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Datenanalyse-Toolkits
Beherrsche die grundlegenden Werkzeuge programmatischer Datenanalytiker:innen: Python als Grundgerüst, SQL für Abfragen und Jupyter Notebooks für die Visualisierung.
Python
SQL
Jupyter
Matplotlib
Entscheidungswissenschaft
Nutze Statistiken, um fortgeschrittene Analysen zu erstellen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen: statistische Schlussfolgerungen, Hypothesentests, multivariate Regression und Konfidenzintervalle.
Pandas
Numpy
Statsmodels
Maschinelles Lernen & Deep Learning
Beherrsche die Arbeitsabläufe von maschinellem Lernen und Deep Learning (Datenvorbereitung, Modellauswahl, Bewertung und Feinabstimmung) und verstehe die mathematischen Konzepte und numerischen Implementierungen hinter den Modellen.
Scikit-Learn
Tensorflow
Google Compute
ML Engineering & Team-Projekte
Verpacke deine Modelle in reproduzierbarem Python-Code, der mit virtuellen Maschinen und Online-Datenbanken auf Big Data in der Cloud trainiert werden kann. Überwache und trainiere deine Modelle bei Bedarf neu und mache sie über APIs der Welt zugänglich.
Git
Docker
MLflow
FastAPI
Starte KOSTENLOS! Nimm an einem unserer Live-Webinar für Webentwicklung, Datenanalyse oder UX-Design teil.
So ist unser Bootcamp für Data Science aufgebaut
Schau dir unseren Lehrplan im Detail an.
Vorbereitung: Bereite dich auf den Start des Bootcamps vor!
Nach deiner erfolgreichen Bewerbung, erhältst du etwa 40 Stunden Online-Lernressourcen, die wir sorgfältig zusammengestellt haben, um dich intuitiv und interaktiv an die Inhalte des Kurses heranzuführen. Diese Vorbereitungen stellen sicher, dass du die notwendigen Grundlagen in Python und Mathematik hast, bevor das Bootcamp beginnt.
- Richte deine Lernumgebung ein (Notizen, Texteditor, ...)
- Terminal, Git und OS-Basisbefehle
- Python-Grundlagen
- Mathe-Grundlagen (auf eine unterhaltsame & intuitive Weise!)
So wendest du dein neues Wissen an
- 40 Stunden Online-Tutorials
- Kuratierte Ressourcen von Le Wagon für eine gute Grundlage
Datenanalyse
Lerne Python für Data Science: Extrahiere Daten aus relationalen Datenbanken, manipuliere Big-Data-Matrizen und erstelle Visualisierungen. Verstehe wichtige mathematische Konzepte für die Datenanalyse wie Statistik und lineare Algebra.
- Daten aus Dateien, Web-Scraping oder APIs gewinnen
- Daten mit Python, Pandas und Numpy manipulieren
- Daten mit SQL und Google Big Query abfragen und speichern
- Visualisierung mit Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn und Plotly
So wendest du dein neues Wissen an
- Eine Datenbank, die durch das Auslesen von Daten aus Online-Buchhandlungen erstellt wurde
- Fortgeschrittene Analyse von Fußballergebnissen in SQL
- Visuelles Dashboard mit Verbindung zu Börsen-APIs
Entscheidungswissenschaft
Versetze dich in die Lage eines Data-Consultants und lerne, wie du die Datenaufbereitung eines umfangreichen Datensatzes meisterst. Gewinne Erkenntnisse, indem du statistische Ergebnisse auf der Grundlage von multivariater Regressionsmodellen, Hypothesentests und Konfidenzintervallen interpretierst.
- Statistikmodelle für multivariate lineare/logistische Regressionen
- Paketierung und objektorientierte Programmierung in Python
- Notebook-basierte Präsentationen mit interaktiven Graphen
So wendest du dein neues Wissen an
- 40 Stunden lang Datenberatung auf der Grundlage echter Marktdaten
- Individuelle Präsentationen deiner wichtigsten Ergebnisse für deine Kunden
Maschinelles Lernen
Implementiere den Workflow des maschinellen Lernens mit Scikit-Learn (Datenvorbereitung, Feature Engineering, Modellauswahl, Evaluation und Feinabstimmung) und verstehe mathematische Intuitionen und numerische Implementierungen von ML-Modellen.
