Ons aanbod

Data Science en AI in 1 Dag

Leer in één dag waar Data Science en AI om gaan.

Doelgroep: Wil je een gesprekspartner zijn voor Data Scientists? Of heb je de ambitie om een Data Scientist te worden? Wil je je kennis van Data Science opfrissen? Of wil je weten wat Machine Learning is? Of wat de aandachtspunten zijn om een Machine Learning model in de praktijk te gebruiken? Of, vraag je je af wat er nog meer komt kijken bij Data Science behalve Machine Learning? En, hoe kun je AI inzetten om de productiviteit te verbeteren? Deze vragen, en meer, worden geadresseerd in deze ééndaagse cursus.

Deze cursus is bij uitstek geschikt voor managers of project managers die Data Scientists of Data Science teams aansturen. Je raakt vertrouwd met de terminologie zodat je eenzelfde taal spreekt als de Data Scientist. Je krijgt ook inzicht in waar Data Scientists relatief veel tijd aan besteden en hoe je hen kunt helpen om daarin tijd te winnen. Je ziet ook welke eisen er gesteld worden aan een Data Scientist, zodat je hier eventueel bij sollicitatiegesprekken rekening mee kunt houden.

Inhoud:

Data Science en AI is een breed terrein met talloze toepassingen, zoals:

  • Voorspellende analyses, waarmee bijvoorbeeld fraude of klantverlies (“churn”) verminderd kan worden, het klimaat kan worden voorspeld, of hoe lang het duurt totdat een machine(onderdeel) defect raakt
  • Segmentatie, om bijvoorbeeld klantgroepen gerichter te kunnen benaderen
  • Aanbeveling systemen, zoals bekend van Netflix en Spotify
  • Natuurlijke taalverwerking, zoals het vertalen van tekst van de ene naar de andere taal
  • Computer vision, zoals zelfrijdende auto’s die beelden kunnen herkennen
  • AI, zoals bijvoorbeeld ChatGPT
Omdat Data Science en AI volop in ontwikkeling zijn, is het niet vreemd dat er, afhankelijk van de ervaring van betrokken professionals, verschillende termen worden gebruikt voor dezelfde activiteiten en algoritmen. Deze variatie kan leiden tot verwarring en wordt vaak als een onnodig complexe “black box” waargenomen. In deze cursus, waarin we een stevig fundament bieden in methodiek, rollen en technieken, streven we ernaar om deze diversiteit te herkennen en te voorkomen, zodat cursisten niet alleen gesprekspartners kunnen worden van uitvoerende professionals, maar ook in staat zijn om hen effectief te ondersteunen met een goed begrip van de relevante concepten en methodologieën.

Deze cursus introduceert je in de essentiële begrippen van Data Science en AI, waarbij je alle fasen van een Data Science project doorloopt. We gebruiken hierbij een generiek project als voorbeeld: het identificeren van de 1000 klanten die het grootste risico lopen om hun abonnement bij een provider op te zeggen. Met een learning-by-doing aanpak, mogelijk gemaakt door een zeer gebruikersvriendelijke tool, ga je aan de slag met het bouwen en evalueren van Machine Learning modellen, zoals beslisbomen en neurale netwerken. Tijdens dit proces krijg je een hands-on ervaring in wat Data Science, AI en het werk van een Data Scientist werkelijk inhouden (spoiler alert: modellenbouw is slechts een klein onderdeel van de werkzaamheden).

Onderwerpen

  • Introductie Data Science en AI
  • Wat komt er kijken bij een Data Science project: een stappenplan
    • Stap 1 : Het formuleren van de vraag en inventariseren van projectvereisten
    • Stap 2 : Het ontsluiten van data
    • Stap 3 : Prepareren van de data om Machine Learning modellen te bouwen
    • Stap 4 : Het bouwen van Machine Learning modellen
    • Stap 5 : Het evalueren van Machine Learning modellen
    • Stap 6 : Het inzetten van Machine Learning modellen in de praktijk
  • AI en Data Science: hoe kan AI de productiviteit in dit proces verhogen?

Voorkennis: Algemene computervaardigheid; in de cursus wordt gebruik gemaakt van IBM SPSS Modeler; deze applicatie biedt een no code interface waarbij je op een gebruikersvriendelijke manier data kunt verwerken en Machine Learning modellen kunt bouwen (zelfs volautomatisch)

Duur: 1 dag

Aangeboden als: publiek, in-company, remote (online), 1-op-1

Prijs: € 625,– excl. BTW


Verantwoorde Data Analyse in 1 Dag

Leer in 1 dag wat de basisprincipes zijn om data verantwoord te analyseren.

Doelgroep: Of u nu een gesprekspartner voor onderzoekers wilt zijn, uw kennis van statistische analysemethoden wilt opfrissen, de ambitie heeft om een data analist te worden, of simpelweg meer wilt begrijpen over Machine Learning – deze cursusdag is specifiek ontworpen voor u.  

