Introductie tot Data Science & Machine Learning

Inleiding in Kunstmatige Intelligentie en Data Analyse

Inleiding

Schrijf je in voor de opleiding Introductie tot Data Science & Machine Learning van Erasmus Academie en leer hoe je in big data patronen kunt ontdekken in R.

Belangrijkste Feiten & Cijfers

Type
Cursus
Begindatum
maandag 21 nov 2022
Tijdsduur
4 dagen
Voertaal
Nederlands
Instructievorm
offline
Bekostiging

private

Wat ga je bereiken?

  • Leer aan de hand van praktische voorbeelden hoe je in een verzameling gegevens patronen kunt ontdekken en voorspellingen kunt doen in R.
  • Je leert niet alleen de basis van kunstmatige intelligentie begrijpen, maar gaat dat je zelf aan de slag gaat met datasets en een aantal van de meest gebruikte modellen.
  • Het verbeteren van het bedrijfsproces op basis van data.

Startdatums

  • maandag 21 nov 2022

    Tijdsduur: 4 dagen
    Apply

Introductie tot Data Science & Machine Learning 

In de opleiding Introductie tot data science & machine learning leer je zelf aan de hand van praktische voorbeelden hoe je in een verzameling gegevens patronen kunt ontdekken en voorspellingen kunt doen. De opleiding is uniek in de zin dat je niet alleen de basis van kunstmatige intelligentie leert en begrijpt, maar juist dat je zelf aan de slag gaat met datasets en een aantal van de meest gebruikte modellen leert toepassen.

Voor wie is deze opleiding bedoeld?

De opleiding Introductie tot Data Science en Machine Learning is bedoeld voor iedereen die bekend is met het werken met data, of dat binnenkort gaan doen. Van jou wordt verwacht om inzichten te halen uit grote hoeveelheden data. Dit kan zijn in de rol van:

  • Data-analisten binnen zowel het bedrijfsleven als (semi-) publieke organisaties;
  • Projectleiders of managers die samenwerken met data-analisten en graag beter begrip willen hebben van verschillende methoden en de gebruikte termen;
  • Onderzoekers die voor hun werk bezig zijn met (grote) datasets. 

Wat leer ik over data science?

Docent dr. Michel van de Velden is universitair hoofddocent (UHD) Statistiek bij het Econometrisch Instituut van de Erasmus School of Economics en deelt zijn kennis op het gebied van het ontwikkelen en verbeteren van visualisatie methoden voor multivariate data en de verschillende methoden big data. Met data science kun je complexe patronen opsporen in grote data stromen. Aan de hand van verschillende methoden en  modellen kun je nieuwe inzichten verwerven of voorspellingen doen. Data worden daarom gebruikt voor het analyseren van tal van processen; van verkeersstromen en bedrijfsvoering, tot klantcontacten en logistieke ketens. Het toepassen van data science leidt tot meer inzicht in en mogelijke verbetering van de bedrijfsvoering.

Centraal in deze opleiding staan welke gangbare data-analyse methoden er zijn en welke methoden er geschikt zijn om verschillende onderzoeksvragen te beantwoorden. Na afloop van deze opleiding ben je in staat om zelf verschillende soorten analyses uit te voeren in R en kan je beoordelen hoe de kwaliteit en betekenis is van de resultaten. Deze kennis zorgt ervoor dat je een tevens een goede gesprekspartner bent voor het management en het team van data-analisten. 

 

Met data science de bedrijfsvoering verbeteren

Vrijwel alle organisaties werken met grote datastromen. Vanuit de business is er steeds vaker de roep om artificiële of kunstmatige intelligentie in te zetten en op gefundeerde wijze gebruik te maken van deze gegevens. Veel informatie is echter ongestructureerd terwijl de vragen uit de organisatie vaak slecht gearticuleerd zijn: wat wil men weten? Binnen organisaties ontbreekt vaak kennis van de mogelijkheden van AI waardoor het potentieel van de grote datastromen niet benut wordt. De opleiding draagt bij aan het vergroten van deze kennis.