- Scikit-Learn und XGBoost Bibliotheken
- Überwachtes Lernen (linear, KNN, SVM, Trees, Ensembles)
- Unüberwachtes Lernen (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
- Strukturierte Daten (tabellarisch, Zeitreihen mit SARIMAX...)
- Unstrukturierte Daten (Bilder, Text mit Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)
So wendest du dein neues Wissen an
- Machine-Learning-Modelle, die perfekt auf deine Aufgaben abgestimmt sind
- Pipelines, die Datenverarbeitung und Modellvorhersagen kombinieren
- Bildkomprimierungsmodell durch Farbclustering
- Spam-Erkennungsalgorithmen
- Vorhersagemodell für Hauspreise
Deep Learning
Entdecke die Magie hinter Deep Learning! Verstehe die Architektur von neuronalen Netzen (Neuronen, Schichten, Stapel) und ihren Parametern (Aktivierungen, Verluste, Optimierer). Erstelle deine eigenen neuronalen Netze (dichte, rekurrente oder Faltungsnetze), um mit Bildern, Sequenzen und Texten zu arbeiten. Lerne die Wiederverwendung und den Transfer von Lerninhalten aus vortrainierten "Big-Models" aus der neuesten Open-Source-Forschung. Mach dir die Hände schmutzig mit Auto-Encodern, Batch-Datenverarbeitungspipelines und GPU-Training.
- Scikit-Learn und XGBoost Bibliotheken
- Überwachtes Lernen (linear, KNN, SVM, Bäume, Ensembles)
- Unüberwachtes Lernen (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
- Strukturierte Daten (tabellarisch, Zeitreihen mit SARIMAX...)
- Unstrukturierte Daten (Bilder, Text mit Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)
So wendest du dein neues Wissen an
- Dichte neuronale Netze für die Erkennung von Betrugstransaktionen
- Transfer-Lernen für die Bildklassifizierung
- Automatische Kodierer für die Bildkomprimierung und -entrauschung
- Rekurrente Netze für die Wettervorhersage
- World Embedding für die Stimmungsanalyse oder die automatische Textvervollständigung
Technik des maschinellen Lernens (MLOps)
Wandle deine besten handgefertigten Modelle in ein replizierbares Python-Paket um, das mit virtuellen Maschinen und Online-Datenbanken auf Big Data in der Cloud trainiert werden kann. Überwache die Leistung deines Modells, wenn neue Daten eintreffen, trainiere es bei Bedarf neu und stelle seine Vorhersagen über APIs oder Websites der Welt zur Verfügung.
- VS-Code & Befehlszeile
- Google Cloud, virtuelle Maschinen, SSH für den Trainer
- MLflow & Prefect für DAG-Orchestrierung
- Docker &; Fast API für das Backend
- Streamlit für das Frontend
So wendest du dein neues Wissen an
- ML-Modell zur Vorhersage von Taxitarifen, trainiert auf Big Data in der Cloud mit GPUs
- Visuelles Web-Dashboard mit Live-Vorhersagen (auf Diagrammen, Karten usw.)
- Trainierte Modelle in der Produktion, die zur Selbstheilung fähig sind
Projektwochen
Die Projektphase ist das ultimative Kurserlebnis. Hier lernst du, effizient mit einem Team aus 3-4 Personen an einem echten Data-Science-Projekt zu kollaborieren, welches ihr gemeinsam vor eurem Bootcamp präsentiert. Verwende hier entweder offene Datensätze (staatliche Initiativen, Kaggle, Paper with Code, etc...) oder bringe deinen eigenen Datensatz mit. Mit der vollen Unterstützung und dem Mentoring unserer erfahrenen Lehrer:innen, kannst du die wildesten Projekte zur Realität werden lassen!
So wendest du dein neues Wissen an
- Erstelle eine Anwendung mit einer direkten Demonstration der Vorhersagen des Modells
- Erstelle eine umfassende Analyse eines Geschäftsdatensets
- Bilde neueste KI-Forschungsarbeiten mit Big Models nach
Karrierewoche: Starte deine Karriere in Data Science!
Triff Data-Science-Expert:innen, die in Startups oder renommierten Unternehmen arbeiten, bereite deinen Lebenslauf vor und führe Probeinterviews durch, um deine Jobsuche vorzubereiten. Vertiefe außerdem wichtige Datenthemen.
