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
Hugging Face
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
ChatGPT
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。
実践で学べること
6つのモジュールを通してデータサイエンスと人工知能を、2ヶ月のフルタイムまたは6ヶ月のパートタイムで実践的な内容を学ぶことができます。
事前学習：ブートキャンプを始めるための準備をします
40h
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
80h
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
40h
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
80h
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
40h
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。
- TensorFlow
- Keras
- Google Colab
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)
40h
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
ジェネレーティブAI
Through a series of live lectures, harness the capabilities of Generative AI tools to streamline your coding workflows and explore vital ethical considerations in AI. Gain insights into making complex AI models comprehensible to stakeholders and focus on the implementation of effective CI/CD pipelines.
- ChatGPT
- Copilot
- LangChain
あなたは次のことを学ぶだろう：
- Enhance your coding efficiency using Generative AI tools
- Navigate the AI landscape ethically
- Make complex AI models understandable using techniques like Shapley Values
- Implement effective CI/CD pipelines
プロジェクト
80h
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
- 20,000 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
データサイエンスと人工知能をどこで学びたいですか？
世界45ヶ所以上の拠点で、データサイエンスと人工知能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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データサイエンスと人工知能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
データサイエンスと人工知能のシラバスをダウンロードしてください。
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トップクラスのテック系企業で採用されるために
Le Wagonは、理想の仕事に就くためのお⼿伝いをします。ブートキャンプ終了後も、キャリアサービスがあなたをサポートします。
入学
データサイエンスと人工知能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
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。
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。
アドバイザーのサポートを受ける
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ご相談がある方はこちらから
融資オプション
⾃分に合った支払いオプションを⾒つける。
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。
F.A.Q.
ブートキャンプが終了すると、当社のキャリア サービスを利用できるようになります。Le Wagonは、技術面接の準備、最高の採用担当者との出会い、関連する卒業生とのつながりを支援します。コース終了後は、テック系のキャリアを開始するための完全なガイドにもアクセスできます。ポートフォリオを強化し、テック面接の準備をし、10,000 人の卒業生のコミュニティを活用するだけでなく、仕事やフリーランスの機会を見つけるための多くの便利な Slack チャネルにもアクセスできます。Le Wagonがあなたの目標に応じて適切な人材を紹介します。卒業生からは、ブートキャンプ後の経験についての話を聞くことができ、就職、起業、フリーランスのキャリアなどについて知識を深めることができます。これらは、私たちが提供するいくつかのキャリアサービスです。
- ネットワーキング イベント、就職説明会、キャリア ワークショップ、卒業生やテック系リクルーターとのオフィス アワー
- タレントマネージャーまたは卒業生とのコーチングセッション
- リソース キャリア プレイブック
- 採用ニュースレターを通じて採用パートナーのネットワークを紹介
- 実践的なワークショップを含むキャリア週間 (ポートフォリオの構築から刺激的な講演まで)
繰延授業料プラン、様々な条件の学生ローン、収入分配契約 (ISA) など、それぞれのキャンパスが独自の資金調達オプションを地元の金融パートナーと提供しています。 これらのオプションの詳細については、Le Wagon の Web サイトの各都市のページをご覧ください。 また、それぞれのキャンパスのアドミッション マネージャーに連絡して、そのキャンパスの資金調達オプションの詳細を確認してください.
9 週間 (フルタイム) または 24 週間 (パートタイム) を修了すると、データ サイエンス チームでキャリアをスタートさせるために必要なすべてのスキルが身に付きます。 業界最先端のツール用いてチームで作業しながら、データを探索、クリーニング、および実用的な洞察に変換する方法と、本番環境で機械学習モデルを最初から最後まで実装する方法を理解して、コースを終了します。卒業後、さまざまなオプションがあります。
- データ サイエンティスト、データ アナリスト、またはデータ エンジニアとしての仕事を見つける
- データ サイエンス プロジェクトでフリーランサーとして働く
- 起業家としてデータ サイエンス プロジェクトを立ち上げる
コースに登録するには、18 歳である必要があります。 ただし、ブートキャンプの開始前に 18 歳になっていれば、17 歳であれば応募できます。
データサイエンティストとは、企業が複雑な問題を解決するために、大規模なデータセットからインサイトを抽出する専門家です。
データサイエンティストは、ビジネスステークホルダーと密接に連携し、ペインポイント、成長の機会、改善点を洗い出します。また、彼らの仕事は、適切なデータセットを特定し、それらを収集・分析し、パターンや傾向を特定することです。
機械学習、統計モデリング、人工知能を駆使してビジネスが必要とするデータを抽出し、データを分析して同僚と洞察を共有します。データサイエンティストは、調査結果を発表し、組織の他のメンバーに提案を行い、データから洞察を引き出すためのアルゴリズムや予測モデルを作成します。
データサイエンティストは、ビジネスステークホルダーと密接に連携し、ペインポイント、成長の機会、改善点を洗い出します。また、彼らの仕事は、適切なデータセットを特定し、それらを収集・分析し、パターンや傾向を特定することです。
機械学習、統計モデリング、人工知能を駆使してビジネスが必要とするデータを抽出し、データを分析して同僚と洞察を共有します。データサイエンティストは、調査結果を発表し、組織の他のメンバーに提案を行い、データから洞察を引き出すためのアルゴリズムや予測モデルを作成します。
ウェブ開発コース
Web 開発ブートキャンプに参加するのに、事前知識は必要ありません。私たちは学生に 3 つのことを期待しています: (非常に) やる気があること、好奇心旺盛であること、社交的であること。このように思われる場合は、すべての選考プロセスを通過していただければ参加していただけます。
データサイエンスコース
データ サイエンス コースでは、プログラミングと数学の基本的な知識が必要です。
Web 開発ブートキャンプに参加するのに、事前知識は必要ありません。私たちは学生に 3 つのことを期待しています: (非常に) やる気があること、好奇心旺盛であること、社交的であること。このように思われる場合は、すべての選考プロセスを通過していただければ参加していただけます。
データサイエンスコース
データ サイエンス コースでは、プログラミングと数学の基本的な知識が必要です。
- どのくらいのプログラミングを知る必要がありますか?
