Dutch
English
-
Introductie Data Analyse (EN)
-
Duik in de wereld van data analyse! Leer waardevolle inzichten uit data te halen met onze training ‘Introductie Data Analyse’.
Training codeCGAINDA-CEGesproken taalEngelsTaal materiaalEngelsDagdelen2Kosten€800,00excl. BTW Geen extra kosten.Boek nu Introductie Data Analyse (EN)
In groepstrainingen gebruiken we verschillende werkvormen en doe je kennis, inzicht en inspiratie op. Bekijk ook de Gesproken taal en Taal materiaal aan de linkerkant van de pagina voor informatie over de taal.
Wat is Introductie Data Analyse
Ben je overweldigd door enorme hoeveelheden data en weet je niet zeker hoe je hier waarde uit kunt halen? De training ‘Introductie Data-analyse’ is bedoeld om je te helpen navigeren in de wereld van data-analyse. In deze training maak je kennis met verschillende soorten data, waaronder gestructureerde, ongestructureerde, semi-gestructureerde, nominale, ordinale, discrete en continue data, en verschillende vormen van data-analyse zoals kwalitatieve en kwantitatieve data-analyse. Je leert over het data-analyseproces en past de theorie toe tijdens praktische oefeningen. De training wordt gegeven door ervaren professionals die in hun dagelijkse werk met data-analyse te maken hebben.
In de moderne wereld is het vermogen om deze data te ontleden en er betekenis aan te ontlenen een felbegeerde vaardigheid. Onze trainers, doorgewinterde experts in hun respectievelijke vakgebieden, verrijken theoretische principes met een vleugje praktijk en bieden inzichten uit praktijkervaringen en best practices uit de sector. Deze training is bedoeld om je het inzicht en de competenties te geven die nodig zijn om beslissingen te nemen op basis van data.
Voor wie is Introductie Data Analyse
- Mensen die willen groeien naar een rol van Data Analist of Data Scientist: verbeter je analytische vaardigheden.
- Data Enthousiastelingen: personen die geïnteresseerd zijn in het gebied van data-analyse.
- Business Analisten: professionals die data-analyse in hun vakgebied willen inzetten.
- Marketing Professionals: personen die data-analyse willen gebruiken voor betere marketingstrategieën.
- IT-professionals: zij die data-analyse willen begrijpen en toepassen in hun werk.
Voorvereisten
Er zijn geen specifieke vereisten om aan deze training te kunnen deelnemen.
Tijdens deze training heb je een laptop nodig met toegang tot internet.Doelstellingen
Aan het einde van de training ben je in staat om:
- De verschillende soorten data en data-analyse te begrijpen.
- De stappen die tijdens een data-analyseproces worden genomen te identificeren.
- Te bepalen welke vormen van data visualisatie geschikt zijn, afhankelijk van het type data en de processtap.
Duik in de wereld van data analyse! Leer waardevolle inzichten uit data te halen met onze training ‘Introductie Data Analyse’.
Training codeCGAINDA-CEGesproken taalEngelsTaal materiaalEngelsDagdelen2Kosten€800,00excl. BTW Geen extra kosten.Een Incompany training biedt verschillende voordelen:
- Je bepaalt zelf de locatie
- Je beleeft de training met je collega’s, daardoor sluit deze altijd aan op jouw praktijk
- De trainer kan in uitleg, voorbeelden en opdrachten aansluiten bij jouw organisatie
- In overleg kan de training aangepast worden aan organisatie specifieke vragen
Vraag nu meer informatie of een offerte aan.Wat is Introductie Data Analyse
Ben je overweldigd door enorme hoeveelheden data en weet je niet zeker hoe je hier waarde uit kunt halen? De training ‘Introductie Data-analyse’ is bedoeld om je te helpen navigeren in de wereld van data-analyse. In deze training maak je kennis met verschillende soorten data, waaronder gestructureerde, ongestructureerde, semi-gestructureerde, nominale, ordinale, discrete en continue data, en verschillende vormen van data-analyse zoals kwalitatieve en kwantitatieve data-analyse. Je leert over het data-analyseproces en past de theorie toe tijdens praktische oefeningen. De training wordt gegeven door ervaren professionals die in hun dagelijkse werk met data-analyse te maken hebben.
In de moderne wereld is het vermogen om deze data te ontleden en er betekenis aan te ontlenen een felbegeerde vaardigheid. Onze trainers, doorgewinterde experts in hun respectievelijke vakgebieden, verrijken theoretische principes met een vleugje praktijk en bieden inzichten uit praktijkervaringen en best practices uit de sector. Deze training is bedoeld om je het inzicht en de competenties te geven die nodig zijn om beslissingen te nemen op basis van data.
Voor wie is Introductie Data Analyse
- Mensen die willen groeien naar een rol van Data Analist of Data Scientist: verbeter je analytische vaardigheden.
- Data Enthousiastelingen: personen die geïnteresseerd zijn in het gebied van data-analyse.
- Business Analisten: professionals die data-analyse in hun vakgebied willen inzetten.
- Marketing Professionals: personen die data-analyse willen gebruiken voor betere marketingstrategieën.
- IT-professionals: zij die data-analyse willen begrijpen en toepassen in hun werk.
Voorvereisten
Er zijn geen specifieke vereisten om aan deze training te kunnen deelnemen.
Tijdens deze training heb je een laptop nodig met toegang tot internet.Doelstellingen
Aan het einde van de training ben je in staat om:
- De verschillende soorten data en data-analyse te begrijpen.
- De stappen die tijdens een data-analyseproces worden genomen te identificeren.
- Te bepalen welke vormen van data visualisatie geschikt zijn, afhankelijk van het type data en de processtap.
-
Brochure
Gerelateerd
e-CF competenties bij deze training
Bij Capgemini Academy geloven wij in transparantie en overzicht in het opleidingslandschap. Daarom kan je hieronder zien aan welke e-CF competentie deze training of certificering bijdraagt. Kijk voor meer informatie over hoe jij het e-Competence Framework kan gebruiken op deze pagina. Wil je weten hoe je het e-CF binnen jouw organisatie kan toepassen, lees dan meer op deze pagina.
| e-Competence Level | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| D.10.Information and Knowledge Management | |||||
| A.6.Application Design | |||||
| E.1.Forecast Development | |||||
| B.1.Application Development |