Professional Certificate in Data Analytics and Generative AI In samenwerking met Purdue University en IBM

Geef je carrière een boost met het professionele certificaat in data-analyse en generatieve AI, aangeboden in samenwerking met Purdue University Online en IBM.

Programma van 8 maanden. Live klassikaal (5-8 uur/week in het weekend). Vraag ons naar de volgende groep en het lesrooster!

Dit programma combineert theoretische kennis, praktijkgerichte casestudy's en hands-on oefeningen, en biedt zo een uitgebreide leerervaring.

Het programma is ontworpen voor zowel technische als niet-technische achtergronden en biedt een diepgaande opleiding in data-analyse en het groeiende gebied van generatieve AI. Deelnemers krijgen toegang tot online video's die ze in hun eigen tempo kunnen bekijken, live virtuele lessen, praktische projecten, labs en gepersonaliseerde mentorsessies.

De blended learning-aanpak van het programma zorgt voor praktische ervaring met essentiële tools en programmeertalen, waaronder Excel, SQL, Python, Tableau en Power BI, terwijl de nieuwste generatieve AI-toepassingen en -concepten worden geïntegreerd.

Doelgroep

Voor wie is deze opleiding bedoeld?

• IT-professionals die zich willen bijscholen in data-analyse en AI
• Bank- en financiële professionals die gebruikmaken van generatieve AI
• Marketingmanagers die campagnes optimaliseren met data
• Supply chain managers die de logistiek verbeteren door middel van analyse
• Bachelor- en masterstudenten
• Iedereen die geïnteresseerd is in data-analyse en generatieve AI, met of zonder programmeerervaring

Vereisten:

• Middelbare schooldiploma of bachelordiploma (of gelijkwaardig)
• Kandidaten met zowel een programmeerachtergrond als zonder programmeerachtergrond zijn welkom
• Eerdere werkervaring is niet vereist

Leerdoelen

Programmaresultaten

• Fundamentele concepten van data-analyse en generatieve AI begrijpen
• Excel, SQL en ETL-processen gebruiken om verschillende datasets te extraheren, transformeren, laden en analyseren
• Python-bibliotheken zoals NumPy, Pandas, SciPy en scikit-learn beheersen voor statistieken, data wrangling en visualisaties
• Machine learning-methoden en generatieve AI-algoritmen toepassen voor datagestuurde inzichten en AI-oplossingen
• Interactieve Power BI-dashboards maken en je voorbereiden op het PL-300-certificeringsexamen
• Geavanceerde datavisualisatietechnieken implementeren in Tableau, waaronder heatmaps, treemaps en watervallen
• End-to-end analytische oplossingen ontwerpen, waaronder data-ingestie, modellering en prognoses
• Principes van data-ethiek integreren om privacy, eerlijkheid en veiligheid te waarborgen
• Praktische problemen oplossen via een afstudeerproject, waarbij je volledige vaardigheid in data-analyse en generatieve AI aantoont

11+ behandelde vaardigheden

• Data-analyse
• Generatieve AI
• Data storytelling
• Data-ethiek
• SQL
• Python
• ETL
• Statistische analyse met Excel
• Data-analyse met Python
• Datavisualisatie met Tableau
• Datavisualisatie met Power BI

Cursusinhoud

Leertraject

• Programma-introductie
• Bedrijfsanalyse met Excel
• Data-acquisitie en -manipulatie met behulp van SQL
• Extract, Transform, and Load (ETL)
• PL-300 Microsoft Power BI-certificering
• Grondbeginselen van Python-programmeren
• Data-analyse met Python
• Generatieve AI-geletterdheid
• Toepassingen van generatieve AI in data-analyse
• Generatieve AI voor bedrijven en professionals (IBM)
• Capstone-project

Keuzevakken

• Academische masterclass door Purdue University Online
• Industriële masterclass – Data-analyse
• Datavisualisatie met Tableau
• Prompt Engineering Essentials (IBM)
• Data-ethiek
• Verantwoordelijke en ethische generatieve AI (IBM)

DETAILS VAN DE CURSUSINHOUD

Cursus 1: Programma-introductie

Begin uw reis in data-analyse met dit programma in samenwerking met Purdue University Online. Begin met basiscursussen in statistiek, een inleiding tot data-analyse en SQL-training om een sterke basis voor de certificering op te bouwen.

