ブートキャンプ

データサイエンスコースでキャリアを変えよう

データサイエンスの基礎を学び、世界ランキング1位のブートキャンプで憧れの仕事に就きましょう。

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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

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

週ごとのカリキュラムはこんな感じです

事前学習:ブートキャンプを始めるための準備をします

入学が認められると、Le Wagon が厳選した約 40 時間分のオンライン学習教材が届きます。この濃密でインタラクティブな教材を用いた事前学習をすることで、ブートキャンプが始まる前に、必要な Python と数学の基礎を確実に身に付けることができます。

  • 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

データ サイエンスのための Python を学習します。リレーショナル データベースからデータを抽出し、ビッグ データ マトリックスを操作して、データを可視化します。 統計や線形代数などのデータ分析の重要な数学の概念を理解します。
  • 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

データ コンサルタントの立場になって、膨大なデータセットのデータ準備を乗り切る方法を学びましょう。 多変量回帰モデル、仮説検定、信頼区間に基づいて統計結果を解釈することでデータからインサイトを得ます。
  • 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 (データ準備、特徴量エンジニアリング、モデル選択、評価、微調整) を使用して機械学習ワークフローを実装し、数学的感性と ML モデルの数値実装を理解します。
  • 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

ディープラーニングの背後にある魔法を解き明かしましょう! ニューラル ネットワーク (ニューロン、レイヤー、スタック) のアーキテクチャとそのパラメーター (アクティベーション、損失、オプティマイザー) を理解します。 独自のニューラル ネットワーク (高密度、再帰型、または畳み込み) を構築して、画像、シーケンス、およびテキストを処理します。 最新のオープンソース調査から、事前トレーニング済みの「ビッグモデル」からの学習を再利用および転送する方法を学びましょう! 自動エンコーダー、バッチ データ処理パイプライン、および GPU トレーニングを使用して実際に手を動かして学んでいきます。
  • 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)

手作りの最高のモデルを、仮想マシンとオンライン データベースを使用して、クラウド内のビッグ データでトレーニングできるレプリケート可能な Python パッケージに変換します。 新しいデータが入ってくるとモデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて再トレーニングし、その予測を API または Web サイトを介して世界に公開します。
  • 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
  • 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

プロジェクト フェーズは、ブートキャンプの集大成です。 アイデアをクラスでピッチし、選ばれたデータ サイエンス プロジェクトに関して 3 ~ 4 人のチームで効率的に共同作業を行います。 オープンデータ リポジトリ (政府のイニシアチブ、Kaggle、Paper with Code など) を使用するか、独自のプライベート データセットを持ち込んでください。 専門の教師によるフルタイムの指導を受けて、あなたの夢をかなえましょう!

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!

スタートアップや企業で働くテックの専門家に会い、履歴書を準備し、模擬面接を行って就職活動の準備をしましょう。
  • 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

入学が認められると、Le Wagon が厳選した約 40 時間分のオンライン学習教材が届きます。この濃密でインタラクティブな教材を用いた事前学習をすることで、ブートキャンプが始まる前に、必要な Python と数学の基礎を確実に身に付けることができます。

  • 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

データ サイエンスのための Python を学習します。リレーショナル データベースからデータを抽出し、ビッグ データ マトリックスを操作して、データを可視化します。 統計や線形代数などのデータ分析の重要な数学の概念を理解します。
  • 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

データ コンサルタントの立場になって、膨大なデータセットのデータ準備を乗り切る方法を学びましょう。 多変量回帰モデル、仮説検定、信頼区間に基づいて統計結果を解釈することでデータからインサイトを得ます。
  • 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 (データ準備、特徴量エンジニアリング、モデル選択、評価、微調整) を使用して機械学習ワークフローを実装し、数学的感性と ML モデルの数値実装を理解します。
  • 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

ディープラーニングの背後にある魔法を解き明かしましょう! ニューラル ネットワーク (ニューロン、レイヤー、スタック) のアーキテクチャとそのパラメーター (アクティベーション、損失、オプティマイザー) を理解します。 独自のニューラル ネットワーク (高密度、再帰型、または畳み込み) を構築して、画像、シーケンス、およびテキストを処理します。 最新のオープンソース調査から、事前トレーニング済みの「ビッグモデル」からの学習を再利用および転送する方法を学びましょう! 自動エンコーダー、バッチ データ処理パイプライン、および GPU トレーニングを使用して実際に手を動かして学んでいきます。
  • 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)

手作りの最高のモデルを、仮想マシンとオンライン データベースを使用して、クラウド内のビッグ データでトレーニングできるレプリケート可能な Python パッケージに変換します。 新しいデータが入ってくるとモデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて再トレーニングし、その予測を API または Web サイトを介して世界に公開します。
  • 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
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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
  • 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

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プロジェクト フェーズは、ブートキャンプの集大成です。 アイデアをクラスでピッチし、選ばれたデータ サイエンス プロジェクトに関して 3 ~ 4 人のチームで効率的に共同作業を行います。 オープンデータ リポジトリ (政府のイニシアチブ、Kaggle、Paper with Code など) を使用するか、独自のプライベート データセットを持ち込んでください。 専門の教師によるフルタイムの指導を受けて、あなたの夢をかなえましょう!

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!

スタートアップや大企業で働くデータ サイエンスの専門家に出会い、履歴書を準備し、模擬面接を行って就職活動の準備を整えます。 重要なデータ トピックをさらに深く掘り下げます。
  • 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

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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。

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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。

1

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。

2

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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。

3

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。

4

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。

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