Word een data analyst bij Ironhack Amsterdam in negen weken (full-time) of 24 weken (part-time).
Ontwikkel de vaardigheden die je nodig hebt om een bevredigende carrière te beginnen in Data analytics met onze deeltijdopleiding van 24 weken of onze voltijd bootcamp van 9 weken.
Leer Data analytics binnen negen weken!
Leer Data analytics binnen 24 weken!
Kies een van bovenstaande formats voor praktische informatie over de opleiding. Er wordt anders standaard informatie getoond over de Data analytics bootcamp (voltijd).
Tijdens je eerste 60 uur als Ironhack Data Analytics student, zal je een goede basis leggen voor je bootcamp in Amsterdam. Tijdens deze pre-work fase zul je:
1. Leer de fundamenten van de command line, Git, Python, MySQL en statistische analyse
2. leer de basisprincipes van programmeren en statistiek, en
3. connect met je medestudenten en experts door gebruik te maken van ons Slack kanaal.
Zodra je je pre-work af hebt, ben je helemaal klaar voor de bootcamp!
Tijdens de eerste twee weken zal je samen met je klasgenoten kennismaken met de Data Analytics wereld. Je installeert je development environment, en maakt je wegwijs in onze data community.
Onderwerpen zijn onder andere:
- Introductie tot data-wrangling en cleaning.
- API's en web scraping.
- Intermediate lessen in Git, SQL en Python.
Tijdens week drie ga je aan de slag met je eerste project als een leerling-data analist. Breng je nieuwe Python skills in de praktijk met het analyseren van data uit echte datasets!
In week vier en vijf ga je dieper in op de achterliggende wiskunde van data analytics.
Onderwerpen zijn onder andere:
- Python gebruiken om inferential statistiek en kansberekening, te begrijpen.
- Integratie van Python met de basisprincipes van business intelligence.
- Leer storytelling technieken om je data en bijbehorende inzichten te visualiseren en te presenteren.
Week zes is de start van je tweede project: een complete data-analyse! Dit project is gebaseerd op data die je hebt verzameld, opgeschoond en gevisualiseerd uit echte datasets!
De laatste module, in week 7 en 8, is een introductie tot machine learning. Je starte met het doorgronden en begrijpen van de machine workflow, en op deze goede basis wordt vervolgens voortgebouwd.
Onderwerpen zijn onder andere:
- Zowel klassikaal- als zelfstandig leren.
-De basis van populaire machine learning-algoritmen
- Het bouwen, trainen en ontwikkelen van modellen met de Scikit-Learn machine learning library.
In de laatste week van deze module, krijg je je grootste uitdaging: het bouwen van een end-to-end machine learning project. Je zal een dataset verwerken van begin tot eind, feature extraction uitvoeren, het model trainen en vervolgens zal je je model gebruiken om voorspellingen te doen over nieuwe data. Wanneer je project is voltooid, krijg je de kans om je te plaatsen in onze Hackshow, waar de top van de klas mag presenteren.
Dit zijn de geplande data voor onze bootcamps in Amsterdam. Reserveer je plek vandaag nog!
Laat Covid je niet tegenhouden je doelen te behalen. We hebben nu hybride klassen: leer vanuit huis of op de campus. Meer informatie
Deposit
Onze opleidingen zitten heel snel vol. Wees zeker van een plekje in de bootcamp, door een deposit te betalen zodra je bent toegelaten. Te betalen deposit:Heb je hulp nodig bij het financieren van je lesgeld? Onze financieringsmogelijkheden helpen je bij het vinden van de ondersteuning die je nodig hebt, zodat je je kan richten op datgene wat echt belangrijk is: je carrière en het ontwikkelen van nieuwe skills.
Tijdens je studie draagt CHANCEN eG zorg voor je volledige lesgeld (incl. borg). Met behulp van de Income Share Agreement betaal je niets totdat je je droombaan hebt gevonden. Wanneer je afstudeert en aan het werk gaat, worden er over een periode van 5 jaar inkomensafhankelijke terugbetalingen gedaan aan CHANCEN eG. Als je jaarinkomen minder dan 27.000 euro bedraagt, zijn er geen terugbetalingen nodig. Je terugbetaling wordt dan gepauzeerd tot het moment dat je (weer) boven de minimum inkomensdrempel komt.
TechMeUp biedt getalenteerde studenten, afkomstig uit ondervertegenwoordigde groepen, financiële zekerheid door hen financiële ondersteuning te bieden. Dit doen ze door het verstrekken van renteloze leningen vanaf 2.500, 5.000 en 7.500 euro, bestemd voor scholingsgeld en/of leefgeld. Studenten betalen het geld terug zodra ze een baan hebben. Dit betekent dat zodra je als student je lening hebt afgelost, je er voor zorgt dat een nieuwe lening voor de volgende deelnemer beschikbaar komt. Zo helpen we elkaar!
