Trouvez votre bootcamp en Data Analyse à distance

En devenant officiellement un étudiant en Data Analyse chez Ironhack, vous aurez accès à 60 heures de matériel d'apprentissage en ligne à propos des lignes de commande, Git, Python, MySQL et l'analyse statistique. Pour vous préparer à l'apprentissage de la Data Analyse, ce travail de préparation est fondamental pour vous familiariser avec les bases requises pour le bootcamp en matière de programmation et de statistiques. Une fois ce travail préliminaire effectué, vous serez prêt à vous lancer dans l'aventure du bootcamp !

Au cours de ce module d'introduction, vous ferez connaissance avec l'équipe d'Ironhack, vos enseignants et vos camarades Ironhackers. Tout en vous intégrant à votre nouvelle communauté, vous configurerez votre environnement de développement et examinerez les résultats de votre travail préliminaire. Puis, vous vous lancerez dans le vif du sujet, avec l'introduction à la préparation et aux nettoyage des données, aux API et à l'extraction du contenu de sites Web, sans oublier le perfectionnement des compétences intermédiaires en langage Git, SQL et Python.

Le moment sera enfin venu de mettre à l'épreuve vos nouvelles compétences en Python, en API et en extraction de contenu de sites Web ! Dans le cadre de votre premier projet, vous créerez un ensemble de données totalement inédit, jamais utilisé auparavant. Puis, vous le partagerez avec vos camarades de classe en l'enregistrant dans une base de données SQL. Le moment est venu de vous familiariser avec le vrai travail des Data analystes !

Ce module vous permettra de vous familiariser davantage avec les notions mathématiques de la Data Analyse. Vous emploierez Python pour acquérir une expertise en statistiques inférentielles et en probabilités, et vous vous familiariserez avec les principes fondamentaux de la veille économique.

Par la suite, vous découvrirez des techniques de présentation de type « mise en récit » (storytelling) destinées à illustrer vos données et vos idées. Au cours de la dernière semaine de ce module, vous développerez votre deuxième projet : une analyse complète d'ensembles de données réels que vous aurez traités, nettoyés et visualisés !

À la fin de votre bootcamp, vous aurez appris les fondements de l'apprentissage automatique. Vous maîtriserez le flux de travail ML, l'apprentissage avec et sans supervision, et les éléments essentiels des algorithmes ML les plus répandus. Vous allez aussi créer, entraîner et évaluer des modèles en apprenant à utiliser la bibliothèque ML scikit-learn.

Vous apprendrez à construire un projet ML de bout en bout en traitant un ensemble de données, en extrayant des caractéristiques, en entraînant et en utilisant un modèle pour effectuer des prévisions sur de nouvelles données. À la fin de ce module, vous serez prêt à appliquer le ML à des ensembles de données du monde réel ! Pour votre projet final, vous choisirez ou créerez un ensemble de données auquel vous appliquerez le modèle d'analyse le plus adapté afin de répondre à votre question.

Vous pourrez choisir le projet à réaliser, allant d'une analyse statistique rigoureuse à une présentation d'informatique décisionnelle, en passant par le développement d'un modèle d'apprentissage automatique. S'agissant de votre projet le plus complexe, vous devrez mettre en pratique l'ensemble de vos nouvelles connaissances de manière innovante. Une fois que votre projet sera terminé, vous entrerez en compétition avec vos collègues lors de notre Hackshow. Ce projet sera aussi le fleuron de notre portefeuille de Data Analyse, ce qui veut dire qu'il jouera un rôle important pour que vous obteniez un entretien lors de notre semaine de recrutement.