Mastermodule Data Science for Business

Niveau
Tijdsduur
Startdatum en plaats
Logo van Hogeschool Utrecht Deeltijd ICT Master
Opleiderscore: starstarstarstarstar_half 9 Hogeschool Utrecht Deeltijd ICT Master heeft een gemiddelde beoordeling van 9 (uit 1 ervaring)

Tip: meer info over het programma, startdatum, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Startdata en plaatsen

Utrecht
17 sep. 2019 tot 19 nov. 2019
Utrecht
11 feb. 2020 tot 7 apr. 2020

Beschrijving

Hoe kun je data science in je voordeel laten werken? Worstel jij met het succesvol opzetten en laten verlopen van Data science projecten? Na het volgen van deze mastermodule heb je de handvatten om zelf aan de slag te gaan met Data Science.

Deze mastermodule bestaat uit 2 modules:

  • Data science in de praktijk
  • Methoden en technieken van data science

De beschikbaarheid van steeds meer data zorgt dat organisaties beter en sneller kunnen handelen en zelfs nieuwe diensten kunnen aanbieden. In de module Data science in de praktijk gaan we aan de slag met de voorwaarden om data science succesvol te laten zijn. Het draait om het daadwerkelijk toepasbaar maken en operationaliseren van data sci…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Heb je een vraag? Onze adviseurs helpen je graag. Bel ons op 085 7440830 of e-mail naar info@springest.nl.

Hoe kun je data science in je voordeel laten werken? Worstel jij met het succesvol opzetten en laten verlopen van Data science projecten? Na het volgen van deze mastermodule heb je de handvatten om zelf aan de slag te gaan met Data Science.

Deze mastermodule bestaat uit 2 modules:

  • Data science in de praktijk
  • Methoden en technieken van data science

De beschikbaarheid van steeds meer data zorgt dat organisaties beter en sneller kunnen handelen en zelfs nieuwe diensten kunnen aanbieden. In de module Data science in de praktijk gaan we aan de slag met de voorwaarden om data science succesvol te laten zijn. Het draait om het daadwerkelijk toepasbaar maken en operationaliseren van data science. De module behandelt verschillende aspecten, zoals het vertalen van business vragen naar datagedreven oplossingen, een gestandaardiseerde projectaanpak (CRISP-DM) en de visualisatie van de resultaten. Uiteraard gaan we ook in op op de valkuilen van data science trajecten. Deze module stelt je in staat om data science projecten succesvol uit te voeren. 

Er zijn verschillende technieken om patronen te vinden in de steeds groter wordende hoeveelheid data. In de module Methoden en technieken van data science worden die technieken behandeld, zoals regressieanalyse, clustering en classificatie. We gaan in op het verschil tussen supervised en unsupervised learning. Je gaat zelf aan de slag met een eenvoudige vorm van machine learning. Daarbij komt het hele traject van data-preparatie, het bepalen van geschikte algoritmes, het uitvoeren van analyses tot de evaluatie van het model aan bod. We werken met (open source) tools voor machine learning. Deze module geeft een basiskennis van de verschillende modelleringstechnieken en bijbehorende toepassingen.

Mastermodule maakt onderdeel uit van de Master of Informatics (MSc)

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen

Er zijn nog geen ervaringen.

Deel je ervaring

Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Heb je een vraag? Onze adviseurs helpen je graag. Bel ons op 085 7440830 of e-mail naar info@springest.nl.

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

Aanhef
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
infoEr is een telefoonnummer vereist om deze informatieaanvraag in behandeling te nemen. (optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)

Heeft u nog vragen?

(optioneel)
We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.