Data Analist opleiding

Data Analist opleiding: zet grote hoeveelheden data om in bruikbare en waardevolle inzichten voor uw organisatie en neem voortaan datagedreven beslissingen

Wilt u grote hoeveelheden gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde data omzetten in waardevolle en bruikbare inzichten voor uw organisatie? Wilt u aan de hand van deze nieuwe en waardevolle inzichten voortaan datagedreven beslissingen nemen? En daardoor hogere winstmarges boeken, tevreden klanten creëren, op een efficiëntere wijze bedrijfsdoelstellingen realiseren of uw budget effectiever en doelgerichter gaan inzetten? Aarzel dan niet langer en schrijf uzelf in voor deze praktijkgerichte Data Analist opleiding van Global Training!

Vandaag de dag verzamelen en beschikken organisaties over immens veel data waaruit grote exponentiële waarde behaald kan worden. Het probleem is dat de meeste organisaties de specifieke kennis en vaardigheden missen om hun eigen data te vertalen naar bruikbare en waardevolle inzichten. Om deze reden is data-analyse zo op de voorgrond getreden en tegenwoordig binnen elke organisatie een hot topic. De grootste uitdaging voor de meeste organisaties zit dan ook niet in het analyseren van data, maar in het leggen van verbanden, de vertaling naar bruikbare en waardevolle inzichten en uiteindelijke het nemen van data-driven beslissingen.

Zo kunt u met data-analyse namelijk klantengedrag voorspellen (predictive analytics), klantentevredenheid verhogen, klantaanbiedingen personaliseren, prestaties van medewerkers verbeteren, hogere winstmarges realiseren, interne procesverbeteringen doorvoeren, inspelen op innovatie en verkoop- en marketingactiviteiten versterken. De mogelijkheden van data-analyse zijn werkelijk enorm en kunnen uw organisatie naar het volgende niveau tillen. Het is voor alle organisaties dan ook aan te bevelen om te investeren in data-analyse en big data.

Big data is de verzamelnaam voor de immense hoeveelheid data die binnen organisaties beschikbaar is. Het gaat hierbij om verzamelde, verwerkte of verrijkte data die afkomstig zijn uit verschillende bronnen zoals CRM systemen, surfgedrag op websites, analyse tools, KvK gegevens, sociale media, zoekmachines, apps en nog veel meer andere bronnen. Bovendien groeit die hoeveelheid data exponentieel door het steeds intensievere gebruik van internet. Maar ook omdat steeds meer mensen steeds meer apparaten gebruiken en met elkaar verbinden. Hiermee bewegen we als samenleving steeds meer richting de situatie die bekend staat als “The Internet of Things” (IoT). En net daarom is het van cruciaal belang om te weten wat big data is, wat het doet en hoe u er als organisatie mee om kunt gaan. Uw doel is namelijk om grote hoeveelheden data te vertalen naar bruikbare en waardevolle inzichten om zo de transformatie naar een intelligentere en succesvollere organisatie door te maken.

De verwachtingen rondom big data zijn dan ook hooggespannen en veel organisaties staan te popelen om een eigen (big) data-analyse strategie te ontwikkelen. De realiteit binnen veel organisaties is echter dat de datakwaliteit vaak ondermaats is en expertise nagenoeg niet beschikbaar. Het inbedden van een (big) data project binnen de organisatie loopt dan ook vaak alles behalve vanzelfsprekend. Binnen bijna alle sectoren staan managers en ondernemers voor de uitdaging om mensen met de juiste hard en soft skills te vinden en werven.

Tijdens de Data Analist opleiding maakt u kennis met verschillende (big) data-analyse oplossingen en leiden we u op tot volwaardig (big) data analist. Daarmee toont u aan dat u over specifieke kennis en skills beschikt om voortaan geheel zelfstandig (big) data-analyse projecten op een professionele en kwalitatieve wijze op te pakken. Zo leert u tijdens de Data Analist opleiding bijvoorbeeld meer over data mining en machine learning, maar ook over algoritmen die ervoor zorgen dat data automatisch geanalyseerd en geclassificeerd kan worden. Wacht dus niet langer en schrijf uzelf vandaag nog in voor de praktijkgerichte Data Analist opleiding van Global Training!

Doelgroep & voorkennis

De Data Analist opleiding is geschikt voor iedereen die nog niet precies weet hoe ze voordeel kunnen halen uit hun eigen data. Voor iedereen die zijn eigen data wil omzetten in bruikbare en waardevolle inzichten. Voor iedereen die zijn organisatie wil transformeren in een succesvollere en intelligentere organisatie. Voor iedereen die voortaan datagedreven beslissingen wil nemen. En voor iedereen die een heldere visie wil ontwikkelen op de mogelijkheden van (big) data-analyse. Denk hierbij aan:

• Business Intelligenceprofessionals (BI)
• IT-managers
• Informatiemanagers
• Beginnende (big) data analisten
• Data analisten
• Data scientists
• Data marketeers
• Data warehouse analisten
• Information architecten
• Big data project managers
• Business analisten
• Marketing intelligence managers
• Innovation managers
• Business development managers
• Program managers

Het werk- en denkniveau van deze Data Analist opleiding wordt ingeschaald op HBO-WO. Er is geen specifieke voorkennis vereist om deze Data Analist opleiding te volgen.

