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Data Science in Rio de Janeiro

Schlage einen neuen Karriereweg als Datenwissenschaftler:in mit dem #1 Bootcamp in Rio de Janeiro oder online ein.

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Informationen zum Kurs

Erlerne die grundlegenden Fähigkeiten der Datenwissenschaften
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.

So ist unser Bootcamp für Data Science aufgebaut

Schau dir unseren Lehrplan im Detail an.

Vorbereitung: Bereite dich auf den Start des Bootcamps vor!

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

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

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

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

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.

  • Scikit-Learn und XGBoost Bibliotheken
  • Überwachtes Lernen (linear, KNN, SVM, Bäume, 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

  • 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)

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

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 15.000 Alumni und 985+ Partnerunternehmen

So wendest du dein neues Wissen an

  • 1:1-Coaching 
  • Überarbeitung von Lebenslauf und Anschreiben
  • Vorbereitung auf technische Vorstellungsgespräche

Vorbereitung: Bereite dich auf den Start des Bootcamps vor!

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

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

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 der wichtigsten Ergebnisse für deine Kunden

Maschinelles Lernen

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

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.

  • Scikit-Learn und XGBoost Bibliotheken
  • Überwachtes Lernen (linear, KNN, SVM, Bäume, 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

  • 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)

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
  • Einbettung in die Welt für Stimmungsanalyse oder automatische Textvervollständigung

Projekte

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!

Was du tatsächlich bauen wirst

  • Erstelle eine App mit einer Live-Demo von Modellvorhersagen
  • Erstelle eine tiefgreifende Analyse eines Geschäftsdatensatzes
  • 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 15.000 Alumni und 985+ Partnerunternehmen

Was du tatsächlich tun wirst

  • 1:1-Coaching 
  • Überarbeitung von Lebenslauf und Anschreiben
  • Vorbereitung auf technische Vorstellungsgespräche

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Lerne unsere Methodik kennen

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

  • Live-Vorlesung
    Live-Vorlesung 9:00 - 10:30 Uhr

    Trink einen Kaffee und beginne jeden Morgen mit einem spannenden und interaktiven Vortrag, bevor du das Gelernte in die Praxis umsetzt.

  • Übungen
    Übungen 10:30 - 16:00 Uhr

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

  • Pause
    Pause 16:00 - 17:00 Uhr

    Programmieren kann sehr anstrengend sein. Deshalb organisieren wir an bestimmten Tagen Yoga-Kurse, damit du dich entspannen kannst.

  • Livecode
    Livecode 17:00 - 18:00 Uhr

    Lass die Herausforderungen des Tages Revue passieren und verschaffe dir während des Livecodes einen Überblick über die kommenden Lektionen.

  • Veranstaltungen
    Veranstaltungen 18:00 - 20:00 Uhr

    Nimm an kostenlosen Veranstaltungen teil und mach deine ersten Schritte in Tech durch Programmierworkshops für Anfänger oder Vorträge von Branchenexperten.

  • Vorlesungen
    Vorlesungen Uhrzeit

    Schau dir die erste Vorlesung der Woche in deinem eigenen Tempo auf unserer Online-Plattform an und besuche die zweite Vorlesung am Samstag live auf dem Campus! Verstehe die Kernkonzepte und bereite dich auf die Lösung praktischer Herausforderungen vor.

  • Übungen
    Übungen

    Triff dich mit Gleichaltrigen und Lehrer:innen am Dienstag- und Donnerstagabend sowie am Samstag, um an realen Herausforderungen zu arbeiten. Lerne, zu denken und Probleme zu lösen wie ein Datenprofi.

  • Wiederholung
    Wiederholung

    Nehme an einer interaktiven Coding-Session teil, die von einem unserer erfahrenen Lehrer:innen geleitet wird, und löse in der Gruppe fortgeschrittene Aufgaben.

  • Flashcards
    Flashcards

    Festige täglich dein Wissen mit unseren Flashcards.

Erhalte das Zertifikat "RNCP 6 AI Entwickler:in, Level Bac +¾>"

Mit dem Abschluss des Kurses trägst du den Titel "Artificial Intelligence Developer" von Le Wagon (RNCP-zertifiziert - Level 6 EUR), ein Bac +3/4-Äquivalent.




Nach all deiner harten Arbeit erhältst du ein Diplom in Data Science, das deinen Lebenslauf abrundet und noch attraktiver macht!

