Bootcamp

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

Explore os fundamentos da ciência dos dados e consiga o emprego dos seus sonhos com o bootcamp #1 no mundo.

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Informações sobre o curso

Domine as habilidades fundamentais de um cientista de dados em apenas algumas semanas

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Ferramentas de análise de dados

Domine as ferramentas fundamentais dos analistas de dados programáticos: Python como pilar principal, SQL para consultas e Jupyter Notebooks para visualização.

  • Python
  • SQL
  • Jupyter
  • Matplotlib
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Ciência da Decisão

Utilize estatísticas para construir análises avançadas e tome decisões empresariais bem informadas: inferências estatísticas, testes de hipóteses, regressão multivariada e intervalos de confiança.

  • PandasPandas
  • NumpyNumpy
  • StatsmodelsStatsmodels
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Machine Learning e Deep Learning

Domine Machine Learning e Deep Learning workflows (preparação de dados, seleção de modelos, avaliação e afinação) e compreenda conceitos matemáticos e implementações numéricas por trás de modelos.

  • Scikit-LearnScikit-Learn
  • TensorflowTensorflow
  • Google ComputeGoogle Compute
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Engenharia de ML e projetos em equipe

Junte os seus modelos em código Python replicável que pode ser treinado em big data na nuvem, utilizando máquinas virtuais e bases de dados online. Monitore e treine modelos quando necessário e exponha-os ao mundo através de APIs.

  • GitGit
  • DockerDocker
  • MLflowMLflow
  • FastAPIFastAPI

Você pode começar de GRAÇA!
Participe de um webinar ao vivo de desenvolvimento web, análise de dados ou design UX.

O que você aprenderá na prática

Você aprenderá Data Science através de 6 módulos, em tempo integral durante 2 meses ou meio período durante 6 meses.

Trabalho preparatório: prepare-se para iniciar o bootcamp

40h

Uma vez que for aceito, você receberá cerca de 40 horas de recursos de aprendizado online, cuidadosamente selecionados pelo Le Wagon para serem intuitivos e interativos. Esse trabalho preparatório vai assegurar que você tem os fundamentos necessários em Python e matemática antes do início do bootcamp.

  • Configuração do seu ambiente de aprendizado (notas, editor de texto, ...)
  • Terminal, Git e comandos básicos de OS
  • Fundamentos de Python 
  • Fundamentos de matemática (em uma maneira divertida e interativa!)

O que você fará na prática

  • 40 horas de aulas online
  • Recursos selecionados pelo Le Wagon para ter fundamentos sólidos

Análise de Dados

80h

Aprenda Python para ciência de dados: extraia dados de bases de dados relacionais, manipule matrizes de big data manipulate e construa visualizações. Aprenda conceitos matemáticos chave para análise de dados como estatísticas e álgebra linear.

  • Obtenha dados de arquivos, scraping, ou APIs
  • Manipule dados de Python, Pandas & Numpy
  • Consulta / armazenamento de dados com SQL & Google Big Query
  • Visualização com Jupyter Notebook, Matplotlib, Seaborn & Plotly

O que você fará na prática

  • Uma base de dados criada por meio de scraping de dados de livrarias online
  • Análise avançada de desempenho de futebol em SQL
  • Dashboard visual conectado a APIs do mercado de ações

Ciência da Decisão

40h

Coloque-se no lugar de um consultor de dados, e aprenda como sobreviver à fase de preparação de dados de um vasto conjunto de dados. Obtenha novas perspectivas ao interpretar resultados estatísticos baseados em modelos de regressão multinomial, teste de hipóteses, e intervalos de confiança.

  • Modelos estatísticos para regressões lineares/logísticas multinomiais
  • Empacotamento e programação orientada a objetos em Python
  • Apresentações em notebook com gráficos interativos

O que você fará na prática

  • 40h de desafios de consulta de um marketplace baseados em dados reais
  • Apresentação individual dos seus principais achados para seu cliente

Machine Learning

80h

Implemente o fluxo de trabalho de Machine Learning com Scikit-Learn (preparação de dados, engenharia de features, seleção de modelos, avaliação, e afinamento) e entenda intuição matemática e implementação numérica de modelos ML.

  • Scikit-learn e bibliotecas XGBoost
  • Aprendizado supervisionado (linear, KNN, SVM, Trees, Ensembles)
  • Aprendizado não-supervisionado (PCA, K-means, t-SNE, DBSCAN)
  • Dados estruturados (tabular, série de tempo com SARIMAX...)
  • Dados não-estruturados (imagens, texto com Naive-Bayes, Tf-idf, LDA...)

O que você fará na prática

  • Modelos de Machine Learning perfeitamente afinados para suas tarefas
  • Pipelines combinando processamento de dados e previsão de modelos
  • Modelos de compressão de imagens usando agrupamento de cores 
  • Algoritmos para detecção de spam
  • Modelos de previsão para preço de casas

Deep Learning

40h

Descubra a mágica por trás da Deep Learning! Entenda a arquitetura de redes neurais (neurons, camadas, stacks) e seus parâmetros (ativações, perdas, otimizadores). Construa sua própria rede neural (densa, recorrente, ou convolucional), para trabalhar em imagens, sequências e textos. Aprenda como reutilizar e transferir aprendizados de "big-models" pré-treinados de pesquisas open-source de ponta! Suje suas mãos com auto codificadores, pipelines de processamento de dados em lote, e treinamento de GPU.

