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.