Opleiding Data Science en Big Data Analytics using Python (Certified)

Opleiding Data Science en Big Data Analytics using Python (Certified) De opleiding hands-on Machine Learning en Data Science geeft een gedegen kennis in Data Science methoden en technieken, zodat deelnemers kunnen meedraaien in Machine Learning projecten. Het geeft een uitgebreid overzicht over het de eigenschappen van Big Data, de uitdagingen en de kansen die het biedt. De cursisten krijgen verschillende eenvoudige tot geavanceerde machine learning technieken zoals deep learning en passen deze ook toe in opdrachten.

Doelgroep

  • Business Intelligence en Data analisten die hun kennis willen uitbreiden met Big Data en Data Science vaardigheden
  • Teammanagers van BI en Data analisten
  • Jonge academici die een carrière ambiëren als Data Scientist.
  • Specialisten die hun kennis over het analyseren met Machine Learning op peil willen brengen.

Vereiste voorkennis en vaardigheden

● Goede basiskennis van basisstatistiek. Begrippen uit de beschrijvende statistiek zoals mediaan, kwantiel, histogram, en (co)variantie zijn bekend. Ook wordt enige bekendheid met statistische modellen zoals regressie verondersteld.

● Ervaring in het programmeren met python is een pré. Tijdens de cursus zullen opdrachten in Python uitgevoerd worden. Hierbij wordt gebruik gemaakt van de anaconda distributie, scikit-learn, Tensorflow, keras en Jupyter notebooks.

Doel van de cursus

Na afloop van de cursus kunnen deelnemers meedraaien in een Data Science team door:

  • Bedrijfsgegevens te vertalen in een data analyse probleem.
  • Aan te geven hoe geavanceerde analysetechnieken ingezet kunnen worden om een voorsprong te creëren op concurrenten.
  • Geschikte machine learning technieken en tools toepassen om Big Data te analyseren en hieruit inzichten te destilleren.
  • Gevonden resultaten te communiceren aan stakeholders en teamleden in door hen gekozen data visualisaties.
  • Hun vaardigheid in Python, scikit-learn, Jupyter notebooks en Spark in te zetten voor data analyses.

De cursisten werken aan een eigen onderzoek dat op de laatste dag zal worden gepresenteerd. Aangezien cursisten (met feedback van de docenten) hun eigen onderzoek definiëren kunt u dit onderzoek aanpassen aan de tijd die u beschikbaar heeft.

Vanwege de breedte van het onderwerp werkt Tridata bij deze opleiding met drie ervaren docenten met elk hun eigen specialisatie.

Inhoud

Introductie Big Data

Inleiding in het analyseren van Big Data

  • Overzicht Big Data
  • Data Scientist, wat is dat?
  • Big Data project opbouw
  • Exploratie
  • Data cleaning
  • Statistische inzichten (inferenties)
  • Resultaten communiceren
  • In productie nemen.

Analysetechnieken mbv Python

Inleiding in Python

  • Analyse en Exploratie van Data
  • Statistische technieken voor het modelleren en evalueren
  • Machine-learning in python: scikit-learn, numpy, scipi
  • Tensorflow en Keras: deep learning with python.

Machine Learning

  • Random Forest
  • Decision Trees
  • Naive Bayes
  • Support Vector Machines
  • Neural Networks
  • Clustering: k-means/Nearest Neighbour/Minimum Distance Clustering
  • Motivation & Applications of Machine Learning

Regression Techniques

  • Lineaire en logistische regressie
  • Classificatie en clustering methoden
  • Discrete choice
  • Tijdreeksanalyse
  • Tekstanalyse o. a. social media, columns en blogs.

Data Mining Techniques

  • Analyse van ongestructureerde data
  • Hadoop en MapReduce
  • Spark, Streaming Analysis, Online Analysis

Resultaten communiceren en presenteren

  • Identificatie van relevante resultaten
  • Data visualisatie technieken
  • Report generation

Praktijkopdracht uitwerken en presenteren waarbij alle stappen aan bod komen.

Kosten en inschrijving

De kosten van de 10-daagse opleiding Data Science bedragen € 6500. De kosten van de opleiding zijn vrijgesteld van BTW (BTW-tarief 0%) en is inclusief boeken en opleidingmateriaal, deelnamecertificaat, koffie / thee en lunches.

Cursusdata (Utrecht)

27-feb, 6-mrt, 13-mrt, 20-mrt, 27-mrt, 3-apr, 10-apr, 17-apr, 24-apr, 8-mei 2019

Waarom de opleiding volgen bij Tridata?.

- Tridata is het enige instituut wat een door de Vereniging voor Statistiek & Operationele Research (VVS-OR) erkende opleiding statistiek aanbiedt.

- De data science opleiding 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.

De Docenten

Dr. M. (Mark) van der Loo studeerde cum laude af in de informatische chemie aan de Katholieke Universiteit Nijmegen (een combinatie van scheikunde, wiskunde, en informatica). Na 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 Wikipedia paginas. Mark werkt sinds 2012 als consultant en docent voor Tridata.

Drs. E(Edwin) de Jonge Studeerde af in de theoretische natuurkunde aan de Katholieke Universiteit Nijmegen. Na zich enkele jaren zich 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++, python, javascript en R. In die laatste taal ontwikkelde hij een package wat inmiddels meer dan 120.000 maal per maand wordt gedownload van de CRAN servers. Edwin werkt sinds 2012 als consultant en docent voor Tridata.

Edwin en Mark zijn auteur van het boek 'Learning R Statistical Computing with Rstudio' (Packt publishing, 2012) en werken momenteel, aan een boek over 'Statistical Data Cleaning with Applications in R' (te verschijnen bij Wiley). In 2013 gaven zij een tutorial op de grootste R conferentie ter wereld (useR!2013) getiteld “an introduction to data cleaning with R”.

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, data visualisatie en het verwerken en koppelen van grote bestanden. Over deze onderwerpen publiceert hij op conferenties en peer reviewed journals. Jan is expert op het gebied van meerdere programmeertalen waaronder C++, Python, Javascript, D3.js en R. Hij heeft bijdragen geleverd aan meerdere R packages op CRAN. Jan werkt sinds 2015 als consultant en docent bij Tridata.