Détails
- 4 Sections
- 12 Lessons
- 4 Days
Expand all sectionsCollapse all sections
- Dag 1: Geavanceerde Statistische Analyse en Data-Exploratie (7 uur)3
- 1.1Statistische methoden voor geavanceerde analyse (3 uur) Werken met descriptieve statistieken en distributiemodellen. Detecteren van uitschieters en anomalieën. Praktijk: Analyseren van een dataset en identificeren van trends en patronen.
- 1.2Feature engineering en datavoorbereiding (2 uur) Data cleaning, ontbrekende waarden en normalisatie. Variabele selectie en transformaties voor machine learning. Praktijk: Voorbereiden van een dataset voor predictive analytics.
- 1.3Data-aggregatie en verbanden analyseren (2 uur) Werken met Pivot-tabellen, correlatie-analyse en clustering. Praktijk: Uitvoeren van een clusteranalyse in Python of R.
- Dag 2: Machine Learning en Voorspellende Modellen (7 uur)3
- 2.1Introductie tot machine learning en algoritmes (3 uur) Overzicht van supervised vs. unsupervised learning. Lineaire regressie, beslissingsbomen en neurale netwerken. Praktijk: Trainen en evalueren van een regressiemodel voor voorspellende analyse.
- 2.2Modeloptimalisatie en hyperparameter-tuning (2 uur) Gebruik van cross-validatie en modelvergelijking. Feature importance en modelinterpretatie. Praktijk: Optimaliseren van een machine learning-model met hyperparameter-tuning.
- 2.3Anomaliedetectie en patroonherkenning (2 uur) Detecteren van fraude en afwijkingen in datasets. Werken met unsupervised learning-technieken zoals K-Means clustering. Praktijk: Uitvoeren van een anomaliedetectie op financiële transacties.
- Dag 3: Big Data en Geavanceerde Data-analyse (7 uur)3
- 3.1Werken met Big Data en gedistribueerde verwerking (3 uur) Introductie tot Hadoop, Spark en cloud-gebaseerde dataplatforms. Dataverwerking met Apache Spark en PySpark. Praktijk: Analyseren van een grote dataset met Apache Spark.
- 3.2Text mining en sentimentanalyse (2 uur) Werken met Natural Language Processing (NLP). Sentimentanalyse toepassen op social media-gegevens. Praktijk: Bouwen van een sentimentanalyse-model voor klantfeedback.
- 3.3Datavisualisatie en storytelling met dashboards (2 uur) Gebruik van Power BI, Tableau of Python (Matplotlib, Seaborn). KPI’s en trends visueel presenteren. Praktijk: Maken van een interactief dashboard met een analyse van verkoopdata.
- Dag 4: Automatisering, Integratie en Case Study (7 uur)3
- 4.1Automatiseren van data-analyse en workflows (3 uur) Werken met ETL-processen en geautomatiseerde pipelines. Integratie met SQL, API’s en cloud-databases. Praktijk: Automatiseren van een data-analyseworkflow met Python of SQL.
- 4.2Gegevenskwaliteit en compliance (GDPR, ISO 27001) (2 uur) Beheer van privacy en databeveiliging in data-analyse. Implementeren van compliance-controles en data-governance. Praktijk: Analyseren en opschonen van datasets met privacyregels.
- 4.3Case Study en Afsluiting (2 uur) Ontwerpen van een volledige geavanceerde data-analyse pipeline. Praktijk: Deelnemers presenteren een business case met hun eigen analyse.
Introductie tot machine learning en algoritmes (3 uur) Overzicht van supervised vs. unsupervised learning. Lineaire regressie, beslissingsbomen en neurale netwerken. Praktijk: Trainen en evalueren van een regressiemodel voor voorspellende analyse.
Préc.
Anomaliedetectie en patroonherkenning (2 uur) Detecteren van fraude en afwijkingen in datasets. Werken met unsupervised learning-technieken zoals K-Means clustering. Praktijk: Uitvoeren van een anomaliedetectie op financiële transacties.
Suivant
