch unter dem Gender Gap, weshalb wir stolz darauf sind, Women in Tech mit einem Vorabstipendium von 10% Rabatt für unsere Webentwicklungs- und Data Analytics Kurse zu fördern.

Was unterscheidet Paris von anderen Städten?

Paris ist seit Jahrhunderten das wahrscheinlich größte europäische Zentrum für Kunst, Wissenschaft, Mode und Finanzen. Die Stadt der Lichter ist bekannt für ihre zahlreichen Museen und architektonischen Wahrzeichen und war 2019 die am zweithäufigsten besuchte Stadt der Welt.
Direkt vor den Toren unseres Campus erwartet dich die Erfahrung deines Lebens. Mach' einen Spaziergang und besuche das Musée du Louvre, die unzähligen städtischen Parks und Gärten von Paris, oder eine der vielen Konditoreien und Michelin-Stern Restaurants.
Wir von Ironhack glauben, dass die Wunder von Paris für sich selbst sprechen - es gibt fast keinen Grund, nicht zu herzukommen und deine Zukunft hier zu starten.

Data Analytics Dozenten bei Ironhack Paris

Ironhack Data Analytics instructor Eldiias Dzhamankulov
Eldiias Dzhamankulov

Eldiias ist Dozent des Data Analytics Bootcamps bei Ironhack Paris. Er hat einen MSc-Abschluss in quantitativer Ökonomie von der Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne. In den letzten Jahren arbeitete er als Experte für Data Analytics an mehreren Projekten, darunter "Verbesserung der landwirtschaftlichen Produktivität und Ernährung der Kirgisischen Republik" mit M-Vector in Bischkek, Kirgisische Republik. Er hat Workshops zu den Themen Data Management, Datenvisualisierung und Webscraping geleitet. Zu seinen Forschungsschwerpunkten gehören Bild- und Sprachverarbeitung durch Computer für öffentliche Dienste wie Kriminalprävention, Medizin und Umwelt.

data
Informationen zum Kurs

Ein typischer Tag bei Ironhack Paris

Im Bootcamp lernst du von Montag bis Freitag von 9 bis 18 Uhr.

Montag bis Freitag

9:00

Starte voller Energie in den Tag

Gönn dir einen Kaffee, um deinen Tag zu beginnen, denn der Unterricht beginnt mit einem Rückblick auf die gestrigen Übungen. Du lernst auch, einen gesunden Workflow zu managen, indem du die Schlüsselstrategien von Agile und Kanban integrierst.

9:30

Vorlesungsblock 1

Dein erster Block von Vorlesungen beginnt, in den du tief eintauchen und einige der Feinheiten von lernen wirst!

11:30

Data Lab 1

Wende die Konzepte, die du in der vorherigen Vorlesung gelernt hast, auf ein neues Tutorial oder eine neue Herausforderung an. Zeit, die Ärmel hochzukrempeln und zu programmieren!

13:00

Mittagessen

Mach eine wohlverdiente Pause und lad deine Akkus auf! Unser Campus ist zentral gelegen, so dass gutes Essen immer leicht zu finden ist.

14:00

Vorlesungsblock 2

In den Vorlesungen am Nachmittag kannst du noch mehr Fähigkeiten und Techniken erlernen.

16:00

Data Lab 2

Zeit, ein Projekt selbst zu lösen! Dies ist eine praktische Übung, bei der du dein Wissen in der Praxis anwenden musst.

18:00

Events nach dem Kurs

Nach Abschluss des Tages kannst du erkunden und eine der unzähligen Möglichkeiten wahrnehmen, sich mit anderen Data Experten zu treffen und zu vernetzen. Meetups, Networking-Sessions und Workshops sind meist direkt um die Ecke, oder du kannst auf dem Campus bleiben, um die Kursinhalte nochmal durchzugehen.

Projekte, die von Studenten erstellt wurden.

Wie man FIFA19 mit Daten gewinnt
Wie man FIFA19 mit Daten gewinnt

Als notorisch schlechter FIFA-Spieler analysierte Álvaro die Daten von mehr als 18.000 Spielern des Videospiels FIFA 2019 mit 87 verschiedenen Variablen. Er wollte sehen, ob es einen Zusammenhang zwischen diesen Variablen und den von den Teams gewonnenen Titeln gibt - und vielleicht, nur vielleicht, endlich seine Pechsträhne zu durchbrechen.

Álvaro Fragoso, Data Analytics
Ist dein Stromverbrauch 20-20-20?
Ist dein Stromverbrauch 20-20-20?

20% Steigerung der Energieeffizienz, 20% Verringerung der CO2-Emissionen und 20% der Energieerzeugung aus erneuerbaren Quellen, alles bis 2020: ein anspruchsvolles Ziel. Ingrid wurde inspiriert, den spanischen Stromverbrauch zu analysieren, um festzustellen, ob wir auf dem Weg zu einem nachhaltigeren Stromverbrauch sind oder nicht. Sie fand einige besonders interessante Muster, denen wir als Benutzer folgen!

Ingrid Munné, Data Analytics
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