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Domine as habilidades fundamentais de um cientista de dados em apenas algumas semanas
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
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.
Pandas
Numpy
Statsmodels
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-Learn
Tensorflow
Google Compute
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.
Git
Docker
MLflow
FastAPI
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Participe de um webinar ao vivo de desenvolvimento web, análise de dados ou design UX.
Como é o nosso bootcamp de Data Science
Consulte o nosso currículo semana a semana.
Trabalho preparatório: prepare-se para iniciar o bootcamp
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 in 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
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
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
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
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.
- Scikit-learn e bibliotecas XGBoost
- Aprendizados supervisionado (linear, KNN, SVM, Trees, Ensembles)
- Aprendizados 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
- 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)
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
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 15.000 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
Trabalho preparatório: prepare-se para iniciar o bootcamp
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 in 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
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
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
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
Descubra a mágica por trás da aprendizagem profunda! 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.
- Scikit-learn e bibliotecas XGBoost
- Aprendizados supervisionado (linear, KNN, SVM, Trees, Ensembles)
- Aprendizados 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
- 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
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Engenharia de Machine Learning (MLOps)
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
- Word embedding para análise de sentimentos ou auto complementação de texto
Projetos
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 conjunto de dados 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
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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.
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O que você fará na prática
- 1:1 coaching
- Análise do seu CV, Github, linkedin e carta de motivação.
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Um programa imersivo que acelera suas habilidades em semanas
Certificado com o título de desenvolvedor do RNCP 6 AI, nível Bac +¾
Depois do programa, ser-lhe-á atribuído o título de Desenvolvedor de Inteligência Artificial por Le Wagon (certificado RNCP - nível 6 EUR), um Bac +3/4 equivalente.
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Professores dedicados, métodos reconhecidos e as melhores práticas do ramo.
- Pequenas turmas com 1 professor para 7 alunos
- Aprenda com projetos tecnológicos reais e com alunos motivados.
- Obtenha respostas em tempo real para nunca ficar travado
- Tenha acesso vitalício à plataforma de aprendizagem do Le Wagon
- Desenhe do zero e apresente seu projeto final em equipes.
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-
"Se você esta procurando por um bootcamp que ofereça um currículo completo, um ótimo ambiente de aprendizado e serviços de carreira pós-bootcamp incríveis então o Le Wagon é para você!"
Joseph Gulay
Agora Analista de Dados em Ernst & Young
-
"É impressionante o quanto você aprende em apenas 9 semanas, não só desenvolvimento web, mas como se desafiar e crescer como pessoa também!"
Carolina Cota
Agora Desenvolvedora backend em N26
-
"Apenas dois meses depois de terminar o Bootcamp, consegui o meu primeiro emprego como Engenheiro de Software Junior. Isso não teria sido possível sem o sensacional apoio profissional do pessoal do Le Wagon."
Mathieu Longé
Agora Engenheiro de software em 99designs
-
"O Le Wagon é uma ótima forma de se conectar com o ramo da tecnologia e aprender uma nova habilidade com excelentes professores para te apoiar na sua jornada. Definitivamente não se preocupe em fazer 100 perguntas como eu fiz :)"
Ștefania-Ella Centea
Agora Gerente de Produtos Júnior em ASDA
-
"Após 3 anos a trabalhar na Banca de Investimento, decidi actualizar o meu conjunto de competências com algumas ferramentas que poderia utilizar para qualquer que fosse o meu próximo desafio profissional."
Ayelen Klas
Agora Sr. Gerente de Crescimento e Operações em Razor Group
-
"Esperava muito do Le Wagon para a minha formação em Data Science e a experiência global foi ainda melhor: o conteúdo da formação e a plataforma de aprendizagem personalizada foram realmente bem estruturados e todas as pessoas do Le Wagon foram muito úteis."
Josselin Grouas
Agora Consultor de dados/IA Manager em IBM
-
"A complexidade do projeto final que eu desenvolvi com meus colegas de classe me fez perceber o quanto as minhas habilidades se aprimoraram durante o bootcamp. Eu recomendo fortemente."
Rafael Knabben
Agora Analista de Qualidade de Dados em ResearchGate
-
"Le Wagon mudou verdadeiramente a minha vida com a programação. Vindo de um background de vendas, me permitiu adquirir os conhecimentos técnicos para iniciar uma carreira de programador."
Isabelle Ferrier
Agora Desenvolvedor Web em amlconsult GmbH
-
"Estava a escrever código, a limpar dados e a construir condutas de dados com fluidez. Também gosto muito do facto de Le Wagon estar aqui para o ajudar na sua procura de emprego após o bootcamp."
