Cursus Data Science met R

Data Science is een multidisciplinaire benadering om bruikbare inzichten te extraheren uit de grote en steeds groter wordende hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens, die worden verzameld en gecreëerd door hedendaagse organisaties. Tridata biedt dé cursus Data Science met R, gericht op het voorbereiden van gegevens voor analyse en verwerking, het uitvoeren van geavanceerde gegevensanalyses en het presenteren van de resultaten om patronen op een slimme manier te onthullen. De cursus Data Science biedt een gestructureerde aanpak om problemen op te lossen met goed gedefinieerde stappen.

Overige Data Science Cursussen en Opleidingen

• Opleiding Data Science and Big Data Analytics met R (12 dagen, Certified)
• Opleiding Data Science en Big Data Analytics met Python (12 dagen, Certified)
• Cursus Data Science met Python | 5-daagse

Data Science Cycle

Data Science tool: R

Tijdens de cursus Data Science met R wordt gewerkt met de programmeertaal R: een open source programmeertaal en omgeving voor het ontwikkelen van statistische berekeningen en grafische afbeeldingen. R is de meest populaire programmeertaal onder datawetenschappers voor diepgaande statistiek. R biedt een breed scala aan bibliotheken voor het opschonen van gegevens, visualisatie en machine learning. Wil je liever aan de slag met Python, meld je dan aan voor de 5-daagse cursus met Python.

Doelgroep

De cursus Data Science met R 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 Big data-analisten die hun kennis willen opfrissen en uitbreiden.

Vereiste vooropleiding en vaardigheden

Om de cursus Data Science met R succesvol af te sluiten wordt van de deelnemer een bepaald kennisniveau verwacht:

• Minimaal afgerond HBO
• Enige ervaring met programmeren (zoals het schrijven van eenvoudige scripts in R, Python of SQL) is noodzakelijk om het tempo van de cursus te kunnen volgen.

Resultaten na afronding van de cursus Data Science met R

• 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 databestanden.
• Beschikt u over de juiste handvatten om als projectmanager uw eigen projecten te ontwerpen en te leiden.
• Kent u de meest recente ontwikkelingen op het gebied van business intelligence en Big Data.
• Kunt u vaststellen hoe data kan worden omgezet in nieuwe kansen en diensten.
• Bent u in staat om te bepalen welke databronnen nodig zijn voor de gevraagde informatie.
• Heeft u inzicht in methoden voor het analyseren van Big Data.
• Bent u in staat om een datascienceproject in logische stappen op te delen.
• Bent u in staat om gegevens op te schonen en om te gaan met missende gegevens.

Moduleopbouw cursus Data Science met R

De wekelijkse opbouw van het programma stelt u in staat om deze cursus 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 cursus Data Science met R:

Huidige trends en Inleiding R

• Overzicht van trends in tools en werkwijzen binnen Data Science
• Inleiding R en RStudio: de community, workflow en projects
• Basis data typen en data manipulatie in R

Data import en Statistische modellen

• Geavanceerde data-import en data-export technieken
• Data summaries en statistische visualisaties
• Inleiding tot statistische modellen, time series forecasting en trendanalyse

Data management en Data cleaning

• De datawaardeketen en datatypen conversie
• Tidy data principes en datavalidatie
• Praktische oefeningen met data cleaning in R

Modern predictive modeling

• Overzicht Statistical Learning en modelselectie
• Algoritmen: Random Forests en Gradient Boosted trees
• Modelkeuze en interpretatie van resultaten

Communicatie en Praktijkcasus

• Datavisualisatie en automatic reporting
• Dashboards en interactieve visualisaties met Plotly
• Praktijk case: uitwerken en presenteren van een eigen opdracht

Cursusdata

2 juni, 9 juni, 16 juni, 23 juni, 30 juni 2026
15 september, 22 september, 29 september, 6 oktober, 13 oktober 2026
10 november, 17 november, 24 november, 1 december, 8 december 2026

Praktische Informatie

Lestijden

De lestijden zijn van 9:15 tot 16:00, met uitloop tot uiterlijk 16:15.

Studiebelasting

De cursus Data science met R duurt 5 dagen. Per week kun je rekenen op 8 uur studielast op de cursusdag zelf, plus 2-4 uur voorbereiding en verwerking.

Kosten en inschrijving

De kosten van de 5-daagse cursus Data Science met R bedragen € 3350. De prijs is vrijgesteld van BTW en inclusief boeken en toegang tot het e-learning platform.

