Trouvez votre bootcamp en Data Analyse à distance

Ça y est, vous voilà officiellement un étudiant d’Ironhack en data analyse ! Dès lors, vous allez suivre 60 heures de formation en ligne sur les lignes de commande, Git, Python, MySQL et l’analyse statistique. Cette étape préparatoire est fondamentale dans l’apprentissage de data analyse, et vous familiarisera avec les bases de la programmation et les statistiques. Vous en aurez besoin pour suivre la formation. Vous découvrirez aussi le fonctionnement d’outils tels que ChatGPT, et apprendrez comment les utiliser au mieux pour booster vos capacités d'apprentissage et de résolution de problèmes. Ces compétences vous seront tout autant utiles dans de votre formation que dans votre futur poste.

Une fois que vous aurez accompli ce travail préparatoire, vous serez prêt à suivre notre formation, peu importe votre niveau initial en matière de technologie.

Dans ce module d’introduction, nous vous présenterons l’équipe d’Ironhack, vos enseignants et vos camarades. En prenant vos marques dans votre nouvelle communauté, vous définirez votre cadre de progression et examinerez les résultats de votre travail préparatoire. Et ensuite, c’est parti ! Au menu : introduction aux problèmes posés par les données et à leur nettoyage, les interfaces de programmation et le web scrapping, ainsi que l’acquisition d’un niveau intermédiaire en Git, SQL et Python. Pour vous aider à évoluer dans le monde tech contemporain, nous vous enseignerons ce qu'il y a à savoir sur l'IA et ses futures implications. (Ce cours interviendra en fil rouge tout au long de votre formation, pour vous apporter des connaissances approfondies sur ce sujet en plein développement).

À présent, il est temps de tester vos nouvelles connaissances sur Python, sur l’interface de programmation et sur le web scrapping ! Votre premier projet consistera à créer un ensemble de données complétement nouveau et inédit. Il vous faudra ensuite le partager avec vos camarades en le sauvegardant dans une base de données SQL. Vous goûterez ainsi au travail concret des analystes de données professionnels !

Ce module vous permettra de vous familiariser davantage avec les notions mathématiques de la Data Analyse. Vous emploierez Python pour acquérir une expertise en statistiques inférentielles et en probabilités, et vous vous familiariserez avec les principes fondamentaux de la veille économique.

Par la suite, vous découvrirez des techniques de présentation de type « mise en récit » (storytelling) destinées à illustrer vos données et vos idées. Au cours de la dernière semaine de ce module, vous développerez votre deuxième projet : une analyse complète d'ensembles de données réels que vous aurez traités, nettoyés et visualisés !

La dernière partie de votre formation sera consacrée aux bases de l’apprentissage automatique. Vous comprendrez le processus de l’apprentissage automatique, l’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que les fondamentaux des algorithmes les plus répandus. Ensuite, ce sera le moment de construire, de former et d’évaluer des modèles en apprenant à utiliser à la bibliothèque Skicit-Learn. Vous saurez créer du début à la fin un projet d’apprentissage automatique, en traitant un ensemble de données, en extrayant des caractéristiques et en formant et en utilisant un modèle destiné à faire des prédictions sur les nouvelles données. À la fin de ce module, vous serez prêt à appliquer l’apprentissage automatique à de véritables ensembles de données !

Vous aurez également une initiation aux différentes plateformes du cloud et approfondirez vos connaissance en intelligence artificielle. Vous serez formés à des outils tels que ChatGPT et d’autres LLMs (large language models), afin de pouvoir les utiliser lors de vos projets et maximiser vos compétences. Vous développerez également des connaissances approfondies des écosystèmes AI (GCP, IBM, Amazon, Azure, OpenAI).

Le projet final sera le plus complexe et le plus exigeant : vous serez amené à la Le projet final sera le plus complexe et le plus exigeant : vous serez amené à la fois à utiliser vos nouvelles connaissances et à innover. Une fois votre projet terminé, ce sera le moment de vous lancer dans la course en concourant avec vos camarades dans le Hackshow. Résultat : vous aurez un projet concret à mettre dans votre portfolio et aurez de quoi impressionner vos futurs recruteurs !