Cursus 2: Bedrijfsanalyse met Excel

Krijg inzicht in bedrijfsanalyse en de relevantie ervan voor de industrie. Gebruik Microsoft Excel om analytische taken uit te voeren en visuele inzichten te creëren met grafieken en dashboards. Bouw een basis op in statistiek en analytische technieken als eerste stap in het programma voor data-analyse.

Leerresultaten

• Begrijp het belang van bedrijfsanalyse in een professionele context
• Gebruik statistische technieken in Excel, inclusief voortschrijdende gemiddelden, hypothesetests, ANOVA en regressie
• Excel-functies en voorwaardelijke opmaak voor data-analyse onder de knie krijgen
• Complexe datasets analyseren met behulp van draaitabellen en segmenten
• Visuele inzichten creëren met grafieken en dashboards

Cursusprogramma

• Inleiding tot bedrijfsanalyse
• Excel voor bedrijfsanalyse
• Voorwaardelijke opmaak en belangrijke functies
• Statistische data-analyse
• Analyse met behulp van draaitabellen
• Dashboards maken

Cursus 3: Data-acquisitie en -manipulatie met behulp van SQL

Ontwikkel basisvaardigheden voor het werken met SQL-databases. Verken kernconcepten van SQL, zoals statements, commando's, voorwaardelijke query's, joins, subquery's en een verscheidenheid aan functies die essentieel zijn voor efficiënt databasebeheer en schaalbare gegevensbewerkingen.

Leerresultaten

• Krijg een duidelijk inzicht in databasestructuren en hun onderlinge relaties
• Leer transacties beheren, tabellen maken en werken met weergaven
• Voer opgeslagen procedures uit en begrijp ze
• Gebruik veelgebruikte querytools effectief

Behandelde onderwerpen

• Kernstatements en -commando's van SQL
• Technieken voor het herstellen en back-uppen van databases
• Filteren, sorteren en selectiecommando's toepassen
• Gebruik van aliassen en toepassingen van aggregatiecommando's
• Implementatie van het commando Group By en voorwaardelijke statements
• Joins en subquery's begrijpen en uitvoeren
• Werken met weergaven en indexen
• Implementatie van string-, wiskundige, datum- en tijdfuncties
• Patroonherkenning in strings en functies voor gebruikerscontrole

Cursus 4: Extract, Transform, and Load (ETL)

Begin met een grondige studie van de ETL-basisprincipes die essentieel zijn voor effectieve gegevensanalyse. Begrijp hoe u systematisch gestructureerde en ongestructureerde gegevens kunt extraheren, regels kunt maken en ETL-tools zoals Nifi en Talend kunt gebruiken. Ontwikkel vaardigheden in het laden van gegevens in opslagplaatsen, maak onderscheid tussen batch- en realtime ETL-processen en beheer ETL-workflows efficiënt om een soepele gegevensanalyse te ondersteunen.

Leerresultaten

• Begrijp de rol en het belang van ETL in gegevensbeheer en -integratie
• Identificeer en maak verbinding met verschillende gegevensbronnen, waaronder databases en API's
• Gestructureerde en ongestructureerde gegevens extraheren met behulp van volledige en incrementele methoden
• Gegevens opschonen, valideren, normaliseren en aggregeren om kwaliteitsproblemen aan te pakken
• Transformatieregels maken, schemaveranderingen beheren en diverse gegevenstypen toewijzen
• Werken met ETL-tools zoals Apache NiFi en Talend met behulp van platformspecifieke functies
• Getransformeerde gegevens efficiënt laden in doelrepositories voor optimale prestaties
• Onderscheid maken tussen batch- en realtime ETL en realtime verwerking implementeren
• Ontwikkel strategieën voor het handhaven van de gegevenskwaliteit, met logboek- en monitoringmechanismen
• Optimaliseer ETL-workflows voor snelheid en efficiëntie, inclusief parallelle verwerkingstechnieken
• Automatiseer ETL-taakschema's en monitoring voor een naadloze uitvoering
• Implementeer systemen voor het monitoren van de gezondheid van ETL-processen en volg best practices voor onderhoud en versiebeheer

Behandelde onderwerpen

• ETL-basisprincipes
• Gegevensuitvoer
• Gegevenstransformatie
• Gegevensmapping en -conversie
• ETL-tools en -technologieën
• Gegevens laden
• Batch- en realtime ETL
• Foutafhandeling en logboekregistratie
• Prestatieoptimalisatie
• Automatisering
• Monitoring en onderhoud

