Vind jouw online Data Analytics Bootcamp

Zodra je een officiële Ironhack Data analytics student wordt, krijg je 60 uur online lesmateriaal dat zich richt op command line, Git, Python, MySQL en statistische analyse. Om jouw voor te bereiden op het leren van Data Analytics, zal dit essentiële voorwerk je vertrouwd maken met de basis van programmeren en statistiek die nodig is voor de bootcamp. Met dat voorwerk ben je meer dan klaar voor je bootcamp!

In deze openingsmodule maak je kennis met het Ironhack team, je docenten en je mede Ironhackers. Terwijl je je vestigt in je nieuwe community, richt je je ontwikkelingsomgeving in en bekijk je de resultaten van jouw voorwerk. Dan gaan we aan de slag - met introducties in data wrangling en cleaning, API's en web scraping, en de ontwikkeling van Git, SQL en Python.

Dan is het tijd om je nieuwe Python, API-verbinding en web scraping-vaardigheden op de proef te stellen! In je eerste project maak je een geheel nieuwe dataset die nog nooit eerder is gebruikt. Vervolgens deel je het met je klasgenoten door het op te slaan in een SQL-database. Tijd om te proeven van het werk van echte data-analisten!

In deze module ga je dieper in op de wiskunde achter Data Analytics. Gebruik Python om een begrip te ontwikkelen van inferentiële statistiek en waarschijnlijkheid, en business intelligence grondbeginselen. Daarna leer je storytelling presentatietechnieken om jouw gegevens en inzichten te visualiseren.

In de laatste week van deze module ontwikkel je je tweede project: een volledige analyse van echte datasets die je hebt verwerkt, opgeschoond en gevisualiseerd!

Je sluit je bootcamp af met het leren van de grondbeginselen van machine learning. Je ontwikkelt inzicht in de ML-workflow, supervised en unsupervised learning, en de essentie van populaire ML-algoritmen. Vervolgens ga je modellen bouwen, trainen en evalueren door de scikit-learn ML-bibliotheek te leren gebruiken.

Je leert hoe je een end-to-end ML-project opbouwt, door een dataset te verwerken, kenmerken te extraheren, een model te trainen en te gebruiken om voorspellingen te doen op nieuwe gegevens. Aan het eind van deze module ben je klaar om ML toe te passen op echte datasets!

Voor jouw eindproject selecteer of bouw je een dataset en pas je vervolgens de meest geschikte analysemodellen voor jouw vraag toe. Dit is een open einde: gaande van een rigoureuze statistische analyse tot een BI-presentatie of de ontwikkeling van een model voor machinaal leren. Dit is jouw meest complexe project en zal je uitdagen om jouw nieuw verworven kennis op innovatieve manieren toe te passen. Als je project af is, neem je het samen met je medestudenten op in onze Hackshow. Dit project zal ook het kroonjuweel zijn van je Data Analytics-portfolio, wat betekent dat het een grote rol zal spelen bij het verkrijgen van een interview tijdens onze aanwervingsweek.