Data Analyst - Master's Programma in Data Analyse - Een uniek leer- en certificeringstraject!

Data Analyst - Master's Programma in Data Analyse

Een uniek leer- en certificeringstraject!

Het Data Analyst Master's Programma, in samenwerking met IBM, transformeert je in een data analytics expert. In deze cursus leer je de nieuwste analytics tools en technieken, het werken met SQL-databases, de talen R en Python, de kunst van het creëren van datavisualisaties, en hoe je statistieken en voorspellende analyses toepast in een zakelijke omgeving.

Belangrijkste Kenmerken

• Cursus en materiaal zijn in het Engels
• 11 maanden lang live online bootcamp en eLearning (self-paced) kan sneller!
• 1 jaar toegang tot leerplatform & klassikale opnames
• Exclusieve hackathons en live interactie met IBM leadership
• Live masterclasses en Ask Me Anything sessies van IBM experts
• 8X meer live interactie met live online lessen door experts uit de industrie
• Capstone en 20+ real-life projecten gebouwd op datasets uit verschillende industrieën zoals bankwezen, e-commerce, technologie en productie
• Kwalitatief hoogstaand curriculum met geïntegreerde labs

Programma resultaten

• Essentiële statistische concepten begrijpen, waaronder maten van centrale tendens, spreiding, correlatie en regressie.
• SQL-concepten beheersen, zoals Universal Query Tool en SQL-commando's
• Schrijf je eerste Python-programma door concepten van variabelen, strings, functies, lussen en voorwaarden te implementeren.
• De nuances van lijsten, sets, woordenboeken, voorwaarden en vertakkingen, objecten en klassen in Python begrijpen.
• Werken met gegevens in Python, waaronder bestanden lezen en schrijven, gegevens laden, bewerken en opslaan met Pandas.
• Leer gegevens interpreteren in Python met behulp van multidimensionale arrays in NumPy, DataFrames manipuleren in Pandas, de SciPy-bibliotheek met wiskundige routines gebruiken en machine learning uitvoeren met Scikit-Learn.
• Verricht gegevensanalyses met behulp van populaire Python-bibliotheken.
• Inzicht krijgen in verschillende datavisualisatiebibliotheken in Python, waaronder Matplotlib, Seaborn en Folium.
• Verdiep je in de basisprincipes van R en leer hoe je je eigen R-scripts kunt schrijven.
• R-programmeren onder de knie krijgen en begrijpen hoe verschillende statements worden uitgevoerd in R.

Doelgroep 

Een carrière als data-analist vereist een basis in statistiek en wiskunde. Aspirant-professionals met een analytische achtergrond zijn het meest geschikt voor het Data Analist Master's Program, inclusief:

• IT-professionals
• Banking en financiële professionals
• Marketing managers
• Supply chain network managers
• Beginners in het data engineering domein
• Studenten in UG/ PG-programma's

Leertraject

1. Introductie Data Analysis
2. Business Analytics met Excel
3. Programming Basis en Data Analytics met Python
4. Tableau Training
5. Data Analyst Capstone
6. Keuzevakken
   • Opfrissing programmering
   • SQL
   • R-programmeren voor Data Science
   • Data Science met R
   • Power BI

1. Introductie Data Analysis

De cursus Inleiding tot Data Analytics van AVC geeft je inzicht in het toepassen van data en analyseprincipes in je bedrijf. U krijgt inzicht in de volledige levenscyclus van data-analyse, van probleemdefinitie tot het inzetten van oplossingen. Aan de hand van diverse branchespecifieke voorbeelden en casestudy's leert u hoe analytics, datavisualisatie en data science methodologieën kunnen worden gebruikt om betere zakelijke beslissingen te nemen.

Belangrijkste leerdoelen

• Begrijp hoe je analytische problemen oplost in real-world scenario's
• Bepaal effectieve doelstellingen voor analytische projecten
• Werken met verschillende soorten gegevens
• Ontdek het belang van datavisualisatie om effectievere zakelijke beslissingen te helpen nemen
• Begrijp grafieken, diagrammen en hulpmiddelen voor analyse en visualisatie en gebruik ze om zinvolle inzichten te verkrijgen
• Creëer een analytisch adoptiekader
• Identificeer opkomende trends op het gebied van data analytics

