リモートで受講する データサイエンスコース
フルタイム（9週間）9週間の集中講座で、データサイエンティストに関するあらゆるスキルを自宅で学ぶことができます。豊富なデータセットを分析し、データを使用して複雑な意思決定を行い、世間の様々な問題を解決するためにAIと機械学習の力を学びます。
9週間の集中講座で、データサイエンティストに関するあらゆるスキルを自宅で学ぶことができます。豊富なデータセットを分析し、データを使用して複雑な意思決定を行い、世間の様々な問題を解決するためにAIと機械学習の力を学びます。
Le Wagonのリモートデータサイエンスコースでは、9週間で熱狂的なデータファンからデータサイエンティストになれます。あなたは、意思決定のためにデータを分析し、AIと機械学習モデルを実装し、実世界での展開の準備ができている実用的なデータアプリケーションを構築することが可能になります。データアナリスト、データエンジニア、データサイエンティストとしてデータサイエンスの世界に入り、学業を充実させたり、グローバルな課題を解決したり、独自のデータスキルセットを持ってマーケティング、金融、コマースなどの業界で600社以上のグローバルな採用パートナーと一緒にキャリアアップを目指しましょう。
私たちのリモートコースは、データサイエンスを段階的に学べるように設計されています。実践的なインサイトと理解で、実際のデータアプリケーションを構築するため、あなたのスキルを実践で試すことができます。
PythonでのプログラミングやJupyter Notebookの使い方に加え、PandasやNumPyといったPythonライブラリを使って、大量のデータセットを探索、分析する方法を学びます。また、CSVファイルやSQLクエリ、リレーショナルデータベース、Google BigQuery、API、ウェブスクレイピングといったデータ収集の手法を習得します。
適切な問いを考え、正しいSQLクエリでデータを取得する方法を学びます。ここではスキーマの構造を理解し、SELECT構文などを使った高度な操作でスタンドアローンのデータベースやDBeaverといったSQLのクライアントソフトウェアから有用なデータを抽出する方法を学びます。
視覚化したデータをNotebookに加え、データ分析の結果を分かりやすく見せる方法を学びます。matplotlibやseabornといったPythonライブラリでデータフレームをグラフ化し、意思決定に役立つ情報へと変換します。
In Online you will learn about the underlying math behind all the libraries and models used in the bootcamp. Become comfortable with the basic concepts of statistics & probabilities (mean, variance, random variable, Bayes’s Theorem, etc.) and with matrix computation, at the core of numerical operations in libraries like Pandas and Numpy.
オブジェクト指向プログラミングでPythonリポジトリを構築する方法を学びます。コードを整備し、再利用できるようにします。また、大量にあるデータセットのデータの事前処理を行い、重回帰モデルに基づいた統計的結果を解釈する方法を学びます。
データアナリストには非技術者に分析結果を伝える役割があります。ここでは費用便益分析を使って、ビジネス上の判断に用いられるよう、テクニカルな洞察を説得力のある形で説明する方法を学びます。チームメンバーとプロジェクトの進捗を共有し、得られた洞察を発表、比較しながら学びを深めていきます。
データを探索、整備する方法を学びます。はじめにベクトル化といったテクニックを使い、データ処理の準備を行います。次に教師あり学習の典型モデルである「線形回帰」や「ロジスティック回帰」を学びます。また、Pythonライブラリ「scikit-learn」の学習アルゴリズムKNN（ K−近傍法）で、予測や分類を行う方法を学びます。
トレーニングとテストのフェーズを組み込みます。本番環境にデプロイした時、モデルが触れたことのない新しいデータに汎化し、想定通りの正確性を維持するためです。正則化を用いて過学習を防ぐ方法やモデルの正確性を高めるのに適切な損失関数について学びます。
モデルのパフォーマンス評価のため、最適化を行う対象を明確にし、適切な評価指標を選んでビジネスへの影響を検証します。交差検証やハイパーパラメータ調整といったバリデーションを使ってモデルのパフォーマンスを向上させます。SVM（サポートベクターマシン ）と呼ばれる優れた教師あり学習のモデルについても学びます。
