Data Science 360°
Ik word een advanced data analist.
Opleidingsinformatie
23 maart 2022
12 dagen
€ 6.950,-
9:30 uur - 16:30 uur
Haarlem
Maandag & dinsdag
Data Science 360°
Ben je een liefhebber van data en analyse, heb je al een aantal jaren werkervaring en zou je graag de overstap willen maken naar een functie als data analist of scientist, dan is deze opleiding bedoeld voor jou!
Data Science 360° is de meest uitgebreide opleiding van Novalinq. Het sluit aan op de groeiende vraag om vanuit de data een organisatie te optimaliseren. Vanuit een 360 graden overview leer in twaalf dagen de combinatie van data science, artificial intelligence en data management.
Om dit mogelijk te maken leer je klassikaal én krijg je persoonlijke online begeleiding. Daarom is deze opleiding uitermate geschikt voor mensen die zich willen omscholen of specialiseren als advanced data analist.
Tijdens het programma Data Science 360° maak je gebruik van PowerBI en Python. Met deze tools ben je in staat om reproduceerbare analyses uit te voeren en betrouwbare resultaten te overleggen.
Deze opleiding leidt je op tot een advanced data analist. Als advanced data analist ben je in staat is om data te verzamelen, te preparen, te analyseren en de resultaten op een heldere manier te presenteren. Je bent breed inzetbaar, of juist een gespecialiseerd data professional met ervaring met uiteenlopende data-gerelateerde vraagstukken.
Duur van de opleiding
Het programma Data Science 360° duurt twaalf dagen verdeeld over twaalf weken. Eén dag per week zal er klassikaal les worden gegeven door ervaren trainers. Daarnaast krijg je online persoonlijke begeleiding. De groepsgrootte is beperkt tot 10 deelnemers om persoonlijke aandacht te garanderen.
Je wordt elke week gevraagd om een opdracht te maken. Aan het einde van elke week wordt de voortgang geëvalueerd met een docent via Slack. Van de deelnemers wordt verwacht dat zij tijdens het programma gemiddeld drie uur per week besteden aan thuisstudie.
Aan het eind van dit programma kan je:
- Data processen signaleren, ontwerpen en toepassen
- Data analyseren en presenteren
- Nieuwe databronnen toepassen en beoordelen
- Advies geven aan de business over data
- Data beleid mede vormgeven en implementeren in de organisatie
Datagedreven infrastructuur
Data Governance
Python
Machine Learning
Data science techieken
Programma
Module 1: Data architectuur
De module data architectuur behandelt de volgende onderwerpen:
1. Introductie data
2. Modelgedreven infrastructuur
3. Big Data
4. Datagedreven infrastructuur
Introductie data
Introductie werken met data - theorie & interactie
> Vier velden van data analyse
> Feiten en dimensies
> Data kwaliteit.
Introductie data opslag structuren - theorie & interactie
> Model gedreven data structuur (SQL)
> Database normalisatie
> Data gedreven data structuur (NoSQL/Key-Value)
Modelgedreven infrastructuur
OLTP & OLAP - theorie & interactie
> Databases & applicaties
> Oefenen met entiteit en relatie diagrammen
> Data kwaliteit
> Multidimensionale modellen (stermodel)
> Data analyse
Data integratie - theorie & interactie
> Basis ETL en data warehousing
> Data lakes en data reservoirs
> Data kwaliteit
Big Data
Intro big data - theorie
> Het big data probleem
> De big data oplossing
> Definitie big data volgens Gartner inc.
Big data clusters - theorie
> Distributed systems
> Master node
> Worker node
> Hortonworks demo
Big data architectuur - theorie
> Big data engines
> Big data datawarehousing
> Realtime data processing
> Hive demo
Datagedreven infrastructuur
NoSQL databases - praktijk
> NoSQL databases: key-value-, document oriented-, graph-, en wide column databases
> Data lakes
> Data reservoirs
Module 2: Data analyse en engineering
De module data analyse en engineering behandeld de volgende onderwerpen:
1. AnalyticsBox®
2. Gartner analyse niveau's
3. Data projecten
4. Python
5. Data Validatie
6. Web scraping
AnalyticsBox®
Vanuit het framework AnalyticsBox® wordt het analyse proces stap voor stap uitgelegd.