Cursusprogramma

• Les 1 - Cursus Introductie
• Les 2 - Overzicht Data Analytics
• Les 3 - Omgaan met verschillende soorten gegevens
• Les 4 - Datavisualisatie voor besluitvorming
• Les 5 - Data Science, Data Analytics en Machine Learning
• Les 6 - Data Science Methodologie
• Les 7 - Data Analytics in verschillende sectoren
• Les 8 - Analytics-raamwerk en nieuwste trends

2. Business Analytics met Excel

Business Analytics met Excel geeft uw analytics carrière een boost met krachtige nieuwe Microsoft Excel vaardigheden. Deze business analytics training voorziet u van de concepten en harde vaardigheden die nodig zijn voor een sterke analytics carrière. Je leert de basisconcepten van data-analyse en statistiek, wat helpt om datagestuurde besluitvorming te bevorderen. Uw nieuwe kennis van deze veelgebruikte tool in combinatie met de officiële business analytics-certificering staat garant voor een succesvolle carrière.

Belangrijkste leerdoelen

• Begrijp de betekenis van business analytics en het belang ervan in de sector
• Bekijk de grondbeginselen van Excel analytische functies en voorwaardelijke opmaak
• Leer analyseren met complexe datasets met behulp van draaitabellen en slicers
• Oplos stochastische en deterministische analytische problemen met behulp van tools als scenariomanager, solver en goal seek
• Toepassen van statistische hulpmiddelen en concepten zoals voortschrijdend gemiddelde, hypothesetests, ANOVA en regressie op datasets met behulp van Excel
• Representeer je bevindingen met behulp van grafieken en dashboards
• Maak kennis met de nieuwste analyse- en visualisatietools van Microsoft, zoals Power BI

Cursusprogramma

• Les 1 - Inleiding tot Business Analytics
• Les 2 - Opmaak Voorwaardelijke opmaak en belangrijke functies
• Les 3 - Gegevens analyseren met draaitabellen
• Les 4 - Dashboarding
• Les 5 - Business Analytics met Excel
• Les 6 - Gegevensanalyse met behulp van statistiek
• Les 7 - Power BI

3. Programmeren Basis en Data Analytics met Python

Leer gegevens analyseren in Python met behulp van multidimensionale arrays in NumPy, manipuleer DataFrames in Pandas, gebruik de SciPy bibliotheek met wiskundige routines en voer machine learning uit met behulp van scikit-learn. Deze cursus neemt je mee van de basis van Python naar de vele verschillende soorten gegevens. Je leert gegevens voorbereiden voor analyse, eenvoudige statistische analyses uitvoeren, zinvolle datavisualisaties maken, toekomstige trends voorspellen op basis van gegevens en nog veel meer.

Belangrijkste leerdoelen

• Data sets importeren
• Schoonmaken en voorbereiden van gegevens voor analyse
• Manipuleer Pandas DataFrame
• Samenvatten gegevens
• Bouw modellen voor machinaal leren met scikit-learn
• Datapijplijnen bouwen

Cursusprogramma

• Les 1 Cursus Introductie
• Les 2 Python Environment Setup en Essentials
• Les 3 Python Programming Fundamentals
• Les 4 Data Analytics Overview
• Les 5 Statistisch rekenen
• Les 6 Wiskundige berekeningen met NumPy
• Les 7 Gegevensmanipulatie met Pandas
• Les 8 Datavisualisatie met Python
• Les 9 Inleiding tot Modelbouw

4. Tablue Training 

Deze Tableau cursus helpt je te begrijpen hoe je visualisaties bouwt, gegevens organiseert en grafieken en dashboards ontwerpt om meer zinvolle zakelijke beslissingen te nemen. Je maakt kennis met de concepten van datavisualisatie, verschillende combo-grafieken en stories, het werken met filters, parameters en sets en het bouwen van interactieve dashboards.