データ型と変数、条件、ループ、関数、および配列や辞書などのデータ構造 (一部のプログラミング言語ではハッシュとも呼ばれます) に慣れている必要があります。 Python 以外の言語 (Ruby、JavaScript、C++ など) でこれらのトピックを知っている場合は、適切なプログラミングの前提条件があります。
- どのくらいの数学を知る必要がありますか?
データ サイエンス コースに参加するには、数学の最低レベルと、高校の科学セクションで説明されている概念に精通している必要があります。関数、その導関数、および線形方程式系に慣れている必要があります。速度に慣れるために、ブートキャンプが開始される前に、これらすべての概念を更新し、線形代数と統計に関するより高度な知識を得るために、いくつかの追加の事前課題が提供されます。
「データ サイエンティスト」という役職は、会社 (スタートアップ、スケールアップ、大企業)、取り組んでいる製品、および参加するチームによって、役割は非常に異なります。 Le Wagon のデータ サイエンス ブートキャンプの後、データ アナリストの仕事に応募するわけですが、その データ サイエンティストまたはデータ エンジニアの仕事の場合は、会社とその基準によって異なります。 たとえば、一部の大手テクノロジー企業 (Airbnb や Facebook など) は、数学の博士号を持つデータ サイエンティストのプロフィールのみを受け入れるため、数学の強いバックグラウンドを持ってデータ サイエンス ブートキャンプに参加しない限り、これらのポジションに応募することはできません。 すでに。 多くの中小企業 (初期段階のスタートアップやデータ エージェンシーなど) では、データ サイエンスの基礎はしっかりしているが、数学の学歴が少ない候補者を受け入れるため、コース終了後にあなたのプロフィールに非常に興味を持つようになります。
学位とブートキャンプの主な違いは、ゼロから始めるのではなく、最新のツールと方法を使用して多くの練習を重ねて学習することです。 CS または DS のアカデミック カリキュラムでは、Web 開発または機械学習などの応用トピックに移る前に、すべての理論的知識 (たとえば、CS の学位を取得するためのコンピューターのハードウェア層、または DS の学位を取得するための線形代数と統計の高度な概念) の学習を開始します。これは、これらのレイヤー間を行き来する場合にのみ役立ちます。しかし、最近では、最後の部分をマスターするだけで、ほとんど何でも構築できます。そのため、ブートキャンプをこのように設計しました。もちろん、Tesla でソフトウェア エンジニアとして働いたり、Google で深層学習の専門家として働いたりすることはできません。 (ただし、ブートキャンプに参加する際にすでに科学的なバックグラウンドを持っている場合を除きます)。ただし、独自の技術製品、Web アプリケーション、およびデータ サイエンス プロジェクトに参加するか、新しい会社で価値を生み出すのに十分なスキルと知識を備えたジュニア デベロッパー、データ サイエンティスト、データ アナリスト、またはプロダクト マネージャーとしての仕事を見つけてください。もちろん、新しい仕事で学び続け、特定のトピックの専門家になることがあなたの役割です。
ほとんどの都市では、ブートキャンプは英語で教えられています。フランスの都市では、プログラムはフランス語です。 午前中にフランス語で 1 時間 30 分の講義があり、夕方にはフランス語でも 1 時間 30 分のライブコードがあります。 したがって、フランス語を正しく理解していないと、フランスでのブートキャンプに参加できません。他のいくつかの都市 (サンパウロ、上海、成都) では、セッションが他の言語 (ブラジルのポルトガル語、中国語) で開催される場合があります。 次のバッチの言語は、「申し込み」ページで確認できます。
追加情報: すべての課題の指示と文書は英語で書かれているため、講義が別の言語で行われる都市であっても、すべての学生は十分なレベルの英語力を持っている必要があります。
追加情報: すべての課題の指示と文書は英語で書かれているため、講義が別の言語で行われる都市であっても、すべての学生は十分なレベルの英語力を持っている必要があります。
応募するには、以下を選択して、当社のウェブサイトの応募フォームに記入するだけです。
- コース (Web 開発、データ サイエンス)
- 形式（9週間のフルタイム、24週間のパートタイム）
- 興味のあるキャンパス
- なぜLe Wagonに参加したいのか、あなたの過去の個人的なプロジェクトについて（もしあれば！）
これは数分しかかからない簡単なプロセスです。 その後、あなたの動機をより詳細に理解し、ブートキャンプに関する質問にお答えするために、面接 (対面またはオンライン) をスケジュールするためにご連絡いたします。
Le Wagonの価値はブートキャンプだけじゃない！
生涯を通じて頼りになる、グローバルなコミュニティに参加しよう。
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。
22,000
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
データサイエンスと人工知能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
データサイエンスと人工知能のシラバスをダウンロードしてください。
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