Mude a sua carreira com o nosso curso de Ciência de Dados

Sim, nós ajudamos nossos alunos a encontrar a carreira certa para eles após o curso, compartilhando todos os recursos necessários para criar o melhor perfil do LinkedIn, pegar conselhos com os ex-alunos, aproveitar os perks dos nossos parceiros (github, aws, etc...), conseguir seu primeiro emprego como programador ou gerente de produto, começar sua startup ou sua carreira como freelancer. No entanto, consideramos que a capacidade de cada aluno para encontrar seu lugar após o curso é altamente baseada na sua motivação e esforço. Portanto, garantir 100% de empregabilidade ao final do curso seria desonesto.

Ao escolher um curso de programação, você deve focar na qualidade do currículo e dos professores. Você deve saber mais sobre as habilidades que aprenderá e o que poderá construir. Isso é o que realmente vai te tornar um bom profissional.

Tenha em mente que o Le Wagon tem uma rede incrível dentro da indústria de tecnologia e uma reputação muito boa com as empresas recrutadoras, e nossos alunos se beneficiam muito disso. Além disso, temos mais de 16000 ex-alunos e esta rede interna será seu primeiro apoio ao procurar um emprego: nossos ex-alunos trabalham para as melhores empresas de tecnologia e podem indicá-lo para uma vaga, além de também ajudar durante a busca - respondendo dúvidas técnicas ou não.

Algumas cidades oferecem financiamentos específicos com parceiros financeiros, como empréstimos educacionais ou Income Share Agreements (ISA). Você pode achar mais detalhes sobre essas opções na página de cada cidade no website do Le Wagon. Sinta-se livre também para entrar em contato com o(a) Gerente de Admissões local para obter mais detalhes sobre as opções de financiamento local.

Ao final das 9 semanas (integral) ou 24 semanas (meio período), você terá todas as habilidades necessárias para lançar sua carreira em um time de ciência de dados. Você terminará o curso sabendo como explorar, filtrar e transformar dados em "insights" aplicáveis e como aplicar modelos de machine learning do começo ao fim em um ambiente de produção, trabalhando em equipes com as melhores ferramentas possíveis.

Você terá diferentes opções:

Não, você precisa ter pelo menos 18 anos para se inscrever. No entanto, você pode se inscrever se tiver 17 anos, desde que faça 18 anos antes do início do curso.

Data scientists são especialistas que extraem insights de grandes conjuntos de dados para ajudar organizações a resolver problemas complexos. Eles trabalham em estreita colaboração com as partes interessadas de negócios para identificar pontos problemáticos, oportunidades de crescimento e áreas para melhorias.

Seu trabalho envolve identificar os conjuntos de dados adequados, coletá-los e limpá-los, e analisá-los para identificar padrões e tendências. Eles utilizam aprendizado de máquina, modelagem estatística e inteligência artificial para extrair os dados necessários para o negócio, ajudar a analisar os dados e compartilhar insights com colegas.

Os cientistas de dados apresentam suas descobertas e fazem recomendações para outros membros da organização, e criam algoritmos e modelos preditivos para extrair insights dos dados.

Você não precisa de conhecimento técnico para fazer nosso curso. Esperamos 3 coisas de nossos alunos: ser (muito) motivado, curioso e sociável. Se você for assim, estaremos muito felizes em te ter a bordo!

Curso de Data Science
O curso de Ciência de Dados requer alguns conhecimentos básicos de programação e matemática.

Quanto eu preciso saber de programação?
Bem, você deve estar confortável com tipos de dados e variáveis, condições, loops, funções e estruturas de dados como arrays e dicionários (também chamados hashes em algumas linguagens de programação). Se você conhece esses tópicos em outras linguagens além do Python (como Ruby, JavaScript, C++, etc.), você tem os pré-requisitos corretos de programação!

