コース情報
たった数週間でデータサイエンティストの基本スキルを習得できる
データ解析ツールキット
データ解析の基本ツールを習得する。バックボーンにPython、クエリにSQL、可視化にはJupyter Notebooksを使用します。
Python
SQL
Jupyter
Matplotlib
決断科学
統計学を活⽤して⾼度な分析を⾏い、⼗分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を⾏う:統計的推論、仮説検証、多変量回帰、信頼区間。
Pandas
Numpy
Statsmodels
機械学習・深層学習
機械学習・深層学習のワークフロー(データ準備、モデル選択、評価、微調整)を習得し、モデルの背後にある数学的概念と数値的実装を理解することができる。
Scikit-Learn
Tensorflow
Google Compute
MLエンジニアリングとチームプロジェクト
モデルを複製可能なPythonコードにパッケージ化し、仮想マシンやオンラインデータベースを使⽤して、クラウド上のビッグデータで学習することができます。必要に応じてモデルを監視・再トレーニングし、APIを通じて世界中に公開します。
Git
Docker
MLflow
FastAPI
無料で始められます! ウェブ開発、データ分析、UXデザインのライブウェビナーに参加する。
私たちのデータサイエンスブートキャンプはどのようなものか
日々のカリキュラム例です
事前学習:ブートキャンプを始めるための準備をします
- 学習環境をセットアップする (メモ、テキスト エディターなど)
- ターミナル、Git、OS の基本コマンド
- Python の基礎
- (楽しい)数学の基礎
実際に行うこと
- 40 時間のオンライン チュートリアル
- Le Wagon が厳選した教材で基礎を固める
データ分析
- ファイル、Web スクレイピング、 API からデータを集める
- Python、Pandas、Numpy でデータを操作する
- SQL と Google Big Query を使用してデータをクエリ/保存する
- Jupyter Notebook、Matplotlib、Seaborn、Plotly による可視化
実際に行うこと
- オンライン書店のデータをスクレイピングして構築したデータベース
- SQL でサッカーのパフォーマンスの高度な分析
- 株式市場 API を用いたビジュアル ダッシュボード
意思決定科学
- 多変量線形/ロジスティック回帰の統計モデル
- Python でのパッケージ化とオブジェクト指向プログラミング
- インタラクティブなグラフを使用したノートブック ベースのプレゼンテーション
実際に行うこと
- 市場からの実際のデータに基づく 40 時間のデータ コンサルティング チャレンジ
- データから得られた結果をクライアントにプレゼンテーション
機械学習
- scikit-learn および XGBoost ライブラリ
- 教師あり学習 (線形、KNN、SVM、ツリー、アンサンブル)
- 教師なし学習 (PCA、K-means、t-SNE、DBSCAN)
- 構造化データ (表形式、SARIMAX による時系列...)
- 非構造化データ (画像、Naive-Bayes を使用したテキスト、Tf-idf、LDA...)
実際に行うこと
- 任意のタスクに完全にコーディネートされた機械学習モデル
- データ処理とモデル予測を組み合わせるパイプライン
- カラークラスタリングによる画像圧縮モデル
- スパム検出アルゴリズム
- 住宅価格の予測モデル
ディープラーニング
- scikit-learn および XGBoost ライブラリ
- 教師あり学習 (線形、KNN、SVM、ツリー、アンサンブル)
- 教師なし学習 (PCA、K-means、t-SNE、DBSCAN)
- 構造化データ (表形式、SARIMAX による時系列...)
- 非構造化データ (画像、Naive-Bayes を使用したテキスト、Tf-idf、LDA...)
実際に行うこと
- 不正取引検出のための高密度ニューラル ネットワーク
- 画像分類の転移学習
- 画像圧縮とノイズ除去のための自動エンコーダ
- 天候予測のための再帰型ネットワーク
- 感情分析やテキスト自動補完のためのテキストの埋め込み
機械学習エンジニアリング (MLOps)
- VS コードとコマンド ライン
- トレーナー用の Google Cloud、仮想マシン、SSH
- DAG オーケストレーションのための MLflow & Prefect
- バックエンド用の Docker & Fast API
- フロントエンドの Streamlit
実際に行うこと
- GPU を使用してクラウド上のビッグデータでトレーニングされた、タクシー料金を予測するための ML モデル
- ライブ予測を表示するビジュアル Web ダッシュボード (チャート、マップなど)
- 自己修復が可能な本番環境のトレーニング済みモデル
プロジェクト
実際に行うこと
- モデル予測のライブ デモを使用してアプリを作成する
- ビジネス データセットの詳細な分析を作成する
- 最新の AI 研究論文を Big Models で再現!
キャリア ウィーク: データ サイエンスでキャリアをスタートしましょう!
