Introductie Data Science (NL)

273586

Wat is Introductie Data Science

“The sexiest job of the 21st century”, zo claimt de Harvard Business Review in 2012. Data Science is het verlengde van klassieke data analyse zoals de meeste dit kennen. Met Data Science probeer je voorspellingen te doen en patronen te ontdekken uit grote hoeveelheden data, wat waardevolle informatie kan opleveren die nodig zijn om beslissingen te maken.
In Introductie Data Science leer je kansen spotten voor een potentieel Data Science project en zet je de eerste stappen richting het echte Data Science werk.
Je maakt kennis met termen als

• Data Science Cycle
• Supervised learning
• Unsupervised learning
• Time Series Forecasting
• Natural Language Processing
• Computer Vision

We gaan in op verschillende soorten Data Science methodieken en modellen. Ook gaan we in op hoe de juiste formulering van een probleemstelling en goede voorbereiding van de data, een grote rol speelt in de validiteit van je analyse.
Tijdens de training staat de vraag “Ik heb probleem X, hoe los ik dit op met behulp van data?” centraal. Deelnemers worden tijdens de training uitgedaagd om de theorie toe te passen op praktijk cases. De training wordt gegeven door mensen die in de praktijk Data Science projecten uitvoeren en weten waar het over gaat. Die praktijk kennis willen ze graag overbrengen.

Voor wie is Introductie Data Science

De training Introductie Data Science is geschikt voor:

• Starters aan het begin van hun carriere
• Mensen die een carriere switch maken naar Data Gedreven Werken
• Mensen die werkzaam zijn in de IT, met name op afdelingen zoals Data Analytics
• Data Analisten
• Data Scientisten

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

Na deze training is de deelnemer in staat om antwoord te geven op de vragen:

• Welke stappen onderneem je in een typisch Data Science project?
• Wat is het verschil tussen Supervised en Unsupervised learning en wanneer gebruik je de een of de ander?
• Wat zijn veel voorkomende valkuilen en hoe voorkom je deze?

273586

Wat is Introductie Data Science

“The sexiest job of the 21st century”, zo claimt de Harvard Business Review in 2012. Data Science is het verlengde van klassieke data analyse zoals de meeste dit kennen. Met Data Science probeer je voorspellingen te doen en patronen te ontdekken uit grote hoeveelheden data, wat waardevolle informatie kan opleveren die nodig zijn om beslissingen te maken.
In Introductie Data Science leer je kansen spotten voor een potentieel Data Science project en zet je de eerste stappen richting het echte Data Science werk.
Je maakt kennis met termen als

• Data Science Cycle
• Supervised learning
• Unsupervised learning
• Time Series Forecasting
• Natural Language Processing
• Computer Vision

We gaan in op verschillende soorten Data Science methodieken en modellen. Ook gaan we in op hoe de juiste formulering van een probleemstelling en goede voorbereiding van de data, een grote rol speelt in de validiteit van je analyse.
Tijdens de training staat de vraag “Ik heb probleem X, hoe los ik dit op met behulp van data?” centraal. Deelnemers worden tijdens de training uitgedaagd om de theorie toe te passen op praktijk cases. De training wordt gegeven door mensen die in de praktijk Data Science projecten uitvoeren en weten waar het over gaat. Die praktijk kennis willen ze graag overbrengen.

Voor wie is Introductie Data Science

De training Introductie Data Science is geschikt voor:

• Starters aan het begin van hun carriere
• Mensen die een carriere switch maken naar Data Gedreven Werken
• Mensen die werkzaam zijn in de IT, met name op afdelingen zoals Data Analytics
• Data Analisten
• Data Scientisten

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

Na deze training is de deelnemer in staat om antwoord te geven op de vragen:

• Welke stappen onderneem je in een typisch Data Science project?
• Wat is het verschil tussen Supervised en Unsupervised learning en wanneer gebruik je de een of de ander?
• Wat zijn veel voorkomende valkuilen en hoe voorkom je deze?