Vollzeit (9 Wochen)

In nur 9 intensiven Wochen in Barcelona wirst du zum Data Scientist. Du analysierst umfangreiche Datensätze, triffst komplexe datengetriebene Entscheidungen und setzt AI & Machine Learning zur Lösung spannender Probleme ein.

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In 9 intensiven Wochen bei Le Wagon lernst du alle wichtigen Data Science Skills - von Python zu Machine Learning.
Kursdetails Jetzt bewerben
10 Okt, 2022 - 9 Dez, 2022 Kurs in Englisch (6.500 €)
Offen - Jetzt bewerben
23 Jan, 2023 - 24 Mär, 2023 Kurs in Englisch (6.500 €)
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18 Jul, 2022 - 16 Sep, 2022
English 100% online
Zeitzone: Europe/Paris (CET)
9 Wochen (6.900 €)
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17 Okt, 2022 - 16 Dez, 2022
English 100% online
Zeitzone: Europe/Paris (CET)
9 Wochen (6.900 €)
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Mach mit bei einem immersiven Data Science Kurs

In unserem Data Science Kurs in Barcelona wirst du in nur 9 Wochen zum Data Scientist. Du analysierst umfangreiche Datensätze, triffst komplexe datengetriebene Entscheidungen und setzt AI & Machine-Learning-Modelle zur Lösung spannender Probleme ein. Starte in die Datenwelt als Data Analyst, Data Engineer oder Data Scientist, bilde dich weiter, lerne nützliche Datenskills und gehe den nächsten Karriereschritt mit unseren mehr als 600 Recruiting-Partnern in Branchen wie Marketing, Finanzen oder E-Commerce.

Der Data Science Kurs von Le Wagon gibt dir alle wichtigen Datenskills, die für eine erfolgreiche Karriere als Data Scientist brauchst.
Lerne Data Science in 9 Wochen
Sieh dir an, was unsere Alumni in nur 2 Wochen entwickelt haben

Unser Data Science Kursplan

In unserem Kurs in Barcelona lernst du Schritt für Schritt alle wichtigen Skills eines Data Scientists. Du setzt Daten ein, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen und präsentierst deine neuen Skills mit selbst entwickelten Datenlösungen.

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Python für Data Science

Du lernst: Programmieren in Python, den Umgang mit Jupyter Notebook und den Einsatz von Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy zur Erforschung & Analyse von großen Datensätzen. Du sammelst dabei Daten aus verschiedenen Quellen wie CSV-Dateien, SQL-Abfragen zu relationalen Datenbanken, Google Big Query, APIs und Scraping.

Relationale Datenbanken & SQL

Wir befassen uns damit, wie man gute Fragestellungen formuliert und diese mit den richtigen SQL-Abfragen beantwortet. Dieses Modul behandelt zunächst Schema-Architekturen und taucht dann tief in die fortgeschrittene Manipulation von SELECT ein, zur Extraktion nützlicher Informationen aus eigenständigen Datenbanken oder mit einer SQL-Client-Software wie DBeaver.

Datenvisualisierung

Präsentiere deine Daten anschaulich und leicht verständlich mit Visualisierungen in deinem Notebook. Du plottest Data-Frames mithilfe von Python-Bibliotheken wie matplotlib und seaborn und ziehst nützliche Erkenntnisse aus deinen Datensätzen.

Statistik, Wahrscheinlichkeit, Lineare Algebra

In Barcelona lernst du die zugrundeliegende Mathematik hinter allen Bibliotheken und Modellen, die wir im Kurs einsetzen. Du machst dich mit den grundlegenden Konzepten der Statistik und Wahrscheinlichkeit (Mittelwert, Varianz, Zufallsvariable, Satz von Bayes...) und mit der Matrixberechnung vertraut, die den Kern der numerischen Operationen in Bibliotheken wie Pandas und Numpy bildet.

c pulse Statistische Rückschlüsse

Du lernst, wie du ein Python-Repository mit objektorientierter Programmierung strukturierst um deinen Code zu bereinigen und wiederverwendbar zu machen, wie du die Vorbereitungsphase eines großen Datensatzes meisterst, und wie du auf der Grundlage von multivariaten Regressionsmodellen aussagekräftige statistische Erkenntnisse gewinnst.

speaker Kommunikation

Data Analysts müssen klar mit einem nicht-technischen Publikum kommunizieren können. Du lernst, wie du deine Ergebnisse wirkungsvoll präsentierst und lässt diese anhand von Kosten-Nutzen-Analyse direkt in strategische Entscheidungen einfließen. Du teilst deinen Fortschritt mit allen Stakeholdern und vergleichst deine Ergebnisse im Team.