Cyril Aubry
Agora Jr. Analista de dados em N26
-
"Em 9 semanas, Le Wagon me transformou de roteirista de TV para desenvolvedor e me ajudou a encontrar não apenas um emprego de sonho, mas uma verdadeira carreira de sonho: uma em que me sinto valorizado, bom no que faço, trabalho de onde me convém, e me da mais tempo para as coisas que realmente importam."
Martinho Hoffman
Agora Desenvolvedor Python em Zyte
-
"Os professores aqui são muito pedagógicos, todos eles dedicam tempo a garantir que os alunos compreendem conceitos chave, trazem exemplos concretos para ajudar. Estavam prontos a explicar e a reexplicar, sem contar com o seu tempo."
Jordan Luong
Agora Revelador de pilha cheia em Shippio
-
"O staff de professores do Le Wagon vai garantir que você compreenda cada conceito, aprenda a utilizar ferramentas de Ciência de Dados e aproveite ao máximo desta experiência maravilhosa."
Timothée Filhol
Agora Cientista de Dados Júnior em Biofourmis
Serviços de carreira
Consiga o emprego dos seus sonhos com a nossa equipe de carreira.
Aproveite coachings personalizados, feiras de emprego, se prepare para entrevistas, se conecte com recrutadores.
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Parceiros de contratação
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de ex-alunos encontram emprego
3 meses
em média para encontrar um emprego
Veja onde nossos alumni de Data Science Lyon estão agora.
Testemunhos de Empregadores
-
"Recrutamos maravilhosos ex-alunos do Le Wagon em várias funções técnicas: dados, produto, operações e engenharia. É um excelente bootcamp para a preparação de talentos tecnológicos de ponta e bem preparados."
Jean-Charles Samuelian-Werve
Co-fundador & CEO
Alan
-
"A maioria dos nossos desenvolvedores e gestores de produto vem do Le Wagon! Le Wagon tornou-se um parceiro estratégico fundamental para ajudar a Skello a contratar grandes talentos tecnológicos."
Quitterie Mathelin-Moreaux
CEO
Skello
-
"O que eu gosto particularmente nos perfis de dados que saem do Le Wagon é que eles têm uma base técnica bastante completa que lhes permite aprender muito rapidamente. Também são frequentemente requalificados e vêm com experiência anterior que lhes permite trabalhar bem com todas as linhas de negócio da empresa, especialmente as não técnicas, tais como marketing ou finanças."
Guillemette Maillère
Getaround
-
"O que nos agrada nos perfis que saem do Wagon é que eles são capazes de ter a certeza de muitos assuntos diferentes. Temos fortes desafios de recrutamento e os eventos do Wagon são a oportunidade perfeita para descobrir perfis muito interessantes."
Virginie Coville
Luko
-
"O que nos agrada na comunidade Wagon é que os perfis estão realmente em pleno andamento e são capazes de se projetarem rapidamente no lado operacional. A opinião da comunidade é realmente positiva sobre as pessoas que saem do Wagon, o que é também um bom ponto."
Quentin Lallemand
Libeo (Ex-Swile)
Financiamento
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Quais opções de financiamento são disponíveis para você?
- Plano parcelado - Estenda o pagamento em varias mensalidades.
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- Bolsas de estudo - Beneficie-se de programas de impacto social e descontos para comunidades subrepresentadas.
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.
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Porque você deve estudar Data Science em Lyon
Juntar-se ao campo de treino em Lyon significa também juntar-se a uma comunidade de ex-alunos e professores com uma origem rica e variada e movidos pela mesma paixão. A equipa da Wagon Lyon também se assegura de que se sente em casa e trabalha arduamente para lhe oferecer uma experiência única connosco.
Lyon foi classificada como a 2ª cidade mais bela do mundo em 2021 e está entre as 20 melhores das "melhores grandes cidades do mundo 2022", à frente de Paris e Nova Iorque. E por uma boa razão! Entre os seus Traboules, os seus teatros romanos, os seus bairros históricos como "Vieux Lyon" ou modernos como "La Confluence", sem esquecer a Basílica de Notre-Dame de Fourvière, Lyon sabe como encantar os seus visitantes (e os seus residentes!).
A escolha da formação em desenvolvimento Web em Lyon dá-lhe a oportunidade de mudar de carreira, de melhorar as suas competências técnicas e de trabalhar numa profissão que escolheu e pela qual é apaixonado. Lyon beneficia de um ecossistema tecnológico em expansão: cada vez mais empresas estão a instalar-se e cada vez mais empresas estão à procura de novos talentos tecnológicos.
A Metropolis de Lyon está também empenhada em desenvolver e encorajar práticas responsáveis dentro do sector digital.
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