Data Science with Python Course - Online Classroom

Leer de kunst om data om te zetten in krachtige zakelijke inzichten met de certificeringscursus Data Science met Python.

Dit meeslepende, praktijkgerichte programma is ontworpen om je van basisvaardigheden in Python naar geavanceerde data science-technieken te begeleiden, zodat je in staat bent om grote datasets te analyseren, voorspellende modellen te bouwen en inzichten te communiceren die leiden tot concrete beslissingen.

Door een combinatie van training onder leiding van een docent, praktijkgerichte projecten en praktische oefeningen krijg je een volledig inzicht in de data science-cyclus. Van het opschonen en visualiseren van data tot machine learning en het implementeren van modellen: deze cursus bereidt je voor op het oplossen van echte zakelijke uitdagingen met Python – een van de meest gevraagde programmeertalen van dit moment.

Doelgroep

Deze cursus is ideaal voor:

• Aankomende datawetenschappers en analisten
• Software-engineers die overstappen naar datawetenschap
• Professionals die met grote datasets werken
• Onderzoekers, economen en analisten
• Iedereen die op zoek is naar een gestructureerd, op Python gebaseerd datawetenschapsprogramma

Vereisten

• Geen verplichte vereisten
• Basiskennis van programmeren is nuttig
• Bekendheid met wiskunde en statistiek is een pluspunt, maar geen vereiste

Leerdoelen

• Python-basis: Werk met Anaconda en begrijp de kernconcepten van Python, waaronder basisgegevenstypen, strings, reguliere expressies, gegevensstructuren, lussen en controlestroom.
• Functies en OOP in Python: Maak door de gebruiker gedefinieerde functies, gebruik lambda-expressies en pas objectgeoriënteerde programmeerconcepten toe, zoals klassen en objecten.
• Gegevensverwerking en -manipulatie: Importeer en exporteer datasets en voer gegevensanalyses uit met behulp van de Pandas-bibliotheek.
• Kansrekening en statistiek: Verken belangrijke statistische concepten, waaronder gegevensverdeling, voorwaardelijke kans en hypothesetests.
• Geavanceerde statistische technieken: Leer methoden zoals ANOVA, lineaire regressie, modelontwikkeling en dimensiereductie.
• Voorspellende modellering: Begrijp hoe je modellen evalueert, prestaties meet en classificatieproblemen oplost.
• Tijdreeksvoorspelling: Werk met tijdreeksgegevens, de componenten daarvan en veelgebruikte voorspellingstechnieken.

Cursusinhoud

Module 1: Inleiding tot datawetenschap

• Wat is datawetenschap
• Het landschap van data-analyse
• De levenscyclus van datawetenschap
• Tools en technologieën

Module 2: Python onder de knie krijgen

• Python-installatie (Anaconda)
• Datatypes, strings, loops, controlestatementen
• Reguliere expressies en datastructuren
• Door de gebruiker gedefinieerde functies en lambda-functies
• Basisprincipes van objectgeoriënteerd programmeren
• Datasets importeren
• Datamanipulatie met Pandas
• Datavisualisatie met Matplotlib, Seaborn, ggplot

Module 3: Kansrekening en statistiek

• Gegevensverdeling en statistische concepten
• Voorwaardelijke kans
• Hypothesetests

Module 4: Geavanceerde statistiek

• Variantieanalyse (ANOVA)
• Lineaire regressie
• Technieken voor modelbouw
• Dimensionaliteitsreductie

Module 5: Voorspellende modellering

• Metriek voor modelevaluatie
• Classificatietechnieken
• Prestatieoptimalisatie

Module 6: Tijdreeksvoorspelling

• Tijdreeksgegevens en componenten
• Prognosetechnieken
• Exponentiële afvlakking

Module 7: Afstudeerproject & praktijkgerichte projecten

• Bouw ML-modellen voor echte bedrijfsproblemen
• Implementeer oplossingen in productieomgevingen
• Projecten die klaar zijn voor je portfolio

FAQ

Wat is Data Science met Python?

