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Coding Bootcamp - Le Wagon

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

Hat hier jemand Erfahrungen mit dem neun Wochen Coding Intensivkurs von Le Wagon? Er kostet ja mehrere tausend Euro, soll aber auch wirklich gut sein. Ich habe im Studium keinerlei Programmierskills aufgebaut, zur Profilschärfung und aus Interesse würde ich einen solchen Kurs aber gerne noch machen. Stimmt hier die Preis/Leistung?

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

in welchen Bereichen bilden die aus?

WiWi Gast schrieb am 12.07.2020:

Hat hier jemand Erfahrungen mit dem neun Wochen Coding Intensivkurs von Le Wagon? Er kostet ja mehrere tausend Euro, soll aber auch wirklich gut sein. Ich habe im Studium keinerlei Programmierskills aufgebaut, zur Profilschärfung und aus Interesse würde ich einen solchen Kurs aber gerne noch machen. Stimmt hier die Preis/Leistung?

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

WiWi Gast schrieb am 12.07.2020:

in welchen Bereichen bilden die aus?

Data Science und Webentwicklung. Ich interessiere mich für ersteren Kurs

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

Schau mal auf YouTube, da gibt es viele Erfahrungsberichte von Coding bootcamps

WiWi Gast schrieb am 12.07.2020:

WiWi Gast schrieb am 12.07.2020:

in welchen Bereichen bilden die aus?

Data Science und Webentwicklung. Ich interessiere mich für ersteren Kurs

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

Ganz ehrlich: spar die Kohle.

Geh auf Udemy.com und kauf dir dort einen Python-Kurs und einen anderen Kurs in AI für nen jerweils nen 10er (dort gibt's ständig Aktionen von ca. 200 auf 10 Euro).
Da bekommst du genug Stoff für eine Woche und sparst dir die "tausende Euro".

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

Als Data Scientist/Entwickler sage ich: Lass es sein. Niemand kann in ein paar Monaten zum Data Scientist ausgebildet werden. Zudem gibt es so viele kostenlose Ressource online. Also bilde dich lieber so weiter, verwirkliche selbst Projekte und leg dir ein github Profil an auf dem du diese veröffentlichst.

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

WiWi Gast schrieb am 12.07.2020:

Ganz ehrlich: spar die Kohle.

Geh auf Udemy.com und kauf dir dort einen Python-Kurs und einen anderen Kurs in AI für nen jerweils nen 10er (dort gibt's ständig Aktionen von ca. 200 auf 10 Euro).
Da bekommst du genug Stoff für eine Woche und sparst dir die "tausende Euro".

Und dann machst du die Zertifikate noch in LinkedIn rein und dann bist du einer von vielen BWLern die meinen, sie wären nach einem solchen Kurs die krassesten Machine Learning Engineers. Mal im Ernst: YouTube oder Textbooks (am besten von den großen amerikanischen Verlagen) reichen aus für den Anfang! Ich studiere Informatik an einer TU9 und in unseren ML Kursen wird fast ausschließlich auf Textbooks zurückgegriffen.

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

WiWi Gast schrieb am 13.07.2020:

WiWi Gast schrieb am 12.07.2020:

Ganz ehrlich: spar die Kohle.

Geh auf Udemy.com und kauf dir dort einen Python-Kurs und einen anderen Kurs in AI für nen jerweils nen 10er (dort gibt's ständig Aktionen von ca. 200 auf 10 Euro).
Da bekommst du genug Stoff für eine Woche und sparst dir die "tausende Euro".

Und dann machst du die Zertifikate noch in LinkedIn rein und dann bist du einer von vielen BWLern die meinen, sie wären nach einem solchen Kurs die krassesten Machine Learning Engineers. Mal im Ernst: YouTube oder Textbooks (am besten von den großen amerikanischen Verlagen) reichen aus für den Anfang! Ich studiere Informatik an einer TU9 und in unseren ML Kursen wird fast ausschließlich auf Textbooks zurückgegriffen.

Na, das ist dann echt albern. Das ist nicht Sinn und Zweck von udemy & co. Auf udemy habe ich einige große Kurse zu ML durchgearbeitet.

PS: Als BWLer studiere ich nebenberuflich Informatik und habe keine Udemy-Zertifikate bei LinkedIn angegeben :P

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

Hier der TE: den Vorteil, den ich an solchen Programmen sehe, ist das "an-die-Hand-genommen-werden", da Inhalte, Struktur und Ablauf von Experten ausgewählt und aufeinander abgestimmt sind.

