In 9 intensiven Wochen in München wirst du zum Data Scientist. Von Python bis zu Machine Learning lernst du alle Skills, die du für eine erfolgreiche Karriere in einem Data Science Team brauchst.
Our Data Science course in München takes you from Data Enthusiast to Data Scientist in 9 weeks. You will be able to analyse data to make decisions, implement AI and Machine Learning models and build a practical data application ready for real-world deployment. Enter the world of Data Science as a Data Analyst, Data Engineer or Data Scientist, enhance your academic studies, solve global issues, or advance your career with our 600+ global hiring partners in industries such as marketing, finance, and commerce with a unique data skillset.
In unserem Kurs lernst du Schritt für Schritt alle wichtigen Skills eines Data Scientists. Du beginnst bei dem grundlegenden Daten-Toolkit in Python und endest mit der vollständigen Implementierung und Bereitstellung von komplexen Machine-Learning-Algorithmen.
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.
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.
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.
In München you will learn about the underlying math behind all the libraries and models used in the bootcamp. Become comfortable with the basic concepts of statistics & probabilities (mean, variance, random variable, Bayes’s Theorem, etc.) and with matrix computation, at the core of numerical operations in libraries like Pandas and Numpy.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 (Aktivierungsfunktionen, Verlustfunktion, Optimierer). Mit diesen Elementen entwickelst du neuronale Netze komplett eigenständig (vor allem für Bilder, Zeiten und Texte) und lernst dabei alle wichtigen Methoden und Tricks kennen, die das Deep Learning ausmachen.
Du steigst tiefer in die Computer Vision ein und arbeitest mit konvolutionären neuronalen Netzen, mit denen du das meiste aus Bildern herausholst. Du setzt Daten-Augmentation ein, verbesserst die Generalisierung deines Modells und arbeitest mit fortgeschrittenen Methoden und modernen Architekturen wie Transfer-Lernmethoden.
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.
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.
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.
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.
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. Außerdem nutzt du ein Docker-Umfeld, um deine eigene RESTful Flask API zu implementieren, die du an jede Front-End-Schnittstelle anschließen kannst.
Ihr verbringt die letzten zwei Wochen als Gruppe und arbeitet gemeinsam an einer spannenden Data Science Herausforderung! Ihr lernt, wie ihr effizient als Team mit einem gemeinsamen Python Repository und Git flow kollaboriert. Dabei nutzt ihr eine Mischung aus eigenen Datensätzen (falls ihr welche von euer Firma / NGO habt) und open-data Repositories (Regierungsinitiativen, Kaggle, etc.). Die Gruppenarbeit ist eine großartige Möglichkeit, alle gelernten Tools und Methoden anzuwenden und wird dir zeigen, wie eigenständig du bereits arbeitest.
Die Data-Vorbereitungswoche ist eine zusätzliche Online-Lernwoche vor dem offiziellen Start des Data Science Kurses. In der Woche lernt ihr wichtige Python-Kenntnisse und bekommt die Grundlagen, um erfolgreich in den intensiven 9- oder 24-wöchigen Kurs zu starten.
You'll need to be comfortable with data types & variables, conditions, loops, functions and data structures (List & Dictionary).
You'll need a High School level of Maths, meaning you will be comfortable with functions, derivatives, and systems of linear equations.
After a chat with our Admissions team, you will receive a Python & Mathematics Quiz to help you and the Admissions team better understand your current level in Python & Maths. We'll also provide you with a set of additional free learning resources to help you match the prerequisite level for the Bootcamp.
Once you have been accepted onto the Data Science Bootcamp (congrats!), you'll receive ~ 40h of online learning resources. We require all of our students to complete this before the Bootcamp starts, either at their own pace or during our Data Prep Week.
The Data Prep Week takes place the week before the official start date of the Bootcamp. This is an additional week of interactive online learning designed to help you get through this content as efficiently as possible and ensure you have the necessary foundations in Python before the bootcamp starts.
From morning lectures to evening talks, every day in München is action-packed.
Schnapp dir einen Kaffee und starte den Tag mit einer spannenden und interaktiven Vorlesung, bevor du das Gelernte in die Praxis umsetzt.
Gemeinsam mit deinem Buddy für den Tag löst du Programmier-Aufgaben mit der Unterstützung unserer Lehrer.