Cursus 5: Microsoft Power BI-certificering

Deze Power BI-cursus leert u hoe u inzichtelijke gegevensanalyses kunt uitvoeren en interactieve dashboards kunt maken, terwijl u zich voorbereidt op het Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst-examen. Het programma behandelt het gebruik van Power BI om zakelijke uitdagingen op te lossen en de operationele efficiëntie te verbeteren. U leert dashboards bouwen op basis van gepubliceerde rapporten, inzichten extraheren met Quick Insights, een reeks Power BI-functies toepassen voor gegevensverzameling en -analyse, en praktische strategieën aanleren om veelvoorkomende Power BI-problemen op te lossen.

Leerresultaten

• Ontwerp interactieve dashboards op basis van rapporten om de visualisatie en gebruikersbetrokkenheid te verbeteren
• Maak visuals en dashboards met Quick Insights om bruikbare gegevensinzichten te ontdekken
• Gebruik natuurlijke taal Q&A om zinvolle visuals te genereren
• Stel gegevenswaarschuwingen in en beheer deze voor tijdige informatie-updates
• Pas best practices toe in rapportlay-out en datavisualisatie voor maximale impact
• Kies en optimaliseer grafieken op basis van context en narratieve behoeften
• Gebruik vormen om belangrijke punten te benadrukken en de storytelling in rapporten te verbeteren
• Deel rapporten en dashboards efficiënt met teams of belanghebbenden
• Voer complete Power BI-projecten uit voor end-to-end data-analyse en visualisatie
• Integreer aangepaste visuals die zijn afgestemd op specifieke bedrijfs- of projectvereisten

Behandelde onderwerpen

• Technieken voor efficiënte gegevensopvraging en -voorbereiding
• Effectieve strategieën voor gegevensbeheer
• Het maken van interactieve rapporten en dashboards
• Power BI-tips en -trucs om de efficiëntie te verbeteren

Cursus 6: Grondbeginselen van Python-programmeren

Verwerf basiskennis van Python-programmeren en de toepassingen ervan in data-analyse. Begrijp belangrijke concepten zoals variabelen, datatypes en functies, en pas deze vaardigheden toe om data te analyseren. Versterk uw kennis door te werken aan een praktijkgericht project dat een realistisch bedrijfsscenario behandelt.

Leerresultaten

• Begrijp de voordelen en gebruiksscenario's van Python
• Leer over Python-gegevenstypen, operatoren en stringfuncties
• Stel Python en Jupyter Notebook in en begrijp hun toepassingen
• Verken verschillende lusssoorten en variabelenbereik binnen Python-functies

Behandelde onderwerpen

• Programmeerbasis
• Python-gegevenstypen en operatoren
• Voorwaardelijke statements en lussen in Python
• Inleiding tot Python
• Python-functies

Cursus 7: Data-analyse met Python

Verken belangrijke Python-pakketten voor data-analyse, met de nadruk op NumPy en Pandas. Begrijp de rol van statistiek bij het analyseren van data en beheers essentiële concepten zoals datacategorisatie, -opschoning en -visualisatie om bruikbare inzichten te genereren.

Leerresultaten

• Verzamel, verwerk, analyseer en visualiseer data met behulp van Python-bibliotheken voor bruikbare inzichten
• Pas statistische methoden toe voor data-analyse en -interpretatie
• Voer geavanceerde statistische analyses uit voor een uitgebreid begrip van data
• Voer hypothesetests uit om onderzoeksresultaten te interpreteren
• Gebruik Python-visualisatiebibliotheken om duidelijke en informatieve gegevensweergaven te creëren
• Pas gegevensoptimalisatietechnieken toe om de kwaliteit en integriteit van gegevens te verbeteren
• Ontwerp en interpreteer ANOVA-tests voor groepsvergelijkingen
• Begrijp scalairen en vectoren, inclusief lineaire onafhankelijkheid

Behandelde onderwerpen

• Python-pakketten voor gegevensanalyse
• Werken met categorische gegevens en tekstgegevens
• Mechanismen voor hypothesetests
• Statistische functies
• Exploratieve gegevensanalyse (EDA)
• Datavisualisatie

Cursus 8: Generatieve AI-geletterdheid

Leg een solide basis in generatieve AI en machine learning door inzicht te krijgen in de kernprincipes, essentiële algoritmen en praktische toepassingen. Verken deep learning, grote taalmodellen en AI-gestuurde tools om praktische ervaring op te doen met het implementeren van effectieve AI-oplossingen.

