Encuentra tu bootcamp remoto en Data Analytics

Cuando seas oficialmente alumno de Data Analytics de Ironhack, recibirás 60 horas de material de aprendizaje online centrado en las líneas de comandos Git, Python, MySQL y en el análisis estadístico. Con el objetivo de prepararte para que aproveches al máximo el bootcamp de Data Analytics, este trabajo previo te ayudará a familiarizarte con los aspectos básicos y necesarios de programación y estadística. Con estos conocimientos en la recámara, no tendrás problema para seguir y superar el bootcamp.

En este módulo de introducción, conocerás al equipo de Ironhack, a tus profesores y a tus compañeros Ironhackers. Mientras te vas adaptando a tu nueva comunidad, configurarás tu entorno de desarrollo y revisarás los resultados de tu trabajo previo. Después empezará la parte interesante, con introducciones a la gestión y la limpieza de datos, API y raspado web, así como el desarrollo de habilidades de nivel intermedio en Git, SQL y Python.

Entonces llegará el momento de poner a prueba tus nuevos conocimientos de Python, conexión a API y de raspado web. En tu primer proyecto, crearás un conjunto de datos completamente nuevo y que nadie haya utilizado antes. Lo compartirás con tus compañeros guardándolo en una base de datos SQL. Será la oportunidad perfecta para hacerte una idea de cómo es el trabajo real de analista de datos.

En este módulo analizaremos en profundidad las matemáticas que hay detrás del Data Analytics. Utilizarás Python para entender la estadística inferencial y la probabilidad, así como los principios básicos de la inteligencia empresarial. Después, aprenderás técnicas de presentación de historias para poder visualizar tus datos y perspectivas.

En la última semana del módulo, desarrollarás tu segundo proyecto: un análisis completo de conjuntos de datos reales que tendrás que haber procesado, limpiado y visualizado con anterioridad

Al terminar el bootcamp, habrás adquirido los conceptos básicos del aprendizaje automático y entenderás el flujo de trabajo; sabrás qué es el aprendizaje supervisado y no supervisado, y también conocerás los algoritmos básicos más populares. Después, diseñarás, entrenarás y evaluarás modelos aprendiendo a utilizar la biblioteca de aprendizaje automático Scikit-Learn.

También aprenderás a elaborar un proyecto de aprendizaje automático end-to-end procesando grupos de datos, extrayendo características y entrenando y utilizando un modelo para realizar predicciones en nuevos datos. Al finalizar el módulo estarás preparado para aplicar el aprendizaje automático a conjuntos de datos reales.

Para el proyecto final, deberás seleccionar o crear un conjunto de datos y después aplicar los modelos de análisis más apropiados para cada pregunta. El resultado final es abierto y puede ser desde un análisis estadístico riguroso a una presentación de inteligencia empresarial (BI) o el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático. Al tratarse de tu proyecto más complejo, deberás aplicar tus nuevos conocimientos de forma innovadora. Una vez terminado, competirás con tus compañeros en nuestro Hackshow. Este proyecto también será la joya de la corona de tu porfolio de análisis de datos, por lo que podrá serte de mucha ayuda para conseguir entrevistas durante nuestra semana de contratación.