Encuentra tu bootcamp de análisis de datos a distancia

Una vez que seas un estudiante oficial de Ironhack de Análisis de Datos, recibirás 60 horas de material de aprendizaje en línea enfocado en línea de comandos, Git, Python, MySQL y análisis estadístico. Este trabajo previo es esencial para prepararte a aprender Análisis de datos y te familiarizará con los conceptos básicos de programación y estadísticas necesarias para el bootcamp. ¡Con el trabajo previo terminado estarás más que listo para arrancar con tu bootcamp!

En este módulo de introducción conocerás al equipo de Ironhack, a tus profesores y a tus compañeros Ironhackers. Conforme te acomodes en tu nueva comunidad, configurarás tu entorno de desarrollo y revisarás los resultados de tu trabajo previo. Y luego aprenderás sobre la limpieza y el manejo de datos, API y web scraping. También desarrollarás habilidades intermedias de Git, SQL y Python.

¡Luego pondrás a prueba tus nuevas habilidades de Python, conexión API y web scraping! En tu primer proyecto crearás un conjunto de datos completamente nuevo que nadie ha usado antes. Después, lo compartirás con tus compañeros de clase y lo guardarás en una base de datos SQL. ¡Es hora de darle una probadita al trabajo de los analistas de datos del mundo real!

En este módulo verás más a profundidad las matemáticas detrás del Análisis de Datos. Utiliza Python para aplicar métodos de estadística inferencial y probabilidad, y aprende los fundamentos de la inteligencia empresarial. Después, aprenderás técnicas de narración de historias para visualizar tus datos y conocimientos.

En la última semana de este módulo desarrollarás tu segundo proyecto: ¡Un análisis completo de conjuntos de datos reales que habrás procesado, limpiado y visualizado!

Terminarás tu bootcamp aprendiendo los fundamentos del aprendizaje automático. Aprenderás sobre el flujo de trabajo de ML (aprendizaje automático), el aprendizaje supervisado y no supervisado, y los elementos esenciales de los algoritmos de ML más populares. Luego, crearás, entrenarás y evaluarás modelos aprendiendo a usar la biblioteca scikit-learn ML.

Aprenderás a crear un proyecto de ML de principio a fin, procesando un conjunto de datos, extrayendo características, entrenando y usando un modelo para hacer predicciones con nuevos datos. ¡Al final de este módulo estarás preparado para aplicar el ML a conjuntos de datos del mundo real!

Para tu proyecto final, selecciona o crea un conjunto de datos y luego aplica los modelos analíticos más adecuados para responder tu pregunta. Puedes abordar esto desde un análisis estadístico riguroso hasta la presentación de BI (inteligencia empresarial) o desarrollo de un modelo de aprendizaje automático. Será tu proyecto más complejo, lo que te desafiará a aplicar tus nuevos conocimientos de maneras innovadoras. Una vez que hayas terminado tu proyecto, competirás junto a tus compañeros en nuestro Hackshow. Este proyecto también será la cerecita del pastel de tu cartera de Análisis de Datos, lo que te ayudará mucho a conseguir una entrevista durante nuestra semana de contratación.