- Vorbereitung auf deine Stellensuche
- Verbindung zu unseren 15.000 Alumni und 985+ Partnerunternehmen
So wendest du dein neues Wissen an
- 1:1-Coaching
- Überarbeitung von Lebenslauf und Anschreiben
- Vorbereitung auf technische Vorstellungsgespräche
Vorbereitung: Bereite dich auf den Start des Bootcamps vor!
Nach deiner erfolgreichen Bewerbung, erhältst du etwa 40 Stunden Online-Lernressourcen, die wir sorgfältig zusammengestellt haben, um dich intuitiv und interaktiv an die Inhalte des Kurses heranzuführen. Diese Vorbereitungen stellen sicher, dass du die notwendigen Grundlagen in Python und Mathematik hast, bevor das Bootcamp beginnt.
- Richte deine Lernumgebung ein (Notizen, Texteditor, ...)
- Terminal, Git und OS-Basisbefehle
- Python-Grundlagen
- Mathe-Grundlagen (auf eine unterhaltsame & intuitive Weise!)
So wendest du dein neues Wissen an
- 40 Stunden Online-Tutorials
- Kuratierte Ressourcen von Le Wagon für eine gute Grundlage
Datenanalyse
Lerne Python für Data Science: Extrahiere Daten aus relationalen Datenbanken, manipuliere Big-Data-Matrizen und erstelle Visualisierungen. Verstehe wichtige mathematische Konzepte für die Datenanalyse wie Statistik und lineare Algebra.
- Daten aus Dateien, Web-Scraping oder APIs gewinnen
- Daten mit Python, Pandas und Numpy manipulieren
- Daten mit SQL und Google Big Query abfragen und speichern
- Visualisierung mit Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn und Plotly
So wendest du dein neues Wissen an
- Eine Datenbank, die durch das Auslesen von Daten aus Online-Buchhandlungen erstellt wurde
- Fortgeschrittene Analyse von Fußballergebnissen in SQL
- Visuelles Dashboard mit Verbindung zu Börsen-APIs
Entscheidungswissenschaft
Versetze dich in die Lage eines Data-Consultants und lerne, wie du die Datenaufbereitung eines umfangreichen Datensatzes meisterst. Gewinne Erkenntnisse, indem du statistische Ergebnisse auf der Grundlage von multivariater Regressionsmodellen, Hypothesentests und Konfidenzintervallen interpretierst.
- Statistikmodelle für multivariate lineare/logistische Regressionen
- Paketierung und objektorientierte Programmierung in Python
- Notebook-basierte Präsentationen mit interaktiven Graphen
Was du tatsächlich bauen wirst
- 40 Stunden lang Datenberatung auf der Grundlage echter Marktdaten
- Individuelle Präsentationen deiner wichtigsten Ergebnisse für deine Kunden
Maschinelles Lernen
Implementiere den Workflow des maschinellen Lernens mit Scikit-Learn (Datenvorbereitung, Feature Engineering, Modellauswahl, Evaluation und Feinabstimmung) und verstehe mathematische Intuitionen und numerische Implementierungen von ML-Modellen.
- Scikit-Learn und XGBoost Bibliotheken
- Überwachtes Lernen (linear, KNN, SVM, Trees, Ensembles)
- Unüberwachtes Lernen (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
- Strukturierte Daten (tabellarisch, Zeitreihen mit SARIMAX...)
- Unstrukturierte Daten (Bilder, Text mit Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)
So wendest du dein neues Wissen an
- Machine Learning-Modelle, die perfekt auf deine Aufgaben abgestimmt sind
- Pipelines, die Datenverarbeitung und Modellvorhersagen kombinieren
- Bildkomprimierungsmodell durch Farbclustering
- Spam-Erkennungsalgorithmen
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Deep Learning
Entdecke die Magie hinter Deep Learning! Verstehe die Architektur von neuronalen Netzen (Neuronen, Schichten, Stapel) und ihren Parametern (Aktivierungen, Verluste, Optimierer). Erstelle deine eigenen neuronalen Netze (dichte, rekurrente oder Faltungsnetze), um mit Bildern, Sequenzen und Texten zu arbeiten. Lerne die Wiederverwendung und den Transfer von Lerninhalten aus vortrainierten "Big-Models" aus der neuesten Open-Source-Forschung. Mach dir die Hände schmutzig mit Auto-Encodern, Batch-Datenverarbeitungspipelines und GPU-Training.
