我们每年有多个 Full Time 编程训练营班次，在此注册就可以在下个班级开放申请时收到提醒啦。 - 在此注册
我们在布鲁塞尔的数据科学课程将带领您在9周内从数据爱好者转变为数据科学家。您将能够分析数据以做出决策，实施人工智能和机器学习模型，并建立一个实用的数据应用程序在现实世界中部署。以数据分析师、数据工程师或数据科学家的身份进入数据科学的世界，在加强您的学术研究能力的同时，解决全球问题，与我们在营销、金融和商业等行业的600多个全球招聘伙伴一起推进您的职业生涯。
我们在％{city}中开设的课程旨在使您逐步学习数据科学，从Python中的基本数据工具包到在生产环境中实现机器学习模型。
学习使用Python编程，Jupyter Notebook，以及如何使用功能强大的Python库（例如Pandas和NumPy）来探索和分析大数据集。从各种来源收集数据，包括CSV文件，关系数据库上的SQL查询，Google Big Query，API和Web抓取。
学习如何提出正确的问题以及如何通过构建正确的SQL查询来回答问题。该模块将介绍模式架构，然后深入研究SELECT的高级操作，以从独立数据库或使用SQL客户端软件（如DBeaver）中提取有用的信息。
通过进行数据可视化使数据分析更加直观和易于理解。了解如何使用Python库（例如 matplotlib 和 seaborn ）并将你的数据转化为可行的见解。
在布鲁塞尔中，你将学习到训练营中使用的所有库和模型背后的基础数学知识。熟悉统计和概率的基本概念（均值、方差、随机变量、贝叶斯定理等），以及矩阵计算，这是Pandas和Numpy等库中数字运算的核心。
你将学习如何使用面向对象的程序来构建Python存储库以清理代码并使代码可重复使用，并在庞大数据集的数据准备阶段中生存下来，以及如何基于多元回归模型查找和解释有意义的统计结果。
数据分析师旨在将其发现传达给非技术受众：你将学习如何通过解释技术见解来产生和创造影响，并使用成本或收益分析将其转变为业务决策。你将能够共享进度，向团队成员展示及对比结果。
了解如何通过预处理技术（例如矢量化）来探索、清理和准备数据集。熟悉监督学习的经典模型-线性回归和逻辑回归。通过Python库scikit-learn了解如何使用学习算法例如KNN（k最近邻居））解决预测和分类任务。
实施培训和测试阶段以确保你的模型可以泛化为看不见的数据并以可预测的精度部署到生产中。了解如何使用正则化方法防止过度拟合，以及如何选择正确的损失函数来提高模型的准确性。
通过定义要优化的内容和适当的错误指标来评估模型的性能以评估业务影响。使用诸如交叉验证或超参数调整之类的验证方法来提高模型的性能。最后，学习探索一种功能强大的监督学习方法SVM（支持向量机）。
转向无监督学习，并采用诸如PCA之类的方法来降低维度，或采用聚类的方式来发现数据集中的组。通过结合其他模型以提高性能的集成方法来完善你的工具带，例如“随机森林”或“梯度提升”。
通过了解神经网络的结构（神经元、层、堆栈）及其参数（激活、损失、优化器），揭示深度学习背后的魔力。自主学习以建立自己的网络，在处理让深度学习起作用的技术和技巧的同时使用图像、时间和文本。
通过卷积神经网络进一步深入计算机视觉，最大限度地利用图像。通过数据增强技术改进模型的通用性；从最新的体系结构中受益，利用最先进的Transfer学习方法。
通过将顺序数据和文本（单词的顺序）转换为适当的输入，来轻松管理数据。利用循环神经网络的力量来预测未来价值并执行有效的自然语言处理。
探索 Keras 深度学习库，该库可轻松进行原型设计，同时灵活精确地调整您的神经网络。此外，由于使用了专用的GPU， Google Colab 将大大缩短计算时间。
从Jupyter Notebook移至代码编辑器，并学习如何以正确的方式设置机器学习项目，以便快速自信地进行迭代。了解如何使用编码器和变压器将机器学习模型转换为具有sklearn-pipeline的健壮且可扩展的管道的模型。
从头到尾构建机器学习模型需要大量的数据准备，实验，迭代和调整。我们将教你如何利用一个名为MLflow的库进行特征工程和超参数调整以构建最佳模型。
最后，我们将向你展示如何将代码和模型部署到生产环境。使用Google Cloud AI Platform，你将能够大规模训练模型，打包模型并将其提供给全世界。最重要的是Cherry，你将使用Docker环境来部署自己的RESTful Flask API，该API可以插入任何前端接口。
最后两个星期，你将在小组项目中工作，和团队成员一起解决的数据科学问题！你将学习如何通过通用的Python存储库和Git流在实际的数据科学项目上进行有效的协作。你将混合使用自己的数据集（如果有公司或非营利组织的数据集）和开放数据存储库（政府计划，Kaggle等）。这将帮助你练习数据科学课程中涵盖的所有工具、技术和方法，让你意识到自己这一路的成果和收获。
数据科学课程准备周是在线互动学习的额外一周，旨在帮助求职者在课程正式开始前的一周增强他们的Python技能。目的是为候选人提供坚实的基础，让他们在9或24周的密集学习旅程里学得更好。
You'll need to be comfortable with data types & variables, conditions, loops, functions and data structures (List & Dictionary).
