Corso di Data Science a Amsterdam

Amsterdam
Full-time (9 settimane)

In 9 settimane intensive, impara il Data Science da Python a Machine Learning avanzato, e ottieni tutte le competenze necessarie per unirti a un team di data science e dare una svolta alla tua carriera.

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In 9 settimane intensive, impara il Data Science da Python fino al Machine Learning avanzato a Le Wagon.
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Prossime batch

Alcuni dei nostri corsi a Amsterdam possono essere seguiti da remoto. Dopo aver fatto richiesta, il responsabile iscrizioni ti contatterà in breve tempo per fornirti tutte le informazioni necessarie.

lug 5, 2021 - set 3, 2021 in loco Corsi in Inglese (6.900 €)
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Panoramica

Iscriviti a un corso di Data Science unico

Il nostro corso di Data Science full-time a Amsterdam ti fornisce le competenze necessarie ad avviare una carriera in un team di Data Science in sole 9 settimane. Da Pandas al Deep Learning, finirai il corso sapendo come fare data cleaning, esplorare e trasformare dati in informazioni utili e implementare modelli di Machine Learning in un production environment dall'inizio alla fine, lavorando in team con i migliori strumenti a disposizione.

Il corso di Data Science di Le Wagon ti fornisce le competenze di data science necessarie per dare inizio a una carriera in qualsiasi ruolo del settore.
Impara Data Science in 9 settimane
Dai un'occhiata a cos'hanno realizzato i nostri studenti in 2 settimane
Curriculum

Il curriculum del nostro corso di Data Science

Il nostro corso di web development è strutturato in modo da permetterti di imparare a programmare passo per passo, dai data toolkit di base su Python e Matematica fino al completo ciclo di implementazione e lancio di algoritmi Machine Learning.

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Inizia il bootcamp già pronto!

Il nostro corso di Data Science è molto intenso. Per risparmiare tempo, i nostri studenti devono completare un corso preparativo online prima di iniziare il bootcamp. Questo pre-corso dura 40 ore e copre le basi di Python, il linguaggio principale usato nel corso, e alcune nozioni di matematica usate ogni giorno dai data scientist.

Python per Data Science

Impara a programmare in Python, a lavorare con Jupyter Notebook e a usare librerie di Python come Pandas e NumPy per esplorare e analizzare grandi dataset. Raccogli dati da diverse fonti, come file CSV, query SQL su database relazionali, Google Big Query, le API e Web scraping.

Database Relazionali & SQL

Impara a formulare una buona domanda e a come darle una risposta costruendo la giusta query SQL. Questo modulo affronterà l'architettura dello schema e poi si tufferà nella manipolazione avanzata di SELECT per estrarre informazioni utili da un database indipendente o usando un software client SQL come DBeaver.

Rappresentazione Grafica dei Dati

Rendi le tue analisi dati più visiamente accattivanti e comprensibili includendo visualizzazioni dati nel tuo Notebook. Impara come pianificare i tuoi data frame usando librerie di Python come matplotlib e seaborn e trasforma i tuoi dati in indicazioni operative.

Statistica, Probabilità, Algebra Lineare

Impara la matematica alla base di tutte le librerie e i modelli utilizzati nel bootcamp. Familiarizza con i concetti base di statistica e probabilità (media, varianza, variabile casuale, Teorema di Bayes, ecc.) e le matrici, nozioni chiave delle operazioni numeriche di librerie quali Pandas e Numpy.

c pulse Inferenza statistica

Imparerai come strutturare una repository di Python con la programmazione orientata agli oggetti per far pulizia del codice e renderlo riutilizzabile, come affrontare la fase di preparazione dati di un ampio dataset, e come trovare e interpretare risultati statistici rilevanti basandoti su modelli di regressione multivariata

speaker Comunicazione

I Data Analyst devono essere in grado di condividere le loro scoperte con persone esterne al settore: imparerai come fare una presentazione d'impatto illustrando i tuoi approfondimenti tecnici trasformandoli in decisioni professionali con analisi costi-benefici. Sarai in grado di comunicare i tuoi progressi, oltre che a presentare e comparare i tuoi risultati con quelli dei tuoi colleghi.

Preprocessing e Apprendimento Supervisionato

Impara a esplorare, bonificare e preparare il tuo dataset con tecniche di preprocessing come la vettorizzazione. Familiarizza con i classici modelli di apprendimento suprevisionato - regressioni lineari e logistiche. Impara a risolvere task di predizione e classificazione con la libreria di Python scikit-learn usando algoritmi di apprendimento automatico come KNN (k-nearest neighbors).

Generalizzazione e Overfitting

Implementa fasi di training e testing per assicurarti che il tuo modello possa essere generalizzato a dati nascosti e lanciato in produzione con accuratezza prevedibile. Impara come prevenire l'overfitting usando metodi di regolarizzazione e come scegliere la giusta loss function per migliorare l'accuratezza del tuo modello.