- Scikit-Learn und XGBoost Bibliotheken
- Überwachtes Lernen (linear, KNN, SVM, Bäume, Ensembles)
- Unüberwachtes Lernen (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
- Strukturierte Daten (tabellarisch, Zeitreihen mit SARIMAX...)
- Unstrukturierte Daten (Bilder, Text mit Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)
So wendest du dein neues Wissen an
- Dichte neuronale Netze für die Erkennung von Betrugstransaktionen
- Transfer-Lernen für die Bildklassifizierung
- Automatische Kodierer für die Bildkomprimierung und -entrauschung
- Rekurrente Netze für die Wettervorhersage
Technik des maschinellen Lernens (MLOps)
Wandle deine besten handgefertigten Modelle in ein replizierbares Python-Paket um, das mit virtuellen Maschinen und Online-Datenbanken auf Big Data in der Cloud trainiert werden kann. Überwache die Leistung deines Modells, wenn neue Daten eintreffen, trainiere es bei Bedarf neu und stelle seine Vorhersagen über APIs oder Websites der Welt zur Verfügung.
- VS-Code & Befehlszeile
- Google Cloud, virtuelle Maschinen, SSH für den Trainer
- MLflow & Prefect für DAG-Orchestrierung
- Docker &; Fast API für das Backend
- Streamlit für das Frontend
So wendest du dein neues Wissen an
- ML-Modell zur Vorhersage von Taxitarifen, trainiert auf Big Data in der Cloud mit GPUs
- Visuelles Web-Dashboard mit Live-Vorhersagen (auf Diagrammen, Karten usw.)
- Trainierte Modelle in der Produktion, die zur Selbstheilung fähig sind
- Einbettung in die Welt für Stimmungsanalyse oder automatische Textvervollständigung
Projekte
Die Projektphase ist das ultimative Kurserlebnis. Hier lernst du, effizient mit einem Team aus 3-4 Personen an einem echten Data-Science-Projekt zu kollaborieren, welches ihr gemeinsam vor eurem Bootcamp präsentiert. Verwende hier entweder offene Datensätze (staatliche Initiativen, Kaggle, Paper with Code, etc...) oder bringe deinen eigenen Datensatz mit. Mit der vollen Unterstützung und dem Mentoring unserer erfahrenen Lehrer:innen, kannst du die wildesten Projekte zur Realität werden lassen!
So wendest du dein neues Wissen an
- Erstelle eine App mit einer Live-Demo von Modellvorhersagen
- Erstelle eine tiefgreifende Analyse eines Geschäftsdatensatzes
- Bilde neueste KI-Forschungsarbeiten mit Big Models nach
Karrierewoche: Starte deine Karriere in Data Science!
Triff Data-Science-Expert:innen, die in Startups oder renommierten Unternehmen arbeiten, bereite deinen Lebenslauf vor und führe Probeinterviews durch, um deine Jobsuche vorzubereiten. Vertiefe außerdem wichtige Datenthemen.
- Vorbereitung auf deine Stellensuche
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Was du tatsächlich tun wirst
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Ein intensives Programm, das
deine technischen Fähigkeiten in nur wenigen Wochen verbessert
Erhalte das Zertifikat "RNCP 6 AI Entwickler:in, Level Bac +¾>"
Mit dem Abschluss des Kurses trägst du den Titel "Artificial Intelligence Developer" von Le Wagon (RNCP-zertifiziert - Level 6 EUR), ein Bac +3/4-Äquivalent.
Nach all deiner harten Arbeit erhältst du ein Diplom in Data Science, das deinen Lebenslauf abrundet und noch attraktiver macht!
Leidenschaftliche Lehrkräfte, modernste Methoden & praxisnahe Kenntnisse
- Kleine Gruppen mit einer Lehrkraft auf 7 Student:innen
- Arbeite an echten Projekten mit motivierten Mitstudent:innen
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- Lebenslanger Zugang zur Lernplattform von Le Wagon
- Entwirf und präsentiere dein Abschlussprojekt mit deinem Team
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-
"Le Wagon hat mein Leben verändert. Ich bin von der Gestaltung von Anzeigen zur Entwicklung einer App übergegangen, die schließlich die Aufmerksamkeit von Google erregte. Jetzt arbeiten ich und meine Co-Founder, die ich ebenfalls bei Le Wagon kennengelernt habe, alle bei Google und leben unser bestes Leben."
