課題
午前10時30分～午後4時
一日パートナーとチームを組み、先生たちの助けを借りながら一連のデータプロジェクトに取り組みます。行き詰まったら、いつでも先生たちが助けてくれます！
次回開催予定のコース
Onlineで次のブートキャンプ参加する。
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コース情報
数週間でデータアナリストの基本スキルをマスター
する
。
データソーシングを理解する
ビジネスKPIを発見し、一般的な分析（解約、ファネル、CAC、ABテスト、コンバージョンまでの時間など）を実行するために様々なソースからデータを収集する方法を学びます。
Google Sheets
Payment
CRM
マスターデータの抽出と変換
API、自動化ツール、製品トラッキングを使用してデータを抽出する方法を学びます。適切なデータレイヤーを構築し、高度なSQLを使用してデータを変換し、ウェアハウスにロードします。
SQL
dbt
Fivetran
BIとデータ・ビジュアライゼーションを学ぶ
最も使用されているBIツールを使用して、適切なビジュアライゼーションと自動ダッシュボードを構築することで、結果を明確に伝えることができます。
Power BI
Google Data Studio
データ分析のためのPythonを学ぶ
PythonとJupyterノートブックを使用して、ビッグデータセットの分析を実行します。Pythonで機械学習の基礎を学び、データサイエンティストやMLエンジニアと共同作業できるようになります。
Python
Machine Learning
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Data Analytics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
準備運動：ブートキャンプを始める準備をする
40h
Our Data Analytics course is intense. To be prepared and make the most out of the bootcamp, you must complete a 40 hours preparation work to gives you basic tech foundations and culture.
- Understanding the concept of KPIs and discovering the basics of data analysis
- Introduction to Google Sheets
- Introduction to SQL
- Introduction to Python
練習で何をするか
- 40 hours of online tutorials
Google Sheetsでデータを理解し操作する
40h
What data is available? Where are they found? What KPIs do we want to follow? In this module, you will conduct in-depth analysis on business data and build automated dashboards with Google Sheets.
- Product analysis - Retention, lifetime value, cohort analyses, etc.
- Sales analysis - Funnel, average basket, time to convert, etc.
- Marketing analysis - AARRR framework, conversion rate, etc.
- Finance analysis - Margin, results, etc.
練習で行うこと
- Learn how to identify the data sources to use
- Build a sales funnel for a sales team
- Analyze campaign performance for a marketing team
- Analyze customer retention for a product team
SQL：データアナリストの言語をマスターし、実用的なデータウェアハウスを構築する
40h
Learn all the techniques to centralize and transform your data in a data warehouse. Create effective dashboards and conduct in-depth analysis for business teams.
- Get started with Bigquery, Google's Data Warehouse
- Master SQL queries for analytics
- Segment your data into “Data Layers” with the DBT tool
- Study the different data architectures of tech companies
練習で行うこと
- Query the database to respond to business requests
- Clean data from business rules
- Build data models for marketing, sales and product teams
- Perform analytical queries and optimize your queries
抽出します。データを自動的に復元・クリーニングする方法
64h
You're not going to spend all day updating your charts! Master ELT tools (Extract, Load, Transform), APIs or No-code / Low-code tools to extract data from different sources and centralize it. Also learn how to track the data of your web app by creating a tagging plan.
- Understand the principle of APIs with the Airbyte tool
- Learn the best automation tools: Zapier & n8n
- Use the world leader in ELTs: Fivetran
- Analyse website trafic with Google Tag Manager & Google Analytics 4
実践で行うこと
- Use APIs and implement webhooks
- Build an automated lead acquisition workflow for a growth team
- Track a new website event for a Marketing team
- Duplicate CRM data in the Data warehouse for a Data team
データの可視化とビジネス・インテリジェンス
64h
Learn how to build the clearest, most interactive charts and dashboards possible for your teams.
Uncover insights from your data by adopting the right analysis methodology.
- Adopt the best visualization techniques
- Master the leading tools on the market
- Conduct relevant analysis and interpret the results
- Check the significance of your recommendations with statistics
練習で何をするか
- Select the optimal graphics, contextualize data, and structure information
- Build dashboards using Google Data Studio and PowerBI
- Provide data-driven recommendations for action
- Analyze AB test outcomes to inform product development decisions
データ分析と予測のためのPython
64h
Learn how to manipulate large volumes of data and how to represent them. Master the basics of Machine Learning to predict results and perform complex analysis. Collaborate better with data science and engineering teams.
- Discover the Jupyter Notebook format
- Learn to predict the future with the Python sklearn and prophet libraries
- Create clusters from your data
- Automate the execution of your scripts with Airflow
練習で行うこと
- Create your environments and practice versioning with git
- Predict which users are most at risk of leaving
- Identify the most discriminating variables among your data
- Predict future revenue and group your customers by category
最終プロジェクト：パートナー企業のデータアナリストになる！
80h
Perform an A-Z data analysis project with real data from our partners. Learn how to properly pose the problem, identify, extract, centralize and process your data. Conduct your analyzes and create automated dashboards that will bring value.
