Cursus Big Data en Business Analytics (5 dagen)
Waardecreatie met Big Data Analytics
Doel
De hoeveelheid gegenereerde gegevens neemt dagelijks explosief toe. Niet langer komen data alleen maar voort uit de informatiesystemen van een organisatie, haar partners en klanten, er is tegenwoordig een enorme hoeveelheid bronnen die (on)gestructureerde data leveren. Data is echter nog geen informatie. In deze cursus wordt ingegaan op hoe deze data op een slimme manier gebruikt kunnen worden. We besteden aandacht aan het concept van big data en de mogelijkheden voor organisaties. Tevens worden de verschillen tussen huidige databasetechnieken en nieuwe tools en technologieën zoals Hadoop en Spark behandeld. Cursisten krijgen een breed overzicht van moderne methoden en oefenen zelf met enkele van de belangrijkste tools en methoden.
Doelgroep
De cursus Big Data en Business Analytics is ontwikkeld voor Big Data projectmanagers, Business Intelligence-managers en -consultants, IT managers, business development managers, data-analisten, businessanalisten, datawarehouse-analisten, informatiearchitecten, marketing(technology)managers, marketing(intelligence)managers, innovatiemanagers en bigdata-analisten die hun kennis willen opfrissen en uitbreiden.
Na afronding van de cursus Big Data en Business Analytics:
- Beschikt u over allround kennis die u nodig heeft om een realistische inschatting te maken van de impact en mogelijkheden van Big Data in uw organisatie;
- Heeft u kennis gemaakt met verschillende toepassingen en tools voor het verzamelen, opslaan, analyseren en visualiseren van grote en (on)gestructureerde databestanden;
- Beschikt u over de juiste handvaten om als projectmanager Big Data uw eigen BigDataprojecten te ontwerpen en te leiden;
- Kent u de meest recente ontwikkelingen op het gebied van business intelligence en Big Data;
- Kunt u vaststellen hoe Big Data kan worden omgezet in nieuwe kansen, diensten en verdienmodellen;
- Bent u in staat om te bepalen welke interne en externe databronnen nodig zijn om de gevraagde informatie te kunnen vervaardigen;
- Heeft u inzicht in methoden voor het analyseren van Big Data.
Moduleopbouw
De wekelijkse opbouw van het programma stelt u in staat om deze opleiding eenvoudig te combineren met uw dagelijkse werkzaamheden. Daarbij creëert deze opbouw voor u de ruimte om vragen te stellen die tussentijds op de werkvloer naar boven zijn gekomen.
Inhoud (5 dagen)
Dag 1: Huidige trends in Big Data en Data Science
Overzicht van de huidige trends in (big data) tools en werkwijzen.
Wat is een data scientist en wanneer is data ‘big’?
Datascienceprojecten en de rollen in een datascienceteam
Inleiding R en RStudio
Inleiding R; de R community, hulp krijgen en R community
Werken met RStudio; workflow en Rstudio projects
Basis datatypen en datamanipulatie in R
Dag 2: Inleiding Data Science in R en R studio
Meer over data-import en -export
Data summaries en eenvoudige visualisaties
Inleiding statistische modellen met R
Time series Forecasting en trendanalyse
Dag 3: Data management en data cleaning
De datawaardeketen
Datatypen, conversie,
Nette data en datavalidatie
Oefeningen met R
Dag 4: Crash course modern predictive modeling methoden
Overzicht Statistical Learning en modelselectie
Random Forests en Gradient Boosted trees
Modelkeuze en interpretatie.
Oefeningen met R
Dag 5: Communicatie en vertaling naar de praktijk
Datavisualisatie en informatievisualisatie
Automatic reporting
Dashboards
Oefeningen met plotly
Praktijkopdracht uitwerken
Kosten en inschrijving
De kosten van de 5-daagse cursus Big Data analist bedragen € 3350 . De cursusprijs is vrijgesteld van BTW (BTW-tarief 0%) en is inclusief boeken en cursusmateriaal, deelnamecertificaat, koffie/thee en luxe lunches.
Tridata heeft eigen cursuslocaties met pc’s waarop kan worden gewerkt. Cursisten die daar de voorkeur aan geven kunnen ook een eigen laptop meebrengen. Voordeel is dat alle software, opgaven en scripts dan op de eigen omgeving staan.
Cursusdata
24 mei, 31 mei, 7 juni, 14 juni, 21 juni 2024
Lestijden
De lestijden zijn van 9:15 tot 16:00, met uitloop tot uiterlijk 16:15.
