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

De cursus biedt een uitgebreid curriculum voor het beheersen van datawetenschap, machine learning en generatieve AI.

Programma van 6 maanden (live lessen & e-learning). Live klassikaal (5-8 uur/week in het weekend). Vraag ons naar de volgende groep en het lesrooster!

Door theoretisch leren te combineren met praktische toepassing, verwerven deelnemers expertise in programmeren, gegevensbeheer, toegepaste datawetenschap met Python, machine learning, deep learning en generatieve AI-technieken.

Door middel van praktische projecten, labs en mentorsessies doen leerlingen ervaring op met industriestandaard tools en praktijktoepassingen, waardoor ze worden voorbereid op een carrière in datawetenschap, machine learning en generatieve AI. Het programma is geschikt voor zowel pas afgestudeerden als ervaren professionals en biedt een mix van video's die in eigen tempo kunnen worden bekeken, live virtuele lessen en zeer boeiende praktische oefeningen.

Doelgroep

Voor wie is deze opleiding bedoeld?

Dit programma is bedoeld voor werkende professionals uit verschillende sectoren, die diverse perspectieven meebrengen die de interactie in de klas verrijken. Het is zeer geschikt voor zowel nieuwe als ervaren professionals die een carrière willen opbouwen in datawetenschap en generatieve AI. Ideale kandidaten zijn mensen met een analytische mindset en een willekeurige opleiding, zoals:

• IT-professionals
• Softwareontwikkelaars
• Analytics-professionals
• Productmanagers
• Bedrijfsanalisten
• Technologieconsultants

Vereisten:

• Middelbare schooldiploma of bachelordiploma (of gelijkwaardig)
• Basiskennis van programmeren en wiskunde
• Bij voorkeur 2+ jaar beroepservaring (niet verplicht)

Leerdoelen

Programmaresultaten

• Begrijp de belangrijkste statistische en SQL-concepten.
• Begrijp de basisprincipes, toepassingen en zakelijke impact van AI.
• Voer gedistribueerde en parallelle berekeningen uit op GPU's.
• Beheers wiskundige en wetenschappelijke berekeningen met NumPy, SciPy en Scikit-Learn.
• Voer datawetenschappelijke workflows uit: wrangling, exploratie, visualisatie, hypothesetests.
• Leer de basisprincipes van NLP met Python's NLTK, inclusief tekstbegrip en -generatie.
• Bouw deep learning-modellen met Keras, TensorFlow en cloudplatforms zoals AWS SageMaker.
• Verken geavanceerde AI-onderwerpen: generatieve AI, GPT, verklaarbare AI en GAN's.
• Ontwikkel computervisietoepassingen en spraakherkenningsmodellen.
• Pas begeleid en onbegeleid leren, aanbevelingsengines en tijdreeksmodellering toe.
• Implementeer deep learning-modellen met Flask/Django, Docker, Kubernetes en serverloze omgevingen.
• Implementeer neurale netwerken en geavanceerde deep learning-technieken zoals objectdetectie.
• Word bedreven in Power BI voor data storytelling en het maken van interactieve dashboards en rapporten.
• Krijg inzicht in het landschap van generatieve AI en praktische toepassingen voor bedrijven en onderzoek.
• Leer machine learning-modellen valideren met behulp van nauwkeurigheidsmetrics en prestatie-evaluatie.

18+ behandelde vaardigheden

• Data-analyse en statistiek: verkennende data-analyse, beschrijvende en inferentiële statistiek
• Machine learning: modelbouw, begeleid en onbegeleid leren, ensemble learning, modeltraining, optimalisatie, evaluatie en validatie
• Deep learning en AI: deep learning, generatieve AI, reinforcement learning, natuurlijke taalverwerking, computervisie, spraakherkenning
• AI-technieken en -tools: prompt engineering, verklaarbare AI, datavisualisatie, machine learning-algoritmen, fine-tuning

Cursusinhoud

Leertraject

• Programma-introductie
• Opfrissing programmeervaardigheden
• Gegevensbeheer met SQL
• Python voor datawetenschap (IBM)
• Toegepaste datawetenschap met Python
• Machine learning
• Specialisatie in deep learning
• Basisprincipes van generatieve AI, prompt engineering en ChatGPT
• Generatieve AI voor dataprofessionals
• Generatieve AI-vaardigheden voor een data scientist (IBM)
• Capstone-project

Keuzevakken

• Academische masterclass door Purdue University Online
• Industriële masterclass door IBM
• R-programmeren voor datawetenschap (IBM)
• Datavisualisatie met PowerBI
• Geavanceerde deep learning en computervisie
• Natuurlijke taalverwerking
• Data-ethiek

DETAILS VAN DE CURSUSINHOUD

Cursus 1: Programma-introductie

Begin uw reis met Purdue University Online in dit programma en verken de basisprincipes van datawetenschap. Begin met voorbereidende cursussen in statistiek en programmeren om een sterke basis te leggen voor de rest van het curriculum.