Allan Holmes
Jetzt Interaction Designer bei Google
-
"Das Bootcamp ermöglichte es mir, eine solide Grundlage in Data Science zu erwerben, an realen Problemen zu üben, einer lebendigen und eng verbundenen internationalen Community beizutreten, aber auch schnell meinen Traumjob zu bekommen: Datenanalystin. Ich empfehle Le Wagon zu 100%!"
Capucine Dehaut
Jetzt Datenanalystin bei Getaround
-
"Wenn du auf der Suche nach einem Bootcamp bist, das einen umfassenden Lehrplan, ein großartiges Lernumfeld und eine unglaubliche Karriereunterstützung nach dem Bootcamp bietet, dann ist Le Wagon genau das Richtige für dich!"
Joseph Gulay
Jetzt Datenanalyst bei Ernst & Young
-
"Es ist erstaunlich, wie viel man in nur 9 Wochen lernt, nicht nur in der Webentwicklung, sondern auch, wie man sich selbst herausfordert und als Person wächst!"
Carolina Cota
Jetzt Backend-Entwicklerin bei N26
-
"Ich habe meine Erfahrung bei Le Wagon sehr genossen, vor allem die letzten 2 Wochen der Teamarbeit: Eine Idee zu entwickeln, sie in Mock-ups zu visualisieren, in Entwicklungsaufgaben aufzuschlüsseln und das Endprodukt vor Publikum zu präsentieren - das ist die Essenz der Produktkultur!"
Adrien Moison
Jetzt Leiter der Produktabteilung bei Back Market
-
"Nur zwei Monate nach Abschluss des Bootcamps habe ich meinen ersten Job als Junior Software Engineer bekommen. Das wäre ohne die großartige Karriereunterstützung durch die Mitarbeiter:innen von Le Wagon nicht möglich gewesen."
Mathieu Longé
Jetzt Software-Ingenieur bei 99designs
-
"Ich habe viel von Le Wagon für meine Data Science-Ausbildung erwartet, und die globale Erfahrung war sogar noch besser: Die Inhalte der Ausbildung und die maßgeschneiderte Lernplattform waren wirklich gut strukturiert und alle Mitarbeiter:innen von Le Wagon sehr hilfsbereit."
Josselin Grouas
Jetzt Daten/IA-Manager Berater bei IBM
-
"Le Wagon legt großen Wert auf Kultur und Gemeinschaft. Die Energie ist unglaublich positiv und die Lehrkräfte sind immer bereit zu helfen und Fragen zu beantworten."
Thomas Temple
Jetzt Software-Ingenieur bei Hall & Wilcox
-
"Le Wagon ist eine großartige Möglichkeit, in Tech einzusteigen und eine neue Fähigkeit zu erlernen, mit guten Lehrer:innen, die dich auf deinem Weg unterstützen. Scheu dich auf keinen Fall, 100 Fragen zu stellen, wie ich es getan habe."
Ștefania-Ella Centea
Jetzt Junior Produktmanagerin bei ASDA
-
"Nachdem ich 3 Jahre im Investmentbanking gearbeitet hatte, beschloss ich, meine Fähigkeiten mit einigen Werkzeugen auf den neuesten Stand zu bringen, die ich für meine nächste berufliche Herausforderung nutzen konnte."
Ayelen Klas
Jetzt Senior Growth & Operations Managerin bei Razor Group
-
"Die Komplexität des finalen Projekts, das ich gemeinsam mit meinen Teamkolleg:innen entwickelt habe, hat mir gezeigt, wie sehr sich meine Fähigkeiten verbessert haben. Ich empfehle es ohne jeden Zweifel!"
Rafael Knabben
Jetzt Data Quality Analyst bei ResearchGate
-
"Le Wagon hat mein Leben mit dem Programmieren wirklich verändert. Da ich aus dem Vertrieb komme, konnte ich mir hier das technische Wissen aneignen, um eine Karriere als Entwicklerin zu starten."