Preprocessing & überwachtes Lernen

Du lernst, wie du deinen Datensatz mit Preprocessing-Techniken wie Vektorisierungen untersuchst, bereinigst und vorbereitest. Dann machst du dich vertraut mit linearen und logistischen Regressionen, den klassischen Modellen des Supervised Learnings. Du löst Vorhersage- und Klassifikationsaufgaben mit der Python-Bibliothek scikit-learn und ziehst dabei Lernalgorithmen wie KNN (k-nearest neighbors) zur Hilfe.

Verallgemeinerung und Überanpassung

Implementiere Trainings- und Test-Phasen und vergewissere dich damit, dass dein Modell auch auf unbekannte Daten angewandt werden kann und erfolgreich in der Praxis funktioniert. Du lernst, wie du Overfitting mithilfe von Regularisierungsmethoden verhinderst und die richtige Verlustfunktion auswählst, um die Genauigkeit deines Modells zu stärken.

Performance-Metriken

Du bewertest den Erfolg deines Modells, indem du definierst wonach optimiert werden soll und indem du korrekte Fehlermetriken bestimmst. Du verbesserst die Leistung deines Modells mit Validierungsmethoden wie der Kreuzvalidierung und der Hyperparameter-Abstimmung. Zum Schluss lernst du SVMs (Support-Vektor-Maschinen) kennen, eine leistungsstarke Methode für das überwachte Lernen.

Unüberwachtes Lernen & Fortgeschrittene Methoden

Jetzt kommen wir zum unüberwachten Lernen. Wir implementieren Methoden wie PCA zur Reduzierung der Dimensionalität, sowie Clustering zur Entdeckung von Gruppen in einem Datensatz. Außerdem lernst du Ensemble-Methoden kennen, bei denen mehrere Modelle wie Random Forest oder Gradient Boosting zur Leistungssteigerung kombiniert werden.

Neuronale Netze

In diesem Teil lernst du die Magie des Deep Learning kennen. Wir befassen wir uns mit der Architektur neuronaler Netze (Neuronen, Layers, Stacks) und ihren Parametern (Aktivierungen, Verlustfunktionen, Optimierer). Du entwickelst neuronale Netze komplett eigenständig (vor allem für Bilder, Zeiten und Texte) und lernst dabei alle wichtigen Methoden und Tricks, die das Deep Learning ausmachen.

Computer Vision

Du steigst tiefer in die Computer Vision ein und arbeitest mit konvolutionären neuronalen Netzen, um das Beste aus deinen Bildern herauszuholen. Du setzt Datenerweiterungstechniken ein, verbesserst damit die Generalisierung deines Modells und arbeitest mit fortgeschrittenen Methoden und modernen Architekturen wie Transfer-Lernmethoden.

Zeitreihen & Textdaten

Mach dich vertraut mit der Verwaltung von Daten und Texten (Wortfolgen), indem du sie in entsprechende Eingaben umwandelst. Du setzt rekursive neuronale Netzwerken ein, um zukünftige Werte vorherzusagen und eine natürliche Sprachverarbeitung durchzuführen.

Deep Learning leicht gemacht

Entdecke die Keras Deep Learning Bibliothek, mit der du einfache Prototypen erstellen kannst und gleichzeitig die Flexibilität hast, dein neuronales Netz genau zu justieren. Außerdem setzt du Google Colab ein, um Rechenzeiten dank dezidierter GPUs deutlich zu beschleunigen.

Machine Learning Pipeline

Du wechselst vom Jupyter Notebook zu einem Code-Editor und lernst, wie du ein Machine-Learning-Projekt für eine schnelle und sichere Iteration aufsetzt. Du wandelst dein Machine-Learning-Modell in ein Modell mit einer robusten und skalierbaren Pipeline um und setzt dafür die sklearn-Pipeline mit Encodern und Transformatoren ein.

