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Data Science
Online-Kurs

Erwirb gefragte technische Fähigkeiten, schließe sich einer weltweiten Gemeinschaft an und starte deine Karriere im Tech-Bereich. Lerne von überall aus mit einem auf dich zugeschnittenen Lernplan.

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4.98/5 - 5,200 Studierendenbewertungen

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Teilzeit-Flex

Du hast Verpflichtungen oder möchtest mehr Flexibilität? Lerne in deiner Freizeit, wann es dir am besten passt.

  • 16 Stunden pro Woche
  • 2+ Live-Sitzungen pro Woche
  • Ganztägige Lernunterstützung
  • Peer-to-Peer-Lernen auf Abruf
  • Abschluss in 6 Monaten
•

Vollzeit

Bist du bereit, voll und ganz in Tech einzutauchen? Nimm an unserem Intensivkurs teil. Montag bis Freitag, 9 bis 18 Uhr.

  • 40 Stunden pro Woche
  • Tägliche Unterrichtseinheiten vor Ort
  • Lernunterstützung in Echtzeit
  • Ganztägiges Peer-to-Peer-Lernen
  • Abschluss in 2 Monaten
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Anstehende Kurse

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Informationen zum Kurs

Beherrsche die grundlegenden Fähigkeiten eines Data Scientists

✔

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.

  • PandasPandas
  • NumpyNumpy
  • StatsmodelsStatsmodels
✔

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-LearnScikit-Learn
  • TensorflowTensorflow
  • Google ComputeGoogle 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.

  • GitGit
  • DockerDocker
  • MLflowMLflow
  • FastAPIFastAPI

Starte KOSTENLOS! Nimm an einem unserer Live-Webinare 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

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

80h

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

40h

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.

  1. Statistikmodelle für multivariate lineare/logistische Regressionen
  2. Paketierung und objektorientierte Programmierung in Python
  3. 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

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

40h

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.

  • 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

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

80h

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 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

Zeitplan

Ein intensives Programm, das
deine technischen Fähigkeiten in wenigen Wochen verbessert

Vorlesungen

Vorlesungen

Freu dich auf spannende Vorlesungen, in denen die wichtigsten Konzepte anhand vieler praktischer Beispiele erläutert werden, bevor du das Gelernte in die Praxis umsetzt.

Übungen

Übungen

Finde deinen Partner und bearbeitet mit Hilfe unserer Lehrkräfte eine Reihe von Programmieraufgaben.

Livecode

Livecode

Nimm an einer interaktiven Coding-Session mit einem unserer erfahrenen Lehrkräfte teil und löse gemeinsam mit deiner Klasse Probleme.

Unterstützung von Lehrern

Unterstützung von Lehrern

Stell deine Fragen über unseren Online-Helpdesk und erhalte Antworten und pädagogische Unterstützung von einem unserer fachkundigen Lehrassistenten.

  • Vorlesungen
    Vorlesungen

    Freu dich auf spannende Vorlesungen, in denen die wichtigsten Konzepte anhand vieler praktischer Beispiele erläutert werden, bevor du das Gelernte in die Praxis umsetzt.

  • Übungen
    Übungen

    Finde deinen Partner und bearbeitet mit Hilfe unserer Lehrkräfte eine Reihe von Programmieraufgaben.

  • Livecode
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    Nimm an einer interaktiven Coding-Session mit einem unserer erfahrenen Lehrkräfte teil und löse gemeinsam mit deiner Klasse Probleme.

  • Unterstützung von Lehrern
    Unterstützung von Lehrern

    Stell deine Fragen über unseren Online-Helpdesk und erhalte Antworten und pädagogische Unterstützung von einem unserer fachkundigen Lehrassistenten.

Wähle den Lernplan, der zu dir passt

Vollzeit

2 Monate

Bist du bereit, in Tech einzutauchen? Nimm an unserem Intensivkurs teil. Montag bis Freitag, 9 bis 18 Uhr.


Live-Unterricht

Jeden Wochentag morgens und am späten Nachmittag

Übungen

Jeden Wochentag nachmittags

Unterstützung in Echtzeit

Montag bis Freitag, 9 Uhr bis 18 Uhr

✔

Abschluss in 2 Monaten

✔

Ganztägiges Peer-to-Peer-Lernen

✔

40 Unterrichtsstunden pro Woche

Teilzeit

6 Monate

Hast du Verpflichtungen? Lerne in deiner Freizeit, wann es dir am besten passt.


Live-Unterricht

Zwei Mal pro Woche abends und/oder samstags

Übungen

Jederzeit

Unterstützung in Echtzeit

Wochentags und Samstags

✔

Abschluss in 6 Monaten

✔

Gemeinsam mit Anderen online lernen

✔

16 Unterrichtsstunden pro Woche

Stell all deine Fragen an unser Team

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Alles, was du über Le Wagon Online wissen musst

Schließe dich mit Gleichgesinnten aus der ganzen Welt zusammen - lerne zu programmieren, werde Teil einer globalen Gemeinschaft und hebe deine Karriere auf das nächste Level!

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  • Programmieren lernen von zu Hause | Ein Tag im Leben eines Le Wagon Online Studenten
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  • Starte deine Karriere in der Tech-Branche aus der Ferne mit Le Wagon Online
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Karriereservice

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.

Video der Berufsberatung Play

985

Unternehmenspartner

93%

der Absolvent:innen finden eine Stelle

3 Monate

durchschnittlich, um eine Stelle zu finden

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Das machen unsere Online Data Science
Absolvent:innen jetzt.

  • Grace Cao

    Grace Cao

    Produktanalystin

    Simply Business

  • Julio Quintana

    Julio Quintana

    Mitgründer & CTO

    myFootprint

  • Chris Westerman

    Chris Westerman

    Direktor für Business Intelligence

    Life House

  • Daniel Marron

    Daniel Marron

    Data Scientist

    Hastings Direct

  • Tatjana Hoesch

    Tatjana Hoesch

    Mitgründerin

    Codum

finanzierung

Brauchst du Hilfe bei der Finanzierung?

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.
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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!

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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Coursereport

Course Report

4.98 / 5 - 2493 Bewertungen
Switchup

Switchup

4.98 / 5 - 2539 Bewertungen
Careerkarma_white

Career Karma

4.9 / 5 - 1014 Bewertungen

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Häufig gestellte Fragen

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:

  • 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

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:

  • Finde einen Job als Data Scientist, Data Analyst oder Data Engineer
  • Arbeite als Freelancer:in an Datenprojekten
  • Starte ein eigenes Data-Science-Projekt

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.

  • 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.

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:

  • 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)
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.

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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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Coursereport

Course Report

4.98 / 5 - 2493 Bewertungen
Switchup

Switchup

4.98 / 5 - 2539 Bewertungen
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Career Karma

4.9 / 5 - 1014 Bewertungen

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