Isabelle Ferrier
Jetzt Webentwicklerin bei amlconsult GmbH
-
"Ich habe Code geschrieben, Daten gesäubert und Datenpipelines mit Leichtigkeit aufgebaut. Mir gefällt auch die Tatsache, dass Le Wagon einem bei der Jobsuche nach dem Bootcamp hilft."
Cyril Aubry
Jetzt Junior Datenanalyst bei N26
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Finde deinen Traumjob mit der Hilfe unseres Karriereteams.
Profitiere von persönlichem Coaching, besuche Jobmessen, bereite dich auf Vorstellungsgespräche vor und knüpfe wertvolle Kontakte zu Personalverantwortlichen.
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Feedback von Unternehmen
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"Die meisten unserer Entwickler:innen und Produktmanager:innen kommen von Le Wagon! Le Wagon ist zu einem wichtigen strategischen Partner geworden, der Skello dabei hilft, großartige technische Talente einzustellen."
Quitterie Mathelin-Moreaux
CEO
Skello
-
"Wir haben mehr als 20 Le Wagon-Absolvent:innen in verschiedenen Positionen in den Bereichen Entwicklung, Produkt und Daten eingestellt. Wir schätzen ihr solides technisches Fundament und ihre Fähigkeit, schnell zu lernen, sehr."
Simon Baldeyrou
CEO
Getaround Europe
-
"Wir haben einige erstaunliche Le Wagon Absolvent:innen in verschiedenen Positionen im technischen Bereich eingestellt: Daten, Produkt, Operations und Tech. Es ist ein großartiges Bootcamp für die Vorbereitung von gut ausgebildeten Top-Talenten im Tech-Bereich."
Jean-Charles Samuelian-Werve
Mitgründer & CEO
Alan
-
"Wir sind ein schnelllebiges Scale-up-Unternehmen mit Sitz im EPFL Innovation Park. Wir sind oft auf der Suche nach neuen Talenten und stellen gerne Alumni von Le Wagon ein. Wir mögen ihre Denkweise und Anpassungsfähigkeit. Außerdem passen sie sehr gut zu unserer Unternehmenskultur. Der beste Beweis dafür ist, dass wir in den letzten 2 Jahren 7 Alumni von Le Wagon Lausanne angestellt haben."
Nathan Tempels
Scrum Master
Tayo
-
"Was ich an den Data-Profilen, die von Le Wagon kommen, besonders schätze, ist, dass sie ein ziemlich umfassendes technisches Fundament mitbringen, dass es ihnen ermöglicht, sehr schnell weiter zu lernen. Zudem haben sie sich oft umgeschult und bringen Vorerfahrungen mit, die es ihnen ermöglichen, gut mit allen Geschäftsbereichen des Unternehmens zusammenzuarbeiten - insbesondere mit den nicht-technischen Bereichen wie Marketing oder Finanzen."
Guillemette Maillère
Getaround
-
"Bei Doctolib sind wir immer auf der Suche nach den besten Talenten, um unsere Produkte zu skalieren und den Zugang zur Gesundheitsversorgung für alle schnell und gleich zu machen. Durch die Le Wagon-Bootcamps haben wir diese großartigen Talente gefunden, die genau die richtigen technischen Fähigkeiten erlernen, die uns bei unserer Mission helfen. "
Angela Diapari
Lead Product Recruiter
Doctolib
-
"Wenn Sie in eine technische Position wechseln wollen, ist Le Wagon der neue Standard! Diese komplette Ausbildung ermöglicht es, den technischen und den geschäftlichen Teil zusammenzubringen. Die Leute von Le Wagon sind aufgeschlossen und flexibel - genau das, was wir in einem hyper-growth Umfeld als Scale-up-Unternehmen brauchen!"
Elisa Lorenter
Head of Talent Acquisition
Malt
-
"Die Alumni von Le Wagon bringen Erfahrungen aus anderen Bereichen mit, die sie zusammen mit ihren neuen Erkenntnissen aus dem Bootcamp und ihrer Motivation zu grundlegenden Bestandteilen eines soliden und breit gefächerten Tech-Teams machen."