Machine Learning Workflow mit MLflow

Der komplette Aufbau eines Machine-Learning-Modells erfordert ein hohes Maß an Datenvorbereitung, Experimenten, Iterationen und Anpassungen. Wir zeigen dir, wie du Feature-Engineering und Hyperparameter-Abstimmungen durchführst und das bestmögliche Modell entwickelst. Hierfür nutzen wir die MLflow-Bibliothek.

Bereitstellung mit Google Cloud Platform

Zum Schluss zeigen wir dir, wie du deinen Code und dein Modell in einem Produktionsumfeld bereitstellst. Mit der Google Cloud AI Plattform kannst du dein Modell trainieren, verpacken und in der ganzen Welt einsetzen. Zu guter Letzt nutzt du ein Docker-Umfeld, um deine eigene RESTful Flask API zu implementieren, die du an jede Front-End-Schnittstelle anschließen kannst.

Setze Daten zur Lösung realer Probleme ein!

Die letzten Wochen des Kurses gipfeln in eurem Abschlussprojekt! Ihr arbeitet zusammen in kleinen Teams und setzt alle gelernten Skills zur Lösung einer realen Data Science Herausforderungen an.

  • Ihr arbeitet in Teams von 3-4 Personen an einem realen Data-Science-Projekt und kollaboriert dabei über ein gemeinsames Python-Repository.
  • Ihr nutzt eine Mischung aus eigenen Datensätzen (z.B. Daten aus einem Startup oder einem NGO) und öffentlich zugänglichen Daten Repositories (Regierungsinitiativen, Kaggle, etc.)
  • Ihr setzt alle im Data Science Kurs gelernten Tools, Techniken und Methoden in die Praxis um.
  • Ihr erfindet, präsentiert, entwerft, entwickelt und implementiert ein voll funktionsfähiges Datenprojekt, das in realen Szenarien verwendet werden kann und demonstriert damit eure neu gewonnenen Datenskills.

Zulassung und Vorbereitung

Unser Data Science Kurs setzt Grundkenntnisse in Python & Mathematik voraus. Damit alle Teilnehmer einen erfolgreich Start haben, kannst du vor dem Kurs dein Niveau testen und deine Fähigkeiten auffrischen.

Zulassungskriterien in Python & Mathematik
  • Python-Voraussetzungen

    Du musst mit Datentypen & Variablen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen (Listen und Dictionaries) vertraut sein.

  • Mathematische Voraussetzungen

    Du benötigst ein Abitur in Mathematik - musst also mit Funktionen, Ableitungen und Systemen linearer Gleichungen vertraut sein.

  • Teste deine Skills

    Nach einem Gespräch mit unseren Admissions Managern schicken wir dir ein paar Python- und Mathe-Aufgaben. Diese helfen unserem Admissions Team, dein aktuelles Niveau in Python und Mathematik besser zu verstehen. Außerdem stellen wir dir zusätzliche kostenlose Ressourcen zur Verfügung, die dir dabei helfen, das erforderliche Niveau für den Kurs zu erreichen.

Vorbereitungsarbeit nach Zusage

Nachdem du für den Data Science Kurs angenommen wurdest (Herzlichen Glückwunsch!), erhältst du von uns ~ 40 Stunden an Online-Lernmaterialien. Alle Teilnehmer müssen diese vor dem Kurs vervollständigen, entweder in ihrem eigenen Tempo oder in der Data Prep Week.

Die Data Prep Week findet eine Woche vor dem offiziellen Beginn des Kurses statt. Dieses interaktive Online-Lernen ist dafür ausgelegt, dir alle notwendigen Python-Grundlagen vor Kursbeginn so effizient wie möglich beizubringen.

Ein typischer Tag bei Le Wagon Barcelona

Von Vorlesungen am Morgen zu Vorträgen am Abend - jeder Tag in Barcelona ist spannend!

  • 09:00 Vorlesungen
  • 10:30 Challenges
  • 16:00 Yoga
  • 17:00 Zusammenfassung
  • 18:00 Events 20:00
Vorlesungen
Vorlesungen09:00 - 10:30

Schnapp dir einen Kaffee und starte den Tag mit einer spannenden und interaktiven Vorlesung, bevor du das Gelernte in die Praxis umsetzt.

