Análisis de Datos

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Contenido del bootcamp

Prework de Data: antes del curso

Sumérgete en el mundo de los datos

Una vez que te conviertas en un estudiante oficial de Data analytics en Ironhack, recibirás 60 horas de material de aprendizaje on-line centrado en la interfaz de línea de comandos, Git, Python, MySQL y análisis estadístico. Para prepararte para aprender Data analytics, este trabajo previo fundamental te familiarizará con los fundamentos de programación y estadística necesaria para el bootcamp. Aunque aprenderás estos temas a distancia antes de llegar al campus elegido, no estarás lejos de los recursos de la comunidad de Ironhack. Utiliza nuestro canal de Slack para conectarte con tus compañeros y obtener ayuda del personal académico experto. Al final de tu trabajo previo, ¡estarás listo/a para unirte al acelerado ritmo del campus!

Módulo 1: introducción a Data analytics y Python

Tus primeras semanas como data analyst

En este módulo de iniciación, conocerás al equipo de Ironhack, tus profesores y tus compañeros de clase. A medida que te asientes en tu nueva comunidad, prepararás tu entorno de desarrollo y revisar los ejercicios de tu prework. Y, acto seguido, comenzarás limpiando y manipulando bases de datos, conectando APIs y realizando web scraping. Por último, desarrollarás habilidades intermedias en Git, SQL y Python.

Crea un nuevo dataset

Durante la última semana del módulo, ¡pondrás a prueba tus nuevas habilidades ene Python, conexión API y web scraping! En tu primer proyecto, crearás un dataset completamente nuevo que nadie ha utilizado nunca antes. Luego lo compartirás con tus compañeros de clase guardándolo en una base de datos SQL. ¡Es hora de probar cómo es el trabajo real de un data analyst!

Módulo 2: Análisis de datos avanzado

Profundiza tus conocimientos en estadística y en probabilidad

A través de este módulo, profundizarás en las matemáticas que hay detrás de Data analytics. Utilizarás Python para realizar inferencias estadísticas y calcular probabilidades, también cubrirás los fundamentos de la business intelligence. Además, aprenderás técnicas de presentación para visualizar tus datos y a comunicar las conclusiones en base a tus análisis.

Un análisis completo a partir de datasets reales

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

Módulo 3: comprender los fundamentos del machine learning

Construye. Practica. Evalúa.

Este módulo final te introducirá a los fundamentos de machine learning. Comprenderás el machine learning workflow y los fundamentos de algoritmos más populares de machine learning, tanto para supervised learning como para unsupervised learning. Posteriormente, construirás, entrenarás y evaluarás modelos aprendiendo a usar la librería de machine learning scikit-learn.

Haz predicciones a partir de datasets reales

Al final del módulo, sabrás cómo construir un proyecto de machine learning de principio a fin. Procesarás un data set, extraerás características, entrenarás un modelo y usarás ese modelo para hacer predicciones sobre nuevos datos. Al final de este módulo, ¡estarás preparado/a para aplicar el machine learning a los data sets del mundo real!

Proyecto final

En tu proyecto final deberás seleccionar o construir un data set propio para aplicar los modelos analíticos adecuados con el fin de responder a las preguntas que te hayas hecho. El alcance del proyecto es totalmente abierto: desde un análisis estadístico riguroso, hasta una visualización de datos avanzada o el desarrollo de un modelo de machine learning. Al ser un proyecto complejo, te desafiará a aplicar tus nuevos conocimientos de una manera innovadora. Una vez finalizado el proyecto, competirás junto a tus compañeros en nuestro Hackshow. Este proyecto será la joya de la corona de tu portfolio de Data analytics, y te ayudará a ir más confiado a las entrevistas de la Hiring Fair.

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