Neem contact met ons op

Cursusaanbod

Inleiding tot datawetenschap/AI

  • Kennis vergaren via data
  • Vormgeven van kennisrepresentatie
  • Creatie van waarde uit data
  • Inleiding tot datawetenschap
  • Het AI-ecosysteem en moderne analysemethoden
  • Belangrijke technologieën in dit vakgebied

Workflow van datawetenschap

  • Het CRISP-DM-procesmodel
  • Datavoorbereiding
  • Planning van modellen
  • Modelbouw
  • Communicatie en resultatenoverdracht
  • Implementatie in praktijk

Gebruikte technologieën bij datawetenschap

  • Taalopties voor prototyping
  • Technologieën voor big dataverwerking
  • Oplossingen voor veelvoorkomende problemen
  • Inleiding tot de programmeertaal Python
  • Python combineren met Spark

Kunstmatige intelligentie in het bedrijfsleven

  • Het AI-ecosysteem en mogelijkheden
  • Ethiek binnen kunstmatige intelligentie
  • Strategieën om AI in bedrijfsprocessen te integreren

Databronnen en opslag

  • Verscheidenheid aan datatypes
  • Verschillen tussen SQL en NoSQL
  • Mogelijkheden voor dataopslag
  • Procedures voor datavoorbereiding

Data-analyse – Statistische benadering

  • Wiskundige waarschijnlijkheidsleer
  • Basisprincipes van statistiek
  • Statistische modelvorming
  • Praktische toepassingen binnen bedrijfscontext met Python

Machine learning in zakelijke omgevingen

  • Gesuperviseerd versus ongesuperviseerd leren
  • Oplossingen voor voorspellingsproblematiek
  • Tactieken bij classificatieopgaven
  • Clusteranalyse en vergelijkbare benaderingen
  • Herkenning van afwijkende patronen
  • Implementatie van aanbevelingssystemen
  • Identificatie van associaties tussen variabelen
  • Python-hulpmiddelen bij het oplossen van machine learning-problemen

Deep learning

  • Situaties waarin conventionele ML-methoden tekortschieten
  • Oplossingsrichtingen voor complexe kwesties via deep learning
  • Inleiding tot het TensorFlow-framework

Natuurlijke taalverwerking

Data-visualisatie

  • Vormgeving van visuele rapportages op basis van analyseresultaten
  • Frequent voorkomende valkuilen in visualisaties
  • Gebruik maken van Python voor effectieve data-visualisatie

Van data naar beslissingen – communicatie en impact

  • Een datagebaseerd verhaal vertellen om indruk te maken
  • Hoe effectieve invloed uitoefenen
  • Beheer van datawetenschapsprojecten

Vereisten

Er zijn geen specifieke vereisten om aan deze cursus deel te nemen.

 35 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (7)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën