Introductie tot Data Science & Machine Learning

Inleiding in Kunstmatige intelligentie en Data analyse
Datum(s)

Maandag 26 september, 2, 17 en 31 oktober 2022

Kosten

€ 2.925,- (vrijgesteld van BTW)

Je ontvangt 10% korting op de cursusprijs als:

  • Alumnus van Erasmus Academie
  • Alumnus van de EUR of RSM Executive Education
  • Medewerker van de EUR of Erasmus MC 
  • Je iemand aandraagt als deelnemer voor deze opleiding

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.

Data science voor artificiële intelligentie

Artificiële of kunstmatige intelligentie speelt een hoofdrol in digitalisering. De basis van artificiële of kunstmatige intelligentie is data science. 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.

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.

De kwaliteit van je data bepaalt de kracht van je voorspellingen

Tijdens de opleiding leer je om patronen te herkennen en voorspellingen te doen. Daarnaast krijg je inzicht in welke machine learning methoden je kunt gebruiken voor de verschillende onderzoeksvragen en toepassingen. Ook leer je de kwaliteit en betekenis van de resultaten te beoordelen. Dat maakt dat deze inleiding in data science buitengewoon geschikt is voor mensen die voor het eerst met grote datasets gaan werken, maar ook voor leidinggevenden die het werk van data analisten moeten beoordelen en aansturen.

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. Je kunt zelfs je eigen dataset meenemen en analyseren. 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.

Wat leer ik over data science?

  • welke gangbare data-analyse methoden er zijn
  • Kun je vaststellen welke machine learning methode(n) geschikt is/zijn om verschillende onderzoeksvragen te beantwoorden
  • Ben je in staat zelf verschillende soorten analyses uit te voeren in R
  • Beoordeel je de kwaliteit en betekenis van resultaten van de analyses
  • Ben je door beter begrip van termen en methoden een goede gesprekspartner  voor management en data team

Programma

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

 

Tijdens deze dag maak je kennis met clusteranalyse en leer je:

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

Tijdens deze 3e dag over beslissingsbomen leer je:

  • 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. 

Op deze laatste dag komen 2 geavanceerde machine learning methoden aan bod. Je leert:

  • 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

Praktische informatie opleiding Introductie tot Data Science & Machine Learning

    Maandag 26 september, 3, 17 en 31 oktober 2022. 

    Tijden 09.30-16.30 in Rotterdam

    De opleiding Introductie tot Data Science & Machine Learning is bedoeld voor data-analisten bij zowel bedrijven als (semi-)publieke organisaties die werken met grote datasets en die (nog) niet in staat zijn de data goed te analyseren. Ook voor onderzoekers is deze opleiding zeer geschikt. Deze opleiding sluit daarnaast goed aan op de leerbehoefte van projectleiders of managers die samenwerken met data-analisten en graag beter begrip willen hebben van verschillende methoden en de gebruikte termen.

    Wij adviseren basiskennis van statistiek op HBO-niveau. 

    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.

    "Op praktische wijze heb ik meerdere methoden geleerd om ingewikkelde data-analyses uit te voeren"

    Daarnaast een mooi inzicht gekregen in R en de analysetools in dit programma.

    Jolanda ten Brinke

    Oud-deelnemer

    Mogelijk vind je deze opleiding ook interessant

    Maak gebruik van jouw STAP-budget!

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

    Contact

    Vragen over de opleiding?

    Miranda Smit

    Adviseur opleidingen

    E-mailadres
    smit@erasmusacademie.nl
    Telefoonnummer
    0645420713

    Maandag, dinsdag, donderdag en vrijdag

    Meer nieuws

    Datum(s)

    Maandag 26 september, 2, 17 en 31 oktober 2022

    Kosten

    € 2.925,- (vrijgesteld van BTW)

    Je ontvangt 10% korting op de cursusprijs als:

    • Alumnus van Erasmus Academie
    • Alumnus van 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
    Tijdsduur
    4 dagen
    Aangeboden door
    Erasmus Academie
    Discipline
    Economie
    Type
    Cursus
    Voertaal
    Nederlands
    Instructievorm
    offline
    Locatie

    Rotterdam.

    Bekostiging

    private

    Inschrijving

    Via onderstaande link kun je je aanmelden voor de najaarseditie van de opleiding:

    Inschrijven Introductie tot Data Science & Machine Learning september 2022

     

     

    Vergelijk @count opleiding

    • @title

      • Tijdsduur: @duration
    Vergelijk opleidingen