Inhoud:

De explosieve groei van gegevensbronnen zoals klantendatabases, online transacties en social media biedt een unieke kans voor organisaties om diepgaande analyses uit te voeren. Stelt u zich voor dat u vragen kunt beantwoorden zoals:
  • Is onze Net Promotor Score (NPS) op normaal niveau?
  • Is er een verschil tussen klantgroepen als het gaat om de NPS?
  • Wat drijft klanttevredenheid?
  • Kan ik voorspellen welke klanten hun abonnement waarschijnlijk gaan opzeggen?
  • Hoe identificeer ik waarschijnlijke fraudeclaims?
  • Kan ik klanten segmenteren, zodat de marketingstrategie kan worden afgestemd op deze te onderscheiden klantgroepen?
  • Wat is de omzet verwachting voor de komende 6 maanden?
Om al deze vragen te beantwoorden kunnen analysemethoden worden ingezet; maar welke analysemethoden kunt u wanneer inzetten? En hoe interpreteert u de uitkomsten van de analysemethoden? In één dag leert en ziet u wat de leidende principes zijn om uw data op een verantwoorde manier te analyseren. Principes die geworteld zijn in de statistiek, maar die ook zullen appelleren aan uw intuïtie. Er is dan ook geen kennis van wiskunde en dergelijke nodig om uw data verantwoord en met vertrouwen te analyseren!
Inhoud van de cursus: Beginnend bij de basisbegrippen van statistiek, leidt deze cursus u stap voor stap door een scala aan analysemethoden. Van het beschrijven van variabelen en het identificeren van uitbijters tot het toepassen van Machine Learning, u zult gebruik maken van de gebruiksvriendelijke IBM SPSS Statistics-tool. Hiermee kunt u analyses uitvoeren zonder dat u vastloopt in complexe code, zodat u meer tijd kunt besteden aan de interpretatie van resultaten. Onderwerpen:
  • Introductie: Verantwoorde data analyse in context
  • Afstemmen van de analysemethode op het type data
  • Beschrijven van variabelen en identificeren van uitbijters
  • Verband tussen variabelen: correlatie en regressie
  • Generaliseren van steekproefresultaten naar een populatie
  • Samenvatten van variabelen in “kernvariabelen” en segmenteren van klanten
  • Voorspellen van kenmerken met regressie
  • In perspectief plaatsen van Machine Learning modellen
  • Conclusie: Het beantwoorden van onderzoeks- en businessvragen
Disclaimer: Gezien de beperkte cursusduur kunnen we niet alle details van de besproken analysemethoden uitdiepen. Voor verdere verdieping in specifieke analysemethoden verwijzen we naar onze vervolgcursussen
Duur: 1 dag Aangeboden als: publiek, in-company, remote (online), 1-op-1 Prijs: € 625,– excl. BTW

Predictive Analytics met IBM SPSS Statistics

Leer om variabelen te voorspellen door een geschikte statistische procedure te kiezen.

Doelgroep: Gebruikers van IBM SPSS Statistics die willen leren om gedrag (het wel/niet opzeggen van een abonnement, het al dan niet plegen van fraude, het wel/niet succesvol afronden van een opleiding, de omzet van klanten) te voorspellen, of diegenen die vertrouwd willen worden met predictieve modellen.

Inhoud: In deze cursus gebruik je IBM SPSS Statistics om dieper in te gaan om de ins & outs van predictieve modellen, waaronder wat de voorwaarden zijn om een bepaald model te gebruiken en hoe je een model kunt evalueren. Aan de orde komt onder andere:

  • Predictieve modellen voor categoriale targets (onder andere beslisbomen, logistische regressie, neurale netwerken) en het evalueren van deze modellen
  • Machine Learning modellen voor continue targets (beslisbomen, regressie, neurale netwerken) en het evalueren van deze modellen

Voorkennis: Statistisch Toetsen met IBM SPSS Statistics

Duur: 2 dagen

Aangeboden als: publiek, in-company, remote (online), 1-op-1

 

Overige cursussen voor deze rol:


Segmenteren met IBM SPSS Statistics

Leer om klantgroepen te maken en te profileren.

Doelgroep: Gebruikers van IBM SPSS Statistics die hun klanten willen segmenteren, of diegenen die de basisprincipes van segmentatie willen leren.

Inhoud: In deze cursus gebruik je om met IBM SPSS Modeler klantgroepen te maken, waarbij eerst het aantal variabelen moet worden gereduceerd om een verantwoorde klantsegmentatie te maken. Onderwerpen zijn:

  • Reduceren van  het aantal variabelen met Factor Analyse
  • Segmenteren van klanten en het beoordelen van de kwaliteit van de  gevonden oplossing

Voorkennis: Data Science: Basis Statistiek met IBM SPSS Statistics

Duur: 1 dag

Aangeboden als: publiek, in-company, remote (online), 1-op-1

 

Overige cursussen voor deze rol:


Statistisch Toetsen met IBM SPSS Statistics

Leer om statistische toetsen te gebruiken om een diversiteit aan vragen te beantwoorden.

Doelgroep: Al diegenen de werken met steekproefgegevens en verantwoorde conclusies willen trekken over de populatie waar de steekproef uit getrokken is.

Inhoud: In deze cursus leer je aan de hand van een aantal praktische vraagstellingen te beoordelen of een bepaald effect statistisch significant en inhoudelijk relevant is.

  • Centrale begrippen van statistisch toetsen, waaronder de cruciale rol die de normale verdeling speelt.
  • Identificeren van 2 soorten fouten die je bij statistisch toetsen kunt maken.
  • Toetsen en schatten.
  • Statistisch toetsen op het verband tussen variabelen.

Voorkennis: Basis Statistiek met IBM SPSS Statistics.

Duur: 1 dag

Aangeboden als: publiek, in-company, remote (online), 1-op-1

 

Overige cursussen voor deze rol:


Heb je een vraag?

Contactformulier

    Please prove you are human by selecting the star.

    Ik zit voor je klaar!

    Contactgegevens

    Naast het contactformulier ben ik ook bereikbaar via onderstaande contactgegevens.