- 就職活動の準備
- 15,000 人の同窓生と 985 人以上の採用パートナーとのつながり
実際に行うこと
- 1:1 コーチング
- 履歴書とカバーレターのレビュー
- 技術面接準備
事前学習:ブートキャンプを始めるための準備をします
- 学習環境をセットアップする (メモ、テキスト エディターなど)
- ターミナル、Git、OS の基本コマンド
- Python の基礎
- (楽しい)数学の基礎
実際に行うこと
- 40 時間のオンライン チュートリアル
- Le Wagon が厳選した教材で基礎を固める
データ分析
- ファイル、Web スクレイピング、 API からデータを集める
- Python、Pandas、Numpy でデータを操作する
- SQL と Google Big Query を使用してデータをクエリ/保存する
- Jupyter Notebook、Matplotlib、Seaborn、Plotly による可視化
実際に行うこと
- オンライン書店のデータをスクレイピングして構築したデータベース
- SQL でサッカーのパフォーマンスの高度な分析
- 株式市場 API を用いたビジュアル ダッシュボード
意思決定科学
- 多変量線形/ロジスティック回帰の統計モデル
- Python でのパッケージ化とオブジェクト指向プログラミング
- インタラクティブなグラフを使用したノートブック ベースのプレゼンテーション
実際に行うこと
- 市場からの実際のデータに基づく 40 時間のデータ コンサルティング チャレンジ
- データから得られた結果をクライアントにプレゼンテーション
機械学習
- scikit-learn および XGBoost ライブラリ
- 教師あり学習 (線形、KNN、SVM、ツリー、アンサンブル)
- 教師なし学習 (PCA、K-means、t-SNE、DBSCAN)
- 構造化データ (表形式、SARIMAX による時系列...)
- 非構造化データ (画像、Naive-Bayes を使用したテキスト、Tf-idf、LDA...)
実際に行うこと
- 任意のタスクに完全にコーディネートされた機械学習モデル
- データ処理とモデル予測を組み合わせるパイプライン
- カラークラスタリングによる画像圧縮モデル
- スパム検出アルゴリズム
- 住宅価格の予測モデル
ディープラーニング
- scikit-learn および XGBoost ライブラリ
- 教師あり学習 (線形、KNN、SVM、ツリー、アンサンブル)
- 教師なし学習 (PCA、K-means、t-SNE、DBSCAN)
- 構造化データ (表形式、SARIMAX による時系列...)
- 非構造化データ (画像、Naive-Bayes を使用したテキスト、Tf-idf、LDA...)
実際に行うこと
- 不正取引検出のための高密度ニューラル ネットワーク
- 画像分類の転移学習
- 画像圧縮とノイズ除去のための自動エンコーダ
- 天候予測のための再帰型ネットワーク
機械学習エンジニアリング (MLOps)
- VS コードとコマンド ライン
- トレーナー用の Google Cloud、仮想マシン、SSH
- DAG オーケストレーションのための MLflow & Prefect
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実際に行うこと
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- ライブ予測を表示するビジュアル Web ダッシュボード (チャート、マップなど)
- 自己修復が可能な本番環境のトレーニング済みモデル
- 感情分析やテキスト自動補完のためのテキストの埋め込み
プロジェクト
実際に行うこと
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- ビジネス データセットの詳細な分析を作成する
- 最新の AI 研究論文を Big Models で再現!
キャリア ウィーク: データ サイエンスでキャリアをスタートしましょう!
- 就職活動の準備
- 15,000 人の同窓生と 985 人以上の採用パートナーとのつながり
実際に行うこと
- 1:1 コーチング
- 履歴書とカバーレターのレビュー
- 技術面接準備
所在地
データサイエンスをどこで学びたいですか?
世界45ヶ所以上の拠点で、データサイエンスを学ぶことができます。今すぐご希望の学習地を⾒つけることができます。
データサイエンスブートキャンプについてもっと詳しく知りたいですか?
ブートキャンプのゴールを確認
一週間ごとのシラバス
Le Wagonでの教育の方法論を解説

4.98 / 5
2259 レビューを
見る
4.98 / 5
2301 レビューを
見る
4.9 / 5
714 レビューを
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入学
データサイエンスブートキャンプへの参加申込み方法
私たちのデータサイエンスコースは、非常に高度で濃密です。もし事前の知識が不足していても、参加に必要なレベルに達するお手伝いをしますので、心配しないでください。
推奨される要件
プログラミング:データ型と変数、条件、ループ、関数、データ構造などに慣れている必要があります。
数学:高校レベルの数学、具体的には、関数、微分、連立方程式をある程度理解する必要があります。
入学相談担当者との面談を予約する
応募された方には、30分間のビデオインタビューの日程をご連絡します。専門的なプロジェクトやあなたのモチベーションについてお話します。
テクニカルクイズに合格する
あなたの現在のレベルをより深く理解するために、プログラミング&数学クイズをお送りします。
支払い方法と事前準備
最後のステップは、あなたにとって最適な支払い方法を見つけることです。その後、40時間のトレーニングが行われ、事前準備に入ります。
ご質問はありますか?
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支払いオプションを検討する
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資金調達方法
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費用面でブートキャンプに参加できないという障壁はあってはならないことです。私たちは、⽀払い手順などに関して常により良い方法を模索しています。
Le Wagonの価値はブートキャンプだけじゃない!
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Le Wagonを選ぶことで、あなたも卒業⽣、講師、テック系リクルーターからなるサポートコミュニティに参加することができます。
学習教材とLe Wagonのネットワークによる求⼈情報へのアクセスなどの特典があります。
19,038
卒業生
45
キャンパス
1,500
テックエキスパート、教師陣
93,000
Meetupメンバー
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