Was unterscheidet Le Wagon von einem Informatik oder Data Science Studium?
¿Cuál es la principal diferencia entre Le Wagon y un título académico en Informática o en Data Science?
Der Hauptunterschied zwischen einem Studium und unserem Kurs: wir fangen nicht bei Null an, sondern steigen mit den modernsten Tech-Tools sofort in die Praxis ein. In einem akademischen Curriculum lernst du zunächst alle theoretischen Grundlagen (z.B. PC-Hardware im Informatikstudium bzw. fortgeschrittene lineare Algebra im Data Science Studium), bevor es um wirklich angewandte Themen wie Webentwicklung oder maschinelles Lernen geht. Dieser Ansatz ist jedoch nur dann nützlich, wenn man in beiden Bereichen arbeiten möchte. Da man heutzutage fast alles selbst entwickeln kann, ohne zuvor alle theoretischen Grundlagen zu lernen, haben wir unseren Kurs sehr praxisnah entworfen. Natürlich wirst du nach Le Wagon nicht sofort als Softwareingenieur:in bei Tesla, oder Deep-Learning-Expert:in bei Google starten, du wirst aber eigene Tech-Produkte, Web-Apps und Data Science Projekte entwickeln können und alle wichtigen Skills haben, um erfolgreich als Junior-Webentwickler:in, Data Scientist oder Produktmanager:in in einem Unternehmen zu starten. Natürlich ist es dann an dir, dich weiter fortzubilden und in ein bestimmtes Thema tiefer einzutauchen.
La diferencia principal entre un título académico y un curso intensivo es que no empezamos desde cero y aprendemos con mucha práctica y utilizando las herramientas y metodologías más actuales. En un plan de estudios académico empezarás aprendiendo todas las bases teóricas (por ejemplo, la capa de hardware de tu ordenador en Ciencias de la computación, o conceptos avanzados del álgebra lineal y estadística para un título de Data Science), antes de empezar con toda la parte práctica, como el desarrollo web o el Machine Learning. Esto solo es útil si quieres ser capaz de trabajar con estos conceptos. Sin embargo, hoy en día puedes crear prácticamente cualquier cosa si dominas únicamente la parte práctica. Por eso, hemos diseñado nuestros cursos de esta manera. Por supuesto, no trabajarás en Tesla como ingeniero de software o en Google como experto de Deep Learning (a menos que ya cuentes con una formación científica una vez te hayas unido a nuestro curso), pero serás capaz de trabajar en tus propios productos tecnológicos, aplicaciones web y proyectos de Data Science, o encontrar un trabajo como desarrollador júnior, Data Scientist, analítico de datos o Product Manager con las habilidades y el conocimiento necesario para empezar en una nueva empresa y aportar valor. Por supuesto, deberás continuar aprendiendo hasta convertirte en un experto.