Data Scientist Bootcamp met AI - Een uniek leer- en certificeringsprogramma!

Een uniek leer- en certificeringsprogramma!

Deze data science-bootcamp is een uitgebreid online opleidingsprogramma dat is ontworpen om aspirant-professionals te helpen bij het opbouwen van vaardigheden die direct inzetbaar zijn op de arbeidsmarkt op het gebied van data science, machine learning, generatieve AI en analytics. De cursus combineert live sessies onder leiding van een docent, praktische labs, praktijkgerichte projecten en afsluitende opdrachten om deelnemers praktische ervaring te bieden met moderne data science-workflows.

Deelnemers verwerven expertise in essentiële technologieën zoals Python, SQL, machine learning, deep learning, Power BI, TensorFlow en generatieve AI-tools, waaronder LLM's en prompt engineering. Het curriculum behandelt ook geavanceerde onderwerpen zoals MLOps, Azure Machine Learning, Microsoft Fabric en datavisualisatietechnieken om deelnemers voor te bereiden op praktijkgerichte zakelijke uitdagingen.

Met op de industrie afgestemde projecten, begeleiding door experts en flexibel online leren is dit programma ideaal voor professionals die de overstap willen maken naar veelgevraagde carrières in data science en AI.

Doelgroep

• Aankomende datawetenschappers en AI-professionals
• Softwareontwikkelaars die overstappen naar datawetenschap
• Bedrijfsanalisten en data-analisten
• IT-professionals die hun vaardigheden op het gebied van AI en machine learning willen uitbreiden
• Pas afgestudeerden die een carrière in datawetenschap ambiëren
• Ingenieurs en technische professionals die geïnteresseerd zijn in analytics
• Professionals die met data werken en geavanceerde analytische vaardigheden willen verwerven
• Iedereen die praktische expertise wil opbouwen in machine learning en generatieve AI

Vereisten

Er zijn geen strikte vereisten om aan deze cursus deel te nemen. De volgende kennis kan echter nuttig zijn:

• Basiskennis van wiskunde en statistiek
• Bekendheid met programmeerconcepten
• Interesse in analytics, AI of machine learning
• Eerdere ervaring met Excel of databases is nuttig, maar niet verplicht
• De cursus bevat basismodules zoals een Python-opfriscursus en SQL-basisbeginselen, waardoor deze geschikt is voor beginners.

Leerdoelen

• Begrijp concepten van generatieve AI, waaronder neurale netwerken, GAN's en transformers
• Leer over datastructuren, datamanipulatie en voorbewerkingstechnieken
• Bouw begeleide en onbegeleide machine learning-modellen
• Pas methoden voor regressie, classificatie, clustering en dimensiereductie toe
• Visualiseer data en maak interactieve dashboards met Power BI
• Ontwikkel expertise in Deep Learning, MLOps, Azure ML en Fabric ML
• Ontdek prompt engineering, LLM's, RAG, conversationele AI en chatbots
• Doe praktische ervaring op met toonaangevende AI- en data science-tools
• Gebruik NumPy en Scikit-learn voor wiskundige en analytische berekeningen
• Bouw en optimaliseer deep learning-modellen met Keras en TensorFlow
• Analyseer praktijkvoorbeelden van AI en MLOps
• Leer Python, SQL, statistiek, machine learning en toegepaste data science via praktische projecten

Behandelde tools

• Python
• Scikit-learn
• PowerBI
• NumPy
• PyTorch
• Pandas
• Seaborn
• SciPy
• MySQL
• Matplotlib
• TensorFlow
• Keras

Behandelde vaardigheden

• SQL en databasebeheer
• Basis Python-programmering
• Data-analyse en datamanipulatie
• Exploratieve data-analyse (EDA)
• Beschrijvende en inferentiële statistiek
• Verklaarbare AI en conversationele AI
• Grote taalmodellen (LLM's)
• Modelontwikkeling en fine-tuning
• Ensemble-leertechnieken
• Datavisualisatie
• Deep learning-frameworks
• Begeleid en onbegeleid leren
• Generatieve AI en LLM-toepassingen
• MLOps en AI-implementatiepraktijken
• Toegepaste datawetenschapsconcepten