Wenn ich es mir selbst beibringen wollen würde, bräuchte ich sehr viel länger, da ich zuerst identifizieren müsste, womit ich am besten anfange, und darüber hinaus länger brauche, Fehler zu identifizieren und auszumerzen, und sinnvolle nächste Schritte aufbaue

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

WiWi Gast schrieb am 13.07.2020:

Hier der TE: den Vorteil, den ich an solchen Programmen sehe, ist das "an-die-Hand-genommen-werden", da Inhalte, Struktur und Ablauf von Experten ausgewählt und aufeinander abgestimmt sind.

Wenn ich es mir selbst beibringen wollen würde, bräuchte ich sehr viel länger, da ich zuerst identifizieren müsste, womit ich am besten anfange, und darüber hinaus länger brauche, Fehler zu identifizieren und auszumerzen, und sinnvolle nächste Schritte aufbaue

Programmieren hat aber einige Besonderheiten, weshalb ich mir nochmal überlegen würde, so viel Geld für einen Kurs auszugeben.

  1. Mann "kann" es nicht irgendwann, sondern man verbessert sich nur. Egal wie gut du bist, du machst immer Fehler, nur die Art der Fehler ändert sich. 30% des Skills bestehen darin, zu verstehen, was der Compiler/Interpreter dir mit der Fehlermeldung sagen will und dann deinen Code entsprechend anzupassen oder zu googlen. Das verlangt einem viel Frusttoleranz ab und man darf wirklich kein Problem damit haben, sich vielleicht auch mal über Tage hinweg mit demselben Problem beschäftigen zu müssen ohne das Handtuch zu werfen.

Was ich damit sagen will: Das Identifizieren und Beheben von Fehlern und manchmal auch im Nebel zu stochern IST programmieren. Und wenn du programmieren lernen willst, dann bringt es nichts, wenn jemand anders das für dich erledigt.

  1. Ein erheblicher Teil des Skillsets besteht darin, ein reales Problem in Code übersetzen zu können. Das ist nicht trivial und braucht viel Erfahrung, da man das die relevanten Grundaspekte des Problems identifizieren und dann das ganze in kleine Teilprobleme zerlegen können muss, und das dann am besten auch noch in einem passenden Design Pattern.

Was ich damit sagen will: Programmieren lernt man nur, indem man eigene Programme schreibt und nicht, indem man einem Tutorial folgt. Tutorials sind vielleicht für den Anfang ganz nett, um mit der Syntax, gewissen Ansätzen, Aufbau etc. vertraut zu werden. Aber danach musst du versuchen, unabhängig zu arbeiten.
Such dir also ein kleines Problem, das du lösen willst. Im besten Fall ist das etwas, das dir selbst die Arbeit erleichtert, so bleibst du auch über längere Zeit motivierter als wenn du die x-ste Taschenrechnerapp programmierst.

Beispiel: Ich habe alle diese Exceldateien in Ordner A. Ich will die Tabellen extrahieren, als csv speichern und dann die Exceldateien in Ordner B verschieben.

Viel Glück

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

WiWi Gast schrieb am 13.07.2020:

Hier der TE: den Vorteil, den ich an solchen Programmen sehe, ist das "an-die-Hand-genommen-werden", da Inhalte, Struktur und Ablauf von Experten ausgewählt und aufeinander abgestimmt sind.

Wenn ich es mir selbst beibringen wollen würde, bräuchte ich sehr viel länger, da ich zuerst identifizieren müsste, womit ich am besten anfange, und darüber hinaus länger brauche, Fehler zu identifizieren und auszumerzen, und sinnvolle nächste Schritte aufbaue

Dann mache es. Diese Camps mit hohen Kosten kommen ais dem angelsächsischen Raum, die generell hohe Bildungskosten haben. Aufgrund der generellen Bildungssituation dort und dem fehlenden dualen Ausbildungssystem, könntest du sicherlich in den USA einen Job ergattern nach so einem Camp. Hier in D. Tickt man was Bildung anbetrifft anders. In einem start up würde man dich aufjedenfall aufnehmen. Wie das große firmen mit ihren Bewerbungsverfahren sehen weiß ich nicht. Die Frage ist nur, ob man das nicht auch billiger bekommt. Bspw mit Programmiernachhilfe. Mir wären die Kosten zu hoch. Außerdem musst du ja irgendwo schlafen. Das findet doch in Berlin statt?
Als Alternative wäre was fullstack angeht, es gibt Unternehmen die gute Fachinformatiker Ausbildungen anbieten. Dort lernt man das gleiche und bekommt Gehalt.

