⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

4.98/5 - 5,200件以上の卒業生のレビュー

モントリオール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

モントリオール

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 Asos Meta
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

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    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

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    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

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

1月 13, 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、40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

  • 40 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

10h

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

80h

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
Plotly Plotly

40h

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

80h

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

40h

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

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:

ChatGPT ChatGPT
Copilot Copilot
LangChain LangChain

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

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    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

  • Nicholas Laroche working at Beatconnect
    quote
    私は8人のLe Wagonの学生に会いましたが、その才能のレベルやプロフィールの多様さにとても驚かされました。私が気に入ったのは、彼らがまったく異なるバックグラウンドを持ち、技術分野で働くことに大きなやりがいを感じてキャリアチェンジを決意したことです。
    Beatconnect

    Nicholas Laroche

    共同設立者兼CTO - Beatconnect

  • Yannick Bessette working at Beslogic
    quote
    Le Wagonは、私たちの会社にとって素晴らしいコーディングスクールであることが証明されています。私たちは、そのよく構成されたカリキュラムに魅了されました。私たちはLe Wagon Montrealの卒業生を6人採用しましたが、彼らにはとても満足しています。彼らの優れた情熱、好奇心、新しい技術を素早く習得しようとする意欲は、非常に有望な候補者となっています。
    Beslogic

    Yannick Bessette

    CEO & Founder - Beslogic

  • Julie Lacasse working at Cobalt Intelligence
    quote
    企業では、新しい開発者を指導する時間やリソースが不足しがちですが、Le Wagonの卒業生たちはすでに知識ベースを確立し、強固な基盤を築いています。
    Cobalt Intelligence

    Julie Lacasse

    人事コンサルタント - Cobalt Intelligence

  • Stefano Apostolakos working at Webistry
    quote
    Le Wagonの採用パートナーになるメリットは、自分の職業に飛び込もうとする、モチベーションが高く、強靱で、優秀な人材に常にアクセスできることです。
    Webistry

    Stefano Apostolakos

    副社長兼共同設立者 - Webistry

  • Eric Ferole working at Activis
    quote
    私たちは3人の卒業生を採用し、彼らのパフォーマンスにとても満足しています。ブートキャンプで学んだプロセスのおかげで、彼らはすぐに新しいポジションに慣れることができました。
    Activis

    Eric Ferole

    デジタルソリューション担当副社長 - Activis

  • Noa Disegni working at Trendit
    quote
    私たちにとって、ル・ワゴンは真のチャンスです。私たちが採用したOBたちはすでにいくつかのプロジェクトに携わり、素晴らしい独立性を発揮している。
    Trendit

    Noa Disegni

    共同創設者 - Trendit

  • Manon Gisolet working at Potloc
    quote
    長年にわたり、私たちは非常に多様なプロフィールを持つ卒業生に会う機会を得てきました。それぞれが異なる視点を持ち、この多様性のおかげで私たちはイノベーションを育むことができるのです。
    Potloc

    Manon Gisolet

    タレント&カルチャー部門シニア・ディレクター - Potloc

  • Alec Martel working at AlleyCorp Nord
    quote
    野心的な候補者に会うには、ル・ワゴン・モントリオールに行くことをお勧めする!
    AlleyCorp Nord

    Alec Martel

    人材獲得スペシャリスト - AlleyCorp Nord

  • Nicholas Laroche working at Beatconnect
    quote
    私は8人のLe Wagonの学生に会いましたが、その才能のレベルやプロフィールの多様さにとても驚かされました。私が気に入ったのは、彼らがまったく異なるバックグラウンドを持ち、技術分野で働くことに大きなやりがいを感じてキャリアチェンジを決意したことです。
    Beatconnect

    Nicholas Laroche

    共同設立者兼CTO - Beatconnect

  • Yannick Bessette working at Beslogic
    quote
    Le Wagonは、私たちの会社にとって素晴らしいコーディングスクールであることが証明されています。私たちは、そのよく構成されたカリキュラムに魅了されました。私たちはLe Wagon Montrealの卒業生を6人採用しましたが、彼らにはとても満足しています。彼らの優れた情熱、好奇心、新しい技術を素早く習得しようとする意欲は、非常に有望な候補者となっています。
    Beslogic

    Yannick Bessette

    CEO & Founder - Beslogic

  • Julie Lacasse working at Cobalt Intelligence
    quote
    企業では、新しい開発者を指導する時間やリソースが不足しがちですが、Le Wagonの卒業生たちはすでに知識ベースを確立し、強固な基盤を築いています。
    Cobalt Intelligence

