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.
We run Full Time Coding Bootcamps multiple times a year. Register to be notified as soon as the next batch is open for applications - Register here
Our Data Science course in Amsterdam takes you from Data Enthusiast to Data Scientist in 9 weeks. You will be able to analyse data to make decisions, implement AI and Machine Learning models and build a practical data application ready for real-world deployment. Enter the world of Data Science as a Data Analyst, Data Engineer or Data Scientist, enhance your academic studies, solve global issues, or advance your career with our 600+ global hiring partners in industries such as marketing, finance, and commerce with a unique data skillset.
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.
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.
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.
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.
A Amsterdam imparerai la matematica che sta alla base di tutte le librerie e modelli utilizzati nel bootcamp. Padroneggia i concetti base di statistica e probabilità (media, varianza, variabile casuale, Teorema di Bayes, ecc.) e la computazione a matrice, al centro delle operazioni numeriche che hanno luogo nelle librerie quali Pandas e Numpy.
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
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.
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).
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.
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).
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
La Data prep-week è una settimana aggiuntiva di apprendimento interattivo online, studiata per aiutare i candidati a rafforzare le loro competenze di Python la settimana prima dell'inizio ufficiale del Bootcamp. L'obiettivo è fornire ai candidati solide basi per affrontare al meglio il loro percorso intensivo di 9 o 24 settimane.
You'll need to be comfortable with data types & variables, conditions, loops, functions and data structures (List & Dictionary).
You'll need a High School level of Maths, meaning you will be comfortable with functions, derivatives, and systems of linear equations.
After a chat with our Admissions team, you will receive a Python & Mathematics Quiz to help you and the Admissions team better understand your current level in Python & Maths. We'll also provide you with a set of additional free learning resources to help you match the prerequisite level for the Bootcamp.
Once you have been accepted onto the Data Science Bootcamp (congrats!), you'll receive ~ 40h of online learning resources. We require all of our students to complete this before the Bootcamp starts, either at their own pace or during our Data Prep Week.
The Data Prep Week takes place the week before the official start date of the Bootcamp. This is an additional week of interactive online learning designed to help you get through this content as efficiently as possible and ensure you have the necessary foundations in Python before the bootcamp starts.
Dalle lezioni al mattino agli incontri serali, ogni giorno a Amsterdam è ricco di azione.
Prendi un caffè e inizia ogni mattina con una lezione coinvolgente e interattiva, prima di mettere in pratica ciò che hai imparato.
Lavora insieme ai tuoi compagni ed esercitati con la programmazione con l'aiuto dei docenti.
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.
Riguarda le challenges del giorno e scopri le prossime lezioni durante le sessioni di live code.
Lasciati ispirare e ricevi preziosi consigli dagli imprenditori di successo nei nostri incontri e workshop esclusivi.
At the end of the bootcamp, we will organise our Career Week. This week gives you the tools you need to take the next steps in your career, whether it is finding your first job in a Data Science role, exploring career opportunities with your new data skill set, or launching your start-up.
Workshops
Benefit from a combination of panel discussions, workshops, presentations, and assignments to help you find the right career path.
Becoming job-ready
Prepare your personal profile, complete job applications, prepare for technical challenges, and make a game plan for after the bootcamp!
Inspiration
Hear from alumni about their post-Bootcamp journeys and what a typical day looks like in their new careers.
Custom-made
You can join any workshops or watch any tutorials that you are interested in. You create your own career week according to your interests and objectives
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.
Ottieni consigli da data scientist & data analyst professionisti e opportunità di lavoro esclusive da imprenditori e sviluppatori.
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.
Beneficia della nostra community globale di 14.932 ex studenti che lavorano nel campo del data science, o come imprenditori, sviluppatori e product manager in tutto il mondo.
I nostri corsi hanno luogo in 41 città diverse in tutto il mondo: ovunque tu vada puoi contare sulla community di Le Wagon!
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.
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 14.932 studenti.
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.
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.
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.
Le migliori aziende collaborano con Le Wagon e assumono i nostri studenti come Data Scientist, Data Analyst o Data Engineer.
Ha assunto 6 studenti
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Scopri se hai diritto alle offerte speciali a Amsterdam.
Finance4Learning offers you an opportunity to pay for your course in 72 months (6 years). Finance4Learning is backed by e.g. Banco Santander, the no. 4 bank in the world which for this market is supported by the European Investment Fund. This particular service is aimed at private individuals.
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SheSharp is a European nonprofit dedicated to helping underrepresented individuals enter, stay, and grow in the tech industry. They offer periodic scholarships to support women and gender nonconforming people transitioning into tech. Have a look at their website to find out more about your eligibility and their scholarship availability.
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Pay your tuition in instalments, where a deposit of €2,500 is made to secure your seat in the bootcamp. Following this, the remaining balance can be paid over monthly instalments while you learn (prices vary depending on the program).
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A deposit of €2,500 is due upon signature of the contract, and the remaining balance is paid 1 week before the bootcamp start date.
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Le Wagon ha 2271 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 2271 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 41 città dove essi si tengono.
Il prossimo coding bootcamp di Corso di Data Science full-time a Amsterdam inizia il lug 11, 2022