次に教師なし学習を学びます。次元削減を行うPCAやデータセットを分類するクラスタリングといったメソッドを実装します。ランダムフォレストや勾配ブースティングなど、複数モデルを組み合わせてパフォーマンスを向上させる方法を学び、扱えるツールの幅を増やします。
ニューラルネットワークの構造（ニューロン、レイヤー、スタック）とそれらのパラメータ（活性化関数、損失関数、最適化アルゴリズム）について学んでいきます。画像データで使う畳み込みニューラルネットワークや、時系列のあるデータで使う回帰型ニューラルネットワーク、テキストに使う自然言語処理ネットワークなどが一人で作れるようになります。
物体検知と物体認識のネットワークを作り、深層学習を使ったコンピュータービジョンについてさらに理解を深めます。トレーニングセットを拡張し、モデルの汎化性能を高めるため、データ拡張でコンピュータ画像に揺れ（ランダムな切り抜きや強度の変化など）を加えるといった高度なテクニックを実装していきます。
高次元の変数を使い、それらを扱いやすい入力値に変換する作業に慣れていきます。画像データを扱うのに必要な正規化、標準化、白色化といった一般的なデータの前処理の方法を学びます。テキストデータに関しては実施するNLP（自然言語処理）のタスクに合わせ、適切なエンコーディングを施す方法を学びます。
新しいライブラリKerasについて学びます。Kerasは、Googleが開発した深層学習ライブラリtensorflowを扱いやすくするラッパーです。Kerasの基本的なテクニックを学び、深層学習モデルの作り方を学びます。
Jupyter Notebookからコードエディタに移ります。素早く、的確にコードを修正できるよう、機械学習プロジェクトを立ち上げる適切な方法を学びます。sklearn-pipeline のエンコーダとトランスフォーマーを使って、機械学習モデルを堅牢でスケーラブルなパイプラインを持つモデルに変換します。
機械学習モデルをゼロから作り上げるにはデータの事前準備、試験、修正、調整といった多くの作業を行う必要があります。良いモデルを作るために、特徴エンジニアリングやハイパーパラメータ調整の仕方を学びます。これにはMLflowと呼ばれるライブラリを活用します。
最後に、制作したコードとモデルを本番環境にデプロイします。Google Cloud AI PlatformとAirflowを使ってモデルのトレーニングをスケールさせ、パッケージ化して世界に公開します。仕上げにDocker環境を使って、あなた独自のRESTful Flask API をデプロイします。これはどんなフロントエンドインターフェイスでも使えるAPIです。
最後の2週間は、挑戦しがいのあるデータサイエンスの課題にグループで取り組みます！実際のデータサイエンスプロジェクトと同じように、チームで共通のPythonリポジトリとGitを使い、協力しながら進めていきます。このプロジェクトではあなたがすでに持っているデータセット（所属する会社や非営利団体のものがあれば）、あるいはオープンデータのリポジトリ（政府が公開しているものやKaggleなど）を使います。データサイエンスコースで学んできたツールやテクニック、方法論を実践するのにぴったりです。どれだけ自分が成長したか実感できるでしょう。
私たちのリモートデータサイエンスコースでは、基礎的なPythonと数学の知識を要とします。すべての受講生に授業内容を理解してほしいので、ブートキャンプが始まる前に自分のレベルをテストして、スキルをリフレッシュすることができます。
You'll need to be comfortable with data types & variables, conditions, loops, functions and data structures (List & Dictionary).
You'll need a High School level of Maths, meaning you will be comfortable with functions, derivatives, and systems of linear equations.
After a chat with our Admissions team, you will receive a Python & Mathematics Quiz to help you and the Admissions team better understand your current level in Python & Maths. We'll also provide you with a set of additional free learning resources to help you match the prerequisite level for the Bootcamp.
おめでとうございます！リモートデータサイエンスブートキャンプの受講が決定したら～40時間のオンライン学習リソースを受け取ります。ブートキャンプが始まる前に、ご自身のペースで、または準備期間.