Programmieren lernen kann intensiv sein. Am Nachmittag entspannt ihr euch bei einer gemeinsamen Yoga-Klasse.
Während der Live-Code-Session sprecht ihr über die heutigen Übungen und bekommt eine Übersicht der anstehenden Themen.
Lass dich inspirieren und erhalte wertvolle Tipps von erfolgreichen Gründern bei unseren exklusiven Talks & Workshops.
At the end of the bootcamp, we will organise our Career Week. This week gives you the tools you need to take the next steps in your career, whether it is finding your first job in a Data Science role, exploring career opportunities with your new data skill set, or launching your start-up.
Workshops
Benefit from a combination of panel discussions, workshops, presentations, and assignments to help you find the right career path.
Becoming job-ready
Prepare your personal profile, complete job applications, prepare for technical challenges, and make a game plan for after the bootcamp!
Inspiration
Hear from alumni about their post-Bootcamp journeys and what a typical day looks like in their new careers.
Custom-made
You can join any workshops or watch any tutorials that you are interested in. You create your own career week according to your interests and objectives
Seit dem ersten Tag liegt uns ein erstklassiger Unterricht am Herzen. Tolle Lehrer können uns inspirieren, uns tiefgehend mit einem neuen Thema zu beschäftigen. Aber Erfahrung als Entwickler allein macht einen noch nicht zu einem guten Programmierlehrer. Deswegen achten wir immer darauf, dass wir nicht nur großartige Techies finden, sondern auch begeisterte und erfahrene Lehrer.
In Brasilien geboren, hat Bruncky seine ♥️ für Code in Berlin (wieder)entdeckt. CS war nicht so toll, also entschied er sich für Le Wagon und schaute nie zurück. Du weißt nicht wo er ist? Schau mal bei der Kaffeemaschine oder auf World of Warcraft!
mehr über BrunoUnser 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.
Erhalte Tipps und Ratschläge von erfolgreichen Data Scientists & Datenanalysten, Zugang zu exklusiven Jobchancen und Freelance-Stellen von Gründern und Entwicklern.
Nutze jederzeit nach dem Kurs unsere Online-Lernplattform: hier findest du alle Data Science Vorlesungen, Screencasts, Übungen und Lernkarten.
Werde ein Teil unserer globaler Community aus 13.781 Alumni, die im Bereich Data Science arbeiten, sowie viele weitere Gründer, Entwickler und Produktmanager auf der ganzen Welt.
Unsere unterschiedlichen Kurse gibt es in 44 Städten auf der ganzen Welt: wohin du auch reist, du gehörst zur Le Wagon Community!
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.
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 13.781 Alumni unterstützen.
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Unsere Alumni sind ständig in Kontakt mit neuen Teilnehmern: sie erklären dir, wie sie ihre Jobs als Data Scientists, Datenanalysten und Dateningenieure gefunden haben.
Unsere lokalen Teams sind regelmäßig in Kontakt mit unseren Alumni und Recruiting-Partnern und vernetzen dich jederzeit mit relevanten Personen.
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Die Web Development und Data Science Bootcamps von Le Wagon sind nach AZAV zertifiziert und gelten in Deutschland als Berufsausbildung. Das heißt, du kannst mit einem Bildungsgutschein der Bundesagentur für Arbeit kostenlos an unseren Bootcamps teilnehmen.
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Eligibility: Full time students/ azubis who are currently pursuing or have received their degree within the last year.
We offer students and azubis a 500€ discount on our Full Time Web Development Bootcamp. We believe in making technology more open and available in order to foster creativity and develop the skills that will in turn support Munich’s ecosystem.
With the Income Share Agreement, you can focus on the bootcamp, while CHANCEN eG takes care of your tuition fees. In exchange, you commit to affording future generations with the same opportunity. Once you start working in a company or found your own startup, you start making income-based repayments to finance the training fees of future generations.
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Le Wagon hat 2200 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 2200 Bewertungen zählt und hilft uns, unsere Kurse konstant zu verbessern und das höchste Niveau zu bieten. Die vielen positiven und enthusiastischen Kommentare sind der ultimative Beweis dafür, dass wir in 44 Städten weltweit die beste Tech-Ausbildung für unsere Teilnehmer bieten.
Der nächste Vollzeit Data Science Kurs in München beginnt am 11 Apr, 2022