Leerresultaten

• Maak onderscheid tussen deep learning, machine learning, AI en generatieve AI.
• Begrijp de verschillen en toepassingen van begeleid, onbegeleid en versterkend leren.
• Verken generatieve AI-algoritmen, inclusief neurale netwerken, GAN's en transformers.
• Leer hoe grote taalmodellen (LLM's) chatbots aandrijven.
• Onderzoek AI-modellen zoals ChatGPT, Gemini, Claude en Falcon.
• Begrijp technieken voor het genereren van afbeeldingen met behulp van GAN's, diffusiemodellen en VAE's.
• Doe praktische ervaring op met AI-tools voor het genereren van afbeeldingen, zoals DALL·E 2, Stable Diffusion en MidJourney.
• Werk met tools voor videogeneratie zoals Runway ML, Synthesia en Gen-2 van Runway.
• Ontdek open-source AI-repositories zoals Hugging Face en hun toepassingen.
• Verken AI-marktplaatsen en prompt-marktplaatsen zoals PromptBase om opkomende tools te volgen.
• Bouw expertise op in prompt engineering voor chatbots en AI-zoekopdrachten.
• Experimenteer met OpenAI Playground-instellingen, waaronder temperatuur- en samplingtechnieken.

Behandelde onderwerpen

• Inleiding tot machine learning en generatieve AI
• Soorten machine learning: begeleid, onbegeleid en versterkend leren
• Generatieve AI-algoritmen: neurale netwerken, GAN's, transformers (GPT en andere)
• Grote taalmodellen (LLM's) en chatbots (ChatGPT, Gemini, Claude, Falcon, enz.)
• Technieken voor het genereren van afbeeldingen: GAN's, diffusiemodellen, VAE's en praktische tools (DALL·E 2, Stable Diffusion, MidJourney)
• Videogeneratie: architecturen (GAN's, diffusiemodellen, transformers) en praktische tools
• Open-source AI-modelecosysteem: Hugging Face en AI-marktplaatsen
• Prompt engineering: chatbot-prompts, OpenAI Playground-instellingen en prompts voor het genereren van afbeeldingen

Cursus 9: Toepassingen van generatieve AI in data-analyse

Ontdek hoe generatieve AI de workflow van data-analyse transformeert. Leer de toepassingen ervan in het ETL-proces, creëer augmented data met ChatGPT en genereer synthetische data met behulp van AI-tools. Begrijp de rol ervan in datavisualisatie, modellering, prognoses en risicoanalyse, terwijl u uitdagingen en ethische overwegingen voor verantwoord AI-gebruik aanpakt.

Leerresultaten

• Begrijp de kernconcepten en het belang van generatieve AI in moderne data-analyse.
• Pas generatieve AI-technieken toe om gegevensschaarste aan te pakken, synthetische gegevens te genereren en privacybeschermende analyse en gegevensaugmentatie te ondersteunen.
• Gebruik generatieve AI-tools om interactieve, aangepaste en toegankelijke datavisualisaties te creëren.
• Automatiseer ETL-processen met behulp van generatieve AI voor verbeterde efficiëntie.
• Herken uitdagingen en ethische overwegingen bij het integreren van generatieve AI in dataprojecten.
• Verken praktijkvoorbeelden waarin generatieve AI wordt toegepast voor data-augmentatie, detectie van afwijkingen en verkennende data-analyse.

Behandelde onderwerpen

• Overzicht van generatieve AI in data-analyse
• Data-augmentatie met behulp van generatieve AI
• Generatieve AI voor op maat gemaakte datavisualisatie
• Generatieve AI in data-exploratie
• AI-geoptimaliseerde ETL-processen
• Generatieve AI in datamodellering en prognoses
• Uitdagingen bij de integratie van generatieve AI
• Toekomstige richtingen in generatieve AI

Cursus 10: Generatieve AI voor bedrijven en professionals - IBM

De cursus Generatieve AI voor bedrijven en professionals van IBM biedt essentiële kennis over het gebruik van generatieve AI om bedrijfsgroei te stimuleren, nieuwe marktkansen te ontdekken en carrièrevooruitzichten te verbeteren. Deelnemers leren hoe ze hun vaardigheden kunnen aanpassen aan de veranderende arbeidsmarkt door middel van deskundige begeleiding en praktische ervaring.