中に完了させてください。
準備期間とはブートキャンプ開始日の前の週に行われます。
これは、このコンテンツをできる限り効率的にブートキャンプが始まる前にPythonで必要な基礎を身につけられるようにするための、対話式のオンライン学習の追加週間です。
リモートコースでは朝のレクチャーから夕方のワークショップまで、毎日が盛りだくさんです。
毎朝コーヒーを片手に、インタラクティブな授業に参加します。それから学んだことを実践していきます。
その日のパートナーと組み、講師のサポートを得ながらプログラミングの課題に取り組みます。
コード学習ではとても集中するため、オンライン・ヨガ・クラスでは、休憩してリラックスすることが大切です。
Zoomを使ったライブコードセッションで、その日の課題を確認し、今後のレッスンの概要を知ることができます。
Le Wagonが主催するトークイベントやワークショップで、成功している起業家から貴重なアドバイスを得たり、刺激を受けたりしましょう。
リモートブートキャンプの最後には、キャリアウィークにご参加いただけます。このキャリアウィークでの１週間は、技術系の最初の仕事を見つけたり、フリーランスのキャリアを築いたり、スタートアップを立ち上げるなど、キャリアの次のステップを踏むために必要な方法をお教えします。
Workshops
オンラインのパネルディスカッション、ワークショップ、プレゼンテーション、課題などを組み合わせて、自分に合ったキャリアパスを見つけることができます。
Becoming job-ready
Prepare your personal profile, complete job applications, prepare for technical challenges, and make a game plan for after the bootcamp!
Inspiration
Hear from alumni about their post-Bootcamp journeys and what a typical day looks like in their new careers.
Custom-made
You can join any workshops or watch any tutorials that you are interested in. You create your own career week according to your interests and objectives
私たちのリモートデータサイエンスコースは、あなたにとって新たな未来への始まりに過ぎません。卒業後は、グローバルなテックコミュニティに所属し、生涯にわたって私たちのオンラインプラットフォームにアクセスしながら、学習し続け、また成長していくことができます。
プロのデータサイエンティストやデータアナリストから仕事のコツやアドバイスが聞けます。また、起業家や開発者がここにしか公開していない求人情報を見ることもできます。
プログラム修了後もLe Wagonのオンライン教育プラットフォームはいつでもご利用いただけます。データサイエンスの講義、スクリーンキャスト、課題、単語帳などを揃えています。
14,932名以上の卒業生が在籍するグローバルコミュニティーを活用しましょう。このコミュニティーには、データ関連の仕事に就いた卒業生を始め、世界で活躍する起業家、開発者、プロダクトマネージャーが多く在籍しています。
世界、41キャンパスで随時コースを開催しています。どこにいようとあなたはLe Wagonコミュニティーの一員です。
リモートデータサイエンスコースの終了後は、Le Wagon のキャリアサービスをご利用いただけます。最高のリクルーターとの出会いや、卒業生とのつながりをサポートします。
リモートコース終了後にデータサイエンスのキャリアをスタートさせるための攻略ガイドにアクセスしてください。ポートフォリオをブラシュアップしたり、技術面接の準備をしたり、卒業生コミュニティ 14,932 を活用したりすることができます。
ジョブフェアやネットワークイベントに参加し、優良なテック企業と出会いましょう。データ関連の人材を探しているリクルーターとつながることができます。
データサイエンスコースの卒業生は、新しくコースを終えた受講生と積極的に交流し、自らの経験を伝えています。データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアとして仕事を見つける方法を聞くことができるでしょう。
私たちのグローバルチームは、卒業生の現状や、採用パートナーが何を求めているのかよく理解しています。それらを踏まえて、あなたの目標やゴールに応じて、適切な人材を紹介してくれます。
多くの優良企業がLe Wagonの採用パートナーになり、卒業生をデータサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアとして採用しています。
6 名の卒業生を採用
1 名の卒業生を採用
3 名の卒業生を採用
9 名の卒業生を採用
5 名の卒業生を採用
1 名の卒業生を採用
Le Wagonは4年連続で、学生のレビューに基づく Switchupの評価において世界ナンバー1のコーディングブートキャンプ に選ばれました！ 私たちはこの評価を誇らしく思います。自分たちがやっていることがその分野で一番と評価されることはとても素晴らしいですが、それよりもうれしいことがあります。この評価は、私たちを評価した世界中の学生が、人生を変える体験を経て、新たな可能性を開いたということを意味しています。私たちは、彼らにコーディングで自立したり、新たなスキルを身につけたり、キャリアを変えたり、さらには自分のスタートアップを立ち上げたりする力になれたこと、そして今後も多くの学生の力になれることを誇らしく思います。
また、継続的に高い品質のコースを提供するために、2272 件すべてのレビューが私たちにとって意味があります。この高評価とレビューは、私たちが41 都市で開催しているコーディングブートキャンプが世界でももっとも優れたテクノロジー教育を学生に提供できている証です。
