Data Science Kurs in Lissabon

Lissabon
Teilzeit (24 Wochen) @Nova SBE

In 24 Wochen wirst du zum Data Scientist. Du lernst alles von Python bis zu Machine Learning und bekommst alle Skills, die du für eine erfolgreiche Karriere in einem Data Science Team brauchst.

Jetzt bewerben
In 24 Teilzeitwochen bei Le Wagon Lissabon lernst du alle wichtigen Data Science Skills - von Python bis zu Machine Learning.
Kursdetails Jetzt bewerben

Some of our upcoming courses in Lissabon can be followed remotely. After you complete your application, the admission manager will be in touch shortly to give you all the necessary information.

Nova SBE & Le Wagon

In an increasingly data-driven world, Le Wagon and Nova SBE are combining expertise to answer the rising demand for Data Scientists. In this bootcamp, you will learn not only to apply data science: you will acquire insight into how and why methods work so you will be able to construct solutions to new challenges in data science.

Ein einzigartiger Kurs

In unserem Data Science Teilzeitkurs lernst du alle wichtigen Skills, um erfolgreich in einem Data Science Team zu arbeiten - und das in nur 24 Wochen an Samstagen und manchen Wochenabenden. Von Pandas zu Deep Learning: nach dem Kurs kannst du komplexe Daten überprüfen, bereinigen und daraus wichtige Erkenntnisse ziehen. Du setzt Machine-Learning-Modelle von der ersten Codezeile bis zum Produktionsumfeld ein und arbeitest zusammen in Teams mit den modernsten Tools.

Der Data Science Kurs von Le Wagon gibt dir alle wichtigen Datenskills, die für eine erfolgreiche Karriere als Data Scientist brauchst.

Der Data Science Kursplan

Unser Data Science Kurs ist so strukturiert, dass du Schritt für Schritt lernst und alles gut verstehst - vom grundlegenden Toolkit für Python, zur Implementierung von Machine-Learning-Modellen in einem Produktionsumfeld.

  • 0
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24

Starte perfekt vorbereitet in den Kurs!

Unser Data Science Kurs ist ziemlich intensiv. Um dir Zeit zu sparen und einen guten Start zu ermöglichen, müssen alle Schüler eine Online-Vorbereitung vor dem Kurs vervollständigen. Diese dauert ungefähr 40 Stunden und behandelt die Grundlagen von Python (Voraussetzung für den Kurs) und einige mathematische Konzepte, die von Data Scientists täglich angewandt werden.

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 diesem Teil befassen wir uns mit den mathematischen Prinzipien, auf denen alle Bibliotheken und Modelle in diesem Kurs aufbauen. Wir machen uns vertraut mit den grundlegenden Konzepten der Statistik und Wahrscheinlichkeit (Mittelwert, Varianz, Zufallsvariablen, Bayes-Theorem...), sowie mit Matrixrechnungen (ein Kernstück der numerischen Operationen in Bibliotheken wie Pandas und Numpy).

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 Ergebnisse identifizierst und interpretierst.

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

Als nächstes lernst du, wie du deinen Datensatz mit Preprocessing-Techniken wie der Vektorisierung 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 scikit-learn in Python und ziehst dabei Lernalgorithmen wie KNN (k-nearest neighbors) zur Hilfe.

Generalisierung und Overfitting

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.

Verwaltung von Bildern und Textdaten

Mach dich vertraut mit der Verwaltung hochdimensionaler Variablen und deren Umwandlung in gut handhabbaren Input. Du lernst klassische Preprocessing-Techniken für Bilder wie Normalisierung, Standardisierung und Aufhellung. Dabei wendest du die richtigen Kodierungen an, um deine Textdaten für verschiedene NLP-Aufgaben (Natural Language Processing) vorzubereiten.

Neuronale Netze

In diesem Teil befassen wir uns mit der Architektur neuronaler Netze (Neuronen, Layers, Stacks) und ihren Parametern (Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktion, Optimierer). Mit diesen Elementen entwickelst du völlig autonom folgende neuronale Netze: konvolutionäre neuronale Netze (für Bilder), rekurrente neuronale Netze (für Zeitreihen) und Netzwerke für Natural Language Processing (für Text).

Deep Learning mit Keras

Du lernst eine neue Bibliothek namens Keras kennen, ein entwicklerfreundlicher Wrapper über tensorflow (Deep Learning Library von Google). Wir bringen dir die fundamentalen Methoden bei, mit denen du dein ersten Deep-Learning-Modell mit Keras entwickelst.

Computer Vision

Du steigst tiefer in die Computer Vision mit Deep Learning ein, indem du Programme zur Objekterkennung entwickelst. Du setzt fortgeschrittene Methoden wie die Daten-Augmentation ein, um dein Trainingsset durch die Berechnung von Bildstörungen (zufällige Ausschnitte, Intensitätsänderungen, etc.) zu erweitern und die Generalisierung deines Modells zu verbessern.

Machine Learning Pipeline

Du wechselst vom Jupyter Notebook zu einem Code-Editor und lernst, wie du Projekte 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. Dafür nutzen wir eine Bibliothek namens MLflow.

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 beliebige Front-End-Schnittstelle anschließen kannst.

