数週間でデータエンジニアになる
エンジニアリング技術を用いたデータパイプラインの構築を学び、需要の高いデータキャリアの基礎を築く。
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最新のデータスタックの全要素を構築する
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最先端のコンテナ化技術をマスターする
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データ組織を拡張する
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あらゆる種類とサイズのデータを処理
これらのプログラミング言語と技術ツールをマスターする:
カリキュラム
このデータエンジニアリング・ブートキャンプで学ぶこと
データエンジニアのスキルセットを習得し、5つの主要モジュールを通じてデータパイプラインの構築と強固なアプリケーションの拡張管理を学びます。
40h
準備作業
練習で何をするか
- Developer skill refresher: Linux, GitHub, and Git
- In-depth exploration of Python fundamentals
- Intermediate SQL refreshment
Software and languages you will learn:
40h
データエンジニアリングの基礎を築く
練習で何をするか
- Set up your own virtual machine with Visual Studio Code
- Build your first data lake and implement data transformations with Python
- Apply CI/CD techniques using Ruff, Pylint, GitHub, and Poetry
- Deploy a FastAPI app into production using Docker
Software and languages you will learn:
40h
データウェアハウスの作成
練習で何をするか
- Create a data warehouse with BigQuery and set up access for your team
- Import data using advanced SQL skills, Fivetran & Airbyte
- Set up a Postgres instance entirely from scratch and compare that to managed solutions
- Utilize Docker Compose for local setup and testing of complex setups such as sharded databases
Software and languages you will learn:
40h
可視化のためにデータを整理する
練習で何をするか
- Implement and optimize ETL workflows using Airflow
- Build and manage data pipelines with DBT, with a focus on modularity, testing, and version control
- Combine Airflow and DBT together
- Get introduced to Kubernetes and how to deploy to a production cluster
Software and languages you will learn:
40h
あらゆる規模のデータワークロードを最適化
練習で何をするか
- Leverage PySpark for transforming massive amounts of data
- Implement data streaming solutions with Kafka and Pub/Sub
- Transform streaming data in real-time with Apache Beam
- Learn how to manage and monitor your data solutions as your data workload increases
Software and languages you will learn:
40h
包括的なプロジェクトの実施
練習で何をするか
- Data Engineering as a team: ADR process & Identity and Access Management (IAM)
- Use Terraform to create your infrastructure
- GraphDB pros & cons
- When to use Document DBs and Wide Column DBs
Apply the tools and technology acquired during the modules in practical situations
技術者としてのキャリアをスタートさせましょう!
- Elevate your personal branding & get technical interview training
- Benefit from 1:1 coaching & key alumni Q&A sessions
- Connect with an extensive network of 1000+ hiring partners
- Get a lifetime access to Le Wagon content
RNCP 6 AIおよびデータ開発者のタイトル、レベルBac +¾で認定を受ける。
プログラム終了後、「Artificial Intelligence Developer」(RNCP認定 - レベル6 EUR、Bac +3/4相当)の称号を2ブロック有効化し、採用担当者に提出することができる。
自分に合ったリズムを選ぶ
集中的なフルタイムコースでも、柔軟なパートタイムコースでも、当校のコースはあなたのご希望に合わせます。
フルタイム
月曜日から金曜日、午前9時〜午後6時
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2ヶ月で卒業
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終日仲間と一緒に学習
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1週間あたり合計40時間の学習
パートタイム
お仕事や個人的な予定と並行して、自由な時間に学ぶことが可能です。
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7ヶ月で卒業
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オンラインで仲間と一緒に柔軟に学ぶことができます。
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1週間あたり合計16時間学習することができます。
熱意あふれるデータ専門家から学び、スキルを高める
経験豊かで親切な講師陣の指導のもと、迅速に実践的なスキルを短期間で学び、データキャリアを向上させるための強固な基盤を築くことができます
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実際の先端技術プロジェクトで練習
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同じ志を持つ仲間のグループに参加して、サポートを受けましょう
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キャリアコーチングを受け、夢の仕事に就きましょう
コース作成者とデータエンジニアリングのエキスパートをご紹介します。
テック業界のトップクラスのリクルーターはLe Wagonの卒業生を選ぶ
Data Engineeringブートキャンプについてもっと知りたい方はこちら
ブートキャンプのゴールを確認
一週間ごとのシラバスを確認する
Le Wagonでの指導方法を理解する
Data Engineeringのシラバスをダウンロードできます。
Build a solid portfolio to showcase your skills to tech recruiters
Create various web apps, culminating in a live demo to a real audience. Enhance your profile with a portfolio ready for interviews.
キャリアチームのサポートで一緒に理想の仕事に就きましょう
個別コーチングを受け、就職フェアやネットワーキングイベントに参加し、面接準備を行い、リクルーターとのコネクションを提供します。
キャリアサービスを見る1000+
採⽤パートナー企業
90%
*就職率
100+
卒業生が活躍している国
このData Engineering ブートキャンプの後、どのようなキャリアパスが開けるのか?
コース終了後は、企業に就職、あるいはフリーランサーとして、データのさまざまな職務に応募することができる:
- データエンジニアリングジョブ: データエンジニア、データアーキテクト、データインテグレーションスペシャリスト、ビッグデータエンジニア、データパイプラインエンジニア、データインフラエンジニア、データオペレーションエンジニア、データベースエンジニア、データプラットフォームエンジニア。
- フルスタックデータジョブ(経歴による): アナリティクスエンジニア、 シニアデータアナリスト...
Data Engineering の平均給与は?
Data Engineering の給与は、年功序列、勤務地、または勤務する部門によって異なります。Data Engineering の給与ガイドで、収入に影響する要因について詳しくご覧ください。
Data Engineeringブートキャンプの卒業生の活躍
なぜLe Wagonで学ぶべきなのか?
Onlineで開催しているブートキャンプに参加しよう
対面でもオンラインでも、フルタイムでもパートタイムでも。
あなたに合った形式をお選びください。
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。
Data Engineeringブートキャンプへの参加申込み方法
データエンジニアリング・ブートキャンプは、技術的に高度で集中的なカリキュラムです。参加にあたっては、職業経験または工学系の学習から得たSQLとPython(または他のバックエンド言語)に関する十分な理解が前提となります
Online Application
Apply online with a short motivation statement and info about your background and why you'd like to join the Data Engineering Bootcamp.
30 min informal, non-technical Interview
This is your opportunity to have all of your questions answered by our Admissions team and for us to find out more about your background, career goals and motivations to join.
Online Technical Quiz
The quiz takes around 45 mins and is designed to assess your current level of tech & coding knowledge with a focus on SQL & Python. You will have 3-5 days to complete this after your interview.
Payment options & prepwork
If successful, you'll receive your offer to join the bootcamp. The last step will consist of finding the most suitable financing option for you. Then, you'll jump into the 40hrs of prepwork ahead of your first day.
アドバイザーに連絡する
キャリアについて相談する
どのコースが最適かを決める
学の支払いの選択肢を理解する
私たちの方法論について知る
まだ確信が持てませんか?
よくあるご質問
Your questions answered
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?
- 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。
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。
- コース
- 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!)