Metrica di Performance

Analizza le prestazioni del tuo modello definendo cosa ottimizzare e i giusti tassi di errore, così da valutare l'impatto aziendale. Migliora la performance del tuo modello con metodi di convalida come cross-validation e ottimizzazione degli iperparametri. Infine, scopri un efficace modello di apprendimento supervisionato chiamato SVM (Support Vector Machines).

Apprendimento Non Supervisionato & Metodi Avanzati

Passa all'apprendimento non supervisionato e implementa metodi come PCA per la riduzione di dimensionalità o clustering per scoprire gruppi in un data set. Completa la tua toolbelt con metodi ensemble che combinano altri modelli per aumentare la performance, come Random Forest o Gradient Boosting.

Neural Network

Scopri la magia che si cela dietro il Deep Learning capendo l'architettura delle reti neurali (neuroni, layer, stack) e i loro parametri (funzioni di attivazione, funzioni obiettivo, ottimizzatori). Diventa autonomo, così da costruire le tue reti per lavorare con immagini, tempi e testo, imparando le tecniche e segreti che fanno funzionare il Deep Learning.

Visione Artificiale

Approfondisci la visione artificiale con Reti Neurali Convoluzionali, architetture pensate per trarre il massimo dalle immagini. Migliora la tua generalizzazione del modello con tecniche di aumento dati e implementa metodi avanzati per beneficiare di architetture all'avanguardia grazie a metodi di Transfer Learning.

Serie Storica & Dati di testo

Prendi confidenza nel gestire dati sequenziali e testi (sequenze di parole) trasformandoli in input adeguati. Fai uso della potenza delle Reti Neurali Ricorrenti per prevedere valori futuri ed effettua preziose Elaborazioni del Linguaggio Naturale.

Deep Learning più semplice

Scopri Keras, la libreria Deep Learning che permette di realizzare prototipi facilmente pur avendo la flessibilità di calibrare con precisione il tuo neural network. Inoltre, Google Colab renderà molto più veloce il tempo di computazione grazie a GPU dedicate.

Sviluppo del Machine Learning

Spostati da Jupyter Notebook a un code editor e impara come creare un progetto machine learning nel modo giusto, così da iterare velocemente e in modo sicuro. Impara come convertire un modello di machine learning in un modello con una pipeline solida emodulare con sklearn-pipeline usando encoder e transformer.

Workflow del Machine Learning con MLflow

Costruire un modello di machine learning da zero richiede molta preparazione dati, sperimentazione, iterazioni e ottimizzazione. Ti insegneremo come fare progettazione delle caratteristiche e a ottimizzare gli iperparametri, così da costruire il miglior modello possibile. Per ottenere ciò, faremo uso di una libreria chiamata MLflow.

Deployment in produzione con Google Cloud Platform

Infine, ti insegneremo come eseguire il deployment del tuo codice e modello in produzione. Usando Google Cloud AI Platform, sarai in grado di fare un training del tuo modello in scala, e a renderlo disponibile al resto del mondo. Come ciliegina sulla torta, userai un ambiente Docker per eseguire il deployment del tuo RESTful Flask API che potrà essere integrato con qualsiasi interfaccia front-end.

Progetti degli Studenti

Trascorrerai le ultime due settimane lavorando in gruppo su un problema di data science che vuoi risolvere! Il tuo team imparerà a collaborare in maniera efficace su progetti di data science veri e propri tramite una repository comune di Python e Git Flow. Incorporerai un mix dei tuoi dataset (se ne hai a disposizione dalla tua azienda / organizzazione no-profit) e repository open-data (iniziative governative, Kaggle, ecc.). Sarà un'ottima opportunità per mettere in pratica tutti gli strumenti, tecniche e metodologie imparate durante il corso di Data Science e ti renderai conto dell'autonomia che hai ottenuto.

Giorno tipico

Una giornata tipica a Le Wagon

Dalle lezioni al mattino fino ai workshop serali, le nostre giornate sono pienissime.

  • 09:00 Lezioni
  • 10:30 Challenge
  • 16:00 Yoga
  • 17:00 Sommario
  • 18:00 Eventi 20:00
Lezioni
Lezioni09:00 - 10:30

Prendi un caffè e inizia ogni mattina con una lezione coinvolgente e interattiva, prima di mettere in pratica ciò che hai imparato.

Le sfide
Challenge10:30 - 16:00

Lavora insieme ai tuoi compagni ed esercitati con la programmazione con l'aiuto dei docenti.

Yoga
Yoga 16:00 - 17:00

Imparare a programmare è molto intenso, quindi è importante fare una pausa e rilassarsi con le nostre lezioni di yoga, presenti almeno una volta a settimana.

