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Apprendre la Data Analytics à Amsterdam

Devenir analyste de données à Ironhack Amsterdam en neuf semaines (temps plein) ou 24 semaines (temps partiel).

Bootcamp Data Analytics (à temps plein)

Les formats de notre formation

Développez les compétences nécessaires pour démarrer une carrière épanouissante en Data Analytics avec notre cours à temps partiel en 24 semaines ou notre bootcamp à temps complet de neuf semaines.

Bootcamp Data Analytics (à temps plein)

Apprenez Data Analytics en présentiel et en seulement neuf semaines!

9 semaines8.000 €Mon-Fri9:00 - 18:00
En savoir plus
Cours Data Analytics à temps partiel

Apprenez Data Analytics en présentiel et seulement en 24 semaines !

24 semaines8.000 €Tue-Thu 18:30 - 21:30Sam. 10:00 - 17:00
En savoir plus

Sélectionnez l'un des formats ci-dessus pour des informations spécifiques sur la formation. Sinon, les informations relatives au bootcamp Data Analytics (à temps complet) seront affichées par défaut.

Ce que vous apprendrez au cours du bootcamp Data Analytics à Amsterdam

Travail de préparation

Durant les premières 60 heures en tant qu'étudiant officiel en Analyse de Données chez Ironhack, vous apprendrez les bases pour réussir à . Au cours de cette phase de préparation, vous :

1. apprendre les rudiments de la ligne de commande, Git, Python, MySQL et l'analyse statistique,

2. Se familiariser avec les bases de la programmation et des statistiques et

3. Connectez-vous avec vos pairs et les professeurs en utilisant notre chaîne Slack.

Une fois que vous avez terminé la préparation et êtes au même niveau que votre classe, vous serez prêt à plonger dans le cours!

Module 1 : Introduction à la et Python

Durant les deux premières semaines vous découvrirez le monde de l'analyse de données. Ensuite, vous intégrerez notre communauté data, en installant un environnement de développement propre à votre classe.

Les thèmes abordés comprennent:

- Introductions au classement / nettoyage de données.

- API et web scraping.

- Les niveaux intermédiaires de Git, SQL et Python.

La semaine trois fait appel à votre premier projet à titre d'analyste de données apprenti! Appliquer vos nouvelles compétences en Python en effectuant l'analyse des données avec des données réelles.

Module 2 : niveau avancé

Au cours des semaines quatre et cinq, vous aurez une compréhension plus profonde dans les mathématiques qui se cachent derrière l'analyse de données.

Les thèmes abordés :

- En utilisant Python pour comprendre les statistiques déductives et les probabilités.

- Incorporer Python dans les fondements de l'informatique décisionnelle (business intelligence).

- Apprentissage des techniques de narration afin de visualiser vos données et les observations dans les présentations.

La sixième semaine marquera le début de votre deuxième projet: une analyse complète des données. Ce projet sera construit à partir des données que vous avez traitées, nettoyées et des ensembles de données réelles visualisées!

Module 3: Découvrir les bases de l'apprentissage automatique (ou machine learning)

Durant les semaines sept et huit, le dernier module vous présentera les fondements de l'apprentissage automatique (ou machine learning). Nous commencerons par vous expliquer le fonctionnement des opérations pour que vous ayez une bonne compréhension des procédures, puis les leçons évolueront à partir de là.

Les thèmes abordés :

- L'apprentissage supervisé et non supervisé.

- L'essentiel des algorithmes d'apprentissage automatique populaire.

- construire, entraîner et évaluer des modèles avec la bibliothèque d'apprentissage automatique Scikit-learn.

Pour la dernière semaine de ce cours, vous ferez face durant le dernier module à votre tâche finale : la construction d'un projet d'apprentissage automatique (ou machine learning). Vous aurez besoin de traiter un ensemble de données, extraire les caractéristiques, entraîner un modèle, et utiliser celui-ci pour faire des prévisions avec de nouvelles données. Une fois votre projet terminé, vous rivaliserez avec vos camarades dans notre Hackshow.

