⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

4.98/5 - 5,200件以上の卒業生のレビュー

東京でデータサイエンスと人工知能に参加し、ITキャリアをスタートさせましょう。

  • ✔️

    人気ランキングNo.1のコーディング・ブートキャンプで学ぼう

  • ✔️

    2ヶ月〜6ヶ月で卒業

  • ✔️

    平均3ヶ月でデータ関係の仕事に就職

東京

私たちのデータサイエンスコース卒業生の現在の就職先の一部:

IBM Capgemini Getaround BCG 東京 - データサイエンスと人工知能 hiring logo 東京 - データサイエンスと人工知能 hiring logo

#1

ランク・ブートキャンプ

30,000

全世界の卒業生

7000+

採用企業

Le Wagon logo 今すぐ申し込む
概要

数週間でデータサイエンティストになれる

高度なデータスキルを習得し、機械学習と人工知能をマスターし、データサイエンティスト、アナリスト、AIエンジニア、データマネージャーなどのキャリアをスタートしましょう。

  • ✔️

    重要なデータ解析の手法とツールを学ぶ

  • ✔️

    機械学習とディープラーニングをマスターする

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    AIソリューションと高度な予測モデルを作成する

  • ✔️

    強固なポートフォリオを構築し、データチームでの作業を学ぶ

以下のプログラミング言語とテクツールをマスターします:

Python Python
SQL SQL
Jupyter Jupyter
Pandas Pandas
Git Git
Docker Docker
Scikit-Learn Scikit-Learn
Hugging Face Hugging Face
OpenAI OpenAI
Matplotlib Matplotlib
Numpy Numpy
Tensorflow Tensorflow
Keras Keras
Copilot Copilot
Gemini Gemini
LangChain LangChain
ML flow ML flow
FastAPI FastAPI
ChatGPT ChatGPT
Google Compute Google Compute

次回のデータサイエンスと人工知能 ブートキャンプに申し込む

次回のコース

7月 7, 2025

空席

人数限定

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カリキュラム

データサイエンスと人工知能ブートキャンプで学ぶこと

データサイエンスのキャリアで成功するために必要なスキルを身に付けましょう。チームと協力しながら、機械学習やAIモデルを作成し、それらを実運用環境に展開する方法を学びます。


30h

事前準備!

ブートキャンプに参加することが決まったら、Le Wagonが厳選した、30時間のオンライン学習リソースを受け取ります。
この事前学習により、ブートキャンプの開始前にプログラミングと数学の基礎をきちんと習得しておくことを目的としています。

実際に行うこと

  • 30 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

学ぶソフトウェアと言語:

Python Python
Git Git
SQL SQL

40h

Pythonの基礎を理解する

It’s highly recommended that you join our online pre-bootcamp Python introduction. During this time, collaboratively engage with your instructors in a live online setting to understand the fundamentals of Python. Familiarize yourself with technical terminology, key concepts and the right learning mindset before your first day of the bootcamp.

何を学ぶか

  • Master the fundamentals of Python
  • Grasp the basics of Object-Oriented-Programming (OOP)
  • Build a solid foundation in Python to tackle a variety of programming challenges

Software and languages you will learn:

Python Python
SQL SQL

56h

データサイエンスのためのPythonを学ぶ

リレーショナルデータベースからデータを抽出し、ビッグデータ行列を操作し、可視化を構築します。統計学や線形代数など、データ解析のための主要な数学の概念を理解します。

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

学ぶソフトウェアと言語:

Python Python
SQL SQL
Jupyter Jupyter
Pandas Pandas
Numpy Numpy
Matplotlib Matplotlib
Seaborn Seaborn
BigQuery BigQuery

32h

データコンサルタントの立場になって考える

膨大なデータセットの準備段階を乗り切る方法を学びます。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し、洞察を引き出します。

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

学ぶソフトウェアと言語:

