Bootcamp de Data Analytics

Una vez te inscribas como estudiante en el programa de análisis de datos de Ironhack, tendrás acceso a 60 horas de contenido de formación en línea. Este material se enfoca en áreas clave como líneas de comandos, Git, Python, MySQL y análisis estadístico. Esta preparación previa es fundamental para adentrarte en el mundo del análisis de datos y te ayudará a familiarizarte con los fundamentos de programación y estadísticas necesarios para el bootcamp. Además, adquirirás conocimientos sobre el funcionamiento y la correcta utilización de herramientas como ChatGPT, potenciando así tu aprendizaje y habilidades para la resolución de problemas. Estas habilidades serán de gran utilidad tanto durante el bootcamp como en tu trayectoria profesional.

Una vez hayas finalizado el trabajo previo, estarás debidamente preparado para participar en el bootcamp, sin importar tu nivel de conocimientos técnicos inicial.

Conoce al equipo de Ironhack, a tus instructores y a tus compañeros de clase. Aquí configurarás tu entorno de desarrollo y revisarás los resultados de tus tareas preliminares. Luego, llegará el momento de la acción: aprenderás sobre la limpieza y transformación de datos, las API y el web scraping, así como desarrollarás habilidades en Git, SQL y Python, y aprenderás aspectos de IA y su impacto en la profesión. 

(Estas clases continuarán a lo largo de todo el bootcamp, a fin de ofrecerte una formación completa en este sector en auge).

Luego, ¡llega el momento de poner a prueba tus habilidades de Python, conexión API y rastreador web! En este primer proyecto, crearás un conjunto de datos completamente nuevo que nadie ha utilizado hasta ahora. Después, lo compartirás con tus compañeros de clase guardándolo en una base de datos SQL. ¡Ahora es el momento de conocer un poco el trabajo de los analistas de datos!

En este módulo analizaremos en profundidad las matemáticas que hay detrás del Data Analytics. Utilizarás Python para entender la estadística inferencial y la probabilidad, así como los principios básicos de la inteligencia empresarial. Después, aprenderás técnicas de presentación de historias para poder visualizar tus datos y perspectivas.

En la última semana del módulo, desarrollarás tu segundo proyecto: un análisis completo de conjuntos de datos reales que tendrás que haber procesado, limpiado y visualizado con anterioridad

Descubre los aspectos básicos del Machine Learning, el aprendizaje supervisado y no supervisado y los elementos esenciales de los populares algoritmos de aprendizaje automático. Crearás, formarás y evaluarás modelos aprendiendo a utilizar la biblioteca para aprendizaje automático scikit-learn. Aprenderás cómo crear un proyecto de aprendizaje automático de principio a fin procesando un conjunto de datos, extrayendo funciones, formando y utilizando un modelo para realizar predicciones sobre datos nuevos. Al final de este módulo, tendrás la preparación suficiente para aplicar el aprendizaje automático a los conjuntos de datos reales.

Explora plataformas de servicios en la nube y amplia tu comprensión de la inteligencia artificial. Te sumergirás en herramientas como ChatGPT y otros modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para descubrir cómo utilizarlos en beneficio de tus proyectos y habilidades transferibles. Además, profundizarás tu conocimiento sobre los ecosistemas de IA, como GCP, IBM, Amazon, Azure y OpenAI, obteniendo una visión más completa de las opciones disponibles en el campo de la inteligencia artificial.

Trabajarás en tu proyecto final, con el que competirás con tus compañeros en nuestro Hackshow, y así podrás añadir algo concreto en tu portafolio para presumir en tus próximas entrevistas de trabajo.