Informationen zum Kurs
Erlerne die grundlegenden Data Science Fähigkeiten
in nur wenigen Wochen
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.
Was du in der Praxis lernst
Du lernst Data Science über 6 Module, entweder in Vollzeit in 2 Monaten oder in Teilzeit in 6 Monaten.
Vorbereitung: Bereite dich auf den Start des Bootcamps vor!
40h
- 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
80h
- 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
40h
- 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
80h
- 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
40h
- TensorFlow
- Keras
- Google Colab
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)
40h
- 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
80h
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!
- Vorbereitung auf deine Stellensuche
- Verbindung zu unseren 19.000 Alumni und 985+ Partnerunternehmen
So wendest du dein neues Wissen an
- 1:1-Coaching
- Überarbeitung von Lebenslauf und Anschreiben
- Vorbereitung auf technische Vorstellungsgespräche
Standorte
Wo möchtest du Data Science lernen?
Wir bieten Data Science Bootcamps an über 45 Orten weltweit an. Wähle jetzt den Ort, an dem du lernen möchtest.
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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!
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.
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.
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.
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.
Stelle all deine Fragen an unser Team
Finanzierungsmöglichkeiten
Wähle die für dich passende Finanzierung
Dein finanzieller Hintergrund sollte kein Hindernis für die Teilnahme an unseren Kursen sein. Wir finden immer neue Wege, um Zahlungen und geförderte Finanzierungen zu erleichtern.
F.A.Q.
- Networking Events, Jobmessen, Workshops und Office Hours mit Alumni und Recruiter:innen
- Coachings mit unseren Talent Manager:innen und lokalen Alumni
- Nützliche Ressourcen wie unser Career Playbook
- Wir stellen dich unserem Recruiting Netzwerk vor
- Karrierewoche mit vielen praktischen Workshops
- Finde einen Job als Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer
- Arbeite als Freelancer:in an Datenprojekten
- Starte ein eigenes Data-Science-Projekt
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.
- Welche Programmierkenntnisse brauche ich? Für den Data Science Kurs solltest du mit folgenden Dingen vertraut sein: Datentypen und Variablen, Bedingungen, Schleifen, sowie Funktionen und Datenstrukturen wie Arrays und Dictionaries (in manchen Programmiersprachen auch Hashes genannt). Wenn du diese Themen in anderen Sprachen als Python beherrschst (Ruby, JavaScript, C++, etc.), dann hast du alle Voraussetzungen für den Kurs!
- Welche Mathematikkenntnisse brauche ich? Um an unserem Data Science Kurs teilzunehmen, solltest mit folgenden mathematischen Prinzipien vertraut sein: Funktionen und deren Ableitungen, sowie lineare Gleichungen. Vor dem Kurs gibt es für alle Teilnehmer eine Vorbereitungsarbeit, um diese Themen aufzufrischen und euch mit fortgeschrittenen Kenntnissen in linearer Algebra und Statistik vertraut zu machen.
- Kurs (Webentwicklung / Data Science)
- Format (9 Wochen in Vollzeit / 24 Wochen in Teilzeit)
- Die Stadt, für die du dich interessierst
- Ein kurzer Text über dich, deine Motivation für den Kurs und dein persönliches Projekt (nur wenn du eins hast)
Mehr als nur ein Coding Bootcamp.
Werde Teil eines globalen Tech-Netzwerks.
Wenn du dich für Le Wagon entscheidest, schließt du dich einer hilfsbereiten Gemeinschaft von Alumni, Lehrkräften und Tech-Recruitern an. Profitiere vom lebenslangen Zugang zum Kursmaterial und den Jobangeboten unseres Netzwerks.
21.000
Alumni
43
Standorte
1.500
Tech-Expert:innen und Lehrkräfte
93 Tsd.
Meetup-Mitglieder
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