Python Python
Statsmodel Statsmodel
Plotly Plotly

88h

機械学習ワークフローの実装

Scikit-Learnを使用して機械学習ワークフロー(データ準備、特徴工学、モデル選択、評価、微調整)を実装し、機械学習モデルの数学的直感と数値実装を理解します。

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

学ぶソフトウェアと言語:

Scikit-Learn Scikit-Learn
XGBoost XGBoost
LangChain LangChain

64h

ディープラーニングに飛び込もう

ニューラルネットワークの構造とパラメータに精通し、画像、シーケンス、テキストの分析用のネットワークを構築するスキルを習得します。また、ゼロからトランスフォーマーをコーディングし、GenAIアプリケーションを開発することで、AIの世界に飛び込みます。さらに、最先端のオープンソース研究から提供される事前学習済みの「ビッグモデル」を使用して実践的なスキルを獲得します。

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
  • 天候予測のための再帰型ネットワーク
  • アーキテクチャを完全に理解するためにゼロからトランスフォーマーを再コーディング
  • 自分のニーズに合わせて独自のLLMを微調整する

学ぶソフトウェアと言語:

Tensorflow Tensorflow
Keras Keras
Google Colab Google Colab
Hugging Face Hugging Face
Gemini Gemini
ChatGPT ChatGPT
Copilot Copilot

40h

モデルのトレーニング

仮想マシンとオンラインデータベースを使用して、クラウド上のビッグデータでトレーニングできる再現可能なPythonパッケージに、あなたの最高の手作りモデルを変換します。新しいデータが入ってくるたびに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を行い、その予測結果をAPIやウェブサイトを通じて世界に公開します。

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

学ぶソフトウェアと言語:

Google Compute Google Compute
Cloud storage Cloud storage
BigQuery BigQuery
ML flow ML flow
Docker Docker
FastAPI FastAPI
Prefect Prefect
Streamlit Streamlit

プロジェクトでAIを活用する

一連のライブ講義を通して、コーディングワークフローを合理化するためにジェネレーティブAIツールの機能を活用し、AIにおける重要な倫理的考察を探求します。複雑なAIモデルを利害関係者に理解しやすくするための洞察を得て、効果的なCI/CDパイプラインの実装に焦点を当てます。

学習内容

  • コーディングのための生成AI: 生成AIツールを使ってコーディング効率を向上させる
  • AI倫理: 倫理的にAIの領域を進む
  • 説明可能なAI: Shapley Valuesなどの技術を使って複雑なAIモデルを理解可能にする
  • CI/CD: 効果的なCI/CDパイプラインの実装

学ぶソフトウェアと言語:

80h

自分自身のデータサイエンス・プロジェクトを構築する

プロジェクト期間は、このコースの究極の体験です。実際のデータサイエンス・プロジェクトに3~4人のチームで効率的に取り組みます。オープンデータリポジトリ(政府主導、Kaggle、Paper with Codeなど)を利用するか、自分のプライベートデータセットを持ち込んでください。エキスパート講師によるフルタイムの指導で、あなたの夢を実現させましょう!

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!

データサイエンスのキャリアをスタートさせましょう!