您需要具备高中级别的数学能力，也就是能够熟悉运用函数、导数和线性方程组。
在与我们的招生办聊过后，您将会收到一个检测Python和数学能力的小测验，它将帮助您和我们的招生团队更好的理解您目前的能力水平。我们也会向您提供更多免费的学习资源来帮助您为接下来的训练营做准备。
当你收到数据科学训练营的录取后（恭喜！），与之而来的将会有~40小时的线上学习材料，我们要求所有学生在训练营开始前完成这些学习。学生可以通过自学来完成，也可以选择参加Le Wagon在训练营开始前1周举办的数据预备周，
在这一周里，你会通过各种互动线上教学来最有效的学习这些内容，并为之后的训练营打下必要的Python基础。
从早上的讲座到晚上的讨论，在%{城市}的每一天都是充满行动力的。
每天早上喝一杯咖啡，开始互动性极强的讲座，然后把所学的内容付诸实践。
和其他学员结对，接下来的一天里在导师 助教的帮助下，共同应对系列编程挑战。
高强度的编程训练营，我们会为学生安排每周一次的瑜伽课，让大家学会在瑜伽课环节休息和放松是很重要的。
复习当天的挑战内容，并在代码实战环节提前了解接下来的课程。
在我们举办的讲座和工作坊中，从成功创业者的分享中获得启发和有价值的建议。
At the end of the bootcamp, we will organise our Career Week. This week gives you the tools you need to take the next steps in your career, whether it is finding your first job in a Data Science role, exploring career opportunities with your new data skill set, or launching your start-up.
工作坊
通过小组讨论、研讨会、演讲和作业的组合来帮助您探寻正确的职业道路。
为工作做好充足的准备
Prepare your personal profile, complete job applications, prepare for technical challenges, and make a game plan for after the bootcamp!
启发
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
％{city}的数据科学课程只是旅程的开始。毕业后，您将属于我们Le Wagon沃耕全球技术社区，并可以使用我们的在线平台来持续学习和成长。
从专业数据科学家和数据分析师那里获得提示和建议，从企业家和开发人员那里获得独家工作和自由职业机会。
课程结束后，学生在任何时候都可以访问我们的在线教育平台，再次回看所有数据科学讲座、课程视频、代码挑战和抽认卡。
受益于我们全球％{alumni_count}名校友组成的社群，他们从事着与数据相关的角色，为全世界的企业家、开发人员和产品经理提供着服务。
我们在世界各地的41％{city_count}个校园中开设了不同的课程：无论你去到哪里，都可以找到Le Wagon社群！
课程结束后，您可以利用我们的职业指导服务并从中受益。我们帮助您在％{city}与最优秀的招聘人员会面，并与相关校友取得联系。
完成课程后，请查看完整的指南帮助您启动在％{city}的数据科学职业：助力你的个人作品集，找到理想的工作，并利用我们的％{alumni_count}校友社区。
参加我们的招聘会和社交活动，了解最优秀的科技公司，与数据人才相关职位的招聘人员建立联结，收获Offer。
我们的数据科学课程校友喜欢与应届毕业生分享他们的经验：他们讲述了自己如何找到数据科学家，数据分析师或数据工程师这一类型工作的故事。
我们的当地团队非常了解校友的动态以及合作招聘伙伴的偏好，他们会根据你的目标和方向为你推荐介绍合适的人选。
与沃耕合作，并聘请我们校友担任数据科学家、数据分析师或数据工程师的杰出公司
雇用了2名校友
雇用了1名校友
雇用了3名校友
雇用了3名校友
雇用了1名校友
了解你是否能够在％{city}获得特别优惠。
Are you currently a student enrolled in an university, Haute Ecole/Hogeschool, or higher education organization, and you'd like to gain tech skills? Join us in Brussels this summer and benefit from a 1000€ discount off the course price! 🔥
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It allows employees of the private sector to receive paid holidays (up to 180 hours) to follow upskilling training during or outside of business hours.
The company is reimbursed by the competent public body.
Eligibility: - Must be over 18 years old. - Must work in the private sector, be based in Brussels and work for a company with its headquarters located in the Brussels-Capital Region
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It allows employees of the private sector to receive paid holidays (up to 180 hours) to follow upskilling training during or outside of business hours.
The company is reimbursed by the competent public body.
Eligibility: - Must be over 18 years old. - Must work in the private sector, be based in Wallonia and work for a company with its headquarters located in Wallonia
More informationPay your tution in instalments, with a deposit of €2,500 deposit to secure your seat in the course. You will then pay the remaining balance over 3 monthly installments for our full-time bootcamps and 6 monthly installments for our part-time bootcamps.
More informationA deposit of €2,500 is due upon signature of the contract, and the remaining balance is paid 1 week before the bootcamp's starting date.
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Le Wagon 拥有均分在4.98/5的 2316 条评价，成为了Switchup上 世界上最受好评的编程训练营 ，这些都是学员的真实反馈！我们当然为该排名感到自豪，但当听到别人对你所做事情的绝对肯定时，才是最让我们开心的一点。在这些评价的背后，是遍布世界各地的校友们，在Le Wagon的经历帮助他们打开许多新领域的大门，也因此改变了人生的轨迹。我们很荣幸，能够在这个过程中为学员提供帮助，不论是在编程方面建立自学体系，职业生涯技巧提升，还是创立自己的公司；并且期待在以后使更多的学员获益。
同时，这些 2316 评价对我们来说非常重要，能够督促我们持续努力，维持同样高水平的教学服务质量。如此充满积极和热情的反馈也证明了，我们在全球各地的41 个城市里运营的训练营确实为学员们提供了优质的的编程教育。
数据科学课程在 布鲁塞尔
Le Wagon Brussels - Coding Bootcamp
Cantersteen Street 10, 1000 Brussels