Het programma onderzoekt de transformatieve impact van generatieve AI in verschillende sectoren en laat zien hoe bedrijven processen kunnen optimaliseren en nieuwe kansen kunnen identificeren. Het biedt ook inzicht in carrièrepaden en manieren waarop generatieve AI huidige functies en vaardigheden kan verbeteren. Experts uit de sector delen actuele trends, toekomstperspectieven en praktische toepassingen, terwijl hands-on labs en projecten leerlingen in staat stellen praktijkervaring op te doen en hun vaardigheden op het gebied van generatieve AI te demonstreren.

Leerresultaten

• De transformatieve impact van generatieve AI op bedrijven en carrières begrijpen
• Nieuwe zakelijke kansen identificeren en benutten met behulp van generatieve AI
• Organisaties voorbereiden op een succesvolle implementatie van generatieve AI
• Carrièremogelijkheden verkennen die worden aangedreven door generatieve AI in verschillende sectoren
• Professionele vaardigheden verbeteren met generatieve AI-tools
• Praktische ervaring opdoen door middel van praktische labs en projecten

Behandelde onderwerpen

• Trends en implementatie van generatieve AI
• Zakelijke toepassingen van generatieve AI
• Carrièregroei door generatieve AI
• Aangepaste GPT's en gepersonaliseerde AI
• Generatieve AI voor contentmakers, IT-professionals en leidinggevenden

Cursus 11: Afstudeerproject

Het afstudeerproject vormt de afsluiting van je uitgebreide leerervaring en stelt je in staat om je vaardigheden op het gebied van bedrijfsanalyse, gegevensmanipulatie, visualisatie en programmeren toe te passen op praktijksituaties. Met behulp van tools zoals Excel, Python, SQL en Tableau ga je praktische data-uitdagingen aan en toon je je vaardigheid in ETL-processen, visualisatietechnieken en ethische datapraktijken. Dit eindproject biedt je de kans om je expertise, creativiteit en strategisch denkvermogen te laten zien terwijl je complexe problemen in data-analyse oplost.

Casestudy's en projecten uit de industrie

• Project 1 – Beoordelingsvoorspelling voor apps in de Google Play Store: bouw een model om app-beoordelingen te voorspellen met behulp van app-gerelateerde informatie om de zichtbaarheid te verbeteren.
• Project 2 – Vraagvoorspelling voor Walmart: Voorspel de winkelverkopen en vraag voor Walmart in de VS, rekening houdend met de economische omstandigheden.
• Project 3 – Ontwerpen van een verkoopdashboard in Excel: Analyseer de verkoop in verschillende productcategorieën en visualiseer inzichten via een Excel-dashboard.
• Project 4 – Online autoverhuurplatform: Ontwikkel een platform waar klanten beschikbare auto's op basis van categorieën kunnen bekijken en huren.
• Project 5 – Vergelijking van regio's op basis van verkoop: maak een dashboard om de verkoopprestaties per regio te visualiseren en verbeteringen voor te stellen.
• Project 6 – Gezondheidszorganalyse: identificeer factoren die van invloed zijn op de cardiovasculaire gezondheid en ontwikkel een voorspellend systeem voor hartaanvallen met behulp van relevante datasets.

Keuzevakken:

Keuzevak 1: Academische masterclass aangeboden door Purdue University Online

biedt een boeiende online sessie waarin deelnemers waardevolle inzichten krijgen in de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van data-analyse en generatieve AI.

Keuzevak 2: Masterclass voor de industrie – Data-analyse

Neem deel aan deze interactieve online masterclass voor de industrie om de nieuwste ontwikkelingen en technieken op het gebied van data-analyse te ontdekken.

Keuzevak 3: Datavisualisatie met Tableau

Deze Tableau-cursus biedt een complete gids voor het maken van impactvolle visualisaties, het efficiënt organiseren van data en het ontwerpen van informatieve grafieken en dashboards ter ondersteuning van betere zakelijke beslissingen. Deelnemers verkennen de kernconcepten van datavisualisatie, leren verschillende grafiektypen beheersen en bouwen interactieve dashboards met behulp van filters, parameters en sets. De cursus behandelt ook geavanceerde visualisatietechnieken, waaronder heatmaps, treemaps en Pareto-grafieken.