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

schau dir mal codecademy an. Die haben einen lernpfad für Data Science, der über mehrere Monate geht und aufeinander aufbaut und sinnvolle Nebenkenntnisse einbezieht.. Außerdem kann man immer direkt im Programm praktisch üben

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

WiWi Gast schrieb am 13.07.2020:

WiWi Gast schrieb am 13.07.2020:

Hier der TE: den Vorteil, den ich an solchen Programmen sehe, ist das "an-die-Hand-genommen-werden", da Inhalte, Struktur und Ablauf von Experten ausgewählt und aufeinander abgestimmt sind.

Wenn ich es mir selbst beibringen wollen würde, bräuchte ich sehr viel länger, da ich zuerst identifizieren müsste, womit ich am besten anfange, und darüber hinaus länger brauche, Fehler zu identifizieren und auszumerzen, und sinnvolle nächste Schritte aufbaue

Programmieren hat aber einige Besonderheiten, weshalb ich mir nochmal überlegen würde, so viel Geld für einen Kurs auszugeben.

  1. Mann "kann" es nicht irgendwann, sondern man verbessert sich nur. Egal wie gut du bist, du machst immer Fehler, nur die Art der Fehler ändert sich. 30% des Skills bestehen darin, zu verstehen, was der Compiler/Interpreter dir mit der Fehlermeldung sagen will und dann deinen Code entsprechend anzupassen oder zu googlen. Das verlangt einem viel Frusttoleranz ab und man darf wirklich kein Problem damit haben, sich vielleicht auch mal über Tage hinweg mit demselben Problem beschäftigen zu müssen ohne das Handtuch zu werfen.

Was ich damit sagen will: Das Identifizieren und Beheben von Fehlern und manchmal auch im Nebel zu stochern IST programmieren. Und wenn du programmieren lernen willst, dann bringt es nichts, wenn jemand anders das für dich erledigt.

  1. Ein erheblicher Teil des Skillsets besteht darin, ein reales Problem in Code übersetzen zu können. Das ist nicht trivial und braucht viel Erfahrung, da man das die relevanten Grundaspekte des Problems identifizieren und dann das ganze in kleine Teilprobleme zerlegen können muss, und das dann am besten auch noch in einem passenden Design Pattern.

Was ich damit sagen will: Programmieren lernt man nur, indem man eigene Programme schreibt und nicht, indem man einem Tutorial folgt. Tutorials sind vielleicht für den Anfang ganz nett, um mit der Syntax, gewissen Ansätzen, Aufbau etc. vertraut zu werden. Aber danach musst du versuchen, unabhängig zu arbeiten.
Such dir also ein kleines Problem, das du lösen willst. Im besten Fall ist das etwas, das dir selbst die Arbeit erleichtert, so bleibst du auch über längere Zeit motivierter als wenn du die x-ste Taschenrechnerapp programmierst.

Beispiel: Ich habe alle diese Exceldateien in Ordner A. Ich will die Tabellen extrahieren, als csv speichern und dann die Exceldateien in Ordner B verschieben.

Viel Glück

Das kann ich nur unterschreiben, denn genauso ist es.

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

Naja, man muss unterscheiden. Die Front-End Kurse bei Le Wagon sind offenbar ordentlich und machen auch vom grundsätzlichen Konzept her Sinn.

Data Science Kurse würde ich links liegen lassen. Es gibt zwei Schubladen von Data Scientists:

Schublade 1 (>95%) kann relativ gut mit Python umgehen, erledigt üblicherweise sehr viel in pandas und sehr viel mit function-oriented programming. Deskriptive Statistik sitzt auch, genauso wie Classifier von sklearn oder Keras auf einen Datensatz zu schmeißen. Haben idR auch mal ein bisschen was von NLP und Computer Vision gehört und ein paar Standard-Tasks in dem Bereich erledigt.