Cursusinhoud

Leertraject

1. Python-opfriscursus met AI
2. SQL-certificeringscursus
3. Geavanceerde statistiek
4. Toegepaste data science met Python
5. Machine learning met Python
6. Diepe neurale netwerken (TensorFlow, Keras, PyTorch)
7. Data Science Capstone

Optionele cursussen - Bonusmateriaal

• Master in generatieve AI
• Microsoft Power BI met AI-ondersteuning
• Toegepaste MLOps
• End-to-End MLOps met Azure Machine Learning
• Machine learning voor AI in Microsoft Fabric

Details leertraject

Cursus 1: Python-opfriscursus (met AI)

Leg een stevige basis in Python-programmeren met de cursus Python-opfriscursus met AI. Deze cursus is ideaal voor beginners en introduceert essentiële concepten zoals datatypes, loops, functies en uitzonderingsafhandeling. Doe praktische ervaring op met Python, een van de meest gebruikte talen in data science, en verbeter je vermogen om analytische taken zelfverzekerd te beheren en te stroomlijnen.

Belangrijkste leerdoelen

• Krijg een inleiding in Python-programmeren
• Leer Python-datatypes en -operatoren
• Verken voorwaardelijke statements en lussen
• Begrijp fout- en bestandsafhandeling
• Verken diverse Python-functies
• Leer het praktische gebruik van AI-tools voor het genereren van code

Behandelde onderwerpen

• Gegevensstructuren, functies, OOP-principes
• Python-basisprincipes met AI

Cursus 2: SQL-certificeringscursus

Volg deze cursus om de essentiële vaardigheden op te bouwen die nodig zijn om zelfverzekerd met SQL-databases te werken en deze in applicaties te integreren. Je leert belangrijke SQL-concepten, waaronder query's, voorwaardelijke instructies, joins, subquery's, commando's en databasefuncties, waardoor je databasesystemen efficiënt kunt beheren en opschalen.

Belangrijkste leerdoelen

• Het aanmaken, bijwerken en uitvoeren van basisquery's op tabellen onder de knie krijgen
• Joins (left, right, inner, full) en functies effectief toepassen
• Subquery's, geneste query's en door de gebruiker gedefinieerde functies gebruiken
• SQL-query's optimaliseren voor betere prestaties

Behandelde onderwerpen

• Tabellen aanmaken en bijwerken
• SQL-joins (links, rechts, enz.)
• SQL-functies en subquery's
• Geneste query's en door de gebruiker gedefinieerde functies
• SQL-optimalisatietechnieken

Les 3: Geavanceerde statistiek

Deze module legt de wiskundige en statistische basis die nodig is voor datawetenschap en machine learning. Onderwerpen zijn onder meer kansrekening, lineaire algebra, hypothesetests en belangrijke statistische concepten zoals maatstaven voor centrale tendens, spreiding, scheefheid, covariantie en correlatie. Deelnemers verkennen ook technieken zoals Z-toetsen, T-toetsen, ANOVA en datamanipulatie met behulp van Pandas.

Belangrijkste leerdoelen

• Inzicht in statistische modellering en verdelingen
• Toepassing van hypothesetests en lineaire algebra
• Voorbereiding op de wiskundige vereisten voor machine learning

Behandelde onderwerpen

• Kansverdelingen
• Hypothesetests
• Lineaire algebra
• Statistische modellering

Les 4: Toegepaste datawetenschap met Python

Deze cursus biedt een uitgebreide inleiding tot de kernconcepten van datawetenschap, waaronder datavoorbereiding, data wrangling, modelontwikkeling en evaluatietechnieken. Deelnemers leren ook essentiële Python-concepten zoals strings, lijsten en lambda-functies, terwijl ze praktische ervaring opdoen met visualisatiebibliotheken zoals Matplotlib en Seaborn om zinvolle data-inzichten te creëren.