In samenwerking met Pledg kunnen onze studenten in 3, 6 of 10 maandelijkse termijnen betalen, of het nu voor onze fulltime of parttime bootcamps is. Het netto-onderwijs, na betaling van de aanbetaling en eventuele financiering door derden, kan worden verdeeld in maandelijkse automatische betalingen via de bankkaart op het Pledg platform. Voor het 3-termijnplan worden geen extra kosten in rekening gebracht. Voor de betaling in 6 en 10 termijnen zijn de tarieven 2,65% en 4,7% van het totale saldo van toepassing op de eerste betaling. Om in aanmerking te komen moeten de studenten een Franse bankrekening hebben.
Leningen voor Nederlanders. Het maximale leenbedrag is € 10.000,-. Boeteloos vervroegd aflossen is altijd mogelijk. De huidige geldende rente is 12,9%. Leningen worden verlengd voor 12, 24 of 36 maanden. Maandelijkse aflossingen, bijvoorbeeld: €5.000 over 3 jaar (maandelijkse betaling is €166) of €7.500 over 3 jaar (maandelijkse betaling is €250).
Quotanda is een lending as a service (LaaS) platform dat scholen, banken en organisaties helpt bij het beheren van betaalbare studiefinancieringsprogramma's wereldwijd. Voor Ironhackers betekent financiering door middel van Quotanda dat je begint te betalen zodra je met je cursus bent begonnen (betalingsuitbreiding).
Binnen de tech community heerst helaas nog steeds een grote gender gap. Daarom zijn we er trots op, dat we vrouwen een studiebeurs van 10% aan kunnen bieden voor al onze opleidingen.
Jan kijkt er naar uit om je alles te leren over data analytics. Hij heeft altijd graag met gegevens gewerkt, of het nu gaat om het modelleren, begrijpen of extraheren van informatie. Als hij niet met data werkt, houdt hij ervan om muziek te maken, te tekenen en te tennissen. Jan begrijpt graag hoe dingen werken en deelt zijn kennis en ervaring ook graag met anderen. Maar bovenal helpt hij mensen graag om nieuwe vaardigheden te leren en professioneel te groeien.
In de course-data-analytics-campus bootcamp studeer je klassikaal van 9:00-18:00u, van maandag tot en met vrijdag. Deze tijden kunnen per campus iets afwijken.
9:00
Begin je dag vol energieStart je dag goed en met een rustige mindset, neem wat koffie of thee, terwijl de les begint met een review van de opdrachten van de vorige lesdag. Daarnaast leer je ook om een gezonde workflow te behouden en gestructureerd te werken, door key principes van Agile en Kanban in je werkstijl op te nemen.
9:30
Lesblok 1Je eerste lesblok gaat van start! Ga dieper in op de stof en leer de eerste fijne kneepjes van !
11:30
Data lab 1Breng de concepten die je hebt geleerd in de vorige les in praktijk, tijdens een nieuwe opdracht of case. Tijd om je handen uit de mouwen te steken en los te gaan met wat Python code!
13:00
LunchNeem een welverdiende pauze en kom een beetje bij! Onze campus is centraal gelegen in , zodat je altijd iets lekkers te eten en drinken kan vinden.
14:00
Lesblok 2In de middag gaan de lessen verder, en ontwikkel je nieuwe skills, technieken en modellen verder door.
16:00
Data-lab 2Tijd om een project zelf uit te voeren! Dit zal een hands-on opdracht zijn, waarbij je je nieuwe kennis toe past in een real-world case.
18:00
Evenementen naast de bootcampZodra de lesdag is afgelopen, is het tijd om te verkennen en een van de oneindig vele meetups te bezoeken, waar je alvast kan netwerken met andere data-professionals. Of kies ervoor om nog even op de campus te blijven hangen, en verder te werken aan je opdrachten of wat te drinken met klasgenoten.
Een notoir slechte FIFA speler, maar Álvaro analyseerden de gegevens van 18.000 spelers van FIFA 2019 met 87 verschillende variabelen. Hij onderzocht of er een verband bestaat tussen deze variabelen en de winnende teams - en zo misschien, heel misschien eindelijk zijn losing streak te doorbreken...
20% verhoging van de energie-efficiëntie, 20% vermindering van de CO2-uitstoot en 20% van de productie van energie uit hernieuwbare bronnen, al in 2020: een uitdagend doel! Ingrid werd geïnspireerd om het elektriciteitsverbruik van Spanje te analyseren, om zo te bepalen of we op weg zijn naar een meer duurzaam elektriciteitsverbruik. Ze vond tijdens haar analyse een aantal interessante trends in de data, die we volgen als gebruikers!
We zijn toegewijd om je te helpen je carrière in de techniek te beginnen. Onze financieringsopties variëren van traditionele leningen tot pay-for-success modellen, zodat je de optie kunt kiezen die het beste bij je past. Neem contact op met ons admissions team en zij zullen je meer informatie geven over de beschikbare opties.
Neem contact op met ons admissions team