Quanta matemática eu preciso saber?
Para participar de nosso curso de Ciência dos Dados, você também precisa de um nível mínimo em Matemática e estar familiarizado com os conceitos abordados na seção científica do ensino médio. Precisamos que você esteja confortável com funções, seus derivados e sistemas de equações lineares. Para se atualizar, alguns trabalhos de preparação adicionais serão dados a você antes do início do bootcamp para obter uma atualização de todos estes conceitos, bem como conhecimentos mais avançados sobre álgebra linear e estatística.

O título de "cientista de dados" pode corresponder a funções muito diferentes dependendo da empresa (startup, scale-up, grandes empresas), o produto no qual você esta trabalhando e o time ao qual você se juntar. Ao final do bootcamp de Data Science do Le Wagon, você poderá aplicar para empregos de análise de dados. Para cientista de dados ou engenheiro de dados, dependerá dos critérios de cada empresa. Por exemplo, algumas das maiores empresas do ramo de tecnologia (como Airbnb e Facebook) só aceitam candidaturas de cientistas de dados com doutorado em matemática, então você não poderá se candidatar para essas posições a não ser que você venha para o nosso bootcamp de Data Science com um forte histórico acadêmico de matemática. Muitas outras empresas menores (como startups em início e agências de dados) aceitam candidaturas com fundações sólidas em ciência de dados mas com menor foco acadêmico em matemática, então eles estarão muitos interessados no seu perfil após o curso.

A principal diferença entre um diploma acadêmico e um bootcamp é que não começamos do zero e aprendemos com muita prática usando ferramentas e métodos modernos. Em um currículo acadêmico em CS ou DS, você começará a aprender todo o conhecimento teórico (por exemplo, camada de hardware de seu computador para um grau de CS, ou conceitos avançados de álgebra linear e estatística para um grau de DS) antes de passar para tópicos aplicados como desenvolvimento web ou aprendizagem de máquinas. Isto só é útil se você quiser ser capaz de navegar entre estas camadas. 

No entanto, hoje em dia, você pode construir quase tudo enquanto domina apenas a última parte. É por isso que projetamos nossas bootcamps desta maneira. Claro que você não trabalhará na Tesla como engenheiro de software ou no Google como um especialista em Deep Learning (a menos que você já tenha uma formação científica ao ingressar em nosso bootcamp), mas você será capaz de trabalhar em seus próprios produtos tecnológicos, aplicações web e projetos de ciência de dados ou encontrar um emprego como desenvolvedor júnior, cientista de dados, analista de dados ou gerente de produto com habilidades e conhecimentos suficientes para começar em sua nova empresa e trazer valor. Naturalmente, essa será sua função para continuar aprendendo em seu novo emprego e tornar-se mais especialista em tópicos específicos.

Na maior parte das cidades, o bootcamp é lecionado em inglês.

Em cidades francesas, o programa é exclusivamente em francês. Você terá 1h30 de aula pelas manhãs em francês, e 1h30 de live-code às noites, também em francês. Então, se você não entende francês corretamente, você não poderá participar dos bootcamps na França.

Em algumas outras cidades (São Paulo, Xangai ou Tóquio) os bootcamps são ministrados em outras línguas (português, chinês, japonês). Você pode checar as línguas dos próximos batches na página de inscrição.

Informações extras: as instruções de todos os desafios e toda a documentação escrita estão em inglês, então todos os nossos estudantes precisam possuir um bom nível de entendimento de inglês, até mesmo em cidades nas quais as aulas são ministradas em outras línguas.

Para se candidatar, basta preencher o formulário de inscrição em nosso site, selecionando:

e preenchendo um pequeno texto de explicação sobre porque você quer entrar no Le Wagon e informações sobre seu projeto pessoal (se você tiver um!)

Este é um processo rápido que leva apenas alguns minutos. Entraremos em contato com você para marcar uma entrevista (pessoalmente ou online) para entender suas motivações com mais detalhes e responder quaisquer perguntas que você tenha sobre nossos bootcamps.