Live code
Sommario17:00 - 18:00

Riguarda le challenges del giorno e scopri le prossime lezioni durante le sessioni di live code.

Colloqui & Seminari
Eventi18:00 - 20:00

Lasciati ispirare e ricevi preziosi consigli dagli imprenditori di successo nei nostri incontri e workshop esclusivi.

Community & Strumenti

Piattaforma di networking e apprendimento

Il nostro corso di Data Science è solo l'inizio del tuo cammino. Una volta diplomato, farai parte di una community tech globale e avrai accesso alla nostra piattaforma online per continuare a imparare e a crescere.

Slack icon Gruppi su Slack

Ottieni consigli da data scientist & data analyst professionisti e opportunità di lavoro esclusive da imprenditori e sviluppatori.

Classe online

Ottieni accesso alla nostra piattaforma di apprendimento online quando vuoi dopo il corso: troverai tutte le lezioni di data science, gli screencast, le challenge e le flashcard.

Community tech

Beneficia della nostra community globale di 10.636 ex studenti che lavorano nel campo del data science, o come imprenditori, sviluppatori e product manager in tutto il mondo.

Icon tutorials Presenza globale

I nostri corsi hanno luogo in 43 città diverse in tutto il mondo: ovunque tu vada puoi contare sulla community di Le Wagon!

Comunità e strumenti per la vita
Career Services

Trova un lavoro nel campo del data science nelle migliori aziende tech di Amsterdam

Una volta finito il corso, potrai beneficiare dei nostri servizi per la carriera. Ti metteremo in contatto con i migliori recruiter e gli ex studenti che lavorano nel settore.

microsoftwordCreated with Sketch. Career Playbook

Ottieni accesso a una guida completa su come dare il via alla tua carriera Data Science dopo il corso: migliora il tuo portfolio, trova il lavoro dei tuoi sogni, fai affidamento sulla nostra community di 10.636 studenti.

myspaceCreated with Sketch. Career Events

Partecipa ai nostri eventi di networking e fiere del lavoro, incontra le migliori aziende tech e ricevi offerte di lavoro da recruiter in cerca di talenti in ruoli relativi al data science.

buymeacoffeeCreated with Sketch. Sessioni di Coaching

I nostri studenti del corso di data science amano condividere la loro esperienza dopo essersi diplomati: spiegano come hanno trovato lavoro come Data Scientist, Data Analyst o Data Engineer.

wechatCreated with Sketch. Career Intro

I nostri team locali conoscono i loro studenti e partner d'assunzione, cosa stanno facendo e cosa cercano. Ti presentano le persone adatte per raggiungere il tuo obiettivo.

I nostri studenti del corso di web development vengono assunti dalle migliori aziende.
Hiring Partners

Dove lavorano i nostri studenti nel campo del data science

Le migliori aziende collaborano con Le Wagon e assumono i nostri studenti come Data Scientist, Data Analyst o Data Engineer.

Getaround Ha assunto 6 studenti
+4
ContentSquare Ha assunto 1 studenti
Aircall Ha assunto 3 studenti
+1
Doctolib Ha assunto 9 studenti
+7
Google Ha assunto 5 studenti
+3
Frichti Ha assunto 1 studenti
Opzioni di finanziamento

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Finance4Learning partners with many training institutes, colleges & universities. Consequently, Finance4Learning is in a position to provide financing options for the Le Wagon training programmes.

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I Bootcamp e corsi di Data Science più acclamati

Le Wagon è il coding bootcamp No.1 su Switchup Logo Coursereport

Le Wagon ha 1957 recensioni, con una media di 4.98/5, il che lo rende il coding bootcamp più acclamato al mondo su Switchup secondo le recensioni degli studenti! Questa classifica ci rende molto orgogliosi, ma più di ogni altra cosa ci rende felici. Dietro queste recensioni ci sono centinaia di persone da tutto il mondo che hanno vissuto un'esperienza che ha cambiato loro la vita e ha aperto tante nuove porte lungo il loro cammino. Ci sentiamo fortunati e onorati di aver dato modo - e di continuare a dar modo - ai nostri studenti di diventare autonomi nel programmare, migliorare le proprie abilità, cambiare la propria carriera, o lanciare le proprie startup.

Inoltre, queste 1957 recensioni sono estremamente importanti per noi, al fine di assicurarci di mantenere sempre lo stesso livello di eccellenza. Avere recensioni cosi positive ed entusiaste sui nostri bootcamp, è l'ennesima prova che forniamo la miglior educazione in ambito tech per tutti i nostri studenti, nelle 43 città dove essi si tengono.

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Il prossimo coding bootcamp di Corso di Data Science full-time a Amsterdam inizia il lug 5, 2021

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