Ricardo Gaspar
Senior Manager
PwC
-
"Wir haben in diesem Jahr 4 Le Wagon Alumni in unser Team aufgenommen, die sich sehr schnell in die Foxintelligence-Kultur eingefügt haben und nun sehr wichtige Elemente im Team sind. Sie haben bewiesen, dass sie anpassungsfähig sind, schnell lernen und gut im Team zusammenarbeiten. Wir zählen Le Wagon nun zu unseren Einstellungspartnern und freuen uns darauf, weitere Le Wagon Alumni einzustellen."
Lucile Ritchie
Strategy & Operations Manager
Foxintelligence
-
"Sowohl Miguel als auch Manuel haben die Herausforderung, die Plattform von Landing.Jobs aufzubauen, hervorragend gemeistert. Neben ihrer technischen Kompetenz schätzen wir vor allem ihre Motivation zur ständigen Verbesserung und ihre Offenheit für die Zusammenarbeit mit unserem Experience Team. Wir sind zuversichtlich, dass sie ein Teil unseres Erfolgs sein werden!"
Pedro Oliveira
COO
Landing.Jobs
Finanzierung
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Informiere dich über deine Anspruchsberechtigung und erfahre, wie du dein Bootcamp finanzieren kannst.
- Ratenzahlung - Finanziere deine Teilnahmegebühr über mehrere Raten.
- Staatliche Finanzierung - Finanziere 100% deiner Teilnahmegebühr mit einer staatlichen Förderung.
- Kredite - Bewirb dich für einen Kredit bei einem unserer Partner.
- Stipendien - Profitiere von unseren "Social Impact"-Programmen und erhalte einen Rabatt für unterrepräsentierte Gruppen.
BEWERBUNGSVERFAHREN
So bewirbst du dich für unser Bootcamp
Unser Data Science Kurs ist sehr umfassend und intensiv. Aber keine Sorge – solltest du die vorgeschlagenen Voraussetzungen nicht bereits mitbringen, helfen wir dir bei der Vorbereitung!
1
Vorgeschlagene Anforderungen
Programmieren: Du solltest dich mit Datentypen und Variablen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen auskennen.
Mathematik: Du benötigst Mathematikkenntnisse auf Abitur-Level, d.h. du kannst mit Funktionen, Ableitungen und linearen Gleichungssystemen umgehen.
2
Interview mit unseren Studienberater:innen
Nach deiner Bewerbung, setzen wir uns mit dir in Verbindung, um ein 30-minütiges Videointerview zu vereinbaren, in dem wir über deinen beruflichen Werdegang, deine Motivation und deine Zukunftspläne sprechen.
3
Abfrage der bisherigen Kenntnisse
Du erhältst von uns ein Programmier- und Mathematik-Quiz, das dir und dem Zulassungsteam helfen soll, deinen aktuellen Wissensstand besser einschätzen zu können.
4
Zahlungsmöglichkeiten & Vorbereitung
Der letzte Schritt besteht darin, die für dich am besten geeignete Finanzierungsmöglichkeit zu finden. Dann kannst du mit der Vorbereitung beginnen, die aus einer 40-stündigen Schulung besteht.
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Zusätzlich zu unseren Bootcamps veranstalten wir kostenlose Workshops und Karriere-Talks an unserem Brüssel Campus. Komm' vorbei und lerne das Team kennen!
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Cantersteen Street 10, 1000 Brussels
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Warum du Data Science in Brüssel lernen solltest
Lebe in der Hauptstadt Europas und genieße, im Zentrum von allem zu sein! Brüssel ist eine lebendige, multikulturelle Stadt, in der sich viele Nationalitäten begegnen. Das spiegelt sich auch in unseren Kursen wieder, denn viele unserer Student:innen kommen aus der ganzen Welt zu uns.
Belgien steht an der Spitze der KI-Innovation. Städte wie Anvers setzen KI bereits in ihrem Alltag ein.
Dank einer aktiven Gemeinschaft wirst Du viele Veranstaltungen zum Thema Data finden.
Und da Brüssel im Herzen Europas liegt, wirst du zudem mit Sicherheit von vielen Experten umgeben sein, die an neuen Gesetzen und Innovationen hierzu arbeiten.
In Brüssel sind viele Stellen im Bereich Data Science verfügbar, da Unternehmen aus allen Branchen ihre Data-Science-Teams verstärken möchten.
Du erhältst Unterstützung bei der Karriereplanung und kannst unsere zahlreichen Personalpartner kennenlernen, um deinen Traumjob zu finden.
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