Starte deine neue Karriere mit unserer Data Science Weiterbildung

Nach dem Kurs profitierst du von unserem umfangreichen Karriereservice. 

Unser lokales Team hilft dir bei der Vorbereitung auf Interviews und verbindet dich mit den besten Recruiter:innen und relevanten Alumni. In unserem Karriere-Guide lernst du nützliche Bewerbungstipps und auf Slack tauschst du dich mit über 15.000 Le Wagon Alumni über spannende Job- und Freelance-Möglichkeiten aus.

Hier sind einige der Optionen, die wir anbieten:

Einige Städte bieten spezielle Finanzierungsmöglichkeiten mit lokalen Finanzpartnern an, wie z.B. aufgeschobene Studiengebühren, Studienkredite mit vorteilhaften Konditionen oder Income Share Agreements (ISA). Du findest weitere Informationen hierzu auf der jeweiligen Städteseite auf unserer Webseite und kannst jederzeit unsere lokalen Admissions Manager kontaktieren, um mit ihnen über die lokalen Finanzierungsmöglichkeiten zu sprechen.

Nach den 9 Wochen (Vollzeitkurs) oder 24 Wochen (Teilzeitkurs) besitzt du alle Skills, um erfolgreich in einem Data Science Team zu arbeiten. Du kannst komplexe Daten überprüfen, bereinigen und daraus nützliche Erkenntnisse ziehen, setzt Machine-Learning-Modelle von der ersten Codezeile bis zum Produktionsumfeld ein und arbeitest zusammen in Daten-Teams mit den modernsten Tools.

Nach dem Kurs stehen dir mehrere Optionen offen:

Du musst für die Teilnahme am Kurs mindestens 18 Jahre alt sein. Du kannst dich aber auch mit 17 bewerben, solange du zum Start des Kurses 18 Jahre alt bist.

Datenwissenschaftler:innen sind Fachleute, die aus großen Datensätzen Erkenntnisse gewinnen, um Unternehmen bei der Lösung komplexer Probleme zu helfen. Sie arbeiten eng mit Geschäftsinteressenten zusammen, um Herausforderungen, Wachstumschancen und Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln. 

Ihre Aufgabe besteht darin, die richtigen Datensätze zu identifizieren, sie zu sammeln und zu bereinigen und sie zu analysieren, um Muster und Trends zu erkennen. Sie setzen maschinelles Lernen, statistische Modellierung und künstliche Intelligenz ein, um die vom Unternehmen benötigten Daten zu extrahieren, und helfen bei der Analyse der Daten und der Weitergabe von Erkenntnissen an andere Mitarbeitende. 

Datenwissenschaftler:innen präsentieren ihre Ergebnisse und sprechen Empfehlungen für andere Mitglieder des Unternehmens aus und erstellen Algorithmen und Vorhersagemodelle, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Webentwicklungskurs

Du brauchst keinen technischen Hintergrund für unseren Webentwicklungskurs. Wir erwarten nur drei Dinge von unseren Teilnehmern: sei (sehr) motiviert, sei neugierig, sei offen. Wenn das nach dir klingt, dann freuen wir uns auf deine Bewerbung!

Data Science Kurs

Der Data Science Kurs erfordert einige Grundkenntnisse in der Programmierung und Mathematik.

Die Jobbeschreibung für "Data Scientists" kann je nach Unternehmen, Produkt und Team ziemlich stark variieren. Nach dem Kurs kannst du dich in jedem Fall bei Firmen als Data Analyst bewerben - für eine Rolle als Data Scientist oder Data Engineer hängt es von der jeweiligen Firma und den dortigen Kriterien ab. Manche Firmen wie Airbnb oder Facebook stellen Data Scientists zum Beispiel nur mit einem PhD in Mathematik ein, für diese Stellen brauchst du also bereits sehr gute Vorkenntnisse in Mathematik. Viele kleinere Firmen (besonders junge Startups und Agenturen) stellen aber auch Data Scientists ohne einen akademischen Hintergrund in Mathematik ein, für sie ist dein Profil also sehr interessant!

Der Hauptunterschied zwischen einem Studium und unserem Kurs: wir fangen nicht bei Null an, sondern steigen mit den modernsten Tech-Tools sofort in die Praxis ein. In einem akademischen Curriculum lernst du zunächst alle theoretischen Grundlagen (z.B. PC-Hardware im Informatikstudium bzw. fortgeschrittene lineare Algebra im Data Science Studium), bevor es um wirklich angewandte Themen wie Webentwicklung oder maschinelles Lernen geht. Dieser Ansatz ist jedoch nur dann nützlich, wenn man in beiden Bereichen arbeiten möchte. Da man heutzutage fast alles selbst entwickeln kann, ohne zuvor alle theoretischen Grundlagen zu lernen, haben wir unseren Kurs sehr praxisnah entworfen. Natürlich wirst du nach Le Wagon nicht sofort als Softwareingenieur:in bei Tesla, oder Deep-Learning-Expert:in bei Google starten, du wirst aber eigene Tech-Produkte, Web-Apps und Data Science Projekte entwickeln können und alle wichtigen Skills haben, um erfolgreich als Junior-Webentwickler:in, Data Scientist oder Produktmanager:in in einem Unternehmen zu starten. Natürlich ist es dann an dir, dich weiter fortzubilden und in ein bestimmtes Thema tiefer einzutauchen.

In den meisten Städten ist der Kurs auf Englisch.

In Frankreich ist das Programm auf Französisch. Es gibt eine 1,5-stündige Vorlesung auf Französisch am Morgen und eine 1,5-stündige Live-Code-Session am Abend. Wenn du nicht fließend Französisch sprichst, kannst du leider nicht beim Kurs in Frankreich mitmachen.

In manchen Städten (São Paulo, Shanghai, Chengdu, Tokyo) werden bestimmte Sessions in anderen Sprachen als Englisch unterrichtet (brasilianisches Portugiesisch, Chinesisch, Japanisch). Du findest die Sprache des jeweiligen Kurses auf der Bewerbungsseite.

Extra Info: alle Anleitungen und schriftlichen Unterlagen zum Kurs sind auf Englisch. Deswegen müssen alle Le Wagon Teilnehmer:innen gute schriftliche Englischkenntnisse haben - auch in Städten, in denen der Kurs in einer anderen Sprache unterrichtet wird.

Um dich zu bewerben, musst du einfach nur das Bewerbungsformular auf unserer Webseite ausfüllen und folgende Optionen auswählen:

Der ganze Prozess dauert nur ein paar Minuten. Danach kontaktieren wir dich, um ein Interview zu verabreden (vor Ort oder online), in dem wir näher über deine Motivation sprechen und alle deine Fragen zum Kurs beantworten können.