Vous souhaitez en savoir plus sur Ironhack et notre bootcamp data de Amsterdam avant de vous inscrire ?
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Pourquoi étudier Data Analytics à Amsterdam

Pôle tech internationalAmsterdam s'est acquis une réputation de pôle technologique international - plus de 90 % des entreprises d'analyse de données néerlandaises y ont élu domicile. C'est également le cas de nombreux instituts pédagogiques qui enseignent comment interpréter et analyser les données massives tout comme les petits fichiers recueillis par ces entreprises. En fait, les 70 hectares de l'Amsterdam Science Park se sont développés depuis 2010 comme lieu de résidence de plus de 120 institutions et entreprises de recherche. Somme toute, Amsterdam est devenue le plus vaste centre d'enseignement et de recherche scientifique d'Europe, ainsi que d'entrepreneuriat dans les domaines du high-tech et de l'écologie.
Les données municipales en open sourceVous avez bien lu - Amsterdam a mis les données de la ville en open source. Non seulement chacun peut accéder à ces informations, mais également ajouter des ensembles de données à la collection. Disponible en ligne, City Data est simple à rechercher, télécharger ou relier à votre propre système.
Sommet Spark+IAParmi les innombrables conférences sur les thèmes liés à la tech et à la data d'Amsterdam, figure la plus importante conférence sur les données et le machine learning en Europe ! Vous pouvez collaborer avec plus de 1 700 scientifiques, ingénieurs et analystes de données au carrefour mondial de la data et du machine learning.

Groupes Data Analytics à venir à Amsterdam

Voici les prochaines dates de nos bootcamps à Amsterdam. Réservez votre place aujourd'hui !

Dates
Horaire
Semaine de la carrière professionnelle
?
La semaine dédiée à la carrière professionnelle (Career Week) se déroule pour chaque cohorte lors de la semaine 10. Au cours de cette semaine, nous préparons les étudiants pour des entrevues personnelles et techniques, le pitching, la recherche d'emploi, etc.
Tarif
Statut
Aucune date ne vous convient ? Consultez nos formations à temps partiel !

Acompte

Nos cours se remplissent très vite. Réservez votre place à Ironhack en déposant un acompte une fois que vous êtes accepté.e dans l'un de nos programmes. Montant de l'acompte: 750€

Les procédures de candidature pour le cours de Data Analytics à Amsterdam

01

Postulez en ligne

Postulez au cours de qui vous convient le mieux.
02

Entretien personnel

Notre équipe d'admission d'Ironhack vous contactera pour planifier votre entretien personnel et s'assurer que notre cours de vous aidera à atteindre vos objectifs.
03

Test technique

Après votre entretien personnel, vous devrez passer un test technique pour évaluer si vous êtes prêt.e à suivre le rythme intensif de nos bootcamps.
04

Acompte et travail préparatoire

Une fois que vous avez réussi le test technique et payé votre acompte, vous aurez accès au matériel pour le travail préparatoire. Cette phase de préparation est fondamentale pour le programme et vous devez impérativement la terminer avant le début des cours à .
05

Le début du cours

Une fois le travail préparatoire terminé pour le cours à Ironhack , vous serez prêt.e pour commencer votre formation!

Les options de financement chez Ironhack Amsterdam

Avez-vous besoin d'une aide pour le paiement? Nous proposons des options de financement afin que vous puissiez vous concentrer entièrement sur le développement de nouvelles compétences et votre carrière.

Financement avec Quotanda

Ne payez pour votre formation Ironhack qu'après avoir obtenu votre diplôme grâce à Quotanda. Suite à un processus de demande simple et rapide, vous pourrez bénéficier d'un financement jusqu'à 5 250 € à un taux annuel de 5 % pour un remboursement sur 12 mois.

Contrats proportionnels aux revenus d'Ironhack

Ne payez rien avant d'avoir intégré le poste de vos rêves ! Ce contrat vous garantit de ne commencer à rembourser qu'après avoir décroché un poste rémunéré au minimum à 25 000 € par an.

Financement avec UWV

Vous pouvez bénéficier du financement à 100 % de vos études par l'agence nationale pour l'emploi des Pays-Bas (UWV) si vous percevez des prestations mensuelles de chômage. Vous n'avez rien à rembourser - ce financement assuré par l'UWV est spécialement conçu pour vous aider à trouver un emploi.