    Julie Lacasse

    人事コンサルタント - Cobalt Intelligence

  • Stefano Apostolakos working at Webistry
    quote
    Le Wagonの採用パートナーになるメリットは、自分の職業に飛び込もうとする、モチベーションが高く、強靱で、優秀な人材に常にアクセスできることです。
    Webistry

    Stefano Apostolakos

    副社長兼共同設立者 - Webistry

  • Eric Ferole working at Activis
    quote
    私たちは3人の卒業生を採用し、彼らのパフォーマンスにとても満足しています。ブートキャンプで学んだプロセスのおかげで、彼らはすぐに新しいポジションに慣れることができました。
    Activis

    Eric Ferole

    デジタルソリューション担当副社長 - Activis

  • Noa Disegni working at Trendit
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    私たちにとって、ル・ワゴンは真のチャンスです。私たちが採用したOBたちはすでにいくつかのプロジェクトに携わり、素晴らしい独立性を発揮している。
    Trendit

    Noa Disegni

    共同創設者 - Trendit

  • Manon Gisolet working at Potloc
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    長年にわたり、私たちは非常に多様なプロフィールを持つ卒業生に会う機会を得てきました。それぞれが異なる視点を持ち、この多様性のおかげで私たちはイノベーションを育むことができるのです。
    Potloc

    Manon Gisolet

    タレント&カルチャー部門シニア・ディレクター - Potloc

  • Alec Martel working at AlleyCorp Nord
    quote
    野心的な候補者に会うには、ル・ワゴン・モントリオールに行くことをお勧めする!
    AlleyCorp Nord

    Alec Martel

    人材獲得スペシャリスト - AlleyCorp Nord

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

✔

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
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

1000+

採⽤パートナー企業

90%

*

就職率

100+

卒業生が活躍している国

*当社のレポートは、各コースごとに収集したフィードバックに基づいて作成されています。最新のレポートは 2023年11月に更新され、 2022年に卒業した 2467名の卒業生からの回答を含んでいます。

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:

モントリオール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、モントリオール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

モントリオールで開催しているブートキャンプに参加しよう

対面でもオンラインでも、フルタイムでもパートタイムでも。
あなたに合った形式をお選びください。

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資金調達

授業料にお困りごとはありませんか?

参加資格を理解し、ブートキャンプの資金調達方法を学ぶ。

支払いオプションをみる
ル・ワゴンの入学アドバイザー

私たちは、さまざまなオプションを通じて、お客様の資金調達のお手伝いをいたします。

  • 学生ローン
  • 公的資金と奨学金
Financing logo
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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。

Edvar Ter Haar Harriet Bullough Fernando Americano Paal Ringstad

アドバイザーに連絡する

✔

キャリアについて相談する

✔

どのコースが最適かを決める

✔

学の支払いの選択肢を理解する

✔

私たちの方法論について知る

まだ確信が持てませんか?

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よくあるご質問

あなたの質問にお答えします

繰延授業料プラン、様々な条件の学生ローン、収入分配契約 (ISA) など、それぞれのキャンパスが独自の資金調達オプションを地元の金融パートナーと提供しています。 これらのオプションの詳細については、Le Wagon の Web サイトの各都市のページをご覧ください。 また、それぞれのキャンパスのアドミッション マネージャーに連絡して、そのキャンパスの資金調達オプションの詳細を確認してください. 

データサイエンティストは、AIプロジェクトで遭遇するような複雑な問題を解決するために、大規模なデータセットから価値ある洞察を抽出することに長けたエキスパートです。
データサイエンティストは、ビジネスのステークホルダーと密に連携し、成長の機会や改善が必要な領域を特定します。
その役割には、適切なデータセットを選択・改良し、機械学習、統計モデリング、人工知能を活用して分析し、パターンや傾向を特定することが含まれます。AIプロジェクトでは、インテリジェントなアルゴリズムと予測モデルを開発し、データ主導の戦略と自動化されたソリューションでビジネスを強化する。
データサイエンティストは、調査結果を他のチームメンバーに明確に伝え、データに裏打ちされた推奨事項を提示し、組織の戦略や意思決定を導きます。

コースに登録するには、18 歳である必要があります。 ただし、ブートキャンプの開始前に 18 歳になっていれば、17 歳であれば応募できます。

9週間(フルタイム)または24週間(パートタイム)のコースを修了すると、データサイエンスとAIプロジェクトに携わる準備が整います。最良のツールを使用して、データを実行可能な洞察に変え、機械学習とディープラーニングモデルを最初から最後まで管理する方法を知ることができます。
将来的な次のステップ:
・データサイエンティスト、データアナリスト、またはデータエンジニアとしてチームに加入する。
・データサイエンスとAIプロジェクトでフリーランスとして働く。
・データサイエンスとAIに焦点を当てたスタートアップを立ち上げる。

ウェブ開発コース

Web 開発ブートキャンプに参加するのに、事前知識は必要ありません。私たちは学生に 3 つのことを期待しています: (非常に) やる気があること、好奇心旺盛であること、社交的であること。このように思われる場合は、すべての選考プロセスを通過していただければ参加していただけます。

データサイエンスコース

データ サイエンス コースでは、プログラミングと数学の基本的な知識が必要です。

  • どのくらいのプログラミングを知る必要がありますか?

