-
Introductie Data Science (NL)
-
“The sexiest job of the 21st century”, zo claimt de Harvard Business Review in 2012. Met Data Science probeer je voorspellingen te doen en patronen te ontdekken uit grote hoeveelheden data.
Training codeCGAIDASCCDGesproken taalNederlandsTaal materiaalEngelsDagdelen2Kosten€800,00excl. BTW Geen extra kosten.Boek nu Introductie Data Science (NL)
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 Science
Data Science, door de Harvard Business Review in 2012 geprezen als ‘De meest sexy baan van de 21e eeuw’, is een uitbreiding van klassieke data-analyse. Het gaat om het maken van voorspellingen en het ontdekken van patronen uit grote hoeveelheden data, waardoor waardevolle informatie wordt verkregen voor de besluitvorming. In deze training leer je kansen zien voor potentiële Data Science-projecten en zet je de eerste stappen naar echt Data Science-werk. Je maakt kennis met termen als de Data Science Cycle, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Time Series Forecasting, Natural Language Processing en Computer Vision. We bespreken verschillende soorten Data Science-methodologieën en -modellen, en het belang van de juiste probleemstellingsformulering en datavoorbereiding voor de validiteit van uw analyse. De training draait om de vraag: “Ik heb probleem X, hoe los ik dit op met behulp van data?” Deelnemers worden uitgedaagd om de theorie toe te passen op praktijkgevallen. De training wordt gegeven door praktijkmensen die Data Science-projecten uitvoeren en graag hun praktische kennis delen.
Onze trainers brengen met hun uitgebreide expertise theoretische concepten tot leven door ze te voorzien van praktische inzichten en best practices uit de echte wereld. Deze trainingservaring is ontworpen om je te voorzien van de nodige vaardigheden om je een weg te banen door het dynamische rijk van Data Science.
Voor wie is Introductie Data Science
- Mensen die willen groeien naar een rol van Data Analist of Data Scientist: verbeter je analytische vaardigheden en leer voorspellingen te doen en patronen te ontdekken uit grote hoeveelheden data.
- Data Enthousiastelingen: personen die geïnteresseerd zijn in het vakgebied Data Science.
- Business Analisten: Leer kansen spotten voor potentiële Data Science-projecten binnen je organisatie.
- IT-professionals: krijg inzicht in Data Science-methodologieën en -modellen en leer hoe je deze in je werk kunt toepassen.
Voorvereisten
Beginnende vaardigheden en algemene kennis omtrent data analyse. De opleiding ‘Introductie Data Analyse’ adresseert deze onderwerpen en is uitermate geschikt om als training hieraan voorafgaand te volgen.
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 stappen in een typisch Data Science-project te identificeren.
- Het verschil tussen Supervised Learning en Unsupervised Learning te begrijpen en te weten wanneer je welke kunt toepassen.
- Veelvoorkomende valkuilen in Data Science-projecten te identificeren en te leren hoe je deze kunt voorkomen.
“The sexiest job of the 21st century”, zo claimt de Harvard Business Review in 2012. Met Data Science probeer je voorspellingen te doen en patronen te ontdekken uit grote hoeveelheden data.
Training codeCGAIDASCCDGesproken taalNederlandsTaal 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 Science
Data Science, door de Harvard Business Review in 2012 geprezen als ‘De meest sexy baan van de 21e eeuw’, is een uitbreiding van klassieke data-analyse. Het gaat om het maken van voorspellingen en het ontdekken van patronen uit grote hoeveelheden data, waardoor waardevolle informatie wordt verkregen voor de besluitvorming. In deze training leer je kansen zien voor potentiële Data Science-projecten en zet je de eerste stappen naar echt Data Science-werk. Je maakt kennis met termen als de Data Science Cycle, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Time Series Forecasting, Natural Language Processing en Computer Vision. We bespreken verschillende soorten Data Science-methodologieën en -modellen, en het belang van de juiste probleemstellingsformulering en datavoorbereiding voor de validiteit van uw analyse. De training draait om de vraag: “Ik heb probleem X, hoe los ik dit op met behulp van data?” Deelnemers worden uitgedaagd om de theorie toe te passen op praktijkgevallen. De training wordt gegeven door praktijkmensen die Data Science-projecten uitvoeren en graag hun praktische kennis delen.
Onze trainers brengen met hun uitgebreide expertise theoretische concepten tot leven door ze te voorzien van praktische inzichten en best practices uit de echte wereld. Deze trainingservaring is ontworpen om je te voorzien van de nodige vaardigheden om je een weg te banen door het dynamische rijk van Data Science.
Voor wie is Introductie Data Science
- Mensen die willen groeien naar een rol van Data Analist of Data Scientist: verbeter je analytische vaardigheden en leer voorspellingen te doen en patronen te ontdekken uit grote hoeveelheden data.
- Data Enthousiastelingen: personen die geïnteresseerd zijn in het vakgebied Data Science.
- Business Analisten: Leer kansen spotten voor potentiële Data Science-projecten binnen je organisatie.
- IT-professionals: krijg inzicht in Data Science-methodologieën en -modellen en leer hoe je deze in je werk kunt toepassen.
Voorvereisten
Beginnende vaardigheden en algemene kennis omtrent data analyse. De opleiding ‘Introductie Data Analyse’ adresseert deze onderwerpen en is uitermate geschikt om als training hieraan voorafgaand te volgen.
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 stappen in een typisch Data Science-project te identificeren.
- Het verschil tussen Supervised Learning en Unsupervised Learning te begrijpen en te weten wanneer je welke kunt toepassen.
- Veelvoorkomende valkuilen in Data Science-projecten te identificeren en te leren hoe je deze kunt voorkomen.
-
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 |
---|---|---|---|---|---|
A.6.Application Design | |||||
D.10.Information and Knowledge Management | |||||
B.1.Application Development | |||||
E.1.Forecast Development |