Aprende Data Analytics em Lisboa

Assim que te tornares oficialmente um aluno de Data Analytics, vais receber 60 horas de material de aprendizagem online sobre linhas de comandos, Git, Python, MySQL, e análise estatística. Para te preparar para aprenderes Data Analytics, este trabalho pré-curso é essencial e vai-te deixar à vontade com os princípios básicos de programação e estatística necessários para o curso. Com o trabalho pré-curso feito, vais estar mais do que preparado para começar o bootcamp!

Neste módulo inicial, vais ficar a conhecer a equipa da Ironhack, os professores e os outros Ironhackers. À medida que te estabeleces na tua nova comunidade, irás configurar o ambiente de desenvolvimento e rever os resultados do trabalho pré-curso. Depois disso, estás pronto para começar - com introduções a data wrangling e data cleaning, APIs e web scraping, bem como desenvolver competências intermédias de Git, SQL e Python.

Depois será hora de colocar as tuas novas competências em Python, conexões de API e web scraping à prova! No teu primeiro projeto, irás criar um data set inteiro que ninguém tenha utilizado antes. Irás depois partilhá-lo com os teus colegas ao guardar numa base de dados SQL. É hora de experimentar o que é ser um analista de dados no mundo real!

Ao longo deste módulo, irás aprofundar as matemáticas por trás de Data Analytics. Vais utilizar Python para desenvolver conhecimentos de estatística inferencial e probabilidades, bem como fundamentos de Business Intelligence. Depois, vais aprender técnicas de apresentação e storytelling para visualizar dados e insights

Na útlima semana do módulo vais começar a desenvolver o teu segundo projecto: uma análise completa de data sets reais que terás que processar, limpar e cuja visualização terás que criar

Vais terminar o teu bootcamp a aprender sobre os alicerces de Machine learning. Vais ganhar conhecimento sobre o fluxo de trabalho de ML através de uma aprendizagem guiada e também autodidata, assim como vais saber mais sobre alguns princípios dos algoritmos de ML mais populares. Depois irás criar, treinar e avaliar modelos de ML através do estudo da biblioteca de Machine learning scikit-learn.

Irás aprender como construir um projecto em machine learning do princípio ao fim, processando conjuntos de dados, extraindo funcionalidades, treinando e utilizando modelos de previsão. No final deste módulo, estarás preparado para aplicar ML em conjuntos de dados reais!

O teu projecto final podes selecionar ou construir um data set e aplicar os modelos analíticos que mais se adequão à questão que tentas resolver. Tu decides: ou variando de uma análise estatística rigorosa à apresentação de BI ou ao desenvolvimento de um modelo de machine learning. Como será o teu projecto mais complexo, isso irá desafiar-te a aplicar o conhecimento recém-adquirido de formas muito inovadoras. Assim que estiver concluído, irás apresentar o teu projecto aos teus colegas, no nosso Hackshow! Este projeto também será a cereja no topo do bolo daquilo que será o teu portefólio de análise de dados, o que significa que ele será um longo caminho para garantir uma entrevista durante a tua job hunt!