Nuestra transición a un entorno seguro de aprendizaje a distancia. Nuestra respuesta al COVID-19. Elige un campus Información del curso Jan Molendijk Himanshu Aggarwal Eldiias Dzhamankulov André Aguiar Guillem Perdigó Pedro CarneiroLisboa Yonatan Rodriguez Alvarez David James Knight 
Bootcamp de Data analytics
Conviértete en un analista de datos: a tiempo completo o parcial.
Tu camino hacia una nueva carrera en análisis de datos
SKILLS
Prework
Module 1
Module 2
Module 3
Prework de Data: antes del curso
Sumérgete en el mundo de los datos
Una vez que te conviertas en un estudiante oficial de en Ironhack, recibirás 60 horas de material de aprendizaje on-line centrado en la interfaz de línea de comandos, Git, Python, MySQL y análisis estadístico. Para prepararte para aprender , este trabajo previo fundamental te familiarizará con los fundamentos de programación y estadística necesaria para el bootcamp. Aunque aprenderás estos temas a distancia antes de llegar al campus elegido, no estarás lejos de los recursos de la comunidad de Ironhack. Utiliza nuestro canal de Slack para conectarte con tus compañeros y obtener ayuda del personal académico experto. Al final de tu trabajo previo, ¡estarás listo/a para unirte al acelerado ritmo del campus!
Profesores de Data analytics en Ironhack
A Jan le encanta enseñar sobre limpieza y análisis de datos. Siempre le ha apasionado todo lo que tiene que ver con datos, como el modelado, el análisis o la extracción de información. Cuando no está trabajando con datos, se dedica a la música, a dibujar y a jugar al tenis. A Jan le gusta entender cómo funcionan las cosas y comparte su conocimiento y experiencia con los demás. Pero sin duda, lo que más le gusta es ayudar a las personas a adquirir nuevas habilidades y a crecer profesionalmente.
AmsterdamBerlin
Himanshu tiene un máster en Ingeniería Industrial con especialización en análisis de datos. Tiene más de 4 años de experiencia en el sector tecnológico y ha trabajado en proyectos para todo tipo de industrias: educación, sanidad, finanzas, información y tecnología, turismo y fabricación. Gracias a ello ha podido adquirir conocimientos de estadística, análisis de macrodatos, aprendizaje automático, análisis de series temporales, investigación de operaciones, gestión de bases de datos, optimización y visualización de datos.
MiamiRemoto
Eldiias es el lead teacher del bootcamp de análisis de datos en París. Tiene un máster en economía cuantitativa de la Universidad París 1 Panteón-Sorbona. Ha trabajado como experto en análisis de datos en varios proyectos, entre ellos, uno titulado «Mejora de la productividad agrícola y la alimentación en Kirguistán» junto con M-Vector en Biskek, capital del país asiático. Ha impartido talleres sobre web scraping y gestión y visualización de datos. Le gusta investigar sobre la visión artificial y las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural para áreas de interés público como la prevención de delitos, la medicina y el medioambiente.
Paris
Anteriormente científico de datos en Itau Unibanco, André también tiene experiencia en ingeniería aeroespacial y una maestría en ITA. Está especializado en resolver problemas utilizando herramientas avanzadas como aprendizaje automático, gráficos y optimización, y ha encontrado en Data Science el equilibrio perfecto entre teoría y práctica. Como cualquier persona apasionada por el aprendizaje, también es una persona apasionada por la enseñanza y busca inspiración en profesores como Richard Feynman y George Polyá.
Sao Paulo
Guillem creció como Data Scientist en Accenture Advanced Analytics. En 2018, cambió la consultoría por la enseñanza en code-academies. Apasionado de la literatura, sueña con crear una Inteligencia Artificial que escriba novelas.