データ型と変数、条件、ループ、関数、および配列や辞書などのデータ構造 (一部のプログラミング言語ではハッシュとも呼ばれます) に慣れている必要があります。 Python 以外の言語 (Ruby、JavaScript、C++ など) でこれらのトピックを知っている場合は、適切なプログラミングの前提条件があります。

  • どのくらいの数学を知る必要がありますか?

データ サイエンス コースに参加するには、数学の最低レベルと、高校の科学セクションで説明されている概念に精通している必要があります。関数、その導関数、および線形方程式系に慣れている必要があります。速度に慣れるために、ブートキャンプが開始される前に、これらすべての概念を更新し、線形代数と統計に関するより高度な知識を得るために、いくつかの追加の事前課題が提供されます。

学位とブートキャンプの主な違いは、ゼロから始めるのではなく、最新のツールと方法を使用して多くの練習を重ねて学習することです。 CS または DS のアカデミック カリキュラムでは、Web 開発または機械学習などの応用トピックに移る前に、すべての理論的知識 (たとえば、CS の学位を取得するためのコンピューターのハードウェア層、または DS の学位を取得するための線形代数と統計の高度な概念) の学習を開始します。これは、これらのレイヤー間を行き来する場合にのみ役立ちます。しかし、最近では、最後の部分をマスターするだけで、ほとんど何でも構築できます。そのため、ブートキャンプをこのように設計しました。もちろん、Tesla でソフトウェア エンジニアとして働いたり、Google で深層学習の専門家として働いたりすることはできません。 (ただし、ブートキャンプに参加する際にすでに科学的なバックグラウンドを持っている場合を除きます)。ただし、独自の技術製品、Web アプリケーション、およびデータ サイエンス プロジェクトに参加するか、新しい会社で価値を生み出すのに十分なスキルと知識を備えたジュニア デベロッパー、データ サイエンティスト、データ アナリスト、またはプロダクト マネージャーとしての仕事を見つけてください。もちろん、新しい仕事で学び続け、特定のトピックの専門家になることがあなたの役割です。

「データ サイエンティスト」という役職は、会社 (スタートアップ、スケールアップ、大企業)、取り組んでいる製品、および参加するチームによって、役割は非常に異なります。 Le Wagon のデータ サイエンス ブートキャンプの後、データ アナリストの仕事に応募するわけですが、その データ サイエンティストまたはデータ エンジニアの仕事の場合は、会社とその基準によって異なります。 たとえば、一部の大手テクノロジー企業 (Airbnb や Facebook など) は、数学の博士号を持つデータ サイエンティストのプロフィールのみを受け入れるため、数学の強いバックグラウンドを持ってデータ サイエンス ブートキャンプに参加しない限り、これらのポジションに応募することはできません。 すでに。 多くの中小企業 (初期段階のスタートアップやデータ エージェンシーなど) では、データ サイエンスの基礎はしっかりしているが、数学の学歴が少ない候補者を受け入れるため、コース終了後にあなたのプロフィールに非常に興味を持つようになります。

ほとんどの都市では、ブートキャンプは英語で教えられています。フランスの都市では、プログラムはフランス語です。 午前中にフランス語で 1 時間 30 分の講義があり、夕方にはフランス語でも 1 時間 30 分のライブコードがあります。 したがって、フランス語を正しく理解していないと、フランスでのブートキャンプに参加できません。他のいくつかの都市 (サンパウロ、上海、成都) では、セッションが他の言語 (ブラジルのポルトガル語、中国語) で開催される場合があります。 次のバッチの言語は、「申し込み」ページで確認できます。
追加情報: すべての課題の指示と文書は英語で書かれているため、講義が別の言語で行われる都市であっても、すべての学生は十分なレベルの英語力を持っている必要があります。

応募するには、以下を選択して、当社のウェブサイトの応募フォームに記入するだけです。

  • コース
  • 形式(9週間のフルタイム、24週間のパートタイム)
  • 興味のあるキャンパス
  • なぜLe Wagonに参加したいのか、あなたの過去の個人的なプロジェクトについて(もしあれば!)

これは数分しかかからない簡単なプロセスです。 その後、あなたの動機をより詳細に理解し、ブートキャンプに関する質問にお答えするために、面接 (対面またはオンライン) をスケジュールするためにご連絡いたします。