In diese Schublade bringt dich zwar ein Data Science Kurs (egal ob Coursera, Udemy, Le Wagon...) durchaus, oder legt zumindest dafür die Grundlagen - das ginge allerdings auch komplett ohne Kurs. Allein auf YT gibt es massig Content dazu, Bücher genauso.

Schublade 2 (<5%) kann sehr gut mit Python umgehen (mehr object-oriented, mehr vectorised code), und hat üblicherweise noch ein oder zwei der effizienteren Sprachen drauf (Matlab, Julia, C++, Go usw.). Hat vollumfängliches Wissen in Pytorch oder TF und kann auf low-level alles mögliche an Models, Optimizers und andere Bausteinen einer DS Pipeline bauen. Ganz konkret sollte so jemand die meisten ICML/NeurIPS/ICLR Paper ohne Vorlagen implementieren können, unabhängig von der Spezialisierung. Solche Leute haben auch deutlich mehr Wissen in Bereichen wie Approximate Inference, Bayesian Nonparametrics, Black Box Optimisation, GMs, etc.

In diese Schublade bringt dich weder ein Kurs, noch ein Selbststudium (auch, wenn es gute Textbooks zu dem Thema gibt, bspw Bishop oder MacKay), weil hier einfach massig quantitative Grundlagen verlangt werden, auf die man zurückgreift.

Fazit - Front-End ja, vermutlich worth it, DS nein.

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

WiWi Gast schrieb am 13.07.2020:

Naja, man muss unterscheiden. Die Front-End Kurse bei Le Wagon sind offenbar ordentlich und machen auch vom grundsätzlichen Konzept her Sinn.

Data Science Kurse würde ich links liegen lassen. Es gibt zwei Schubladen von Data Scientists:

Schublade 1 (>95%) kann relativ gut mit Python umgehen, erledigt üblicherweise sehr viel in pandas und sehr viel mit function-oriented programming. Deskriptive Statistik sitzt auch, genauso wie Classifier von sklearn oder Keras auf einen Datensatz zu schmeißen. Haben idR auch mal ein bisschen was von NLP und Computer Vision gehört und ein paar Standard-Tasks in dem Bereich erledigt.

In diese Schublade bringt dich zwar ein Data Science Kurs (egal ob Coursera, Udemy, Le Wagon...) durchaus, oder legt zumindest dafür die Grundlagen - das ginge allerdings auch komplett ohne Kurs. Allein auf YT gibt es massig Content dazu, Bücher genauso.

Schublade 2 (<5%) kann sehr gut mit Python umgehen (mehr object-oriented, mehr vectorised code), und hat üblicherweise noch ein oder zwei der effizienteren Sprachen drauf (Matlab, Julia, C++, Go usw.). Hat vollumfängliches Wissen in Pytorch oder TF und kann auf low-level alles mögliche an Models, Optimizers und andere Bausteinen einer DS Pipeline bauen. Ganz konkret sollte so jemand die meisten ICML/NeurIPS/ICLR Paper ohne Vorlagen implementieren können, unabhängig von der Spezialisierung. Solche Leute haben auch deutlich mehr Wissen in Bereichen wie Approximate Inference, Bayesian Nonparametrics, Black Box Optimisation, GMs, etc.

In diese Schublade bringt dich weder ein Kurs, noch ein Selbststudium (auch, wenn es gute Textbooks zu dem Thema gibt, bspw Bishop oder MacKay), weil hier einfach massig quantitative Grundlagen verlangt werden, auf die man zurückgreift.

Fazit - Front-End ja, vermutlich worth it, DS nein.
Auch wenn Frontend von anderen Entwicklern gern belächelt wird, ist es in einer Woche zu lernen ist genau so unrealistisch wie DS. Da gilt genau so:
95% können mit jQuery und Bootstrap machen, dass eine 0815 Seite in irgendwie in Chrom gut aussieht und haben das eine oder andere Framework oder library benutzt.

<5% haben ein sehr tiefes Verständnis von den Grundlagen in CSS und JavaScript, und wissen wie sie unter der Haube funktionieren, kennen die unterschiedliche Eigenarten verschiedener Browsern und wenn sie Frameworks und Bibliotheken Angular oder React oder preprozessoren wie sass und less oder bundler wie webpack verwenden, dann wissen sie trotzdem genau wie der von ihnen verwendete tools den Code in natives JavaScript, CSS übersetzt ist und wo die Grenzen solcher Tools sind.