Übungen
Challenges10:30 - 16:00

Gemeinsam mit deinem Buddy für den Tag löst du Programmier-Aufgaben mit der Unterstützung unserer Lehrer.

Yoga
Yoga (Fakultativ)16:00 - 17:00

Programmieren lernen kann ziemlich intensiv sein. An manchen Tagen gibt es eine gemeinsame Yoga-Klasse, bei der du mitmachen und dich entspannen kannst.

Live-Code
Zusammenfassung17:00 - 18:00

Im Live-Code geht ihr gemeinsam die Programmieraufgaben des Tages durch und sprecht über anstehende Lektionen.

Talks & Workshops
Events (Fakultativ)18:00 - 20:00

Lass dich inspirieren und erhalte wertvolle Tipps von erfolgreichen Gründern bei unseren exklusiven Talks & Workshops.

Career Week

Am Ende des Kurses organisieren wir unsere Career Week. Diese Woche gibt dir alle Tools, um den nächsten Schritt in deiner Karriere zu gehen - egal ob mit deinem ersten Job als Data Scientist, durch Anwendung deiner Data Science Skills in einer anderen Rolle, oder mit der Gründung deines eigenen Startups.

Workshops Workshops

Eine Kombination aus Paneldiskussionen, Workshops, Präsentationen und Aufgaben helfen dir, den richtigen Karriereweg für dich zu finden.

Bereit für einen Tech-Job Bereit für einen Tech-Job

Stelle dein persönliches Portfolio zusammen, bewirb dich auf spannende Jobs, bereite dich auf technische Aufgaben vor und plane die nächsten Schritte nach dem Kurs!

Inspiration Inspiration

Erfahre von unserem Alumni, welchen Weg sie nach dem Kurs eingeschlagen haben und wie ein typischer Tag in ihrer neuen Karriere aussieht.

Maßgeschneidert Maßgeschneidert

Du kannst bei allen Workshops und Tutorials mitmachen, für die du dich interessierst. Stelle dir deine ganz persönliche Career Week nach deinen Interessen und Zielen zusammen.

Wöchentlicher Kursplan
Montag
  • Karrierewege entdecken
Dienstag
  • Bereite dich auf eine Bewerbung vor
Mittwoch
  • Bereite dich auf technische Aufgaben vor
Donnerstag
  • Bewirb dich auf Jobs
Freitag
  • Plane die Zeit nach dem Kurs

Netzwerk und Online-Plattform

Unser Data Science Kurs ist erst der Beginn deiner Reise. Nach dem Kurs gehörst du zu einer weltweiten Tech-Community und hast Zugang zu unserer Online-Plattform, wo du immer weiter lernen und wachsen kannst.

Slack icon Slack-Gruppen

Erhalte Tipps und Ratschläge von erfolgreichen Data Scientists & Datenanalysten, Zugang zu exklusiven Jobchancen und Freelance-Stellen von Gründern und Entwicklern.

Online Classroom

Nutze jederzeit nach dem Kurs unsere Online-Lernplattform: hier findest du alle Data Science Vorlesungen, Screencasts, Übungen und Lernkarten.

Tech-Community

Werde ein Teil unserer globaler Community aus 15.330 Alumni, die im Bereich Data Science arbeiten, sowie viele weitere Gründer, Entwickler und Produktmanager auf der ganzen Welt.

Icon tutorials Ein weltweites Netzwerk

Unsere unterschiedlichen Kurse gibt es in 41 Städten auf der ganzen Welt: wohin du auch reist, du gehörst zur Le Wagon Community!

