Data Science Fundamentals voor BI Professionals
Een gestructureerd overzicht van data science concepten, processen en technologie
27 June 2019 (14-21u)
Locatie: Parker Hotel (Diegem)
Gepresenteerd in het Nederlands door Erik Fransen
Prijs: 720 EUR (excl. 21% BTW)
Registreer NU »
AGENDA »
SPREKERS »
27 June 2019 (14-21u)
Locatie: Parker Hotel (Diegem)
Gepresenteerd in het Nederlands door Erik Fransen
Prijs: 720 EUR (excl. 21% BTW)
This event is history, please check out the List of Upcoming Seminars, or send us an email
Check out our related open workshops:
- Ontwerpen van een Moderne Data-Architectuur (October 20-21, 2020)
- Data Modelling Zone Europe 2021 (April 29, 2021)
Check out our related in-house workshops:
- Apache Spark Hands-On Training (In-Company) (INHOUSE WORKSHOP - On Request)
- Het Logisch Datawarehouse - Architectuur, Ontwerp en Technologie (INHOUSE WORKSHOP - On Request)
- Business Intelligence en Datawarehousing Fundamentals (INHOUSE WORKSHOP - On Request)
- Using AI and Data Science for Business (INHOUSE WORKSHOP - On Request)
- The Hadoop Ecosystem (INHOUSE WORKSHOP - On Request)
- Big Data Oplossingen voor BI (INHOUSE WORKSHOP - On Request)
- Data Vault in a Day (INHOUSE WORKSHOP - On Request)
Volledig Programma:
13.30u - 14.00u
Registratie, koffie/thee en croissants, ontvangst van de deelnemers
14.00u
Inleiding: Overzicht van Data Science
- Wat is data science en wat zijn de verschillen en overeenkomsten met business intelligence en datawarehousing?
- Welke vragen kunnen we oplossen met data science?
- De relatie tussen big data en data science
Data Mining
- Voorspellende en beschrijvende modellen: hoe maak je een keuze en hoe pas je ze toe?
- Supervised en unsupervised learning
- Overzicht van data mining vormen (classificatie, clustering, associatie)
Machine Learning
- Overzicht van machine learning algoritmen
- Bouwen van modellen, het maken van de juiste keuzes
- Neurale netwerken, beslisbomen, genetische algoritmen: wat kun je er mee en hoe werkt het?
- Deep learning: op weg naar kunstmatige intelligentie
15.45u - 16.00u
Koffie/thee en versnaperingen
Artificiële Intelligentie
- Wat is artificiële intelligentie?
- De verschillen met data mining en machine learning
- AI in de dagelijkse praktijk: wat merken we er al van?
Data Science in de Praktijk
- Case: Clinical Decision Support
- Case: Intelligente Milieuzones
- ...
Data Science rollen
- Van BI Competence Center naar Data Science Competence Center: van data driven naar data centric werken
- Van BI consultant naar Data Science consultant: ontwikkelen van een nieuwe skillset, hoe ziet deze eruit?
Data Science proces
- CRISP-DM: methodiek voor Data Science
- Stappenplan voor implementatie van Data Science
- Risico’s, valkuilen, maatregelen
18.00u
Diner
Tool Demo's
- Demo RapidMiner Data Science Platform
- Demo MS Azure Machine Learning
- Demo TIBCO Spotfire Predictive Analytics
Tool Overzicht en Advies
- RapidMiner, SAS, IBM, KNIME, Microsoft, TIBCO, MapR, R, Python
Tips en Advies voor een Succesvol Data Science Project
- Opzetten van business cases en use cases voor Data Science
- Plan van aanpak voor Data Science projecten
- Succes- en faalfactoren
- 5 tips om mee naar huis te nemen
21.00u
Einde van deze cursus