Ja, bestimmte Städte bieten Finanzierungsoptionen über lokale Partner an, darunter aufgeschobene Studiengebühren, Studienkredite und Einkommensbeteiligungsvereinbarungen (ISA). Weitere Informationen findest du auf der Le Wagon-Website oder du wendest dich an einen lokalen Admissions-Manager.

Du musst 18 Jahre alt sein, um dich für das Bootcamp anzumelden. Du kannst dich jedoch auch mit 17 bewerben, wenn du bis zum Beginn des Programms 18 wirst.

Um als Data Analyst erfolgreich zu sein, benötigst du eine Mischung aus technischen und sozialen Fähigkeiten. Auf der technischen Seite ist die Beherrschung von Tools wie Excel, Power BI und Google Data Studio entscheidend für die Datenvisualisierung und -analyse. Du solltest auch mit Programmiersprachen wie Python, R und SQL vertraut sein, die für die Datenmanipulation und komplexe Analysen erforderlich sind. Kenntnisse in Business-Intelligence-Tools und grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens können deine Fähigkeiten zusätzlich erweitern.

Soziale Fähigkeiten sind ebenso wichtig. Gute Kommunikationsfähigkeiten sind notwendig, um Ergebnisse vor Stakeholdern mit unterschiedlichen technischen Kenntnissen zu präsentieren. Kritisches Denken hilft dir, Trends zu identifizieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, während Problemlösungsfähigkeiten es dir ermöglichen, umsetzbare Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Genauigkeit in der Analyse ist durch ein Auge fürs Detail gewährleistet, und effektives Zeitmanagement hilft dir, Deadlines einzuhalten.

Kollaboration ist ebenfalls entscheidend, da Datenanalyse oft die Zusammenarbeit mit Teammitgliedern aus verschiedenen Abteilungen erfordert. Schließlich ist die Bereitschaft zur kontinuierlichen Weiterbildung unerlässlich, um mit den neuesten Technologien und Trends im Bereich Schritt zu halten.

Die Studiengebühren variieren je nach Standort und berücksichtigen die lokalen Lebenshaltungskosten und wirtschaftlichen Faktoren, um die Zugänglichkeit in verschiedenen Städten zu gewährleisten. Für genaue Preisangaben und verfügbare Zahlungsoptionen besuche die Kursseite für deine gewählte Stadt auf der Le Wagon-Website. Dort kannst du verschiedene Finanzierungsoptionen wie aufgeschobene Zahlungen, Studienkredite und in einigen Städten auch Einkommensanteilsvereinbarungen (ISAs) entdecken, die es dir erleichtern, deine Tech-Ausbildung zu absolvieren und ohne finanzielle Hürden in deine neue Karriere zu starten.

Hier sind die technischen Voraussetzungen für jedes Bootcamp:
  • Web Development: Keine technischen Vorkenntnisse erforderlich. Wir suchen motivierte, neugierige und gesellige Studierende. Wenn du dich darin wiedererkennst, bist du bereit, dich zu bewerben und den Auswahlprozess zu durchlaufen.
  • Data Science & AI: Erforderlich sind grundlegende Programmier- und Mathematikkenntnisse: 
    • Programmierung: Vertrautheit mit Datentypen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen und Datenstrukturen (wie Arrays und Dictionaries) in einer Programmiersprache wie Python, Ruby oder JavaScript. 
    • Mathematik: Grundlegendes Verständnis von Funktionen, Ableitungen und linearen Gleichungen auf Abiturniveau. Wir stellen vor dem Bootcamp Ressourcen zur Verfügung, um dein Wissen in linearer Algebra und Statistik aufzufrischen.
  • Data Analytics: Anfängerfreundlich, mit keinen weiteren Voraussetzungen außer der Motivation, deine Tech-Karriere zu starten.
  • Data Engineering: Es ist von Vorteil, grundlegende Fähigkeiten in Programmierung, Datenbanken und Dateninfrastruktur zu haben. Erfolgreiche Data Engineers kombinieren diese technischen Fähigkeiten häufig mit starken Soft Skills, um komplexe Datenherausforderungen zu lösen. Dieses Bootcamp bietet praktische Schulungen, um diese Fähigkeiten zu entwickeln oder zu vertiefen, egal ob du bei Null anfängst oder bereits fortgeschrittene Expertise anstrebst.
  • Growth Marketing: Unser Ziel ist es, sicherzustellen, dass du gut darauf vorbereitet bist, deine Fähigkeiten zu verbessern. Dieses Bootcamp erfordert lediglich ein grundlegendes Verständnis von Excel oder Google Sheets und etwas erste Arbeitserfahrung, wie Praktika.

