FERTIGKEITEN
Lerne Data Analytics mit Ironhack Remote
Nehmen Sie an unserem Data Analytics Bootcamp teil und erwerben Sie die praktischen Fähigkeiten, die Sie benötigen, um einen Job in der wachsenden Tech-Branche zu finden und als Datenanalyst Teil der Belegschaft eines jeden Unternehmens zu werden.
9 Wochen in Vollzeit oder 24 Wochen in Teilzeit
PYTHON
SQL
TABLEAU
STATISTICS
UND MEHR!
Unser Kursangebot
Alle unsere Kurse beinhalten
Programm Karrieredienste
Wir helfen Ihnen, Ihr ideales Ergebnis zu ermitteln und es so schnell wie möglich zu erreichen.
Mehrere Zahlungsoptionen
Verschiedene Optionen stehen zur Verfügung, damit die Studiengebühren kein Hindernis für Ihren Berufseinstieg sind.
Informationen zum Kurs
FERTIGKEITEN
Online-Vorarbeit
Modul 1
Modul 2
Modul 3
Während deiner ersten 60 Stunden als offizieller Ironhack Data Analytics Student legst du den Grundstein für deinen Erfolg in Remote. 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!
Möchtest du mehr über Ironhack und unser Data analytics-Bootcamp in Remote erfahren, bevor du dich bewirbst?
Career Services
Careerhack ist das Karriere Service Programm von Ironhack. Es wurde entwickelt, um Ironhackern zu helfen, ihr ideales Ziel zu definieren und es so schnell wie möglich zu erreichen. Wir haben Tausenden von Studenten geholfen, ihren Traumjob im technischen Bereich zu finden. Finde heraus, wie wir dir helfen!
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.
Jan freut sich darauf, dir etwas über das Zusammenstellen und Analysieren von Daten beizubringen. Er hat es immer genossen, mit Daten zu arbeiten, sei es beim Modellieren, Verstehen oder Extrahieren von Informationen. Wenn er nicht mit Daten arbeitet, macht er gerne Musik, zeichnet und spielt Tennis. Jan liebt es, zu verstehen, wie Dinge funktionieren, und sein Wissen und seine Erfahrungen mit anderen zu teilen.
Im Online-Data analytics Bootcamp lernst du von Montag bis Freitag von 9:00 bis 18:00 Uhr. Dein Zeitplan besteht aus vier 45-minütigen Lehrkraft geleiteten Unterrichtsstunden, drei 45-minütigen individuellen Arbeitssessions und einem 60-minütigen Block offener Bürozeiten.
9:00 - 9:45
Lehrkraft geleitete UnterrichtsstundeDiese Lehrkraft geleiteten Unterrichtsstunden dauern 45 Minuten. Sie werden von unserer Lehrkraft geleitet und umfassen eine Mischung aus Vorlesung, "Demos" und kurzen Überprüfungen des Verständnisses (Kahoot, Mini-Aktivität, Aufrufen von Studierenden usw.).
9:45 - 10:00
PauseWährend der Pause sollten sowohl Studierende als auch Lehrkräfte ihren Computer verlassen, sich strecken und etwas essen!
10:00 - 10:45
Individuelle ArbeitssessionWährend der individuellen Arbeitssessions solltest du dich darauf konzentrieren deine Aufgaben selbständig zu erledigen. Dies kann bedeuten, dass du dich mit deinem Projektteam triffst, Inhalte im Studierendenportal ließt, eine Zusammenfassung schreibst oder an einem "lab" arbeitest. Unsere Lehrkraftassistenten werden währenddessen über Slack erreichbar sein, um Unterstützung und Hilfe an zu bieten.
10:45 - 11:00
Pause
11:00 - 11:45
Lehrkraft geleitete Unterrichtsstunde
14:25 - 14:35
Pause
12:00 - 12:45
Individuelle Arbeitssession
12:45 - 14:00
Mittagspause
14:00 - 14:45
Lehrkraft geleitete Unterrichtsstunde
14:45 - 15:00
Pause
15:00 - 15:45
Individuelle Arbeitssession
15:45 - 16:00
Pause
16:00 - 16:45
Lehrkraft geleitete Unterrichtsstunde
16:45 - 17:00
Pause
17:00 - 18:00
Open Office HoursWährend dieser 60-minütigen Sessions sind unsere Lehrkraftassistenten online verfügbar. Die Teilnahme von Studierenden ist nicht verpflichtend und die Teilnahme von Lehrkräften ist nicht erforderlich. Dies ist eine Gelegenheit für Studierende, vorbeizuschauen und Fragen zu stellen oder sich Hilfe für Hausaufgaben und / oder "labs" zu suchen.
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.
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!
Wir sind bestrebt, dir den Start deiner Karriere im Tech Bereich zu erleichtern. Unsere Finanzierungsmöglichkeiten reichen von traditionellen Darlehen bis hin zu erfolgsabhängigen Modellen, so dass du die Option wählen kannst, die deinen Bedürfnissen am besten entspricht. Setze dich einfach mit unserem Admissions-Team in Verbindung, das dir weitere Informationen über die verfügbaren Optionen geben wird.
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