スタートアップや大企業で働くデータのエキスパートに会い、履歴書を準備し、模擬面接を行い、就職活動の準備をしましょう。重要なデータトピックをより深く掘り下げます。

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

学習スケジュール

自分に合う学習スケジュールを選ぶ

集中的なフルタイムコースも、柔軟なパートタイムコースも、どちらのコースもそれぞれのニーズに応じて調整されています。

ル・ワゴンの学生がキャンパスで学ぶ

フルタイム

月曜日から金曜日、午前9時〜午後6時


  • ✔️

    2ヶ月で卒業

  • ✔️

    終日仲間と一緒に学習

  • ✔️

    1週間あたり合計40時間の学習

オンラインで学ぶル・ワゴンの生徒たち

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。


  • ✔️

    7ヶ月で卒業

  • ✔️

    オンラインで仲間と一緒に柔軟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。

私たちのメソッド

優れたデータサイエンスとAIの専門家から学んでスキルを高める

熟練した講師陣のもと、実践的なスキルを短期間で習得し、エンジニアとしてのキャリアをスタートさせるための強固な基盤を築きます。

  • ✔️

    実際のプロジェクトを通して実践的なスキルを身につけます。

  • ✔️

    同じ目標を持つ仲間と一緒に学ぶ。

  • ✔️

    キャリアコーチングを受け、理想の仕事に就く

ウェブ開発学生

熱心なデータサイエンスのエキスパートから学ぶことで、スキルを高めることができます。

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

  • Sean  Nikravesh working at Flagship
    quote
    Le Wagonの卒業生はモチベーションが高く、新しく身につけたスキルを実践することに積極的です。フラッグシップはチャレンジングでありながらやりがいのある環境で、多くのLe Wagon勢がやってきて、期待以上の技術力を発揮しています。私たちはこれまでにも多くの人を採用してきましたし、これからもそうしていくつもりです。
    Flagship

    Sean Nikravesh

    常務取締役 - Flagship

  • Ugo  Bataillard working at Shippio
    quote
    Shippioのエンジニアリングが成長し始めた頃、Le Wagonの卒業生を卒業後数週間で3人目の社員として採用しました。大規模なWebアプリケーションの経験がなくても、彼はしっかりとしたベースとエネルギーを持っていて、わずか数ヶ月で当社のスクラムマスターになるまでになりました。
    Shippio

    Ugo Bataillard

    CTO - Shippio

  • Mark  McFarlane working at Tacchi Studios
    quote
    ブートキャンプは本質的に深いレベルのアーキテクチャ経験や深いコンピュータサイエンスの知識を提供することはできませんが、Le Wagonの卒業生はRailsアプリの構築に関する素晴らしい基礎知識を持っており、私たちは指導や実際の顧客プロジェクトでの生産経験を通じてそれを基にすることができます。
    Tacchi Studios

    Mark McFarlane

    創業者兼ディレクター - Tacchi Studios

  • Jeremy  Marin working at Crowd Cast
    quote
    Le Wagonの卒業生の魅力は、第一に、開発者になることを選択しているため、知識のギャップをすぐに埋めることができる意欲があることです。第二に、彼らの多くはすでにプロとしての経験を積んでおり、会社が実際にどのように機能しているかを知っていることです。つまり、彼らは本当に自発的で、エンジニアリングチームにとって素晴らしい存在なのです。
    Crowd Cast

    Jeremy Marin

    エンジニアリングマネージャー - Crowd Cast

  • Keita  Mitsuhashi working at Queue Inc.
    quote
    開発者にとって最も重要な要件は、常に学ぼうとする人であることです。私が本当に驚いたのは、Le Wagonの卒業生が本当に情熱的で学習速度が速いということです。経験豊富なソフトウェア開発者であっても、製品志向でいることは本当に難しいことです。でも、Le Wagonの卒業生は、アウトプットやサービス作り、ユーザビリティにとても興味を持っています。
    Queue Inc.

    Keita Mitsuhashi

    共同創設者/CCO - Queue Inc.

  • Sean  Nikravesh working at Flagship
    quote
    Le Wagonの卒業生はモチベーションが高く、新しく身につけたスキルを実践することに積極的です。フラッグシップはチャレンジングでありながらやりがいのある環境で、多くのLe Wagon勢がやってきて、期待以上の技術力を発揮しています。私たちはこれまでにも多くの人を採用してきましたし、これからもそうしていくつもりです。
    Flagship

    Sean Nikravesh

    常務取締役 - Flagship

  • Ugo  Bataillard working at Shippio
    quote
    Shippioのエンジニアリングが成長し始めた頃、Le Wagonの卒業生を卒業後数週間で3人目の社員として採用しました。大規模なWebアプリケーションの経験がなくても、彼はしっかりとしたベースとエネルギーを持っていて、わずか数ヶ月で当社のスクラムマスターになるまでになりました。
    Shippio