> Van vraag naar uitkomst
> 7 analyse stappen
Gartner analyse niveau's
> Beschrijvende analyse
> Diagnostiserende analyse
> Voorspellende analyse
> Voortschrijvende analyse
Python/R basics
Python/R basics - praktijk
> Installatie & uitleg IDE’s
> Operatoren en assignment
> Data typen en structuren
> Markdown
Data Validatie
> Introductie data processing library’s
> Data import
> Data validatie
> Pre-processing
Web Scraping
Web-scraping - theorie & praktijk
> Uitleg xml, html en css
> Web-scraping
> Advanced data processing
> Regular expressions
Module 3: Data visualisatie
De module data visualisatie behandeld de volgende onderwerpen:
1. Introductie visualisatie
2. Visualisatie GUI
3. Data compressie
4. Data visualisatie CLI
Introductie visualisatie
> Introductie statistiek
> Centrum- en spreidingsmaten
> Waarnemingsschalen
> Grafieken
> Intro dashboard tool
> Installatie dashboard tool
> Uitleg user interface
> Data import
Visualisatie GUI
> Data verkenning in de praktijk
> Toepassen van grafieken op data sets
> Samenstellen van dashboard voor data verkenning
> Verbeteren van grafieken
Data compressie
Intro data compressie - theorie
> Uitleg data transformatie
> Herhaling theorie stermodel en ETL-Processen
> Data aggregatie’s
Data transformatie > praktijk
> Data transformatie met Pandas/Dplyr
Data visualisatie CLI
Visualisatie met Python/R - praktijk
> Bouwen van grafieken met behulp van Python/R library’s
> Bouwen van advanced visualisations
Module 4: Data mining en machine learning
De module data mining en machine learning behandeld de volgende onderwerpen:
1. Introductie machine learning en algoritmen
2. Werken met algoritmen
3. Feature enigineering
4. Toepassen van algoritmen
5. Textmining
Introductie machine learning en algoritmen
Introductie machine learning - theorie
> Intro machine learning
> Supervised learning
> Unsupervised learning
> Reinforcement learning
> Classificatie en regressie
Introductie algoritmen - theorie
> Werking van verschillende algoritmen
> Modellen beoordelen
Werken met algoritmen
> Voorbereiden van data
> Trainen van algoritmen
> Testen en interpreteren van modellen
Feature enigineering
Feature engineering - praktijk
> Verbeteren van algoritmen input
Toepassen van algoritmen
Toepassen van algoritmen - praktijk
> Toepassen van verschillende algoritmen zoals de random forrest, het apriori algoritme, lineaire regressie, etc.
Textmining
Intro textmining - theorie
> Theorie en mogelijkheden van text-mining met python/R
Textmining - praktijk
> Text tokenization
> Bouwen van wordclouds
> Woordrelaties
> Network plots
Extra informatie
Je hebt voor deze training een eigen laptop nodig. Je hoeft van te voren geen software te installeren. Alle programma’s die tijdens de opleiding gebruikt worden zijn open source en gratis te gebruiken.
Er wordt gebruik gemaakt van een aantal programma’s, die tijdens de opleiding geïnstalleerd worden: zorg dus ervoor dat je een laptop meeneemt waarvan je de installatie rechten hebt. De laptop dient Windows 7 of hoger, of OS X Yosemite of hoger te ondersteunen.
- Voor deze opleiding is geen specifieke voorkennis vereist.
- Tijdens de opleiding zal de lunch worden voorzien.
- Je ontvangt het boek ‘Succes met Big Data’.
Voor wie is de Data Science 360° geschikt?
Deze opleiding is bedoeld voor professionals die affiniteit hebben met data en in hun huidige rol meer analyse willen gaan uitvoeren of juist een nieuwe rol als data analist of data scientist willen gaan vervullen.
Wil je meer informatie over de opleiding? Of twijfel je of je genoeg voorkennis hebt om deze opleiding te volgen? Neem gerust contact met ons op via ons contactformulier, dan voorzien wij je van advies!
Veel gestelde vragen
Wij stellen jouw veiligheid en gezondheid en die van onze docenten en medewerkers altijd voorop. We volgen hierbij de richtlijnen van de Rijksoverheid en het NRTO brancheprotocol.
Het overzicht van onze maatregelen vind je hier.
Novalinq staat garant voor kwaliteit en wij zijn in het bezit van het NRTO-keurmerk.
