fair data science management cursus

Data Science en Management cursus volgen

  • 5 sterren op basis van Google reviews

De Fair Data Management training duurt 1 dag en kost € 695,-. Tijdens de training leer je alle basisprincipes.

Data Science en management cursus

Hoe tagt Facebook automatisch de gezichten van individuen? Hoe worden vluchtvertragingen voorspelt? Hoe beveelt een website als Netflix de beste series voor jou aan? Hoe identificeren banken welke klanten waarschijnlijk het meest loyaal zullen zijn, en welke het meest waarschijnlijk naar een concurrent zullen vertrekken? Het antwoord op al deze vragen is Data Science. Data Science maakt gebruik van geavanceerde technologie om tot uiterst nauwkeurige conclusies te komen. Volg een training bij Expandior en ontdek de mogelijkheden van dé technologie van de toekomst.

Een professionele Product Owner zijn omvat meer dan het beschrijven van producteisen of een Product Backlog beheren. Product Owners moeten een concreet begrip hebben van alle product management aspecten, inclusief, maar niet beperkt tot product ownership.

De producteigenaar speelt een cruciale rol in de ontwikkeling van technologie of software, door te begrijpen welke functies de klant nodig heeft en die eisen aan het ontwikkelteam mee te delen. De producteigenaar verzamelt beschrijvingen van de software of toepassing vanuit het perspectief van de klant. Dat kunnen eenvoudige taken zijn, zoals de mogelijkheid om een nieuwe account aan te maken of een winkelwagentje te bewerken. De product owner geeft prioriteit aan de verhalen die de ontwikkeling van de app of het programma beïnvloeden.

Wat is Data Science?

Data Science kan worden gedefinieerd als een combinatie van wiskunde, zakelijk inzicht, instrumenten, algoritmen en technieken voor machinaal leren. Deze combinatie kan ons helpen om uit ruwe gegevens de verborgen inzichten of patronen te halen. Dit zijn gegevens die van groot belang kunnen zijn bij het maken van zakelijke beslissingen.

Bij Data Science gaat het om zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens. De algoritmen omvatten ook voorspellende analyses. Bij Data Science gaat het om het heden en de toekomst. Dat wil zeggen, het ontdekken van trends op basis van historische gegevens die nuttig kunnen zijn voor de huidige beslissingen en het vinden van patronen die gemodelleerd kunnen worden en gebruikt kunnen worden voor voorspellingen om te zien hoe de dingen er in de toekomst uit kunnen zien.

Data Science is een samensmelting van statistiek, gereedschap en bedrijfskennis. Een Data Scientist moet dus over de juiste kennis beschikken om technologieën optimaal toe te kunnen passen. In de cursus leer je de benodigde vaardigheden.

Waarom Data Science leren?

Met de hoeveelheid data die wordt gegenereerd en de evolutie op het gebied van Analytics, is Data Science een belangrijk element geworden voor bedrijven. Om het meeste uit hun data te halen, zijn bedrijven uit alle domeinen, of het nu Finance, Marketing, Retail, IT of Bank is, massaal op zoek naar Data Scientists. Dit heeft geleid tot een enorme vraag naar Data Scientists over de hele wereld. Welke achtergrond je ook hebt, iedereen kan een carrière maken als Data Scientist.

Korting

Volg je de cursus met meerdere cursisten? Dan geldt er een korting op ieder volgende cursist die deze training volgt. Vraag een aangepast voorstel aan!

Wellicht heb je ook interesse in:

FAIR Data Management Awareness training volgen

FAIR Data Management Awareness training

Wat zijn de componenten van Data Science?

In de cursus leer je over de 3 belangrijkste onderdelen:

  1. Machine learning

Machine Learning omvat algoritmen en wiskundige modellen, voornamelijk ingezet om machines te laten leren en ze voor te bereiden om zich aan te passen aan de dagelijkse vooruitgang. Tegenwoordig worden tijdreeksvoorspellingen bijvoorbeeld veel gebruikt in handels- en financiële systemen. Hierbij kan de machine op basis van historische gegevenspatronen de uitkomsten voor de komende maanden of jaren voorspellen. Dit is een toepassing van machinaal leren.

  1. Big Data

Dagelijks produceren mensen zoveel gegevens in de vorm van kliks, orders, video’s, afbeeldingen, commentaren, artikelen, RSS Feeds enz. Deze gegevens zijn over het algemeen ongestructureerd en worden vaak Big Data genoemd. Big Data tools en technieken helpen vooral bij het omzetten van deze ongestructureerde data in een gestructureerde vorm.

  1. Business Intelligence

Elk bedrijf heeft en produceert elke dag te veel gegevens. Wanneer deze gegevens zorgvuldig worden geanalyseerd en vervolgens in visuele rapporten met grafieken worden gepresenteerd, kan dit leiden tot een goede besluitvorming.

Ontdek de wereld van morgen en schrijf je in voor de cursus!