Lesmaterialen, software en benodigdheden

Wij adviseren u om een eigen laptop mee te nemen naar de Data Analist opleiding. Mocht u niet over een eigen laptop beschikken, geef dit dan door aan uw opleidingsadviseur. Uw opleidingsadviseur zal voor een passende oplossing zorgen. Dit kan inhouden dat er voor u een laptop wordt gehuurd.

Wat ga ik leren?

Tijdens deze Data Analist opleiding leert u wat een (big) data-analyse inhoudt en wat de toegevoegde waarde hiervan voor uw organisatie is. U krijgt een overzicht van verschillende relevante (big) data-analyse strategieën, (big) data-analyse processen, (big) data-analyse systemen en (big) data-analyse architectuur principes.

In essentie leert u om enorme hoeveelheden aan gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde data te verzamelen, bewerken en analyseren. Vervolgens gaat u patronen in grote datasets ontdekken, verbanden leggen, data vertalen naar bruikbare en waardevolle inzichten en uiteindelijk datagedreven beslissingen nemen. Tevens maakt u kennis met verschillende analyse-, datamining- en visualisatie tools.

Met de kennis en vaardigheden die u tijdens Data Analist opleiding opdoet kunt u de transformatie naar een nog succesvollere en intelligentere organisatie doormaken. Wat u tijdens deze Data Analist opleiding leert kan uw organisatie in de praktijk miljoenen euro’s opleveren of besparen.

Voorbeelden van big data en data-analyse toepassingen

• Klantengedrag voorspellen (predictive analytics)
• Een hogere omzet en winstmarges realiseren
• Klantaanbiedingen personaliseren
• Verkoop- en marketingactiviteiten versterken
• Klantentevredenheid verhogen
• Prestaties van medewerkers verbeteren
• Interne procesverbeteringen doorvoeren
• Inspelen op innovatie

Allereerst starten we met een introductie in (big) data-analyse. Hierbij worden de verschillende analysetechnieken en bijbehorende toepassingen besproken. Daardoor leert u hoe data-analyse precies werkt en welke data-analyse systemen daarbij gebruikt worden. Daarnaast komen er ook verscheidene data-analyse technieken aan bod, zoals regressie en regelinductie (rule induction). Uiteraard maakt u ook kennis met reporting, Online Analytical Processing (OLAP), datamining, predictive algoritmen en data selecties. U begrijpt dan wat data lakes en data reservoirs zijn. Bovendien leert u ook om de kwaliteit van beschikbare data te beoordelen en in te schatten. Welke data is bruikbaar en hoe zet ik die strategisch in voor mijn organisatie?

Enerzijds zoomt de Data Analist opleiding in op verschillende data-analyse technieken die momenteel belangrijk zijn. Denk bijvoorbeeld aan hoe u de beste analysetechnieken kiest, welke bij uw organisatie passen en hoe u resultaten het beste kan interpreteren. Anderzijds biedt deze Data Analist opleiding ook een ruimer zakelijk kader rondom (big) data-analyse. Zo wordt er bijvoorbeeld ingezoomd op welke kansen en mogelijkheden big data en data-analyse voor uw organisatie kunnen hebben, hoe u klantengedrag kunt voorspellen en hoe u kunt innoveren met big data en data-analyse. Ook komen aspecten rondom privacy en ethiek uitgebreid aan bod. Vervolgens bespreken we ook praktische zaken zoals welke software u nodig heeft, welke data architectuur u dient op te zetten en welke externe systemen nodig zijn voor een maximaal resultaat.

Zowel het theoretische als het praktische gedeelte van deze Data Analist opleiding zijn doorspekt met praktijkvoorbeelden. Hierdoor begrijpt u goed hoe u data-analyse resultaten omzet in (big) data toepassingen en op welke manieren u concreet waarde kan halen uit (big) data-analyse. Zo zijn SPSS, SAS Miner, Python, R en Map Reduce voorbeelden van oplossingen waarmee de data-analyse problematiek kan worden aangepakt. Ook maakt u tijdens deze Data Analist opleiding kennis met analyse tools voor machine learning, predictive analytics en artificiële intelligentie (AI).

Nadat u de opleiding Data Analist heeft afgerond, heeft u diepgaande kennis en vaardigheden rondom (big) data-analyse opgedaan. Hierdoor kunt u dataprojecten voortaan succesvol binnen uw organisatie implementeren.

Lesprogramma

Tijdens de Data Analist opleiding gaat u eerst aan de slag met de theoretische module Data Analist Foundation. Nadat u het theoretische gedeelte heeft afgerond, gaat u verder met de praktijkmodule Data Analist Practitioner.

