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Data Science in Zurich

Schlage einen neuen Karriereweg als Datenwissenschaftler:in mit dem #1 Bootcamp in Zurich 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

Was du tatsächlich bauen wirst

  • 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

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!

So wendest du dein neues Wissen an

  • 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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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

    Schau dir zu einem dir passenden Zeitpunkt ansprechende und interaktive Online-Videovorlesungen an, bevor du das Gelernte in die Praxis umsetzt.

  • Livecode
    Livecode

    Nimm an einer interaktiven Online-Coding-Sitzung mit einem unserer erfahrenen Lehrer:innen teil und löse gemeinsam mit deiner Klasse Probleme.

  • Helpdesk
    Helpdesk

    Wende dich über unsere Online-Lernplattform live an ein Mitglied des Le Wagon-Lehrteams, um sofort eine Antwort auf deine Fragen zu erhalten.

  • TA-Unterstützung auf Anfrage
    TA-Unterstützung auf Anfrage

    Du hast eine Frage außerhalb der Unterrichtszeiten? Kein Problem, stelle deine Frage und du erhältst innerhalb von 24 Stunden (auch sonntags) eine Antwort.

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!

Zurich 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.

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Feedback von Unternehmen

  • "Wir sind ein schnelllebiges Scale-up-Unternehmen mit Sitz im EPFL Innovation Park. Wir sind oft auf der Suche nach neuen Talenten und stellen gerne Alumni von Le Wagon ein. Wir mögen ihre Denkweise und Anpassungsfähigkeit. Außerdem passen sie sehr gut zu unserer Unternehmenskultur. Der beste Beweis dafür ist, dass wir in den letzten 2 Jahren 7 Alumni von Le Wagon Lausanne angestellt haben."

    Nathan Tempels Tayo

    Nathan Tempels

    Scrum Master

    Tayo

  • "Jedes Mal, wenn LeWagon einen neuen Webentwicklungskurs in Zürich startet, nehmen wir als Lehrer teil und suchen auch nach neuen Talenten. Wir haben gute Erfahrungen mit den Student:innen gemacht, die nach dem Bootcamp angefangen haben, mit uns zu arbeiten, weil sie Erfahrung mit echten Projekten mitbringen und die richtige Einstellung haben, um weiter zu lernen und in technischen Bereich weiter zu wachsen."

    Alessandro  Rodi Renuo

    Alessandro Rodi

    Partner bei Renuo

    Renuo

Finanzierung

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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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Warum du Data Science in Zurich lernen solltest

Es ist kein Geheimnis, dass es sehr schwierig ist, auf dem Schweizer Arbeitsmarkt Fuß zu fassen. Aber ist dies einmal geschafft, ist es sehr lohnend bezüglich der Lebensqualität und Gehalts. Wenn Du in Lausanne studierst, profitierst Du von unseren Kontakten zu lokalen Arbeitgebern und knüpfst von Beginn des Bootcamps an Kontakte zu Personalvermittlern, Alumni, Lehrkräften, Referent:innen und Teilnehmer:innen von Veranstaltungen und vielen mehr.

Der jährliche EIU-Bericht (Global Liveability Index 2022) enthält eine Rangliste der lebenswertesten Städte der Welt. 173 Städte wurden in fünf Kategorien bewertet und nach Stabilität, Gesundheitsversorgung, Kultur und Umwelt, Bildung und Infrastruktur eingestuft. Zürich liegt mit einer Gesamtbewertung von 96,3 auf Platz 3, knapp hinter Kopenhagen und Wien. Zürich, das oft fälschlicherweise für die Hauptstadt der Schweiz gehalten wird (in Wirklichkeit ist es Bern), ist die größte und wohlhabendste Stadt des Landes und zieht daher Menschen aus der ganzen Welt an, die ein besseres Leben führen wollen. Einmal angekommen, entdecken die meisten schnell den wahren Reiz der Stadt - ja, sie ist effizient, sauber und gut geführt, aber kratzt man ein wenig unter der Oberfläche, entdeckt man einen postindustriellen Kessel voller junger und alter Kreativer, die durch die verwinkelten Straßen schlendern, sich auf der Suche nach Abenteuern in die umliegenden Berge und Seen wagen, neue Ideen zum Leben erwecken und dank der "Alles ist möglich"-Atmosphäre von den Möglichkeiten, die sich bieten, schwärmen. Mit einer Fahrt auf der Limmat zur Arbeit zu kommen, ist auch eine tolle Art, den Tag zu beginnen!

Die Schweiz spielt eine Schlüsselrolle beim Aufbau der nächsten Dimension des Internets: dem Metaverse. Dank dem Einfluss der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH Zürich) haben Microsoft, Facebook, Google, Disney Research und Magic Leap Büros oder Forschungslabors in der Schweizer Wirtschaftsmetropole eröffnet.

Die Schweiz beherbergt weltbekannte Universitäten und Forschungsinstitute im Bereich der KI, wie die beiden Eidgenössischen Technischen Hochschulen ETH Zürich und EPFL in Lausanne, das IDSIA in Lugano, das IDIAP in Martigny und viele kantonale Universitäten. Diese Nähe zur Spitzenforschung ist ein wichtiger Grund dafür, dass weltweit tätige Technologieunternehmen wie Google, IBM und HPE von hier aus ihre Forschung betreiben. Dank ihrer traditionellen Stärke im Bereich der Biowissenschaften treibt die Schweiz auch KI-Entwicklungen im Gesundheitswesen und in der Pharmazie voran. Es gibt ein engmaschiges Tech-Ökosystem, das innovative Produkte schnell auf den Markt bringt. Die Schweiz bietet ein sehr stabiles politisches und wirtschaftliches Umfeld, das global tätigen Unternehmen einen sicheren Ort zum Hosten und Validieren ihres wichtigsten Vermögenswertes bietet: Daten. Eine vertrauenswürdige Governance und Rechtssicherheit führen zu geringeren Risiken für Unternehmen, die von der unbürokratischen Unterstützung der Kantone und des Staates profitieren.

Veranstaltungen

Starte deine Tech-Karriere mit einem kostenlosen Workshop in Zurich

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

In Zurich sind momentan keine Veranstaltungen geplant.

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Alumni

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Tech-Expert:innen und Lehrkräfte

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