Rio de Janeiro certification

Leidenschaftliche Lehrkräfte, modernste Methoden & praxisnahe Kenntnisse

  • Kleine Gruppen mit einer Lehrkraft auf 7 Student:innen
  • Arbeite an echten Projekten mit motivierten Mitstudent:innen
  • Erhalte Antwort auf all deine Fragen in Echtzeit
  • Lebenslanger Zugang zur Lernplattform von Le Wagon
  • Entwirf und präsentiere dein Abschlussprojekt mit deinem Team
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  • "Wenn du auf der Suche nach einem Bootcamp bist, das einen umfassenden Lehrplan, ein großartiges Lernumfeld und eine unglaubliche Karriereunterstützung nach dem Bootcamp bietet, dann ist Le Wagon genau das Richtige für dich!"

    Joseph Gulay Ernst & Young

    Joseph Gulay

    Jetzt Datenanalyst bei Ernst & Young

  • "Es ist erstaunlich, wie viel man in nur 9 Wochen lernt, nicht nur in der Webentwicklung, sondern auch, wie man sich selbst herausfordert und als Person wächst!"

    Carolina Cota N26

    Carolina Cota

    Jetzt Backend-Entwicklerin bei N26

  • "Nur zwei Monate nach Abschluss des Bootcamps habe ich meinen ersten Job als Junior Software Engineer bekommen. Das wäre ohne die großartige Karriereunterstützung durch die Mitarbeiter:innen von Le Wagon nicht möglich gewesen."

    Mathieu Longé 99designs

    Mathieu Longé

    Jetzt Software-Ingenieur bei 99designs

  • "Le Wagon ist eine großartige Möglichkeit, in Tech einzusteigen und eine neue Fähigkeit zu erlernen, mit guten Lehrer:innen, die dich auf deinem Weg unterstützen. Scheu dich auf keinen Fall, 100 Fragen zu stellen, wie ich es getan habe."

    Ștefania-Ella Centea ASDA

    Ștefania-Ella Centea

    Jetzt Junior Produktmanagerin bei ASDA

  • "Nachdem ich 3 Jahre im Investmentbanking gearbeitet hatte, beschloss ich, meine Fähigkeiten mit einigen Werkzeugen auf den neuesten Stand zu bringen, die ich für meine nächste berufliche Herausforderung nutzen konnte."

    Ayelen   Klas Razor Group

    Ayelen Klas

    Jetzt Senior Growth & Operations Managerin bei Razor Group

  • "Ich habe viel von Le Wagon für meine Data Science-Ausbildung erwartet, und die globale Erfahrung war sogar noch besser: Die Inhalte der Ausbildung und die maßgeschneiderte Lernplattform waren wirklich gut strukturiert und alle Mitarbeiter:innen von Le Wagon sehr hilfsbereit."

    Josselin Grouas IBM

    Josselin Grouas

    Jetzt Daten/IA-Manager Berater bei IBM

  • "Die Komplexität des finalen Projekts, das ich gemeinsam mit meinen Teamkolleg:innen entwickelt habe, hat mir gezeigt, wie sehr sich meine Fähigkeiten verbessert haben. Ich empfehle es ohne jeden Zweifel!"

    Rafael Knabben ResearchGate

    Rafael Knabben

    Jetzt Data Quality Analyst bei ResearchGate

  • "Le Wagon hat mein Leben mit dem Programmieren wirklich verändert. Da ich aus dem Vertrieb komme, konnte ich mir hier das technische Wissen aneignen, um eine Karriere als Entwicklerin zu starten."

    Isabelle  Ferrier amlconsult GmbH

    Isabelle Ferrier

    Jetzt Webentwicklerin bei amlconsult GmbH

  • "Ich habe Code geschrieben, Daten gesäubert und Datenpipelines mit Leichtigkeit aufgebaut. Mir gefällt auch die Tatsache, dass Le Wagon einem bei der Jobsuche nach dem Bootcamp hilft."

    Cyril  Aubry N26

    Cyril Aubry

    Jetzt Junior Datenanalyst bei N26

  • "Le Wagon hat mich innerhalb von 9 Wochen von einem TV-Drehbuchautor in einen Entwickler verwandelt und mir geholfen, nicht nur meinen Traumjob, sondern eine echte Traumkarriere zu finden: eine, in der ich mich wertgeschätzt fühle und gut bin in dem, was ich tue. Eine, in der ich arbeiten kann, wo immer es mir am besten passt, und ich mehr Zeit für die Dinge habe, die mir wirklich wichtig sind."