    Ugo Bataillard

    CTO - Shippio

  • Mark  McFarlane working at Tacchi Studios
    quote
    ブートキャンプは本質的に深いレベルのアーキテクチャ経験や深いコンピュータサイエンスの知識を提供することはできませんが、Le Wagonの卒業生はRailsアプリの構築に関する素晴らしい基礎知識を持っており、私たちは指導や実際の顧客プロジェクトでの生産経験を通じてそれを基にすることができます。
    Tacchi Studios

    Mark McFarlane

    創業者兼ディレクター - Tacchi Studios

  • Jeremy  Marin working at Crowd Cast
    quote
    Le Wagonの卒業生の魅力は、第一に、開発者になることを選択しているため、知識のギャップをすぐに埋めることができる意欲があることです。第二に、彼らの多くはすでにプロとしての経験を積んでおり、会社が実際にどのように機能しているかを知っていることです。つまり、彼らは本当に自発的で、エンジニアリングチームにとって素晴らしい存在なのです。
    Crowd Cast

    Jeremy Marin

    エンジニアリングマネージャー - Crowd Cast

  • Keita  Mitsuhashi working at Queue Inc.
    quote
    開発者にとって最も重要な要件は、常に学ぼうとする人であることです。私が本当に驚いたのは、Le Wagonの卒業生が本当に情熱的で学習速度が速いということです。経験豊富なソフトウェア開発者であっても、製品志向でいることは本当に難しいことです。でも、Le Wagonの卒業生は、アウトプットやサービス作り、ユーザビリティにとても興味を持っています。
    Queue Inc.

    Keita Mitsuhashi

    共同創設者/CCO - Queue Inc.

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知りたい方はこちら

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ブートキャンプのゴールを確認

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一週間ごとのシラバスを確認する

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Le Wagonでの指導方法を理解する

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できます。

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就職活動に強いポートフォリオ

テック系リクルーターに自分のスキルをアピールするための強固なポートフォリオを作成しましょう。

さまざまなデータサイエンスとAIアプリケーションを作成し、実際のオーディエンスを前にライブデモを行います。面接に対応できるポートフォリオでプロフィールを強化します。

Count'a Manta: Applying AI to marine conservation efforts

Emilio Torres Kalindi Fonda Kamilla Radeczki
データサイエンスと人工知能の学生
April 2023

The way of yoga: An AI yoga trainer

Ju-Hae Kim Michael Daniel Raghda Mahmoud
データサイエンスと人工知能の学生
March 2022

ハリウッドにおける多様性の測定

Mohamed Abuhalala Luis Costero Sanchez Emma Szonyi Gabriella Otero
データサイエンスと人工知能の学生
December 2021

Surf Buddy AI

Paolo  Piacenti Andrew Wade Francisco Rocheta
データサイエンスと人工知能の学生
September 2024
キャリアサービス

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

7000+

採⽤パートナー企業

86%

*

就職率

100+

卒業生が活躍している国

注意事項:本レポートは、研修終了6か月後に実施されたアンケート調査(回答者数3467名)および公開されているデータに基づいて作成されています。最新のレポートは2024年12月に更新され、2022年10月1日から2023年9月30日までにヨーロッパまたはオンラインでブートキャンプを修了した卒業生の結果を反映しています。

データサイエンスと人工知能ブートキャンプ終了後、どのようなキャリアパスが開けますか?

コース終了後、さまざまな役割に就くことができるようになり、会社員として企業で働くか、フリーランスとして働くことができます:

東京データサイエンスと人工知能の平均給与は?

データサイエンスの給与は、年齢、勤務地、または働く分野によって異なります。あなたの収入に影響を与える要因について詳しく知るには、東京の給与ガイドをご覧いただくか、お問い合わせください。


データサイエンスと人工知能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?

次回開催予定のコース

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あなたに合った形式をお選びください。

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  • 公的資金と奨学金
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入学について

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。

Joana Fonseca Tiphaine James Vincent Rehms Tabitha Tangherlini

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