Vous voulez plus d'informations ? 

Visitez notre page de financement
Ironhack Women Scholarship
Bourse pour les femmes

Il y a un écart homme-femme au sein de la communauté tech, c'est pourquoi nous sommes fiers d’encourager les femmes à investir ce secteur grâce à notre réduction de 10% du montant des frais d'inscription pour toute femme souhaitant étudier chez nous.

Pourquoi choisir le campus de Amsterdam?

Hubspot a décerné à Amsterdam le titre de meilleure ville numérique où travailler, c'est l'une des villes les plus dynamiques, jeunes et modernes d'Europe. Ses différents résidents savourent un mode de vie sain, sont actifs et en forme physique toute l'année.
Par ailleurs, Amsterdam se classe assez bas en termes de coût de la vie et revendique un immense vivier de talents comptant plus de 250 000 professionnels. Notre campus, quant à lui, se situe en plein cœur de la ville, le long de l'un de ses fameux canaux.
Venez construire votre nouvelle carrière, dans un environnement peuplé des plus importantes entreprises high-tech européennes mais aussi de merveilleux trésors historiques.

Instructeurs de Data Analytics à Ironhack Amsterdam

Ironhack Data Analytics instructor Jan Molendijk
Jan Molendijk

Jan est excité à l’idée de vous apprendre à manipuler et analyser des données. Il a toujours aimé travailler avec les données, que ce soit par la modélisation, la compréhension ou l’extraction de l’information. Quand il ne travaille pas dans cet univers des données, il aime faire de la musique, dessiner et jouer au tennis. Jan aime comprendre comment les choses fonctionnent, et partager ses connaissances et son expérience avec autrui. Mais il aime surtout aider les gens à acquérir de nouvelles compétences et à progresser sur le plan professionnel.

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Informations sur les cours

Une journée typique à Ironhack Amsterdam

Dans le bootcamp vous étudierez de 9h à 18h, du lundi au vendredi.

Du lundi au vendredi

9h00

Commencez votre journée avec plein d'énergie

Versez-vous un café pour commencer la journée, la classe commence par un examen basé sur des exercices de la veille. Vous apprendrez également à gérer un gros flux de travail en intégrant les stratégies clés Agile et Kanban.

9h00

Bloc de cours 1

Votre premier bloc de cours commence, vous allez plonger en profondeur et apprendre quelques-unes des subtilités de l'analyse de données!

11h30

Data lab 1

Appliquer les concepts que vous avez appris dans le cours précédente à un nouveau tutoriel ou un défi. Il est temps de retrousser vos manches et de coder!

13h00

Déjeuner

Faites une pause bien méritée et pour vous ressourcer! Notre campus de est bien situé, si bien que les bons endroits pour déjeuner sont toujours faciles à trouver.

14h00

Bloc de cours 2

Les cours de l'après-midi commencent en poursuivant l'apprentissage de nouvelles compétences et de techniques.

16h00

Data lab 2

Il est temps de gérer un projet par vous-même! Ce sera un exercice pratique qui fera appel à toutes vos connaissances dans une situation réelle.

18h00

Événements après les cours

Une fois que le cours de la journée est terminé, explorez Madrid et trouvez d'innombrables occasions de rencontrer et d'échanger avec d'autres professionnels de la data. Meetups, séances de réseautage et ateliers sont juste en bas de la rue, ou vous pouvez rester sur le campus pour rattraper le travail en classe.

Projets réalisés par des étudiants

Votre consommation d'électricité est-elle 20-20-20?
Votre consommation d'électricité est-elle 20-20-20?

augmentation de 20% de l'efficacité énergétique, diminution de 20% des émissions de CO2 et 20% de la production d'énergie à partir de sources renouvelables, tous en 2020: un objectif ambitieux à atteindre. Ingrid a été motivée pour analyser la consommation d'électricité en Espagne afin de déterminer si nous sommes ou non sur le chemin vers un taux consommation d'électricité plus durable. Elle a trouvé quelques modèles particulièrement intéressants que nous suivons an tant qu'utilisateurs!

Ingrid Munné, data analytics
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