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Una vez que te inscribas en el bootcamp de Análisis de Datos de Ironhack, tendrás acceso a un prework en línea de aproximadamente 60 horas diseñado para que puedas comenzar con una base sólida. Este contenido introductorio cubre áreas clave como terminal de comandos, control de versiones con Git y GitHub, fundamentos de programación en Python, estructuras de datos, lógica condicional, y estadística descriptiva.

El prework también incluye una introducción práctica al uso de Jupyter Notebook, así como sesiones para aprender a desenvolverte en entornos de desarrollo como VS Code. Además, explorarás el papel de las herramientas de inteligencia artificial, incluyendo ChatGPT, para que puedas integrarlas desde el inicio en tu aprendizaje y resolución de problemas.

Este trabajo previo es accesible para cualquier persona, independientemente de su experiencia técnica, y está diseñado para que llegues al primer día del bootcamp con los conocimientos necesarios para aprovechar al máximo la experiencia formativa.

En este primer módulo, te integrarás a la comunidad de Ironhack, conocerás a tus instructores y compañeros, y configurarás tu entorno de desarrollo profesional. A partir de ahí, comenzarás a trabajar con los pilares fundamentales del análisis de datos: programación en Python, manipulación de datos con Pandas, extracción de información desde APIs y técnicas de web scraping.

También aprenderás a documentar tu trabajo y colaborar de forma efectiva utilizando Git y GitHub. El foco estará en que adquieras seguridad programando, automatizando tareas y generando tus propios datasets desde cero.

El módulo culmina con tu primer proyecto individual, en el que diseñarás un dataset propio a partir de una fuente externa (API o scraping), lo transformarás utilizando Python y lo almacenarás en una base de datos relacional. Este ejercicio te acercará al trabajo real de un analista de datos desde el primer momento.

Durante este segundo módulo, profundizarás en las habilidades necesarias para analizar y comunicar datos con impacto. Aprenderás a estructurar y consultar bases de datos utilizando SQL, a realizar análisis exploratorios con Python, y a aplicar principios de estadística descriptiva e inferencial para encontrar patrones y relaciones relevantes.

Complementarás tu análisis con técnicas de visualización efectiva mediante herramientas como Matplotlib, Seaborn, y Tableau, y desarrollarás tu capacidad para construir narrativas basadas en datos.

Al final del módulo llevarás a cabo un proyecto intermedio, donde pondrás en práctica todo lo aprendido para analizar un conjunto de datos real, obteniendo insights claros y visualmente comprensibles. Este proyecto será tu primera gran pieza de portafolio orientada a negocio.

En el módulo final del bootcamp, te adentrarás en los fundamentos del Machine Learning, comprendiendo los conceptos clave del aprendizaje supervisado y no supervisado. Utilizarás la biblioteca Scikit-learn para construir y evaluar modelos predictivos, aplicando técnicas como regresión, clasificación y clustering.

Además, ampliarás tu perspectiva hacia el presente y futuro del análisis de datos explorando herramientas de inteligencia artificial generativa (IA). Aprenderás a utilizar modelos de lenguaje como ChatGPT y otros LLMs, integrándolos de forma estratégica en flujos de trabajo reales. 

Este módulo culmina en tu proyecto final, donde deberás aplicar todo lo aprendido en un caso real de análisis y predicción. Presentarás tu proyecto en el evento Hackshow, ante una audiencia que simula un entorno profesional, consolidando tu preparación para el mercado laboral.