Locatie en Maatwerk

Cursuslocatie Utrecht

De cursus Data Science met R vindt plaats in Utrecht
Europalaan 400 | 3526 KS Utrecht

In-company en maatwerk

De cursus Data Science met R kan ook in-company worden gegeven. 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 Data Science met R bij Tridata volgen?

• Tridata is het enige instituut in Nederland dat een door de Vereniging voor Statistiek en Operations Research erkende statistiekopleiding aanbiedt.
• Multidisciplinaire aanpak met docenten die beschikken over ruime praktijkervaring.

Docenten van de cursus Data Science met R

J. (Jolien) Oomens, MSc

Jolien is cum laude afgestudeerd in de wiskunde aan de universiteit van Amsterdam, waar ze vanaf haar negentiende heeft lesgegeven. Op 21-jarige leeftijd werd ze docent computeralgebra en daarmee was ze de jongste docent aan de UvA.
Zij schreef mee aan lesmaterialen voor verschillende opleidingen van de UvA. Jolien verzorgt data science en data engineering opleidingen in R en Python bij Tridata. Daarnaast is Jolien verbonden aan het Centraal Bureau voor de Statistiek als data scientist en onderzoeker.

Dr. M. (Mark) van der Loo

Mark van der Loo studeerde cum laude af in de informatische chemie aan de Katholieke Universiteit Nijmegen. Na zijn promotie op een onderwerp uit de quantumfysica werd 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. Mark werkt sinds 2012 als consultant en docent voor Tridata.

Drs. E. (Edwin) de Jonge

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, data management en data visualisatie.
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. Edwin werkt sinds 2012 als consultant en docent voor Tridata.

Mark van der Loo en Edwin de Jonge zijn tevens auteurs van de boeken “Learning RStudio for R Statistical Computing” (2012) en “Statistical Data Cleaning with Applications in R” (2018).

Veelgestelde vragen over de cursus Data Science met R

Is voorkennis van programmeren vereist voor deze cursus?

Ja, een basiskennis van programmeren (bij voorkeur in R of Python) is noodzakelijk. We gaan direct de diepte in met de data science-levenscyclus en statistische modellering, waarbij we ervan uitgaan dat cursisten de basis van scripts schrijven beheersen.

Moet ik kiezen voor de R-cursus of de Python-cursus?

Dit hangt af van je doel. R is bijzonder geschikt voor diepgaande statistische analyses, data-opschoning en wetenschappelijke visualisaties. Python is vaak de keuze voor integratie in softwareapplicaties en algemene automatisering. Voor statistici en onderzoekers is R vaak een logische keuze.

Waar vindt de cursus Data Science met R plaats?

De cursus vindt fysiek plaats in Utrecht op de locatie van Tridata (Europalaan 400). De locatie is uitstekend bereikbaar met de auto en het openbaar vervoer, en er is voldoende gratis parkeergelegenheid.

Krijg ik een certificaat na afloop van de cursus?

Ja, na afloop van de cursus ontvang je een certificaat van deelname van Tridata.

Is Tridata een erkend opleidingsinstituut?

Tridata biedt opleidingen aan op het gebied van statistiek en data-analyse en staat met de Opleiding Statistisch Analist vermeld op de certificatenpagina van de VVSOR.

Met welke software en tools wordt er gewerkt tijdens de cursus?

Er wordt gewerkt met de programmeertaal R en de ontwikkelomgeving RStudio. We maken gebruik van krachtige packages zoals de Tidyverse (dplyr, ggplot2) voor data-manipulatie en diverse libraries voor predictive modeling.

Wat is het verschil tussen de 5-daagse cursus Data Science en de 12-daagse opleiding?

De 5-daagse cursus focust op de essentie van de data science-levenscyclus en moderne predictieve methoden. De 12-daagse opleiding gaat veel dieper in op big data-architecturen, machine learning-algoritmen en uitgebreidere statistische theorie.

Hoeveel tijd ben ik kwijt aan zelfstudie?

Naast de wekelijkse cursusdag kun je rekenen op een extra studiebelasting van ongeveer 2 tot 4 uur per week voor de voorbereiding en verwerking van de lesstof.

Zijn er mogelijkheden voor een in-company training?

Ja, de cursus Data Science met R kan ook op maat in-company worden gegeven. Het programma wordt dan specifiek afgestemd op de leerdoelen en de interne databronnen van jouw organisatie.