Data Science en AI is een breed terrein met talloze toepassingen, zoals:

• Voorspellende analyses, waarmee bijvoorbeeld fraude of klantverlies (“churn”) verminderd kan worden, het klimaat kan worden voorspeld, of hoe lang het duurt totdat een machine(onderdeel) defect raakt
• Segmentatie, om bijvoorbeeld klantgroepen gerichter te kunnen benaderen
• Aanbeveling systemen, zoals bekend van Netflix en Spotify
• Natuurlijke taalverwerking, zoals het herkennen van spraak
• Computer vision, zoals zelfrijdende auto’s die beelden kunnen herkennen
• AI, zoals bijvoorbeeld ChatGPT

Deze cursus introduceert je in de essentiële begrippen van Data Science en AI, waarbij je alle fasen van een Data Science project doorloopt. We gebruiken hierbij een generiek project als voorbeeld: het identificeren van de 1000 klanten die het grootste risico lopen om hun abonnement bij een provider op te zeggen. Met een learning-by-doing aanpak, mogelijk gemaakt door een zeer gebruikersvriendelijke tool, ga je aan de slag met het bouwen en evalueren van Machine Learning modellen, zoals beslisbomen en neurale netwerken. Tijdens dit proces krijg je een hands-on ervaring in wat Data Science, AI en het werk van een Data Scientist werkelijk inhouden (spoiler alert: modellenbouw is slechts een klein onderdeel van de werkzaamheden).

Onderwerpen

• Introductie Data Science en AI
• Wat komt er kijken bij een Data Science project: een stappenplan
  • Stap 1 : Het formuleren van de vraag en inventariseren van projectvereisten
  • Stap 2 : Het ontsluiten van data
  • Stap 3 : Prepareren van de data om Machine Learning modellen te bouwen
  • Stap 4 : Het bouwen van Machine Learning modellen
  • Stap 5 : Het evalueren van Machine Learning modellen
  • Stap 6 : Het inzetten van Machine Learning modellen in de praktijk
• AI en Data Science: hoe kan AI de productiviteit in dit proces verhogen?
•  

Voor wie

Wil je een gesprekspartner zijn voor Data Scientists? Of heb je de ambitie om een Data Scientist te worden? Wil je je kennis van Data Science opfrissen? Of wil je weten wat Machine Learning is? Of wat de aandachtspunten zijn om een Machine Learning model in de praktijk te gebruiken? Of, vraag je je af wat er nog meer komt kijken bij Data Science behalve Machine Learning? En, hoe kun je AI inzetten om de productiviteit te verbeteren? Deze vragen, en meer, worden geadresseerd in deze ééndaagse cursus.

Deze cursus is bij uitstek geschikt voor managers of project managers die Data Scientists of Data Science teams aansturen. Je raakt vertrouwd met de terminologie zodat je eenzelfde taal spreekt als de Data Scientist. Je krijgt ook inzicht in waar Data Scientists relatief veel tijd aan besteden en hoe je hen kunt helpen om daarin tijd te winnen. Je ziet ook welke eisen er gesteld worden aan een Data Scientist, zodat je hier eventueel bij sollicitatiegesprekken rekening mee kunt houden.