数週間でデータアナリストになる
データ収集からデータ可視化まで、データアナリストとして成功するために必要な技術スキルとビジネススキルを身につけましょう。
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データの収集、抽出、変換方法を学ぶ
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実用的なダッシュボードを作成するためのビジネスKPIをマスター
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トップティア企業で使用される分析ツールに秀でる
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実世界のデータセットでの作業を通じて強力なポートフォリオを構築する
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:
カリキュラム
このdata analyticsで学ぶ内容
データ収集、変換、可視化をマスターし、データアナリストとしてのキャリアをスタートさせましょう。チームワークとビジネススキルを構築し、協力的なデータチーム内で活躍するための基盤を築きます。
40h
事前準備!
練習で何をするか
- 40 hours of online tutorials
学ぶソフトウェアと言語:
40h
データを理解し、操作する
練習で行うこと
- Learn how to identify the data sources to use
- Build a sales funnel for a sales team
- Analyze campaign performance for a marketing team
- Analyze customer retention for a product team
学ぶソフトウェアと言語:
48h
データアナリストの言語をマスターする
練習で行うこと
- Query the database to respond to business requests
- Clean data from business rules
- Build data models for marketing, sales and product teams
- Perform analytical queries and optimize your queries
学ぶソフトウェアと言語:
56h
自動的にデータを復元、クリーンアップ
実践で行うこと
- Use APIs and implement webhooks
- Build an automated lead acquisition workflow for a growth team
- Track a new website event for a Marketing team
- Duplicate CRM data in the Data warehouse for a Data team
学ぶソフトウェアと言語:
56h
インタラクティブなダッシュボードを作成
練習で何をするか
- Select the optimal graphics, contextualize data, and structure information
- Build dashboards using Google Data Studio and PowerBI
- Provide data-driven recommendations for action
- Analyze AB test outcomes to inform product development decisions
学ぶソフトウェアと言語:
80h
結果の分析と予測
練習で行うこと
- Create your environments and practice versioning with git
- Predict which users are most at risk of leaving
- Identify the most discriminating variables among your data
- Predict future revenue and group your customers by category
学ぶソフトウェアと言語:
80h
パートナー企業のデータアナリストになろう
プロジェクトの例:
- Define the go-to-market strategy for Fox Intelligence by Nielsen.
- Define the key factors for success in the Highway Code with Ornikar's data.
- Optimize student placement rate with JobTeaser's data.
テック業界でのキャリアをスタートさせましょう!
実践で行うこと
- 1:1 coaching
- Review of CV and cover letter
- Technical interviews preparation
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。
フルタイム
月曜日から金曜日、午前9時〜午後6時
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2ヶ月で卒業
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終日仲間と一緒に学習
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1週間あたり合計40時間の学習
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。
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7ヶ月で卒業
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オンラインで仲間と一緒に柔軟に学ぶことができます。
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1週間あたり合計16時間学習することができます。
優れたデータ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、データサイエンティスト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。
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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。
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同じ目標を持つ仲間と一緒に学ぶ。
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キャリアコーチングを受け、理想の仕事に就く
本物のデータの専門家の設計したカリキュラムでスキルアップ
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
Data Analyticsブートキャンプについてもっと知りたい方はこちら
ブートキャンプのゴールを確認
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
Data Analyticsのシラバスをダウンロードできます。
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。
Olist: An e-commerce service analysis
Startup Success Invest: Help investment teams make the right decision
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
86%
*就職率
100+
卒業生が活躍している国
data analytics 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、データの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:
- データ関連の仕事: データアナリスト、ビジネスアナリスト、データプロジェクトマネージャー、データ/BIコンサルタント、データマーケティング
- データとビジネス関連の仕事:オペレーション、セールスオペレーション、グロース、プロダクト、デジタルマーケティング、コンサルティング、プロダクトデータマネージャー
Nicedata analyticsの平均給与は?
コースの給与は、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、給与ガイドをご覧いただくか、お問い合わせください。
なぜLe Wagonで学ぶべきなのか?
Nice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。
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
Data Analyticsブートキャンプへの参加申込み方法
初心者にやさしい入学手続きで、コースを体験していただきます。 今すぐはじめてみよう
事前知識必要なし
データ分析ブートキャンプは初⼼者に優しく、事前知識は必要ありません。私たちにとって重要なのは、新しい技術的な道を歩みを始めようとするあなたの意欲です。
入学アドバイザーとの⾯談を予約する
ご応募いただいた⽅には、30分のビデオインタビューの⽇程をご連絡します。あなたのプロフェッショナルなプロジェクトと、あなたのモチベーションについてお話します。
クイズに合格する
Le Wagonのコースでは、あなたの論理力、好奇心、学習能力を評価するクイズに挑戦します。
⽀払い⽅法と事前準備
最後のステップは、あなたにとって最も適した支払い方法のオプションを⾒つけることです。
そして、40時間のトレーニングからなる事前準備に⼊ります
ご質問はありますか?
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
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よくあるご質問
あなたの質問にお答えします
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?
- 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。
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。
- 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!)