Data Analist Foundation: inleiding, basisbegrippen en principes

Tijdens deze eerste module van de Data Analist opleiding draait het voornamelijk om de begripsvorming rondom (big) data-analyse. Hierbij wordt er diep ingegaan op verschillende (big) data-analyse strategieën, algoritmen, (big) data architecturen en (big) data systemen. In het eerste deel van de Data Analist opleiding behandelen we onderstaande modules:

• Introductie (big) data-analyse
• Wat is (big) data-analyse?
• Waar komt data binnen een organisatie vandaan?
• Verschil tussen gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde data
• Het belang van datakwaliteit
• Waarom is (big) data-analyse belangrijk voor uw organisatie?
• Verschillende (big) data-analyse strategieën
• De principes rondom algoritmen en analytics
• De basis rondom data-architectuur principes
• De basis rondom (big) data-analytics systemen
• Machine learning en data mining
• R en Python
• Model gedreven data
  • Databases
  • ER-schema (Entity Relationship Model)
  • Analysemogelijkheden
  • Datavisualisatie
• Technologieën en technieken
  • Model gedreven opslag
  • Nano data
  • Verwerking, verrijking en bewerking van (big) data
  • (Big) data architecturen
  • (Big) data en IoT (Internet of Things)
  • Grote spelers, trends en ontwikkelingen binnen big data

Data Analist Practitioner: praktisch aan de slag met data-analyse en big data

In het tweede gedeelte van de Data Analist opleiding leert u om (big) data-analyse in de praktijk toe te passen. In het tweede deel van de Data Analist opleiding behandelen we onderstaande modules:

• Het data-analyse proces in de praktijk
• Implementeren van (big) data analytics tools
• Implementeren van algoritmen en analytics
• Implementeren van het dataproces: data-analyse architecturen en systemen
• Implementatie data roadmap
• (Big) data-analyse ecosysteem
• (Big) data processen: Pig, HCat en Hive in de praktijk
• (Big) data analytics: analyse van de geconverteerde data in Qlikview
• Data mining modellen: regressie-, cluster- en classificatie-algoritmen
• Algoritmen voor het afleiden van regels

Resultaten

Nadat u de Data Analist opleiding heeft afgerond beschikt u overeen praktisch inzicht rondom de processen, systemen en architecturen van (big) data-analyse. U bent opgeleid tot een volwaardig data analist en kunt projecten rondom (big) data-analyse succesvol binnen uw organisatie implementeren. U bent in staat om grote hoeveelheden gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde data te verzamelen, analyseren en bewerken om vervolgens verbanden te leggen. Aan de hand van deze waardevolle en bruikbare inzichten kunt u voortaan data-driven beslissingen nemen. Hiermee tilt u uw organisatie naar het volgende niveau. Ook leert u om de haalbaarheid van data-analyse en big data projecten vanuit een theoretische en praktische hoek in te schatten.

Concreet gezien kunt u met behulp van data-analyse en big data:

• Klantengedrag voorspellen (predictive analytics)
• Klantentevredenheid verhogen
• Klantaanbiedingen personaliseren
• Prestaties van medewerkers verbeteren
• Hogere winstmarges realiseren
• Interne procesverbeteringen doorvoeren
• Inspelen op innovatie
• Verkoop- en marketingactiviteiten versterken

U kent:

• De verschillende data-analyse strategieën
• Verschillende algoritmen en principes rondom big data analytics
• De beginselen van data architectuur en verschillende datasystemen
• De ethiek rondom (big) data-analyse

U kunt:

• Data-analyse projecten toepassen binnen een organisatie
• Verschillende data-analyse, datamining, visualisatie tools (Qlikview en Tableau) en algoritmen identificeren en weet wat de voordelen ervan zijn
• De nood inschatten op vlak van data-architectuur en datasystemen
• Data implementeren in een organisatie dankzij een roadmap
• Beoordelen of datakwaliteit toereikend is
• Collega’s overtuigen van het nut van data-analyse

Arbeidsperspectieven

Momenteel bestaat er een grote vraag naar data analisten, data scientists en big data engineers. Nadat u deze Data Analist opleiding heeft afgerond zult u over specifieke kennis en vaardigheden beschikken die u in staat stellen om uzelf van de rest te onderscheiden. Hierdoor heeft u een streepje voor op de arbeidsmarkt en kunt u direct aan de slag voor veel werkgevers op de BI afdeling. Bovendien hebben data analisten, data scientists en big data engineers met een Global Training certificaat op zak, een sterke uitgangspositie aan de onderhandelingstafel. Hierdoor zijn zij in staat om betere arbeidsvoorwaarden te eisen. Daarnaast wordt er verwacht dat de vraag naar data analisten, data scientists en big data engineers de komende jaren zal blijven toenemen.

Na het afronden van Data Analist opleiding zou u aan de slag kunnen als:

• Data analist
• Data scientist
• Data marketeer
• Data warehouse analist
• Information architect
• Big data project manager
• Business analist
• Marketing intelligence manager
• Innovation manager
• Business development manager
• Program manager

Uiteraard kunt u er ook voor kiezen om carrière te maken als freelance data analist, data scientist of big data specialist.