Belangrijkste leerdoelen

• Expert worden in visualisatietechnieken zoals heatmap, treemap, waterval, Pareto
• Begrijp metadata en het gebruik ervan
• Werken met filters, parameters en sets
• Beheers speciale veldtypes en Tableau-gegenereerde velden en het proces van het maken en gebruiken van parameters
• Leer hoe je grafieken, interactieve dashboards en verhaalinterfaces kunt maken en hoe je je werk kunt delen Leer de concepten van gegevensmenging, creëer gegevensextracten en organiseer en formatteer gegevens
• Rekenkundige, logische, tabel- en LOD-berekeningen beheersen

Cursusprogramma

• Les 01 - Aan de slag met Tableau
• Les 02 - Kern van Tableau in Onderwerpen
• Les 03 - Grafieken maken in Tableau
• Les 04 - Werken met Metadata
• Les 05 - Filters in Tableau
• Les 06 - Analytics toepassen op het werkblad
• Les 07 - Dashboard in Tableau
• Les 08 - Wijzigingen in gegevensverbindingen
• Les 09 - Inleiding tot detailniveaus in Tableau (LODS)

5. Data Analyst afsluitend project

Dit Capstone-project voor Data Analist geeft je de kans om de vaardigheden die je tijdens dit programma hebt geleerd, toe te passen. Door middel van toegewijde mentorsessies leer je hoe je een realistisch, op de industrie afgestemd data science-probleem oplost, van gegevensverwerking en modelbouw tot rapportage van je bedrijfsresultaten en inzichten. Dit project is de laatste stap in het leertraject en stelt je in staat om je expertise in data analytics te laten zien aan toekomstige werkgevers.

6.1 Keuzevak: Programming Refresher 

Programmeren wordt steeds belangrijker en deze cursus zorgt ervoor dat je de basisconcepten van programmeren onder de knie krijgt. Aan het eind van dit programma begrijp je objectgeoriënteerd programmeren; basisconcepten van programmeren zoals datatypes, variabelen, strings, lussen en functies; en software engineering concepten zoals multithreading en multitasking met behulp van Python.

Belangrijkste leerdoelen

• Onderhoud fundamentele kennis van basisprincipes van programmeren
• Begrijp objectgeoriënteerde programmeerprincipes inclusief datatypes, variabelen, strings, lussen en functies
• Begrijp software engineering concepten zoals multithreading en multitasking met behulp van Python

Cursusprogramma

• Les 01 - Cursusintroductie
• Les 02 - Basiskennis programmeren

6.2 Keuzevak: SQL

Deze cursus geeft u de informatie die u nodig hebt om succesvol aan de slag te gaan met SQL-databases en gebruik te maken van de database in uw toepassingen. Leer de concepten van fundamentele SQL statements, voorwaardelijke statements, commando's, joins, subqueries en diverse functies om uw SQL database te beheren voor schaalbare groei.

Belangrijkste leerdoelen

• Bases en relaties begrijpen
• Gemeenschappelijke queryhulpmiddelen gebruiken en met SQL-commando's werken
• Begrijp transacties, het maken van tabellen en weergaven
• Opgeslagen procedures begrijpen en uitvoeren

Cursusprogramma

• Les 1- Fundamentele SQL Statements
• Les 2 - Herstel en back-up
• Les 3 - Selectieopdrachten: Filteren
• Les 4 -Selectieopdrachten: Bestellen
• Les 5 - Alia's
• Les 6 - Aggregate Commando's
• Les 7 - Groep door commando's
• Les 8 - Voorwaardelijke verklaring
• Les 9 - Voegen
• Les 10 - Subqueries
• Les 11 - Views en Index
• Les 12 - String Functies
• Les 13 - Wiskundige functies
• Les 14 - Datum- en tijdfuncties
• Les 15 - Patroon (String) Matching
• Les 16 - Functies voor toegangscontrole voor gebruikers

6.3 Keuzevak: R-Programmeren voor Data Science

Krijg inzicht in de programmeertaal R met deze inleidende cursus. R Programmeren is een essentiële programmeertaal voor data-analyse en is een fundamentele sleutel om een succesvolle Data Science professional te worden. In deze cursus leer je R-code schrijven, leer je meer over datastructuren in R en maak je je eigen functies. Na afronding van deze cursus ben je volledig in staat om aan je eerste data-analyse reis te beginnen.

Belangrijkste leerdoelen

• Leer over belangrijke wiskundige concepten, variabelen, tekenreeksen, vectoren, factoren en vectorbewerkingen
• Verwerf fundamentele kennis over arrays en matrices, lijsten en dataframes
• Krijg inzicht in voorwaarden en lussen, functies in R, objecten, klassen en debuggen
• Leer hoe je nauwkeurig tekst-, CSV- en Excel-bestanden kunt lezen en hoe je gegevensobjecten in R naar een bestand kunt schrijven en opslaan
• Tekenreeksen en datums begrijpen en ermee werken in R

Cursusprogramma

• Les 01 - R Basics
• Les 02 - Datastructuren in R
• Les 03 - R Programming Fundamentals
• Les 04 - Werken met gegevens in R
• Les 05 - Stekken en datums in R

6.4 Keuzevak: Data Science met R

De volgende stap om een Data Scientist te worden is het leren van R - de meest gevraagde open source technologie. R is een krachtige Data Science- en analysetaal met een steile leercurve en een zeer levendige community. Daarom is het snel de favoriete technologie aan het worden voor organisaties die de kracht van analytics willen gebruiken om hun concurrentievoordeel te vergroten.