Studiebelasting
De cursus Big Data en Business Analytics duurt 5 dagen. Per week kun je rekenen op 8 uur studielast, op de cursusdag zelf. Daarnaast ben je in je vrije tijd per week nog 2-4 uur bezig met de voorbereiding en verwerking van de cursusdag. Dit is afhankelijk van de intensiviteit van de lesstof en jouw eigen opleidingsachtergrond.
In-company en maatwerk
De training Big Data en Business Analytics kan ook in-company worden gegeven. Een in-company training, ook wel in-house training of bedrijfstraining, is een training die binnen jouw organisatie plaatsvindt. Hebben meerdere collega’s in jouw organisatie dezelfde leervraag? Dan is een in-company training zeer geschikt. Onze trainingsprogramma’s stemmen we af op leerwensen en –doelen van jou en je collega’s. Voor meer informatie kunt u contact met ons opnemen.
Waarom de cursus volgen bij Tridata?
– Tridata is het enige instituut dat een door de Vereniging voor Statistiek & Operationele Research (VVS-OR) erkende opleiding statistiek aanbiedt.
– De Opleiding Data Science van Tridata is een multidisciplinaire opleiding die wordt gegeven door drie verschillende docenten met ruime ervaring op het gebied van R, statistical modeling en machine learning, statistical software development, tekstanalyse, big data, tekstmining, datavisualisatie en datamanagement & cloud computing. De docenten hebben diverse wetenschappelijke artikelen en boeken geschreven.
Docenten
Dr. Mark van der Loo studeerde cum laude af in de informatische chemie aan de Katholieke Universiteit Nijmegen (een combinatie van scheikunde, wiskunde, en informatica). Sinds zijn promotie op een onderwerp uit de quantumfysica is hij werkzaam als statistisch onderzoeker bij het CBS, met als specialiteit statistical computing and modeling, data cleaning en text processing. Over deze onderwerpen publiceert hij op conferenties en in peer reviewed journals. Mark is expert op het gebied van R, Python, en (multicore) C programming en heeft verschillende R-packages op CRAN gepubliceerd. Een van die packages wordt onder andere door Wikimedia Foundation gebruikt voor tekstanalyse van Wikipediapagina’s. Mark werkt sinds 2012 als consultant en docent voor Tridata.
Drs. Edwin de Jonge studeerde af in de theoretische natuurkunde aan de Katholieke Universiteit Nijmegen. Na zich enkele jaren te hebben gespecialiseerd in softwareontwikkeling is hij als onderzoeker gaan werken bij het CBS, met als specialiteit statistical computing and modeling, datamanagement en datavisualisatie. Over dit laatste onderwerp publiceerde Edwin onder andere een paper voor de prestigieuze IEEE VisWeek conferentie. Edwin is expert op het gebied van verschillende programmeertalen waaronder C++, Javascript, Python en R. In die laatste taal ontwikkelde hij een package dat inmiddels meer dan 120.000 maal per maand wordt gedownload van de CRAN servers. Edwin werkt sinds 2012 als consultant en docent voor Tridata.
Mark van der Loo en Edwin de Jonge zijn auteurs van de boeken “Learning RStudio for R Statistical Computing” (Packt Publishing, 2012) en “Statistical Data Cleaning with Applications in R” (Wiley, 2018). In 2013 gaven zij een tutorial op de grootste R conferentie ter wereld (useR!2013) getiteld “An introduction to data cleaning with R”. Zij waren ook keynote speakers op useR conferenties in Boekarest, Los Angeles, Toulouse, Marrakesh, Madrid, etc.
Dr. ir. J.(Jan) van der Laan studeerde af op het gebied van signaalverwerking bij de de faculteit technische natuurkunde aan de Technische Universiteit Delft. Na zijn promotie op het gebied van medical physics is hij als statistisch onderzoeker werkzaam bij het CBS. Op het CBS houdt hij zich onder andere bezig met statistische analyse en regressietechnieken, datavisualisatie en het verwerken en koppelen van grote bestanden. Over deze onderwerken publiceert hij op conferenties en in peer reviewed journals. Jan is expert op het gebied van meerdere programmeertalen waaronder C++, Javascript, D3.js en R. Hij heeft bijdragen geleverd aan meerdere R packages op CRAN en werkt sinds 2015 als consultant en docent bij Tridata.
Vervolgcursus: Opleiding Data Science (12 dagen)