Belangrijkste leerdoelen

• Gegevens laden, opschonen en transformeren
• Visualisaties en basismodellen maken
• Pandas, Matplotlib en Scikit-learn vakkundig gebruiken

Behandelde onderwerpen

• Inleiding tot datawetenschap
• Basisprincipes van Python-programmeren
• NumPy
• Werken met pandas
• Gegevensanalyse en data wrangling
• Gegevensvisualisatie
• End-to-end statistische toepassingen in Python

Cursus 5 - Machine learning met Python

Deze cursus biedt een uitgebreid overzicht van verschillende machine learning-benaderingen en hun toepassingen in de praktijk. Deelnemers leren de volledige machine learning-pijplijn kennen, inclusief supervised learning, regressietechnieken en classificatiealgoritmen. De cursus behandelt ook onbegeleide leermethoden, clusteringtechnieken en concepten voor ensemble-modellering.

Belangrijkste leerdoelen

• ML-modellen bouwen en evalueren
• Supervised/unsupervised technieken begrijpen
• Algoritmen in TensorFlow, Keras en PyTorch toepassen voor applicaties

Behandelde onderwerpen

• Machine learning
• Begeleid leren
• Regressie en de toepassingen ervan
• Classificatie en de toepassingen ervan
• Ongeleid leren
• Ensemble-leren
• Aanbevelingssystemen

Cursus 6 - Diepe neurale netwerken (TensorFlow, Keras, PyTorch)

Leer hoe u deep learning-oplossingen bouwt en implementeert met behulp van toonaangevende AI- en machine learning-frameworks, terwijl u zowel fundamentele concepten als praktische toepassingen verkent. Krijg een duidelijk inzicht in de verschillen tussen machine learning en deep learning, bestudeer neurale netwerken, backpropagation, TensorFlow 2 en Keras, en verbeter de nauwkeurigheid en interpreteerbaarheid van modellen. De cursus behandelt ook CNN's, transfer learning, RNN's, auto-encoders, PyTorch-neurale netwerken en technieken voor het bouwen en optimaliseren van modellen met Keras en TensorFlow.

Belangrijkste leerdoelen

• DL-modellen implementeren met TensorFlow, Keras en PyTorch
• CNN's, RNN's en transfer learning toepassen
• De prestaties en interpreteerbaarheid van modellen verbeteren

Behandelde onderwerpen

• Basisprincipes van deep learning
• Kunstmatige neurale netwerken
• TensorFlow- en PyTorch-frameworks
• Technieken voor modeloptimalisatie en -prestaties
• CNN's, transfer learning, objectdetectie
• RNN's, transformers en auto-encoders

Cursus 7 - Data Scientist Capstone

Het Data Science capstone-project stelt je in staat om de kennis en vaardigheden die je tijdens het programma hebt opgedaan toe te passen in een praktisch, realistisch scenario. Het project behandelt belangrijke gebieden zoals gegevensverwerking, modelontwikkeling en het presenteren van zakelijke inzichten en resultaten. Als laatste fase van het leertraject helpt het je om je data science-vaardigheden te laten zien en je professionele portfolio te versterken voor toekomstige carrièremogelijkheden.

Belangrijkste leerdoelen

• Gegevensverwerking: verschillende technieken gebruiken om ruwe gegevens om te zetten in zinvolle inzichten
• Modelbouw: technieken zoals regressie en beslissingsbomen toepassen om nauwkeurige en intelligente machine learning-modellen te creëren die voorspellingen kunnen doen
• Python of SAS: je model ontwikkelen en een volledige modelbouwoefening uitvoeren, inclusief het splitsen, testen en valideren van gegevens met behulp van het k-fold cross-validatieproces
• Modelafstemming: verschillende technieken toepassen om de nauwkeurigheid van het model te verbeteren en het best presterende model selecteren
• Dashboarding en presentatie van resultaten: Power BI met AI gebruiken om een dashboard met zinvolle inzichten te creëren om je eindresultaten te presenteren

Optionele cursussen - Bonusmateriaal

1. Master in generatieve AI

Ontwikkel een gedegen begrip van machine learning en generatieve AI door supervised, unsupervised en reinforcement learning-technieken te verkennen. Leer de basisprincipes van generatieve modellen zoals neurale netwerken, GAN's en transformers, en begrijp hoe LLM's en chatbots werken. De cursus introduceert ook tools voor het genereren van afbeeldingen en video's, het open-source AI-ecosysteem inclusief Hugging Face, en praktische prompt engineering-technieken voor chatbot- en beeldgeneratietoepassingen.