Belangrijkste leerdoelen

• Verwerf een fundamenteel begrip van business analytics
• R installeren, R-studio en werkruimte instellen en de verschillende R-pakketten leren kennen
• R-programmeren onder de knie krijgen en begrijpen hoe verschillende statements worden uitgevoerd in R
• Krijg een diepgaand inzicht in de gegevensstructuur die in R wordt gebruikt en leer hoe je gegevens importeert/exporteert in R
• De verschillende apply-functies en DPLYR-functies definiëren, begrijpen en gebruiken.
• Begrijp en gebruik de verschillende grafieken in R voor datavisualisatie
• Ervaar een basisinzicht in verschillende statistische concepten
• Hypothesetestmethoden begrijpen en gebruiken om zakelijke beslissingen te stimuleren
• Begrijp en gebruik lineaire en niet-lineaire regressiemodellen en classificatietechnieken voor gegevensanalyse
• Leer en gebruik de verschillende associatieregels en Apriori algoritme
• Clustermethoden leren en gebruiken, waaronder K-Means, DBSCAN en hiërarchische clustering.

Cursusprogramma

• Les 01 - Inleiding tot Business Analytics
• Les 02 - Inleiding tot R programmeren
• Les 03 - Data structuren
• Les 04 - Data visualisatie
• Les 05 - Statistiek voor Data Science I

6.5 Keuzevak: Power BI

Microsoft Power BI is een scala van tools die gebruikt worden om gegevens te analyseren en bedrijfsinzichten te verkrijgen door interactieve dashboards te bouwen. Deze Power BI Training helpt u om het meeste uit Power BI te halen, zodat u bedrijfsproblemen kunt oplossen en uw activiteiten kunt verbeteren. In deze Power BI training leert u dashboards te ontwikkelen op basis van gepubliceerde rapporten, meer inzicht te krijgen in uw gegevens met Quick Insights en leert u praktische recepten voor de verschillende taken die u kunt uitvoeren met Microsoft Power BI, van het verzamelen van gegevens tot het analyseren ervan. Deze cursus bevat ook een aantal handige recepten voor het oplossen van verschillende problemen in Power BI.

Belangrijkste leerdoelen

• Maak dashboards van gepubliceerde rapporten
• Snel visuals en dashboards genereren met Quick Insights
• Gebruik natuurlijke taal in de Q&A functie om visuals te genereren voor bruikbaar inzicht
• Maak en beheer gegevenswaarschuwingen
• Geef best practices voor rapportlay-out en datavisualisatie
• Begrijp welke grafieken/grafieken je moet gebruiken afhankelijk van de vraag die wordt beantwoord of het verhaal dat wordt verteld
• Gebruik vormen om te ontwerpen, te benadrukken en een verhaal te vertellen
• Zie hoe u aangepaste visuals in uw rapporten en dashboards kunt opnemen
• Delen van rapporten en dashboards, inclusief de voor- en nadelen van elk
• Voltooi een Power BI data-analyse/visual project van begin tot eind
• Verbeter de samenwerking in teams met Microsoft Teams
• Weet hoe je data kunt ophalen en voorbereiden voor analyse en visualisatie
• Leer hoe je relaties maakt tussen tabellen in je datamodel
• Berekende kolommen en metingen maken met de DAX-taal

Cursusprogramma

• Les 01 - Bereid je voor als een Super-Nerd
• Les 02 - Ontwikkel je datakennis

7. Programma Projecten

Project 1: Aanbevelingen voor app-beoordeling

Het team van de Google Play Store lanceert een nieuwe functie die de zichtbaarheid van bepaalde veelbelovende apps verhoogt. Deze boost zal op verschillende manieren tot uiting komen, waaronder een hogere prioriteit in de aanbevelingssecties. Maak een model om de waardering van de app te voorspellen en geef tegelijkertijd andere informatie over de app.