Wij werken met eigen trainers die in dienst zijn bij Novalinq en ruime ervaring hebben met doceren en implementeren van data science, data analyse en data engineering. Dit zijn ervaren domeinexperts die snappen hoe data omgezet moet worden in actie en de uitdagingen kennen.
Wij vinden het cruciaal dat onze trainers de theorie kunnen omzetten in relevante kennis uit de praktijk. Dit realiseren wij door ons eigen opleidingsprogramma te maken volgens de taxonomie van Bloom. Onze opleidingen worden periodiek van een update voorzien in dit snel veranderende vakgebied. Zo ben jij er zeker van dat je de meest actuele kennis krijgt.
Novalinq hanteert een startgarantie voor elke opleiding. Dit betekent dat elke opleiding doorgaat. Mocht een opleiding om welke reden dan ook toch verplaatst worden, dan behoudt je het recht om binnen 5 werkdagen na kennisgeving jouw deelname te annuleren of voor een andere opleidingsdatum te kiezen.
Je hoeft zich geen zorgen te maken dat de inschrijfmogelijkheid van de door jouw gekozen opleiding vol is. Wij sturen je na jouw inschrijving een mail met de bevestiging van jouw deelname en mocht het maximaal aantal deelnemers toch bereikt zijn, dan plannen wij een extra opleiding in.
Jazeker! Het is zeker mogelijk om een opleiding bij jou op locatie te geven. Tijdens zo’n opleiding bij jou krijg je persoonlijke en intensieve begeleiding van onze ervaren trainers. Klik hier voor meer informatie over een incompany opleiding.
Onze opleidingen starten om 10:00 uur en eindigen om 16:00 uur. Je bent vanaf 9:30 uur van harte welkom. Aan het einde van de dag dien je rekening te houden met maximaal 30 minuten uitloop. Eventuele afwijkingen van deze tijden worden door de trainer duidelijk met je gecommuniceerd.
Wij verzorgen de opleidingen bij ons op kantoor in Haarlem. Deze locatie is makkelijk bereikbaar en kent voldoende parkeergelegenheid en is van alle gemakken voorzien.
Je kan rekenen op een uitgebreide lunch en gedurende de dag staan uiteenlopende (fris)drankjes, koffie en/of thee tot jouw beschikking. Deze kosten nemen wij voor onze rekening.
Inschrijven voor de opleiding doe via de knop 'schrijf je in'. Er zal een nieuw venster geopend worden om het inschrijfformulier in te vullen. Na het verzenden van het inschrijfformulier ontvang je een bevestiging.
De getoonde prijzen zijn exclusief 21% BTW.
Je ontvangt de factuur voor jouw deelname in een aparte mail na ontvangst van de bevestigingsmail. Wij hanteren een betalingstermijn van 21 dagen.
Na de bevestiging van jouw deelname aan één van onze opleidingen, kan je 30 dagen voor aanvang van de eerste dag jouw deelname annuleren of verplaatsen. Je dient ons hierover per email of telefonisch in te lichten via info@novalinq.com of 085-060 5534.
Het is ook mogelijk om een vervangende deelnemer aan te dragen. Breng ons hiervan uiterlijk 48 uur voor aanvang van de eerste cursusdag op de hoogte. Voor de annulering van een opleiding vragen wij je onze algemene voorwaarden die opgesteld zijn door de NRTO te raadplegen. Wij zullen in elke situatie ons uiterste best doen om een passende oplossing voor jou te vinden.
De opleidingen van Novalinq zijn geschikt voor personen met een werk- en denkniveau van HBO/HBO+.
Novalinq biedt opleidingen en trainingen aan in het Nederlands.
Om op een goed deel te kunnen nemen aan een online-training van Novalinq, vragen wij je zorg te dragen voor de volgende zaken:
1. Een computer of laptop met stabiele internetverbinding van minimaal 15 Mbps.
2. Een (ingebouwde) video (webcam) en audio (microfoon) waarmee je goed zichtbaar en verstaanbaar bent.
3. Een rustige ruimte waar je ongestoord kunt deelnemen aan de opleiding. Zo waarborgen we voor elke deelnemer een waardevolle training.
Staat je vraag er niet bij? Neem dan contact met ons op via 085-060 55 34 of via info@novalinq.com. Wij beantwoorden graag je vraag. Een bericht sturen via het contactformulier kan natuurlijk ook.
Blijf op de hoogte
Wij houden je graag op de hoogte van ons opleidingenaanbod, geven je tips en delen onze beste blogs met je.
.svg)