Lebenslange Community und Tools

Finde einen Datenjob bei den besten Tech-Firmen in Barcelona

Nach dem Ende des Programmierkurses profitierst du von unserer großartigen Karrierehilfe. Wir vernetzen dich mit den besten Recruitern und bringen dich mit relevanten Alumni in Kontakt.

microsoftwordCreated with Sketch. Career Playbook

Nutze unseren Alumni-Guide und starte erfolgreich in deine neue Data Science Karriere: bau dein Tech-Portfolio weiter aus, finde deinen Traumjob und lass dich von unseren 15.330 Alumni unterstützen.

myspaceCreated with Sketch. Karriere Events

Mach mit bei unseren vielen Jobmessen und Networking Events, triff die besten Tech-Firmen und erhalte Angebote von Recruitern für spannende Datenjobs.

buymeacoffeeCreated with Sketch. Alumni Coaching Sessions

Unsere Data Science Alumni sind regelmäßig in Kontakt mit neuen Teilnehmer. Sie erzählen dir, wie sie nach Le Wagon ihren Traumjob in einer Data Science Rolle gefunden haben und wie sie den nächsten Karriereschritt mit ihren neuen Datenskills gegangen sind.

wechatCreated with Sketch. Karriere-Intros

Unsere lokalen Teams sind regelmäßig in Kontakt mit unseren Alumni und Recruiting-Partnern und vernetzen dich jederzeit mit relevanten Personen.

Die Alumni unseres Programmierkurses arbeiten bei den besten Firmen

Hier arbeiten unsere Alumni inBarcelona

Die besten Firmen arbeiten mit Le Wagon zusammen und stellen unsere Alumni als Data Scientists, Datenanalysten, Produktmanager oder Dateningenieure ein.

Getaround 6 Alumni eingestellt
+4
ContentSquare 1 Alumni eingestellt
Aircall 3 Alumni eingestellt
+1
Doctolib 9 Alumni eingestellt
+7
Google 5 Alumni eingestellt
+3
Frichti 1 Alumni eingestellt

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[Spain Fiscal Residents] Local Residents' Scholarship
[Spain Fiscal Residents] Local Residents' Scholarship

⚠️ Eligibility: Resident in Spain with a DNI or NIE

For our next Web Development & Data Science sessions starting on July 11th, we offer each scholarship recipient a €1.000 discount on the total cost of Le Wagon’s Full-time bootcamps tuition. We believe in making technology more open and available in order to foster creativity and develop the skills that will in turn further Spain’s ecosystem.

Scholarships are only offered to applicants that are residents in Spain with a DNI or NIE. To be eligible, applicants must successfully complete Le Wagon's standard admissions process and be officially accepted.

Payment Plans - Pay as you learn!

Take it easy, we have payment plans available for you! After you pay the initial deposit, you can pay the remainder of the tuition as you’re doing the Bootcamp. Get in touch with our team for more details.

ISA with Student Finance
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Study now & pay your tuition once you land a job

With the Income Share Agreement, you can focus on the bootcamp, while Student Finance takes care of your tuition fees.

Study now, Pay later Student Finance takes care of your tuition cost until you are making at least €16,000 a year.

Monthly payments based on what you make Once you are employed, you'll start to make monthly payments based on a percentage of your income, until you've reached the cap or the payment schedule ends.

Who's eligible? Legal Residents in Spain with European Passports

*Limited seats per batch

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University Loan with Santander
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Payment of your tuition

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Der bestbewertete Data Science Kurs

Le Wagon ist das beste Coding-Bootcamp auf Switchup Coursereport Logo

Le Wagon hat 2326 Bewertungen mit einem Durchschnitt von 4.98/5 und ist damit laut Teilnehmern der beste Programmierkurs weltweit auf Switchup! Diese Bewertungen machen uns unglaublich stolz und glücklich, denn dahinter stecken tausende Menschen aus der ganzen Welt, denen der Kurs neue Möglichkeiten eröffnet hat. Wir freuen uns riesig darüber, dass sie nach dem Kurs erfolgreich und eigenständig Programmieren können, den nächsten Karriereschritt gehen und eigene Startups gründen.

Jede der 2326 Bewertungen zählt und hilft uns, unsere Kurse konstant zu verbessern und das höchste Niveau zu bieten. Die vielen positiven und enthusiastischen Bewertungen sind der ultimative Beweis dafür, dass wir in 41 Städten weltweit die besten Tech-Kurse für unsere Teilnehmer bieten.

Campus Le Wagon Barcelona

Data Science Kurs in Barcelona
Le Wagon Barcelona - Coding Bootcamp
Carrer del Bruc 149, 08037 Barcelona

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Der nächste Barcelona Data Science Kurs (Vollzeit-Programmierkurs) started am 10 Okt, 2022

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