R: een simpele manier om complexe data te lijf te gaan

De opleiding Inleiding in data science & machine learning onderscheidt zich doordat je zelf ook echt aan de slag gaat met datasets. Tijdens de praktijkoefeningen gebruiken we het gebruikersvriendelijke R. Om R te kunnen gebruiken heb je geen kennis nodig van meer geavanceerde programmeertalen. Aan de hand van R ga je zelf aan de slag met het uitvoeren van analyses. Je leert op praktische wijze zelf met verschillende supervised machine learning methoden te werken en deze toe te passen.

Hoe ziet de opleiding eruit?

 

Dag 1 (21 november 2022): Introductie, Dimensiereductie, Data visualisatie

  • Introductie Big Data 
  • Werken met R
  • Dimensiereductie
  • Data visualisatie

Dag 2 (28 november 2022): Clusteranalyse

  • Wat doet een clusteranalyse?
  • Welke keuzes zijn er voor nodig?
  • Hoe en wanneer kun je clusteranalyse uitvoeren?
  • Hoe kun je de resultaten interpreteren?

Dag 3 (5 december 2022): Beslissingsbomen

  • Sterktes en zwaktes van beslissingsbomen
  • Wat wel en niet vergeleken kan worden in termen van validatie en voorspelmethoden
  • Welke kwaliteitsmaten niet en vooral wel zinvol zijn. 

Dag 4 (12 december 2022): Random forests en Neurale netwerken

  • Wat Random forests doen
  • Waarom en wanneer ze goed werken
  • Hoe je de methode zelf optimaal kunt trainen
  • Hoe je de resultaten kunt interpreteren
  • Hoe Neurale netwerken werken

Docenten van de opleiding Introductie tot Data Science & Machine Learning

Dr. Michel van de Velden is universitair hoofddocent (UHD) Statistiek bij het Econometrisch Instituut van de Erasmus School of Economics. Zijn onderzoek gaat over het ontwikkelen en verbeteren van visualisatie methoden voor multivariate data en de toepassing van dergelijke, vaak niet parametrische, methoden op big data. Zijn toegepast werk bestrijkt een breed gebied variërend van archeologie tot transport wetenschappen.

Michel van de Velden promoveerde in 2000 aan de Universiteit van Amsterdam. Na zijn promotie verwierf hij een Grotius Grant en een Marie Curie Fellowship. Met deze grants kon hij onderzoek doen aan de Rijksuniversiteit Groningen en de Universitat Pompeu Fabra te Barcelona.

Maak gebruik van jouw STAP-budget!

Ontvang € 1000,- korting op een opleiding bij de Erasmus Academie.

Vragen? Neem contact op met Ivana Juric

Ivana Juric

Coördinator Opleidingen

E-mailadres
juric@erasmusacademie.nl
Telefoonnummer
+31 10 408 9559

Maandagochtend, dinsdag, donderdag en vrijdag

Meer nieuws

Feiten & Cijfers

Kosten

Prijs voor deelname €2925,- (vrijgesteld van btw). In de cursusprijs inbegrepen zijn catering en studiemateriaal.

Inschrijven nu ook mogelijk met je STAP-budget.

Je ontvangt 10% korting als:

  • Alumnus van Erasmus Academie, de EUR of RSM Executive Education
  • Medewerker van de EUR of Erasmus MC 
  • Je iemand aandraagt als deelnemer voor deze opleiding
BTW
Niet van toepassing
Begindatum
maandag 26 sep 2022
Tijdsduur
4 dagen
Aangeboden door
Erasmus Academie
Discipline
Technische informatica
Type
Cursus
Voertaal
Nederlands
Instructievorm
offline
Locatie

Rotterdam

Bekostiging

private

Geïnteresseerd?

Vergelijk @count opleiding

  • @title

    • Tijdsduur: @duration
Vergelijk opleidingen