プロジェクトの例：
- Define the go-to-market strategy for Fox Intelligence by Nielsen.
- Define the key factors for success in the Highway Code with Ornikar's data.
- Optimize student placement rate with JobTeaser's data.
... And many others!
キャリアウィーク：技術でキャリアをスタートさせよう
Meet tech experts working in startups and companies, prepare your CV and do mock interviews to prepare your job search.
- Preparation for your job search
- Connection to our 20,000 alumni and 985+ hiring partners
実践で行うこと
- 1:1 coaching
- Review of CV and cover letter
- Technical interviews preparation
スケジュール
数週間で技術力を加速させるプログラム。
ライブ講義
9 - 10:30AM
コーヒーを片手に、毎朝、魅力的でインタラクティブな講義からスタートし、学んだことを実践してみましょう。
休憩
午後4～5時
コードを学ぶのはとても大変なことですが、そのため私たちは、あなたがリラックスできるよう、特定の日にヨガクラスを開催しています。
データ・トーク
5 - 6PM
教室に戻って、データのプロフェッショナルたちの仕事を見学しよう：すべてのベストプラクティスを吸収するためのライブコードセッション、仕事とツールについて議論するデータパネリスト、その他多数！
自分に合った学習スケジュールを選択できます
-
フルタイム
2ヶ月月曜日から金曜日、午前9時〜午後6時
ライブセッション
毎週平日午前中と午後の２回に分けて実施
演習問題
毎週平日午後にかけて実施
先生によるサポート
月曜日から金曜日、午前9時から午後6時まで
2ヶ月で卒業
Peer to Peer学習
1週間あたり合計40時間の学習
-
パートタイム
6ヶ月毎日空いている時間に学習することができます。
ライブセッション
毎週夕方、２回もしくは土曜日に実施
演習問題
お時間があるときに。
講師によるライブサポート
平日と土曜日
6ヶ月で卒業
オンラインで仲間と一緒に学ぶことができます。
1週間あたり合計16時間学習することができます。
フルタイム
2ヶ月月曜日から金曜日、午前9時〜午後6時
ライブセッション
毎週平日午前中と午後の２回に分けて実施
演習問題
毎週平日午後にかけて実施
先生によるサポート
月曜日から金曜日、午前9時から午後6時まで
2ヶ月で卒業
Peer to Peer学習
1週間あたり合計40時間の学習
パートタイム
6ヶ月毎日空いている時間に学習することができます。
ライブセッション
毎週夕方、２回もしくは土曜日に実施
演習問題
お時間があるときに。
講師によるライブサポート
平日と土曜日
6ヶ月で卒業
オンラインで仲間と一緒に学ぶことができます。
1週間あたり合計16時間学習することができます。
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質問は1つだけですか？
Le WagonOnlineについて。
Onlineのキャンパスライフをより深く体験してください。入学手続きやその他のメリットについてご紹介します。
-
Le Wagonオンラインで気に入った点は何ですか？
-
Le Wagonオンラインでリモートで技術者としてのキャリアをスタートさせよう
-
オンライン学習の再創造
キャリアサービス
キャリアチームと一緒に、理想のキャリアを手に入れよう。
個別指導、就職説明会への参加、面接の準備、リクルーターとの連絡など、さまざまな特典があります。
985
採用パートナー
93%
卒業生の就職率
3ヶ月以内
に就職
Onlineの卒業⽣の歩みをご覧ください。
-
Cyril Aubry
データアナリスト
N26
-
Sofia Giordano
データアナリスト
Klarna
-
Joseph Gulay
データアナリスト
Ernst & Young
-
Nicolas Huyghe
シニア・データアナリスト
ManoMano
資金調達
授業料にお困りごとはありませんか？
参加資格を理解し、ブートキャンプの資金調達方法を学ぶ。
- 分割払い - 授業料の支払いを分割しましょう
- 公的な奨学金 - 政府などからブートキャンプの授業料を支援してもらいましょう
- ローン - Le Wagonと提携している機関にローンを申請する
- 奨学金 - 社会貢献に向けたプログラムや、少数派のコミュニティのための割引を探す
入学
Data Analyticsブートキャンプへの参加申込み方法
当校の入学手続きは初心者に優しく、当校のコースを体験していただけます。今すぐ始めましょう！
1
技術的な前提条件はない
。データ分析コースは初心者に優しく、前提条件は必要ありません。私たちにとって大切なのは、あなたが新しい技術への旅を始める意欲を持っているかどうかです。
2
入学アドバイザーとの面接を予約する
ご応募いただいた後、30分間のビデオ面接の日程をご連絡いたします。あなたのプロフェッショナルなプロジェクトと動機についてお話します。
3
クイズに答える
ル・ワゴンのコースでは、あなたの論理力、好奇心、学習能力を評価するクイズを出題します。
4
支払い方法と事前準備
最後のステップは、あなたに最も適した融資方法を見つけることです。その後、40時間のトレーニングで構成される準備作業に入る。
Data Analytics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
Data Analyticsのシラバスをダウンロードできます。
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よくあるご質問
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.
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。
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。
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。