Project 2: Klachten van klanten over Comcast Telecom

Comcast is een Amerikaans wereldwijd opererend telecommunicatiebedrijf. Het bedrijf heeft een vreselijke klantenservice geleverd en ze blijven tekortschieten ondanks herhaalde beloften van verbetering. Gebruik de bestaande database met klachten van klanten om de klanttevredenheid te verbeteren.

Project 3: E-commerce verkoopdashboard

Een online e-commercebedrijf wil een verkoopdashboard ontwerpen om de verkoop te analyseren op basis van verschillende productcategorieën. Het bedrijf wil het gemakkelijker maken voor gebruikers om de producten te selecteren waarnaar ze op zoek zijn en zo meer verkoop genereren. Help gebruikers bij het selecteren en beoordelen van informatie over de producten die ze overwegen.

Project 4: Vergelijkende studie van landen

Creëer een dashboard om een vergelijkende studie te maken van verschillende landen op verschillende parameters met behulp van de dataset voor verzekeringen en de dataset voor ontwikkelingsindicatoren van de wereld.

Project 5: Analyse verkoopprestaties

Bouw een dashboard dat de maandelijkse verkoopprestaties per productsegment en productcategorie weergeeft om klanten te helpen bij het identificeren van de segmenten en categorieën die hun verkoopdoelen hebben gehaald, overtroffen of niet hebben gehaald.

Project 6: Analyse van het verkooprapport van een kledingzaak

Een modewinkel in het hogere segment wil zijn productlijn uitbreiden. Het wil de markt begrijpen en de huidige trends in de branche vinden. Automatiseer de aanbevelingen voor productattributen, voorspel verkooptrends, begrijp de verkoopfactoren en regel de beoordelingsprocedure van het product met de gegeven datasets.

Project 7: College Toelating

Elk jaar worden er duizenden aanvragen ingediend door internationale studenten voor toelating tot hogescholen in de VS. Voor het Amerikaanse Ministerie van Onderwijs wordt het een iteratieve taak om het totale aantal ontvangen aanvragen te kennen en die gegevens vervolgens te vergelijken met het totale aantal succesvol geaccepteerde aanvragen en verwerkte visa. Om het hele proces gemakkelijk te maken, wil het Amerikaanse Ministerie van Onderwijs de factoren analyseren die van invloed zijn op de toelating van studenten tot hogescholen.

Project 8: De beste restaurants identificeren en aanbevelen

Een restaurantconsolidator wil zijn B2C-portaal vernieuwen met behulp van intelligente automatiseringstechnologie. Hiervoor moeten twee verschillende matrices worden gemaakt om restaurants met "hoge sterren" te identificeren en aanbevelingen te genereren. Om een effectief model te maken, is het essentieel om het gedrag te begrijpen van de consumenten die de gegevens genereren. Je moet rapporten maken over de best beoordeelde restaurants, aanbevelingen genereren door gegevens te inspecteren en verkennende gegevensanalyse te gebruiken en je bevindingen delen met alle belanghebbenden via intuïtieve dashboards.

Project 9: Leningverzuimers voorspellen

Financiële instellingen lijden aanzienlijke verliezen door wanbetalingen op autoleningen. Dit heeft geleid tot strengere acceptatiecriteria voor autoleningen en een toename van het aantal afgewezen leningen. Het is duidelijk dat deze instellingen behoefte hebben aan een beter kredietrisicoscoringsmodel. Dit rechtvaardigt een onderzoek naar de determinanten van wanbetalingen op autoleningen. Bepaal en onderzoek de factoren die van invloed zijn op de wanbetalingsratio van autoleningen. Gebruik de bevindingen ook om een model te creëren om potentiële wanbetalingen op overeenkomsten te voorspellen.

Project 10: Factoren onderzoeken die verantwoordelijk zijn voor hartaanvallen

Hart- en vaatziekten zijn wereldwijd een van de belangrijkste doodsoorzaken. Het is van cruciaal belang om de oorzaken te identificeren en een systeem te ontwikkelen om potentiële hartaanvallen op een effectieve manier te voorspellen. De gepresenteerde gegevens bevatten alle informatie over relevante factoren die van invloed kunnen zijn op de cardiovasculaire gezondheid. De gegevens moeten in detail worden bestudeerd voor verdere analyse. Bepaal en onderzoek de factoren die een belangrijke rol spelen bij het verhogen van het aantal hartaanvallen. Gebruik de bevindingen ook om een model te maken en te voorspellen.