Data Science met Python houdt in dat je data gebruikt om modellen te bouwen, inzichten te verkrijgen en zakelijke uitdagingen op te lossen. Het combineert programmeren, statistiek en domeinkennis om besluitvorming en strategie te ondersteunen. Als interdisciplinair vakgebied stelt het professionals met elke achtergrond in staat om data te benutten voor een betekenisvolle impact.

Waarom zou ik voor dit programma kiezen?

Dit vier weken durende programma is ontworpen om je te helpen Data Science met Python vanaf de basis te leren, waardoor het zelfs voor beginners geschikt is. Je doet praktische ervaring op met Python-programmeren die je direct kunt toepassen in praktijkgerichte scenario's. Bouw de vaardigheden op die nodig zijn om met grote datasets te werken, voorspellende modellen te ontwikkelen en overtuigende inzichten te presenteren aan belanghebbenden.

Tijdens de cursus verken je de volledige data science-levenscyclus en leer je hoe je zinvolle waarde uit complexe data kunt halen. Aan het einde ben je in staat om inzichten effectief over te brengen via impactvolle datavisualisaties. Als onderdeel van je afstudeerproject implementeer je machine learning-modellen om een praktijkvraagstuk op te lossen, terwijl je je beheersing van Python voor data science-toepassingen versterkt.

Ik ben nieuw in data science – is deze cursus geschikt voor mij?

Ja, dit programma is ontworpen voor studenten van alle niveaus. Of je nu net begint of al ervaring hebt, de cursus behandelt alles, van basisconcepten tot meer geavanceerde onderwerpen. Er zijn ook certificeringstrajecten die zijn afgestemd op verschillende ervaringsniveaus.

Hoe ziet de online leservaring eruit?

In de online klas neem je op het geplande tijdstip deel aan live sessies onder leiding van een docent. Je kunt communiceren, vragen stellen, presentaties bekijken, samenwerken in groepsactiviteiten en toegang krijgen tot leermiddelen – allemaal in een virtuele omgeving. Onze docenten gebruiken geavanceerde samenwerkingstools om je online leerervaring boeiend en interactief te maken.

Hoeveel uur moet ik per week studeren?

Om het meeste uit de cursus te halen, wordt aanbevolen om ongeveer twee uur per dag buiten de trainingssessies om te besteden aan de cursus. Dit helpt je begrip te versterken en sterke praktische vaardigheden op te bouwen. Je algehele voortgang hangt ook af van je voorkennis en ervaring.

Aan wat voor soort projecten ga ik werken?

Aan het einde van de cursus voltooi je een afstudeerproject gebaseerd op praktijksituaties. Onder begeleiding van experts uit de sector pak je dit aan als een professioneel data science-project, waardoor je leerervaring praktisch, relevant en klaar voor de werkvloer is.

Hoe word ik een data scientist?

Hier is een eenvoudig stappenplan:

• Begin met programmeren: Kies een taal waarmee je vertrouwd bent – Python wordt sterk aanbevolen.
• Leer wiskunde en statistiek: Leg een solide basis in algebra en statistiek om patronen en relaties in data te begrijpen.
• Beheers datavisualisatie: Leer hoe je data duidelijk presenteert, zodat zowel een technisch als een niet-technisch publiek het kan begrijpen.
• Ontwikkel vaardigheden in ML en deep learning: Verwerf kennis in machine learning en deep learning om data effectief te analyseren en te modelleren.

Terwijl korte cursussen een basisinleiding bieden, leidt dit programma je diepgaand door elk van deze stappen.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Beginners- tot gevorderd niveau, gestructureerd curriculum
• Meer dan 35 uur training onder leiding van een docent, verdeeld over 2 tot 4 weken
• 60 uur aan opdrachten en toetsen
• 36 uur aan praktische oefensessies
• Meer dan 70 aanbevolen studie-uren
• 6 praktijkgerichte projecten voor toegepast leren
• Codebeoordelingen en feedback van experts uit de sector
• Afsluitend project met het oplossen van praktijkproblemen
• Certificering inbegrepen

Neem contact met ons op voor bevestiging van de data en het rooster voordat je boekt (ook beschikbaar in het weekend!)