Introductie Data Science
place3543 KA Utrecht 25 mrt. 2026Toon rooster event 25 maart 2026, 09:00-16:30, 3543 KA Utrecht, Introductie Data Science |
place3543 KA Utrecht 21 sep. 2026Toon rooster event 21 september 2026, 09:00-16:30, 3543 KA Utrecht, Introductie Data Science |
Wij voeren onze trainingen zowel op locatie als online uit. Kijk bij jouw training voor de locatie die van toepassing is.
Korte beschrijving
“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.
Inhoud
“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.
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 v…
Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.
Wij voeren onze trainingen zowel op locatie als online uit. Kijk bij jouw training voor de locatie die van toepassing is.
Korte beschrijving
“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.
Inhoud
“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.
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.
Doelgroep
- 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.
Doelstelling
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.
Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