Letzteres lernst du genau so wenig binnen einer Woche. Auch nicht in 3 Monate.

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WiWi Gast

Coding Bootcamp - Le Wagon

WiWi Gast schrieb am 29.08.2020:

WiWi Gast schrieb am 13.07.2020:

Naja, man muss unterscheiden. Die Front-End Kurse bei Le Wagon sind offenbar ordentlich und machen auch vom grundsätzlichen Konzept her Sinn.

Data Science Kurse würde ich links liegen lassen. Es gibt zwei Schubladen von Data Scientists:

Schublade 1 (>95%) kann relativ gut mit Python umgehen, erledigt üblicherweise sehr viel in pandas und sehr viel mit function-oriented programming. Deskriptive Statistik sitzt auch, genauso wie Classifier von sklearn oder Keras auf einen Datensatz zu schmeißen. Haben idR auch mal ein bisschen was von NLP und Computer Vision gehört und ein paar Standard-Tasks in dem Bereich erledigt.

In diese Schublade bringt dich zwar ein Data Science Kurs (egal ob Coursera, Udemy, Le Wagon...) durchaus, oder legt zumindest dafür die Grundlagen - das ginge allerdings auch komplett ohne Kurs. Allein auf YT gibt es massig Content dazu, Bücher genauso.

Schublade 2 (<5%) kann sehr gut mit Python umgehen (mehr object-oriented, mehr vectorised code), und hat üblicherweise noch ein oder zwei der effizienteren Sprachen drauf (Matlab, Julia, C++, Go usw.). Hat vollumfängliches Wissen in Pytorch oder TF und kann auf low-level alles mögliche an Models, Optimizers und andere Bausteinen einer DS Pipeline bauen. Ganz konkret sollte so jemand die meisten ICML/NeurIPS/ICLR Paper ohne Vorlagen implementieren können, unabhängig von der Spezialisierung. Solche Leute haben auch deutlich mehr Wissen in Bereichen wie Approximate Inference, Bayesian Nonparametrics, Black Box Optimisation, GMs, etc.

In diese Schublade bringt dich weder ein Kurs, noch ein Selbststudium (auch, wenn es gute Textbooks zu dem Thema gibt, bspw Bishop oder MacKay), weil hier einfach massig quantitative Grundlagen verlangt werden, auf die man zurückgreift.

Fazit - Front-End ja, vermutlich worth it, DS nein.
Auch wenn Frontend von anderen Entwicklern gern belächelt wird, ist es in einer Woche zu lernen ist genau so unrealistisch wie DS. Da gilt genau so:
95% können mit jQuery und Bootstrap machen, dass eine 0815 Seite in irgendwie in Chrom gut aussieht und haben das eine oder andere Framework oder library benutzt.

<5% haben ein sehr tiefes Verständnis von den Grundlagen in CSS und JavaScript, und wissen wie sie unter der Haube funktionieren, kennen die unterschiedliche Eigenarten verschiedener Browsern und wenn sie Frameworks und Bibliotheken Angular oder React oder preprozessoren wie sass und less oder bundler wie webpack verwenden, dann wissen sie trotzdem genau wie der von ihnen verwendete tools den Code in natives JavaScript, CSS übersetzt ist und wo die Grenzen solcher Tools sind.

Letzteres lernst du genau so wenig binnen einer Woche. Auch nicht in 3 Monate.

Post messed up: Hier nochmal.
Auch wenn Frontend von anderen Entwicklern gern belächelt wird, ist es in einer Woche zu lernen ist genau so unrealistisch wie DS. Da gilt genau so:

95% können mit jQuery und Bootstrap machen, dass eine 0815 Seite in irgendwie in Chrom gut aussieht und haben das eine oder andere Framework oder library benutzt.

<5% haben ein sehr tiefes Verständnis von den Grundlagen in CSS und JavaScript, und wissen wie sie unter der Haube funktionieren, kennen die unterschiedliche Eigenarten verschiedener Browsern und wenn sie Frameworks und Bibliotheken Angular oder React oder preprozessoren wie sass und less oder bundler wie webpack verwenden, dann wissen sie trotzdem genau wie der von ihnen verwendete tools den Code in natives JavaScript, CSS übersetzt ist und wo die Grenzen solcher Tools sind.

Letzteres lernst du genau so wenig binnen einer Woche. Auch nicht in 3 Monate.

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