---

AVC’s Masterprograms FAQ

Wat is de waarde van het Master Certificaat?

De Master programma's van AVC helpen je om gewilde vaardigheden op een versnelde manier te beheersen en je marktwaarde te vergroten. Wat je carrièredoelen ook zijn, of je nu een beginner bent of op zoek bent naar mogelijkheden om je vaardigheden bij te schaven om van carrière te veranderen, de Master programma's van AVC zullen helpen deze doelen te versnellen. Deze certificaten zijn zeer gewild.

Opmerking: Wij zijn geen universiteit en kennen geen universitaire graden toe. Deze Master betekent dat je het hele programma hebt doorlopen en alle belangrijke kennis over het onderwerp hebt opgedaan, waardoor je het onderwerp volledig hebt beheerst. Elk onderdeel van het programma resulteert ook in een certificaat.

Welke kennis en ervaring zijn vereist voor de Master programma's?

Over het algemeen is er geen eerdere ervaring vereist om aan het programma deel te nemen. De training begint op een inleidend niveau en vordert stap voor stap naar het expert niveau. Basiskennis of ervaring met het onderwerp is echter altijd nuttig. Bekijk de specifieke cursusdetails.

Dit programma is zelfgestuurd, wat betekent dat je in je eigen tempo kunt leren. Je begint met een praktijkgerichte e-learningmodule, gevolgd door een reeks online cursussen die zijn afgestemd op jouw behoeften, waarbij je de vrijheid hebt om de data en tijden te kiezen die het beste in jouw schema passen - en als je een sessie mist, kun je deze eenvoudig opnieuw inplannen. Elke sessie wordt voor jouw gemak opgenomen, zodat je het materiaal zo vaak als nodig kunt herzien.

Aan het einde van het programma heb je uitgebreide kennis opgedaan en ben je in staat om deze toe te passen in verschillende praktische taken en projecten.

Hoe lang duurt het om het Master programma af te ronden?

Dit is heel individueel. Sommige mensen doorlopen het programma vrij snel (ongeveer 2-3 maanden), anderen hebben meer tijd nodig. Je hebt een jaar lang toegang tot het programma en de eLearning. Als je 5 tot 10 uur per week aan het programma besteedt, duurt het ongeveer 6 maanden om het programma af te ronden. Opmerking: Sommige andere Master programma's duren langer. Dit is een schatting.

Wat is het format van de Master programma's? Moet ik naar een trainingscentrum komen?

De meeste programma's zijn volledig gebaseerd op afstandsonderwijs. De meeste omvatten intensieve online bootcamps met eLearning die je in je eigen tempo kunt voltooien. Deze leerpaden bestaan uit verschillende cursussen en onderwerpen die gerelateerd zijn aan specifieke vaardigheden voor een rol of baan. Er zijn ook online klaslokaalsessies via ons geavanceerde professionele afstandsonderwijssysteem. Er zijn verschillende tijdsloten om uit te kiezen en we nemen altijd de sessies op, zodat je ze kunt beluisteren als je iets hebt gemist of informatie wilt herzien. Er is altijd iemand beschikbaar om je te helpen en te ondersteunen als je vragen hebt over de vaardigheden die je leert.

Wanneer kan ik de Master online cursussen volgen?

De cursustijden variëren per groep. Je krijgt toegang tot een dashboard met meerdere tijdsloten voor elke sessie of elk onderwerp, zodat je kunt kiezen wat het beste voor je werkt. Sessies kunnen worden ingepland op doordeweekse middagen, weekend-ochtenden of avonden, afhankelijk van de interesse van de deelnemers en de beschikbaarheid van de trainer. Als je een sessie mist, kun je altijd de opnames bekijken, zodat je geen inhoud mist.

Wanneer heb ik mijn Master Certificaat behaald?

Zodra je minimaal 85% van het cursusmateriaal hebt voltooid, kun je je certificaat ontgrendelen. Dit geldt voor alle Master programma's. Een van de criteria voor het verkrijgen van het Master Certificaat is het bijwonen van de live cursussen. Er kunnen echter uitzonderingen worden gemaakt als je niet live kunt deelnemen, maar het is wel vereist dat je de opnames bekijkt. Raadpleeg de specifieke cursusdetails of stuur ons een e-mail voor meer informatie.