Keuzevak 4: Data-ethiek

Deze cursus biedt een diepgaande verkenning van ethische overwegingen en verantwoordelijkheden in data-analyse. Deelnemers onderzoeken het brede landschap van data-ethiek, inclusief het belang ervan, wettelijke kaders, privacy- en veiligheidskwesties, vooroordelen, ethische besluitvorming, verantwoorde visualisatiepraktijken en de maatschappelijke impact van datagestuurde inzichten.

Keuzevak 5: Prompt Engineering Essentials - IBM

Deze cursus leert effectieve promptingstrategieën om generatieve AI-tools zoals ChatGPT te optimaliseren. Deelnemers verkennen technieken zoals zero-shot, few-shot, Interview Pattern, Chain-of-Thought en Tree-of-Thought prompting. Praktische labs met tools zoals IBM watsonx Prompt Lab, Spellbook en Dust bieden praktische ervaring. Het programma is bedoeld voor professionals, leidinggevenden, ontwikkelaars, studenten en AI-enthousiastelingen.

Keuzevak 6: Verantwoordelijke en ethische generatieve AI - IBM

Deze cursus onderzoekt de ethische uitdagingen, beperkingen en maatschappelijke gevolgen van generatieve AI, met onderwerpen als gegevensprivacy, beveiliging, gevolgen voor het personeelsbestand, deepfakes, vooroordelen en bredere sociaaleconomische effecten. Deelnemers leren verantwoordelijke AI-praktijken, analyseren praktijkcases en doen praktijkkennis op om inzicht te krijgen in transparantie, verantwoordelijkheid en de economische en sociale overwegingen van generatieve AI door middel van interactieve modules en praktische projecten.

FAQ

Veelgestelde vragen

Hoe wordt het programma aangeboden?

De cursus wordt volledig online gegeven via live virtuele lessen, met een verhouding van 80:20 tussen ervaringsgerichte training en theoretisch leren. Je neemt deel aan praktische projecten, casestudy's en interactieve sessies onder leiding van experts uit de sector.

Hoe ziet het lesrooster eruit? Zijn er opnames?

De cursus duurt doorgaans ongeveer 6 maanden, met naar schatting 5-8 uur per week aan live sessies in het weekend, met verschillende roosters. Tussen de cursussen door zijn er veel praktische projecten die moeten worden voltooid. Stuur ons een e-mail voor meer informatie over het rooster van het programma. Als je een les mist, kun je altijd de opname bekijken.

OPMERKING:

Aanwezigheid kan niet worden geregistreerd door alleen de opnames van de sessies te bekijken. Aanwezigheid wordt alleen geregistreerd wanneer een cursist deelneemt aan de live sessie. Aangezien dit programma's zijn die aan universiteiten zijn gelieerd, zijn de criteria strenger, omdat ze door de universiteiten zelf zijn vastgesteld. Er zijn echter wel opnames beschikbaar. Cursisten kunnen de specifieke certificaatcriteria voor elke cursus rechtstreeks op hun LMS bekijken.

Kan ik fulltime werken terwijl ik aan dit programma deelneem?

Ja, dat kan! Het programma is zo opgezet dat het geschikt is voor drukbezette professionals met een fulltime baan. Je kunt live sessies bijwonen die meestal in het weekend worden gehouden op een tijdstip dat past bij jouw agenda, en vervolgens in je vrije tijd opdrachten/projecten voltooien.

Wat doet een datawetenschapper?

Een datawetenschapper identificeert belangrijke zakelijke problemen en ontwikkelt algoritmen om snellere, nauwkeurigere en grootschalige data-analyse mogelijk te maken met behulp van tools zoals Python, Tableau, Hive en andere. Ze verzamelen, integreren en analyseren data om bruikbare inzichten te verkrijgen, dataproblemen op te lossen en voorspellende modellen en strategieën te ontwikkelen. Datawetenschap wordt op grote schaal toegepast en heeft invloed op sectoren zoals technologie, financiën en gezondheidszorg.

Wat zijn de voordelen van deelname aan het Data Science Certificate Program?

Het Data Science Certificate Program, dat in samenwerking met Purdue University wordt aangeboden, is een hoog aangeschreven certificering die is ontworpen door academische leiders en experts uit de industrie. Het helpt deelnemers zich te onderscheiden en de aandacht te trekken van vooraanstaande werkgevers op het gebied van datawetenschap. Het curriculum combineert theoretische kennis met praktijkervaring en projectmatig leren met behulp van datasets uit de praktijk van bedrijven als Amazon, Uber en Comcast, waardoor cursisten de vaardigheden verwerven die nodig zijn om een succesvolle carrière in de datawetenschap te starten.