Schülerprojekte

You'll spend the last two weeks on a group project working on an exciting data science problem you want to solve! As a team, you'll learn how to collaborate efficiently on a real data science project through a common Python repository and the Git flow. You will use a mix of your own datasets (if you have any from your company / non-profit organisation) and open-data repositories (Government initiatives, Kaggle, etc.). It will be a great way to practise all the tools, techniques and methodologies covered in the Data Science Course and will make you realize how autonomous you have become.

Eine typische Woche

Unser Teilzeit Format

Lerne in 24 Wochen Programmieren - mit einem individuellen Kursplan, der auf deinen Kalender zugeschnitten ist.

09:00 VORMITTAGS 05:00 NACHMITTAGS
06:30 NACHMITTAGS 09:30 NACHMITTAGS
Montag
Dienstag
Mittwoch
Donnerstag
Freitag
Samstag
Sonntag
Hausaufgabe Vorlesung anschauen zur Vorbereitung auf Morgen.
On-Campus Programmier-Aufgaben in Zweiergruppen mit Hilfe der Lehrer.
On-Campus Programmier-Aufgaben in Zweiergruppen mit Hilfe der Lehrer.
Hausaufgabe Vorlesung anschauen zur Vorbereitung auf Morgen.
On-Campus Werde täglich besser mit unseren Übungen und Projekten.

Verinnerliche deine neuen Skills durch Live-Code Sessions mit unseren Lehrern.
☀️
🏠Hausaufgabe

Vorlesung anschauen zur Vorbereitung auf Morgen.

🏫On-Campus

Programmier-Aufgaben in Zweiergruppen mit Hilfe der Lehrer.

Ein einmaliges Erlebnis

Ein Vorgeschmack auf unser Programm

Jede Woche ist eine einzigartige Erfahrung.

On-Campus Programmieren in Zweiergruppen
On-Campus Programmieren in Zweiergruppen

Du triffst deine Mitschüler und Lehrer an drei Tagen in der Woche und löst gemeinsam Coding-Übungen. Ihr lernt, wie Entwickler zu denken und komplexe Probleme zu lösen.

Online-Vorlesungen und Lernkarten
Online-Vorlesungen und Lernkarten

Schau dir Vorträge auf unserer Online-Plattform in deinem Tempo an. Du befasst dich mit Kernkonzepten, bereitest dich auf die nächste Coding-Session vor und verinnerlichst neue Skills mithilfe unserer Lernkarten.

Recruiting und Networking Events
Recruiting und Networking Events

Wir veranstalten wöchentliche Events mit Gründern und Recruitern für unsere Teilnehmer. Werde Teil dieser lebendigen Tech-Szene!

Community & Tools

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 7965 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 39 Städten auf der ganzen Welt: wohin du auch reist, du gehörst zur Le Wagon Community!

Lebenslange Community und Tools
Career Services

Finde einen Data Science Job bei den besten Tech-Firmen

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 7965 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 Alumni sind ständig in Kontakt mit neuen Teilnehmern: sie erklären dir, wie sie ihre Jobs als Data Scientists, Datenanalysten und Dateningenieure gefunden haben.

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
Hiring Partners

Hier arbeiten unsere Alumni

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

Frichti 1 Alumni eingestellt
Doctolib 9 Alumni eingestellt
+7
Google 4 Alumni eingestellt
+2
Getaround 6 Alumni eingestellt
+4
Aircall 3 Alumni eingestellt
+1
ContentSquare 1 Alumni eingestellt
Finanzierung

Finde passende Finanzierungen für dich

Finde heraus, ob du für spezielle Angebote in Lissabon berechtigt bist.

Puzzle Formação Tuition Loan
Puzzle Formação Tuition Loan

PUZZLE, BNI's Europa Credit brand, was born to expedite and revolutionize the way credit is granted in Portugal through a 100% online platform that aims to meet the needs of a new generation which it requires technology, speed, and flexibility.

Through PUZZLE, Portuguese nationals can receive financing on 90% of Le Wagon's bootcamp tuition for both the part-time and full-time programs.

Set up a call with our team to find out the next steps.

[Web Dev Full-time] Local's Scholarship

⚠️Eligibility: Resident in Portugal (>6 months)

We offer each scholarship recipient a €2000 discount on the total cost of Le Wagon’s tuition. We believe in making technology more open and available in order to foster creativity and develop the skills that will in turn further Portugal’s ecosystem.

Scholarships are only offered to applicants that are residents in Portugal for a minimum of 6 months. To be eligible, applicants must successfully complete Le Wagon's standard admissions process and be officially accepted.

[Web Dev Part-time & Full-time] Young Women in Tech Scholarship

⚠️Eligibility: • Resident in Portugal (>2 years) • Age 19 to 23 years old at the time of bootcamp

In an effort to increase the number of women in technology-related fields, we’re committing to help self-identifying young women pursue their dreams of becoming tech entrepreneurs, junior developers, and project managers.

Recipients of the scholarship cannot combine the scholarship with any other tuition reduction. All self-identifying women between the ages of 19 to 23 years old are applicable for the 50% reduction in tuition.

[Data Science Part-time & Full-time] Le Wagon Alumni Discount

Le Wagon Alumni receive a 20% discount on our Part-time and Full-time Data Science Bootcamp here in Lisbon.

[Data Science Part-time] Nova SBE Alumni Discount

Nova SBE undergraduate, masters and executive education alumni receive a 20% discount on our part-time Data Science Bootcamp @Nova SBE.

Willst du mehr lernen?

Der nächste data science kurs Teilzeit-Programmierkurs in Lissabon startet am 5 Sep, 2020