Introductie tot Data Science & Machine Learning

Je bent bekend met het werken met data. Nu wordt van jou verwacht om inzichten te halen uit grote hoeveelheden data. Om betrouwbare analyses te maken heb je de juiste statistische technieken en inzichten nodig. Met de opleiding Introductie tot Data Science & Machine Learning leer je zelf aan de hand van R op praktische wijze hoe je in de verzamelde gegevens datapatronen kunt ontdekken en voorspellingen kunt doen.  Als je niet zelf aan de slag gaat met data en toch een goed begrip wil hebben van de methoden, dan is deze opleiding ook een goede keuze.  Je kunt met de opgedane kennis een goede gesprekspartner zijn voor data-analisten en management.

Organisaties verzamelen steeds meer data. Vanuit de business is er behoefte om 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? De opleiding Introductie tot Data Science en Machine Learning leert je welke methoden je kunt gebruiken voor verschillende onderzoeksvragen. Daarnaast leer je de kwaliteit en betekenis van de resultaten te beoordelen. Aan de hand van R ga je zelf aan de slag met het uitvoeren van analyses. Je leert op praktische wijze zelf met verschillende data analyse methoden te werken en deze toe te passen.

Resultaten

Na het volgen van de opleiding:

• Ken je verschillende data-analyse methoden
• 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
• 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

Doelgroep

De opleiding Introductie tot Data Science & Machine Learning is bedoeld voor beginnende en meer gevorderde data-analisten bij zowel bedrijven als (semi-)publieke organisaties die moeten werken met grote datasets en die (nog) niet in staat zijn de data goed te analyseren. De opleiding sluit ook goed aan op de leerbehoefte van projectleiders of managers die samenwerken met data-analisten en graag beter begrip willen hebben van de terminologie en de verschillende onderzoeksmethoden. 

Voorkennis

Wij adviseren basiskennis van statistiek op HBO-niveau. 

Docent

Dr. Michel van de Velden is universitair hoofddocent (UHD) Statistiek bij het Econometrisch Instituut van de Erasmus School of Economics. Zijn onderzoekinteresses gaan uit naar het ontwikkelen en verbeteren van visualisatie methoden voor multivariate data en de toepassing van dergelijke, vaak niet parametrische, methoden op zogenaamde 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 die hem achtereenvolgens in staat stelden onderzoek te doen aan de rijksuniversiteit Groningen en de Universitat Pompeu Fabra te Barcelona. Sinds 2004 is Michel van de Velden verbonden aan het Econometrisch Instituut.