Barcelona
Yonatan is constantly searching for new ways to apply analytics and creative thinking to everyday challenges. Yonatan's favorite saying is “everything is funny if you go into it deep enough”. It's clear that Yonatan delves deep into topics and has a great time doing it. His passion for applying deep knowledge and learning to improve himself and society makes Yonatan a true leader in the field, both inside and outside of the classroom. When he is not giving classes, Yonatan is working as a music engineer or walking in nature
Ciudad de México
David trabaja como consultor de datos y tiene conocimientos de diseño, desarrollo web y derecho. Se ha especializado en ingeniería de datos y visualización de datos y en machine learning de organizaciones relacionadas con el poder judicial, como el Departamento de Policía de la ciudad de Miami o el Colegio Estadounidense de Abogados.
Miami¿Para quién es nuestro bootcamp de Data analytics?
Recién graduados
¿Necesitas completar tu currículum con proyectos contundentes de ? ¿Estás tratando de desarrollar habilidades del mundo real que se demandan en el sector de los datos? Nuestro bootcamp de te ayudará a hacerte valer en la industria de los datos.
Personas que buscan cambiar de sector
¿Crees que tu carrera está estancada? ¡Cámbiate al mundo de los datos! Todas las industrias están empezando a incorporar el análisis de datos: ¡ahora es el momento de que aproveches tu experiencia actual y evoluciones tu carrera! Entra en el sector de Data con este curso, que ha sido específicamente diseñado para enseñarte los conocimientos y las habilidades necesarias.
Personas que buscan impulsar su carrera
¿Buscas diferenciarte del resto? Adéntrate en el mundo secreto de la analítica a través del desarrollo de una experiencia interdisciplinaria en datos. Con este curso, no solo podrás impulsar tu carrera hacia adelante, sino que también podrás llevarla en una nueva dirección.
Emprendedores
Descubre cómo pueden dar los datos a tu empresa esa ventaja adicional frente a la competencia en un mundo que cambia a cada minuto. Este curso te ofrece un profundo entendimiento de la tecnología de datos actual y las prácticas que serán fundamentales para hacer crecer a tu empresa.
¿Por qué deberías aprender Data analytics?
Estar a la vanguardia
Únete a una de las industrias más populares del mercado hoy mismo. Los datos se están apoderando de la toma de decisiones en todas las áreas de la industria, negocios, ciencia e incluso, en el gobierno. La capacidad de obtener y analizar datos te pondrá en el lugar correcto para actuar a la vanguardia de la innovación.
Los datos ayudan a tomar decisiones
Se trata de algo más que de recopilar y analizar datos. También necesitas saber cómo extraer y compartir conceptos para tomar decisiones más informadas. Aprenderás a explicar tus hallazgos de manera clara y convincente para diversas audiencias.
Datos reales, Hard Skills
Podrás combinar la programación y las matemáticas para realizar análisis robustos de grandes cantidades de datos que den respuesta a problemas del mundo real. Desarrollarás habilidades en Python, SQL y Tableau que harán que tu perfil destaque del resto.
Preguntas Frecuentes
¿Estaré aprendiendo Data Science?
La recuperación, limpieza y análisis de los datos se lleva a cabo tanto por analistas como por científicos de datos. Sin embargo, son estos últimos los que aplican modelos de machine y deep learning a estas funciones. Nuestro curso de {{course}} incluye una introducción a la comprensión de los fundamentos de machine y deep learning. No obstante, no proporciona una comprensión completa del campo.
¿Qué puestos de trabajo puedo conseguir al acabar el bootcamp?
La mayoría de nuestros estudiantes se convierten en analistas de datos junior o analistas de business intelligence junior. Aunque es menos común, no es raro que se les coloque en otros puestos, como los de ingeniero junior de datos o data scientist junior. No obstante, la experiencia previa de cada estudiante influye mucho en su colocación.
¿Necesito conocimientos previos de matemáticas o programación para cursar el bootcamp?
Aunque ciertamente útiles, no es necesario que nuestros estudiantes tengan ninguna cualificación o habilidad existente en matemáticas o programación más allá del nivel de secundaria. No obstante, deberás tener un interés sincero tanto en programación como en estadística. Como en todos los cursos de Ironhack, tendrás que estar preparado para esforzarte y no dudar en trabajar con tus profesores y profesores asistentes: solo así podrás aprovechar al máximo el curso.
