Bayesiaanse Statistiek

Locatie

Wattbaan 1, Nieuwegein

Aantal bijeenkomsten

3 lessen

Doorlooptijd

3 weken

Lesdag

Afhankelijk van startdatum

Lestijden

09:30 – 16:30

Investering

€ 1785

In de Bayesiaanse leer staat onzekerheid centraal en zijn kansen afhankelijk.

Bayesiaanse statistiek is ‘oude’ statistiek die zijn wederopleving heeft te danken aan de toegenomen rekenkracht van computers en de inherente beperking van de ‘klassieke’ statistiek waarin p-waardes een essentiële rol spelen. In de Bayesiaanse leer staat onzekerheid centraal en zijn kansen afhankelijk. Dat wil zeggen dat het maken van een model op basis van een enkele dataset een beperkte aangelegenheid is. Niet alleen is de verkregen data een momentopname, ook is onduidelijk welk gewicht de inhoud van een specifieke databron moet krijgen bovenop al beschikbare kennis. Dat Bayesiaans denken voor een deel subjectief denken is, dient te worden onderstreept. Wetenschap is statistisch, voortdurend in beweging en mensenwerk. De Bayesiaanse statistiek combineert deze drie factoren in geavanceerde wiskundige formules om de gebruiker een veel meer holistische kijk te bieden op de kennis van nu. Oude statistiek met ontelbaar toekomstige toepassingen.

Leerdoelstelling

  1. Algemeen beeld krijgen van de Bayesiaanse leer en mogelijke toepassingen

  2. Je leert eerdere modellen Bayesiaans maken

  3. Het verleden met het heden statistisch weten te combineren

  4. Bovenstaande uitvoeren in R

Waarom Bayesiaanse statistiek?

De opleiding Bayesian Statistics zorgt voor een compleet andere kijk op modellen, onzekerheid en statistische significantie. Je zult in staat zijn om verder te kijken dan jouw huidige dataset, omdat het besef komt dat die ene dataset maar een momentopname is. Uiteindelijk ben je in staat om meer holistisch naar data en modellen te kijken. Ook zul je onzekerheid meer gaan omarmen. Het zal wellicht wat tijd kosten om statistische significantie en p-waardes los te laten, zeker bij klanten of werkgevers die daarom vragen, maar uiteindelijk ben jij wel diegene die in staat is om alle beschikbare kennis te integreren in een gedegen toekomstperspectief.

Programma

Les 1: Introductie in de Bayesiaanse statistiek

Les 2: Jouw huidige modellen Bayesiaans maken

Les 3: Projecten vanuit de Bayesiaanse leer aanpakken

Bel mij

Veelgestelde vragen

We hebben opleidingen van drie dagen tot een half jaar. De studiebelasting is zo gekozen dat je de opleiding naast je werk kunt doen. 

Dat wil zeggen dat je naast de opleidingsdag er vanuit moet gaan dat je nog één avond (3 uur) bezig bent met studeren of opdrachten maken.

Veel van de opleidingen bij DIKW Academy zijn praktisch ingestoken. Dat wil zeggen dat je hands-on aan de bak moet. Tools installeren, dingen uitzoeken en aan de praat krijgen. 

Algoritmes proberen, testen of dingen werken en of je snapt wat er gebeurt. 

 

Daarnaast is in veel opleidingen een praktijkcase die je uitvoert. Als je dat een beetje handig aanpakt zul je zien dat je die opdracht heel mooi kunt gebruiken om een eerste Minimal Viable Product (MVP) op het gebied van data science of data engineering kunt maken voor jouw opdrachtgever. Daarin willen mensen nogal eens erg enthousiast worden en er meer tijd in steken dan zo vooraf hadden gedacht. Maar wel met vaak een heel mooi resultaat.

De locatie van de DIKW Academy is:

Wattbaan 1
3439ML Nieuwegein

 

Onze academy is ingericht op hybride werken. Voor de leeromgeving niet ideaal, maar mocht het een keer net zo uitkomen, sluit je net zo makkelijk online aan. 

Ja. Wij hebben een eigen video conferencing service (Jitsi) en een e-learning platform (Moodle) waar al het materiaal beschikbaar is. 

Het helpt als je al ervaring hebt met bepaalde onderdelen van de opleiding. Bij de opleiding Certified Data Science Professional (CDSP) is het bijvoorbeeld handig als je je kennis van beschrijvende en toetsende statistiek hebt opgefrist, of als je al ervaring hebt in een scriptingtaal. Ook voor CDEP is er echter geen specifieke voorkennis nodig, maar het maakt het wel makkelijker. Bij jouw  inschrijving ontvang je een document waarin staat hoe je je optimaal kan voorbereiden op de opleiding.


Mocht je ergens over twijfelen,  mag je altijd contact met ons opnemen. 

Je hoeft geen eigen data te hebben om de praktijkopdracht uit te voeren. Ook met een dataset die online te vinden is kun je een mooie praktijkcase maken. De docent zal je begeleiden bij het zoeken naar een geschikte dataset.

Nee. Sinds 2022 zijn studiekosten niet meer aftrekbaar van de inkomstenbelasting. 

Neem dan even contact met ons op.