Zoeken
Sluit dit zoekvak.

Data Science 4 Managers

Kies je startdatum

Leer beslissingen nemen op basis van data, gegeven onzekerheid!

Deze data science opleiding gaat in op de essentie van data science (DS), namelijk hoe kan ik als manager beter besluiten nemen op basis van data, gegeven een kwantificeerbare mate van onzekerheid. 

 

Na een overzicht van de belangrijkste data science technieken en methodieken, kijken we naar de toepassing van data science in uw organisatie. Hoe zet je data science projecten op, welk team heb je nodig en hoe zorg je voor een goede verankering in de organisatie. Hoe beoordeel je, als manager/ beslisser, een data science project en welke vragen moet je stellen aan de data scientists om het door hen geleverde resultaat goed te kunnen beoordelen. In deze opleiding leer je de business case van een data science project rond te maken.  Met als doel om jou te leren om op basis van de beschikbare data en de ontwikkelde algoritmes de juiste beslissing te nemen!

 

De opleiding heeft een doorlooptijd van 3 weken. Met de opdrachten die je meekrijgt identificeer je je eigen top 3 data science kansen om morgen mee te starten. De laatste dag staat in het teken van daadwerkelijk de eerste stappen zetten om van deze data science kansen succesverhalen te maken!

 

De cursus duurt 3 dagen, onder begeleiding van een ervaren coach van DIKW volg je het volgende programma.

Leerdoelstelling

  1. Begrijpen wat onzekerheid versus risico is:
    De aard van onzekerheid begrijpen.
    De valkuilen van gemiddelden begrijpen.

     

  2. Leren praten met een data scientist:
    Hun taal en instrumenten begrijpen
    Wat maakt hen gelukkig?
    Welke output maken ze?

  3. Leren hoe je data science-capaciteit organiseert:
    Het belang van goede data governance.
    Verantwoord gebruik van data science en AI-algoritmes.

  4. Wat er nodig is om een data science business case op te bouwen:
    Naast data en tools hebben we de juiste organisatie nodig.
    Vertaal data science resultaten naar business waarde.

  5. Zodat u met vertrouwen datagedreven zakelijke beslissingen kunt nemen!

Programma

Les 1: Waarom en wanneer

LU01: Introductie:
– Skills en rollen van een data scientist. 

– Wat maakt een data scientist?

– De data science waardeketen en CRISP-DM 
LU02: Data science an AI usecases
LU03: Beslissingen nemen gegeven onzekerheid:

– Wat is informatie?

– Onzekerheid versus risico. 

– Valkuilen van gemiddelden. 

Les 2: Wat en hoe

LU04: Machine learning concepten
LU05: Organiseren van data science
LU06: Data governance en analytische volwassenheid van je organisatie

Les 3: Jouw topt 3 kansen voor data science

LU07: Jouw data science business case

LU08: Responsible AI:

– Ethische aspecten

– Wettelijk kader
– Explainable AI (XAI)

LU09: Jouw volgende stap:
– Top drie kansen
– Hoe gaan we starten?

Kies je startdatum

Docenten

Profielfoto van Hugo Koopmans, chief data science

Hugo Koopmans

Profielfoto van Jeroen Odijk

Jeroen Odijk

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.