Deine Karrierechancen nach dem Bootcamp sind vielfältig. Du kannst Positionen wie folgende anstreben:
• Data Analyst 
• Business Analyst 
• Data Manager 
• Data Consultant
Alternativ kannst du als Freelancer an verschiedenen Data-Analytics-Projekten arbeiten. Für diejenigen mit unternehmerischem Spirit besteht die Möglichkeit, ein eigenes Projekt zu starten.

Nach Abschluss des Data Analytics Bootcamps verfügst du über die Fähigkeiten, um deine Karriere in einem Data-Analytics-Team zu starten. Du wirst darin geübt sein, Daten zu explorieren, zu bereinigen und in umsetzbare Erkenntnisse zu transformieren. Außerdem wirst du lernen, maschinelle Lernmodelle von Anfang bis Ende in einer Produktionsumgebung zu implementieren. Du wirst auch Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Teams unter Verwendung branchenüblicher Tools sammeln.

Das Bootcamp wird in den meisten Städten hauptsächlich auf Englisch unterrichtet. In französischen Städten wird das Programm auf Französisch durchgeführt, mit morgendlichen Vorlesungen und abendlichen Live-Coding-Sessions auf Französisch, sodass Sprachkenntnisse erforderlich sind, um in Frankreich teilzunehmen.
In einigen Standorten wie São Paulo, Shanghai, Chengdu und Tokio werden die Sitzungen in den lokalen Sprachen (Brasilianisches Portugiesisch, Chinesisch, Japanisch) angeboten. Du kannst die Sprache der kommenden Batches auf der „Apply“-Seite überprüfen.
Unabhängig von der Unterrichtssprache werden alle Aufgabenstellungen und Dokumentationen auf Englisch bereitgestellt, sodass ein Mindestniveau von B2 in schriftlichem Englisch für alle Studierenden erforderlich ist.

Um dich für einen Kurs zu bewerben, füll zunächst das Bewerbungsformular auf der Le Wagon-Website aus. Gib dabei Details wie den gewünschten Kurs, das bevorzugte Format (online oder vor Ort), die Stadt und deine Motivation an. Nach dem Absenden des Formulars wird sich ein Mitglied des Le Wagon-Aufnahmeteams bei dir melden, um ein Interview zu vereinbaren, in dem deine Ziele und die Eignung für das Programm besprochen werden.

Datenanalyse ist der Prozess des Sammelns, Verarbeitens und Analysierens von Rohdaten, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie umfasst verschiedene Techniken und Methoden wie Data Mining, prädiktive Modellierung und statistische Analyse.

Branchenübergreifend eingesetzt, unterstützt die Datenanalyse bei der Verbesserung von Entscheidungsprozessen, der Identifizierung von Trends und dem Erlangen eines Wettbewerbsvorteils. Der Prozess beginnt mit der Bereinigung und Transformation der Daten, um sie für die Analyse vorzubereiten, gefolgt von der Exploration und Visualisierung, um Erkenntnisse zu gewinnen.

Darüber hinaus umfasst die Datenanalyse die Entwicklung und Implementierung prädiktiver Modelle, um Risiken und Chancen zu bewerten. Mit dem zunehmenden Datenvolumen ist die Datenanalyse unverzichtbar für Unternehmen und Organisationen, die in einer datengetriebenen Welt erfolgreich sein wollen.

Data Science is a broader, interdisciplinary field that includes advanced techniques like machine learning, predictive modeling, and algorithm development to uncover patterns and generate insights from both structured and unstructured data. Data Analytics, on the other hand, focuses on analyzing existing datasets to identify trends, solve specific problems, and support immediate decision-making. While Data Analytics is a key component of Data Science, the latter extends to creating models and systems that enable predictions and automation. Both roles require a strong foundation in data, but their scope and focus differ significantly. To explore more about these differences, check out this article on our blog.

Le Wagon bietet eine Teilzeit-Lernoption, die sich um deine beruflichen Verpflichtungen herum einfügt und etwa 16 Stunden Studienaufwand pro Woche erfordert. Dieses flexible Programm kombiniert vorab aufgezeichnete, on-demand Vorlesungen mit Live-Unterrichtseinheiten, sodass du von zu Hause aus lernen kannst. Der Teilzeit-Bootcamp bietet dieselbe kollaborative Umgebung wie der Vollzeitkurs, mit Zugang zu erfahrenen Dozenten, Teaching Assistants und einer unterstützenden Studierendengemeinschaft – ideal, um Arbeit und Leben in Einklang zu bringen.