¿Cuáles son los requisitos para acceder al programa de Análisis de Datos?
Para acceder al bootcamp full time o part time de Análisis de Datos no necesitas ningún requisito previo: basta con que tengas ganas de aprender, motivación y mucha capacidad de trabajo.
Recomendamos este programa a aquellas personas que tengan una gran pasión por trabajar con datos, extraer conclusiones a partir de la información dada y que combinen el interés por programar con el análisis estadístico.
No sé nada sobre Análisis de Datos pero me encanta, ¿podré unirme al bootcamp?
¡Por supuesto! Siempre es bueno que revises un poco más sobre el sector, puedes apuntarte a nuestros webinars y asegurarte de que el análisis de datos es para ti. Puedes revisar webs gratuitas que ofrecen tutoriales en lenguajes de programación como Python o herramientas de visualización de datos como Tableau. No es necesario tener conocimientos previos pero sí demostrar que este es el camino que quieres emprender en tu carrera profesional.
¿Cuál es el perfil típico de un Analista de Datos?
¡Hay tantos perfiles como personas! Algunos de los más comunes son profesionales que vienen de áreas como negocios, arquitectura, ingeniería, marketing o áreas de ciencias sociales (periodismo, sociología, psicología... pero no es necesario tener estudios superiores ni una formación específica. Recuerda que en Ironhack estamos especializados en enseñar a alumnos con formaciones muy variadas.
¿Cómo es la estructura del bootcamp de Análisis de Datos?
La estructura es la misma para el formato full time o part time; solo cambia la duración de los módulos. El programa está dividido en tres módulos: en el primero, aprenderás a programar con Python; en la segunda parte, estudiarás conceptos de estadística y probabilidad; en el tercer módulo aprenderás Machine Learning básico y podrás hacer tu proyecto de extracción y análisis de datos desde cero. Aunque en el segundo módulo aprenderás con la metodología de pair-programming, todos los proyectos son individuales.
¿Cuántas horas al día tendré que dedicar al bootcamp?
En el programa Full Time tendrás que asistir a clase de lunes a viernes de 9am a 6pm y luego tendrás muchas horas de trabajo extra. Es un curso súper intensivo, incompatible con trabajo o estudios. En el programa Part Time, tendrás clases dos días por la tarde entre semana y los sábados. Es compatible con el trabajo u otras circunstancias, pero todo tu tiempo libre deberás dedicarlo al programa. Calculamos que deberás invertir al menos 15 horas semanales aproximadamente, además de la asistencia a clase.
¿Cómo aprenderé las habilidades prácticas de Análisis de Datos?
Aprenderás de forma práctica, de la mano de profesionales del sector que combinan la docencia con el trabajo en sus propias empresas o en otros proyectos. Tendrás que desarrollar tus proyectos y ejercicios basados en casos reales desde el primer día. La mayor herramienta de aprendizaje es el ensayo - error y el feedback: estos son los ejes del aprendizaje en Ironhack. No hay notas, ni exámenes. Da el paso a la educación disruptiva y orientada al mundo laboral.
¿Es posible aprender Análisis de Datos en 3 meses full time o 6 meses part time?
Sí, es posible. Tendrás que dedicar mucho esfuerzo, demostrar auténtica pasión y tener muy claro que esto es para ti.
¿Cuál es el salario promedio de un Analista de Datos?
El rango salarial de un Analista de Datos depende de su nivel de experiencia y especialización, así como del país en el que trabaje. Generalmente, en Ironhack nuestros alumnos tienen un perfil Junior y optan a puestos laborales que no requieren experiencia previa. Puedes consultar al Admissions Manager del campus que selecciones el rango salarial en el país donde quieras estudiar
¿Qué trabajo podré conseguir después del bootcamp de Data Analytics?
Generalmente, el perfil típico que formamos con este programa es el de Junior Data Analyst. En función de tus expectativas, experiencia e intereses, puedes especializarte después o utilizar las habilidades adquiridas como un complemento a tu perfil actual.
¿Necesitas más información? Visita nuestra página de preguntas frecuentes