  • TensorFlow
  • Keras
  • Google Colab

O que você fará na prática

  • Redes neurais densas para detecção de fraudes em transações
  • Aprendizagem por transferência para classificação de imagens
  • Auto codificadores para compreensão de imagens e redução de ruído
  • Networks recorrentes para previsão do tempo
  • World embedding para análise de sentimentos ou auto complementação de texto

Engenharia de Machine Learning (MLOps)

40h

Transforme seus melhores modelos criados à mão em pacotes replicáveis de Python que podem ser treinados em big data na nuvem, usando máquinas virtuais e bases de dados online. Monitore a performance do seu modelo à medida que novos dados são adicionados, retreine-o quando necessário, e exponha suas previsões ao mundo por meio de APIs ou sites.

  • VS code & linha de comando
  • Google Cloud, Virtual Machines, SSH para o treinador
  • MLflow & Prefect para DAG orchestration
  • Docker & Fast API para o backend
  • Streamlit para o frontend

O que você fará na prática

  • Modelo ML para previsão de preços de corridas de taxi, treinada com big data na nuvem com GPUs
  • Dashboard web visual mostrando previsões ao vivo (em gráficos, mapas, etc.)
  • Modelos treinados em produção capazes de autocorreção

Projetos

80h

A fase de projetos é a culminação de sua experiência no curso. Colabore de maneira eficiente em grupos de 3-4 pessoas em um projeto real de ciência de dados, o qual você vai propor aos seus colegas de sala ou se filiar à proposta de um deles. Utilize repositórios de dados abertos (iniciativas governamentais, Kaggle, Paper with Code, etc...) ou traga seu próprio dataset privado. Com mentoria integral de professores especialistas, permita que seus sonhos mais ousados se tornem realidade!

O que você fará na prática

  • Crie uma aplicação com uma demonstração ao vivo de modelos de previsão
  • Crie uma análise profunda de um conjunto de dados de negócios
  • Replique artigos pesquisa de IA com Big Models!

Semanas de Carreira: comece sua carreira em data science!

Conheça especialistas em ciência de dados que trabalham em startups ou em grandes empresas, prepare seu CV e participe de simulações de entrevistas para se preparar na sua busca de emprego. Vá mais fundo em tópicos de dados essenciais.

  • Preparação para sua busca de emprego
  • Conecte-se com nossos 20.000 ex-alunos e mais de 985 parceiros de contratação

O que você fará na prática

  • 1:1 coaching 
  • Análise do seu CV, Gihub, Linkedin e carta de motivação
  • Preparação para entrevistas técnicas

Locais

Onde gostaria de estudar Data Science?

Você pode escolher onde aprender Data Science dentre mais de 45 cidades em todo o mundo. Escolha onde fazer o bootcamp!

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Entenda a nossa metodologia

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Destaque-se e seja contratado por empresas de ponta!

Nosso compromisso é ajudá-lo a alcançar o emprego dos seus sonhos. Com nossos serviços de carreira personalizados, você terá a orientação necessária para navegar no mercado de trabalho e maximizar suas novas habilidades.

N26 Spendesk Qonto Trainline Microsoft BCG Getaround Metaverse Backmarket
Amazon Accenture Doctolib Apple Ernst and Young Shopify Hello Fresh IBM Lydia

985

Parceiros de contratação

93%

dos ex-alunos contratados até 6 meses

3 meses

em média para encontrar um emprego na área

Admissão

Como se inscrever no nosso bootcamp de Data Science

O nosso curso de Ciência de Dados é muito completo e intenso. Mas não se preocupe, se não tiver os requisitos sugeridos, te ajudaremos a chegar lá!

1

Requisitos sugeridos

Programação: você precisa estar confortável com tipos de dados & variáveis, condições, loops, funções e estruturas de dados.

Matemática: você precisa estar confortável com funções, derivados, e sistemas de equações lineares.

2

Marque uma entrevista com a nossa conselheira de matrícula

Quando se candidatar, entraremos em contato com você para marcar uma entrevista de vídeo de 30 minutos. Falaremos sobre o seu projeto profissional e a sua motivação.

3

Passe o nosso questionário técnico

Receberá um Teste de Programação e Matemática para ajudar você e a nossa equipe de admissões a compreender melhor o seu nível atual.

4

Opções de pagamento & trabalho preparatório

O último passo consistirá em encontrar a opção de financiamento mais adequada para você. Depois, você já começará o trabalho preparatório que consiste em 40h de treino.

Tire todas as suas dúvidas com os nossos conselheiros

Ainda tem perguntas?

Opções de financiamento

Encontre as melhores opções de financiamento para você

Dinheiro não deve ser uma barreira de acesso aos nossos bootcamps de programação. Estamos sempre buscando novas formas de facilitar pagamentos e financiamentos.

Veja suas opções de financiamento
Estudante perguntando sobre opções de financiamento

F.A.Q.

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:
  • Procurar um emprego e se juntar a um time como cientista de dados, analista de dados, ou engenheiro de dados
  • Trabalhar como freelancer em projetos de ciência de dados
  • Lançar um projeto de data science como um empreendedor

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.

Curso de Web Development 
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:

  • O curso (Desenvolvimento Web, Ciência de Dados)
  • O formato (9 semanas em tempo integral, 24 semanas em tempo parcial)
  • A cidade em que você está interessado
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.

Mais do que um bootcamp.
Junte-se a uma comunidade tecnológica global para a vida.

Ao escolher Le Wagon, você se junta a uma comunidade ativa de ex-alunos, professores e recrutadores de tecnologia. Você vai ter acesso vitalício tanto ao material do curso como também às ofertas de emprego da comunidade.

21.000

alumni

45

campus

1.500

especialistas e professores de tecnologia

93k

membros do meetup

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Career Karma

4.9 / 5 - 1014 avaliações
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