Data Prework

Наша предварительная работа обязательна. Когда вы станете официальным студентом, вы получите доступ к 60 часам онлайн-контента по основам командной строки, Git, Python, MySQL и статистическому анализу. Завершение предварительной работы необходимо для ознакомления с основными темами в области программирования и статистики, которые являются необходимыми условиями для изучения аналитики данных. Вы будете изучать эти важные темы дистанционно до обучения в кампусе, но вы не будете сражаться в одиночку в ходе предварительной работы благодаря нашему каналу Slack, через который у вас есть доступ к обучающимся сверстникам и академическому персоналу. К концу предварительной работы вы будете готовы к быстрому прохождению курса на кампусе!

Введение в аналитику данных и инженерию данных 8 недель

Это ваш модуль, где вы встретитесь с одноклассниками, учителями и семьей Айронхак. Помимо знакомства с вашим новым сообществом, вы узнаете, как настроить среду разработки для обучения в классе и проанализировать результаты своей предварительной работы. Вы также познакомитесь с обработкой / очисткой данных, API, очисткой веб-страниц и промежуточными темами в Git, MySQL и Python.

На последней неделе модуля вы будете работать над своим первым проектом в качестве аналитика данных ученика. Будьте готовы создать приложение данных, используя реальные наборы данных!

Расширенная аналитика данных: глубокое погружение 8 недель

В этом модуле вы погрузитесь в серьезные работы в области анализа данных. Вы узнаете, как проводить анализ данных с использованием Pandas и визуализировать данные для исследовательских и рассказывающих целей. Вы также познакомитесь с выводной статистикой в ​​Python и Business Intelligence.

На последней неделе этого модуля вы разработаете свой второй проект: полноценное приложение для приема, очистки, преобразования и визуализации данных из реальных наборов данных!

Продвинутая инженерия данных: основы машинного обучения 8 недель

В этом модуле вы познакомитесь с основами машинного обучения. Вы узнаете, как использовать библиотеку машинного обучения Scikit-Learn для создания, оценки и развертывания моделей. Вы также узнаете о различиях между контролируемым и неконтролируемым обучением, основами алгоритмов машинного обучения и о том, как строить конвейеры машинного обучения.

К концу этого модуля вы создадите сквозной конвейер машинного обучения, который предварительно обрабатывает набор данных, извлекает функции, обучает модель и сохраняет эту модель на диск, чтобы ее можно было использовать для прогнозирования будущих данных. По завершении у вас будут знания и навыки, чтобы применить машинное обучение к наборам данных в реальном мире!

Неделя карьеры и вакансии

10-я неделя будет заполнена мероприятиями, чтобы подготовить вас к поиску работы. Вас ждут личные и технические семинары по собеседованию, подготовка портфолио и советы по поиску работы Получив диплом, вы получите доступ к нашей глобальной сети партнеров по найму благодаря мероприятиям дня открытых дверей, эксклюзивным возможностям работы и нашей знаменитой Ярмарке найма.

Наша программа карьерных услуг включает в себя гораздо больше, чем просто неделя карьеры. Мы интегрируем широкий спектр мероприятий и услуг во время и после учебного лагеря, разработанного, чтобы помочь вам получить работу своей мечты.