Wie zijn de docenten van dit Data Science Certificate Program, en hoe worden zij geselecteerd?

Het programma wordt gegeven door hooggekwalificeerde docenten die zijn geselecteerd via een streng selectieproces, inclusief profielbeoordeling, technische evaluaties en trainingsdemonstraties. Alleen trainers met consistent hoge beoordelingen van alumni worden aangenomen, waardoor een leerervaring van topkwaliteit wordt gegarandeerd.

Kan ik me aanmelden zonder technische achtergrond?

Ja, u kunt zich ook zonder technische ervaring inschrijven. Een basiskennis van programmeren en wiskunde is echter wel een pré.

Hebben datawetenschappers programmeervaardigheden nodig?

Ja, programmeren is een fundamenteel onderdeel van datawetenschap. Scripting en wiskundige vaardigheden zijn essentieel voor het uitvoeren van dataprojecten. Kennis van programmeertalen zoals Python en R wordt sterk aanbevolen, en dit programma is ontworpen om u te helpen die basis effectief op te bouwen.

Welke carrièremogelijkheden zijn er na afronding van het programma?

Het behalen van dit Professional Certificate in Data Science and Generative AI opent deuren naar functies als een data scientist, machine learning engineer, data-analist en business intelligence-analist. Het programma rust je uit met expertise op het gebied van datamanipulatie, statistische analyse en machine learning, waardoor je waardevol bent in sectoren als technologie, financiën, gezondheidszorg en e-commerce. Met ervaring en voortdurende bijscholing kun je doorgroeien naar seniorfuncties zoals data scientist manager, een data scientist, chief data officer of geavanceerde functies in AI en deep learning.

Wat ontvang ik na afronding van het programma?

Na succesvolle afronding van het programma ontvang je een certificaat van Purdue University Online. Daarnaast krijg je 12 maanden toegang tot het lidmaatschap van de Purdue Alumni Association, dat jaarlijks kan worden verlengd tegen een kleine vergoeding aan Purdue University Online.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal zijn in het Engels
• in samenwerking met Purdue University Online
• Beginners- tot gevorderd niveau
• 8 maanden live lessen door experts uit de industrie (5-8 uur/week weekendlessen)
• 170+ uur live lessen en door mentoren geleide projectondersteuning
• 300+ uur studietijd en oefening aanbevolen
• 1 jaar toegang tot het platform en opnames van de lessen
• Capstone uit 3 domeinen en 14+ data-analyseprojecten met datasets uit de industrie
• Praktische projecten in de hele levenscyclus van data-analyse, plus generatieve AI-toepassingen
• Netwerkvoordelen via de Purdue Alumni Association
• Certificaat van voltooiing van het programma van Purdue University Online.
• Door de industrie erkende IBM-certificaten voor IBM-cursussen

Boeiende leerervaring

• Interactie met medestudenten: Geniet van een echte klasomgeving door in contact te komen met medestudenten en in realtime met mentoren te communiceren via Slack.
• Flexibel leren: Raak nooit achterop – bekijk op elk moment opgenomen sessies om bij te blijven en op één lijn te blijven met je medestudenten.
• Mentorschapsessies: krijg deskundige ondersteuning van mentoren om twijfels weg te nemen, begeleiding bij projecten te krijgen en je leerproces te verbeteren.
• Toegewijde ondersteuning: profiteer van een cohortmanager die je persoonlijke hulp biedt en ervoor zorgt dat je op koers blijft naar succes.

Over Purdue University

Purdue University is een toonaangevende openbare onderzoeksuniversiteit die bekend staat om het bedenken van praktische oplossingen voor enkele van de meest urgente problemen van vandaag. Purdue wordt door U.S. News & World Report al vier jaar op rij erkend als een van de tien meest innovatieve universiteiten in de VS en loopt voorop op het gebied van baanbrekend onderzoek en innovatie.

Welke toegevoegde waarde levert Purdue University aan het programma?

Het curriculum van het programma is ontworpen en beoordeeld met hulp van de universiteit, wat het programma kwalitatieve legitimiteit en een co-branded certificaat van voltooiing geeft. Houd er rekening mee dat de live lessen niet worden gegeven door daadwerkelijke docenten van de universiteit, maar door vele ervaren experts uit de industrie die geschikt zijn voor elk onderwerp.