Belangrijkste leerdoelen

• Basisprincipes van machine learning en generatieve AI
• Soorten machine learning: begeleid, onbegeleid en reinforcement learning
• Generatieve AI-algoritmen: neurale netwerken, GAN's, transformers
• Grote taalmodellen en chatbots
• Beeld-/videogeneratie
• Open-source AI-modellen en prompt engineering

Behandelde onderwerpen

• Inleiding tot GenAI en toepassingen
• GenAI-algoritmen
• Beeld-/videogeneratie
• Open-source-landschap
• GPT's
• GenAI in bedrijven

2. Machine learning voor AI in Microsoft Fabric

De cursus Machine Learning voor AI in Microsoft Fabric biedt praktische ervaring in het creëren van complete machine learning-workflows met behulp van Microsoft Fabric. Deelnemers leren hoe ze data kunnen voorbewerken met Data Wrangler, modellen kunnen trainen en monitoren met MLflow, en batchvoorspellingen kunnen genereren uit geïmplementeerde modellen, waarbij ze essentiële vaardigheden opbouwen in datavoorbereiding, modeltracking en ML-implementatie.

Belangrijkste leerdoelen

• Data voorbewerken met Data Wrangler
• Modellen trainen/volgen met MLflow
• Batchvoorspellingen genereren

Behandelde onderwerpen

• Data wrangling in Fabric
• MLflow voor modellen
• Voorspellingen van geïmplementeerde modellen

3. Toegepaste ML Ops

Dit keuzevak introduceert de MLOps-levenscyclus en leert hoe je schaalbare, geautomatiseerde en collaboratieve machine learning-workflows kunt bouwen. De cursus richt zich op CI/CD-praktijken, Infrastructure as Code (IaC) en AWS-implementatie, terwijl het deelnemers helpt bij het ontwerpen en beheren van pijplijnen voor het continu trainen, testen, versiebeheer en implementeren van ML-modellen.

Belangrijkste leerdoelen

• De MLOps-levenscyclus implementeren
• CI/CD-pijplijnen ontwerpen
• Modellen monitoren met AWS-services

Behandelde onderwerpen

• MLOps-levenscyclus
• CI/CD, versiebeheer
• IaC, experimenten bijhouden
• AWS SageMaker, CloudWatch

4. End-to-End MLOps met Azure Machine Learning

De cursus End-to-End MLOps met Azure Machine Learning leert cursisten hoe ze schaalbare en productieklaar AI-workflows kunnen bouwen met Azure.

Deelnemers gebruiken Azure ML-services om MLOps-pijplijnen te bouwen, het trainen en implementeren van modellen te automatiseren met GitHub Actions, en AI-modellen efficiënt en betrouwbaar te implementeren. Aan het einde van de cursus zijn cursisten in staat om machine learning-oplossingen te beheren, automatiseren en opschalen met behulp van MLOps-praktijken die aan de industriestandaard voldoen.

Belangrijkste leerdoelen

• Bouw schaalbare Azure-pijplijnen
• Trigger taken met GitHub Actions
• Implementeer AI-modellen op een robuuste manier

Behandelde onderwerpen

• Azure ML-services
• MLOps-pijplijnen
• Implementatie met GitHub Actions

5. Microsoft Power BI met AI-ondersteuning

De cursus Power BI met AI helpt cursisten praktische vaardigheden te ontwikkelen om data om te zetten in zinvolle inzichten. Deelnemers leren hoe ze data kunnen koppelen, opschonen en modelleren met Power Query en DAX, interactieve dashboards en rapporten kunnen maken en best practices voor gegevensbeveiliging kunnen implementeren. De cursus behandelt ook AI-aangedreven functies zoals Quick Measures om de efficiëntie te verbeteren, samen met op storytelling gebaseerde projecten die zijn ontworpen om data effectief te presenteren.