    Martinho Hoffman Zyte

    Martinho Hoffman

    Jetzt Python-Entwickler bei Zyte

  • "Die Lehrer:innen hier sind sehr pädagogisch. Sie nehmen sich alle Zeit, um sicherzustellen, dass die Student:innen die wichtigsten Konzepte verstehen, und bringen konkrete Beispiele, um zu helfen. Sie waren bereit, alles zu erklären und so oft wie nötig zu wiederholen."

    Jordan  Luong Shippio

    Jordan Luong

    Jetzt Full-Stack-Entwickler bei Shippio

  • "Die Mitarbeiter:innen von Le Wagon sorgen dafür, dass du jedes Konzept verstehst, lernst, wie man Data-Science-Tools richtig einsetzt und das Beste aus dieser erstaunlichen Erfahrung machst."

    Timothée Filhol Biofourmis

    Timothée Filhol

    Jetzt Junior Data Scientist bei Biofourmis

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
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93%

der Absolvent:innen finden eine Stelle

3 Monate

durchschnittlich, um eine Stelle zu finden

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Absolvent:innen jetzt.

Feedback von Unternehmen

  • "Wir haben die Absolvent:innen von Le Wagon für unser Team ausgewählt, weil wir der Meinung sind, dass der Kurs die Fachleute nicht nur technisch ausbildet, sondern sie auch lehrt, selbständig zu sein, in Teams zu arbeiten und Lösungen zu finden. Unternehmen wie Le Wagon sind äußerst wichtig, um das Innovationsumfeld in unserem Land zu fördern. Ich bin eine ehemalige Studentin und bin sehr dankbar, dass es noch viele weitere Student:innen gibt, die zu diesem Zweck ausgebildet werden."

    Riza Braga HortaLab

    Riza Braga

    Gründerin

    HortaLab

  • "Le Wagon ist definitiv die beste Option, die wir gefunden haben, um High-Potentials einzustellen, die ihre Karriere als Entwickler:in starten wollen. Die Absolvent:innen sind bereit für den Markt! Sie werden mit realen Projekten konfrontiert und mit den neuesten Technologien und Best Practices in der Softwareentwicklung vertraut gemacht. Darüber hinaus entwickeln sie die wichtigste Fähigkeit, die ein:e Software-Ingenieur:in haben sollte: Nämlich die Fähigkeit, zu lernen, wie man lernt, und sich daher mit neuen und herausfordernden Aufgaben vertraut zu machen."

    Luciano Montezzo 99hunters

    Luciano Montezzo

    Mitgründer

    99hunters

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.
  • Kredite - Bewirb dich für einen Kredit bei einem unserer Partner.
  • Stipendien - Profitiere von unseren "Social Impact"-Programmen und erhalte einen Rabatt für unterrepräsentierte Gruppen.
  • Umgekehrter Generationenvertrag - Studiere jetzt und bezahle später.
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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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Warum du Data Science in Rio de Janeiro lernen solltest

Brasilien wurde in internationalen Rankings für seine Fortschritte bei der Digitalisierung der öffentlichen Dienste anerkannt. Dies hat dazu geführt, dass der Öffentlichkeit der Zugang zu einem der größten Datensätze mit öffentlichen Informationen gewährt wurde. Dies macht Brasilien zu einem der besten Länder, um Data Science zu lernen, da es so viele Informationen gibt, die man verarbeiten kann.

Brasilien ist die lateinamerikanische Hauptstadt für viele Branchen wie Einzelhandel, Banken und natürlich Technologie. Kein Wunder, dass so viele Unternehmen auf dem größten Markt Lateinamerikas Data Scientist einstellen müssen.

Veranstaltungen

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Zusätzlich zu unseren Bootcamps veranstalten wir kostenlose Workshops und Karriere-Talks an unserem Rio de Janeiro Campus. Komm' vorbei und lerne das Team kennen!

In Rio de Janeiro sind momentan keine Veranstaltungen geplant.

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R. Visconde de Pirajá, 142, sala 304 - Ipanema Business

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Häufig gestellte Fragen

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15.000+

Alumni

43

Standorte

1.500

Tech-Expert:innen und Lehrkräfte

93 Tsd.

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