Belangrijkste leerdoelen

• Gegevens koppelen, opschonen en modelleren met DAX
• Dashboards en rapporten bouwen
• AI-functies gebruiken voor betere prestaties

Behandelde onderwerpen

• Power Query, DAX
• Visualisaties, beveiliging
• AI-tools zoals Quick Measures
• Storytelling-projecten

Projecten

• Verkoopanalyse
• In kaart brengen van werknemersprestaties
• Analyse van luchtvracht
• Classificatie van liedjes
• Marketingstrategieën met verkennende gegevensanalyse
• Klantenbestellingen analyseren met Python
• Een Python-avonturenspel bouwen met GitHub Copilot
• Gegevensmanipulatie en rapportage met Power BI
• Voorspellen van fooien in restaurants
• Detectie van afwijkingen in creditcardtransacties
• Voorspellen van heropnames van patiënten
• Voorspellen van aankoopgedrag van klanten

FAQ

VRAGEN EN ANTWOORDEN

Hoe lang duurt het om de Bootcamp te voltooien?

Door de combinatie van e-learning en online live klassikaal bootcamp duurt het programma normaal gesproken 11 maanden (5-10 uur per week).

Op verzoek kunt u het echter sneller afronden. Aarzel niet om contact met ons op te nemen voor een betere oplossing!

Sommige mensen kunnen het programma vrij snel doorlopen (ongeveer 3 maanden), anderen hebben meer tijd nodig. Opmerking: sommige andere masteropleidingen duren langer. Dit is een schatting.

Je hebt 365 dagen toegang tot de e-learningvideo's en opnames van de lessen van het programma.

Wat is de opzet van de Bootcamp? Moet ik naar een opleidingscentrum komen?

De Bootcamp is volledig op afstand. Een deel bestaat uit praktische e-learningcursussen die je kunt volgen wanneer je tijd hebt en in je eigen tempo, ook via je mobiele telefoon (onze app). Er zijn ook online klassikale sessies via ons geavanceerde professionele systeem voor afstandsonderwijs. We hebben verschillende tijdstippen waaruit je kunt kiezen en we nemen de sessies altijd op, zodat je ze kunt terugluisteren als je iets gemist hebt of informatie wilt herhalen. Er is altijd iemand beschikbaar om je te helpen en te ondersteunen als je vragen hebt over de vaardigheden die je aan het leren bent.

Wanneer kan ik de live online cursussen van de Bootcamp volgen?

De timing van elke cursus verschilt per groep. Je krijgt toegang tot een dashboard met een aantal verschillende tijdstippen voor dezelfde sessie/hetzelfde onderwerp. U bepaalt zelf welke datum en tijd u het beste uitkomt. Sommige sessies vinden plaats op weekdagen in de namiddag, andere in het weekend in de voormiddag of 's avonds. De planning is afhankelijk van factoren zoals het aantal geïnteresseerde deelnemers en de beschikbaarheid van trainers. Als u een sessie mist, kunt u altijd de opnames bekijken. U mist nooit iets!

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Beginners- tot gevorderd niveau voor aspirant-professionals
• 11 maanden durende live online bootcamp en e-learning (in eigen tempo)
• De lessen vinden meestal elk weekend plaats
• Meer dan 200 uur live lessen onder leiding van een docent
• 23 uur aan e-learning videocontent
• 1 jaar toegang tot e-learningmateriaal in eigen tempo en opnames van lessen
• Aanbevolen studietijd: 240 uur
• Geïntegreerde labs voor praktische leerervaring
• Bonus Microsoft-cursussen
• Meer dan 12 praktijkgerichte projecten uit de industrie
• Meer dan 15 tools, waaronder Python, Scikit-learn, SciPy, NumPy, Pandas, Keras, PyTorch, TensorFlow en Power BI
• Certificering voor elke cursus en bootcamp-certificering na voltooiing