Cursus 2: Herhaling programmeren

Deze cursus bouwt essentiële Python-vaardigheden op om u voor te bereiden op het programma.

Leerresultaten

• Beheers procedureel en objectgeoriënteerd programmeren
• Begrijp loops, variabelen en datatypes
• Installeer Python en gebruik Jupyter Notebook voor praktische toepassingen
• Leer methoden, attributen, toegangsmodificatoren en de juiste codeerconventies
• Verwerf kennis van operatoren, stringfuncties en multithreading

Cursuscurriculum

• Grondbeginselen van programmeren en Python-functies
• Inleiding tot Python-programmeren
• Concepten van objectgeoriënteerd programmeren
• Threading
• Python-datatypes en operatoren
• Voorwaardelijke statements en loops

Cursus 3: Gegevensbeheer met SQL

Deze cursus biedt u essentiële SQL-vaardigheden om databases efficiënt te beheren en schaalbare toepassingen te ondersteunen.

Leerresultaten

• Ontwikkel een grondig begrip van databases en hun relaties
• Voer opgeslagen procedures uit voor complexe bewerkingen
• Gebruik SQL-opdrachten en gangbare querytools effectief
• Pas string-, wiskundige, datum/tijd- en patroonherkenningsfuncties toe
• Beheers transacties, het aanmaken van tabellen en weergaven voor efficiënt databasebeheer
• Implementeer gebruikerstoegangscontrole voor databasebeveiliging
• Doe expertise op in filteren, sorteren, aliasing, aggregaten, groeperen, joins, subquery's, weergaven en indexeren

Behandelde onderwerpen

• SQL-statements
• Aggregaatopdrachten
• Herstellen en back-uppen
• Groeperen op opdrachten
• Selectieopdrachten – filteren
• Voorwaardelijke statements en sorteren
• Joins
• Datum- en tijdfuncties
• Stringfuncties
• Patroon (string) matching
• Wiskundige functies
• Functies voor gebruikerscontrole

Cursus 4: Python voor datawetenschap (IBM)

Deze cursus biedt deelnemers de vaardigheden om Python te gebruiken voor datawetenschap, waardoor ze Python-scripts kunnen schrijven en praktische data-analyses kunnen uitvoeren in een Jupyter-labomgeving.

Leerresultaten

• Python-scripts schrijven met behulp van variabelen, strings, functies, loops en voorwaarden.
• Python-concepten toepassen, zoals lijsten, sets, woordenboeken, objecten, klassen en vertakkingen.
• Pandas gebruiken voor het laden, bewerken en opslaan van gegevens en voor bestandsbewerkingen.

Behandelde onderwerpen

• Basisprincipes van Python
• Python-gegevensstructuren
• Grondbeginselen van programmeren in Python
• Werken met gegevens in Python
• Werken met NumPy-arrays

Cursus 5: Toegepaste datawetenschap met Python

Deze cursus biedt een uitgebreide basis in datawetenschap met Python en behandelt gegevensvoorbereiding, modellering, evaluatie en visualisatie. Deelnemers ontwikkelen praktische vaardigheden in Python-programmeren, statistiek en gegevensanalyse.

Leerresultaten

• Inzicht in de basisprincipes en praktische toepassingen van datawetenschap.
• Hypothesetests uitvoeren (Z-test, T-test, ANOVA) en resultaten interpreteren.
• Gegevens manipuleren en analyseren met Pandas (laden, indexeren, samenvoegen).
• Gegevens voorbereiden, normaliseren en standaardiseren met technieken zoals binning.
• NumPy toepassen voor arraybewerkingen, indexering en slicing.
• Effectief datamodellen ontwikkelen en evalueren.
• Maak boeiende visualisaties met Matplotlib, Seaborn, Plotly en Bokeh.
• Pas Python-concepten (strings, Lambda-functies, lijsten) toe in datawetenschapstaken.
• Begrijp statistische maatstaven, inclusief scheefheid, covariantie, correlatie, centrale tendens en spreiding.
• Gebruik lineaire algebraprincipes in data-analyse, inclusief toepassingen in calculus.

Behandelde onderwerpen

• Inleiding tot datawetenschap
• Basisprincipes van Python-programmeren
• NumPy voor numerieke berekeningen
• Lineaire algebra voor data-analyse
• Statistische basisprincipes en geavanceerde statistiek
• Datamanipulatie met Pandas
• Data-analyse en -verwerking
• Datavisualisatie (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh)
• Kansverdelingen en end-to-end-statistiek
• Praktische toepassingen van datawetenschap in Python

Cursus 6: Machine learning

Deze cursus biedt een diepgaande verkenning van machine learning en behandelt begeleid leren (regressie en classificatie), onbegeleid leren (clustering) en ensemblemodellering. Deelnemers doen praktische ervaring op met het bouwen van een aanbevelingsengine met PyTorch en leren frameworks zoals TensorFlow en Keras te evalueren, terwijl ze inzicht krijgen in de volledige machine learning-pijplijn.

Leerresultaten

• Begrijp verschillende soorten machine learning en hun toepassingen
• Verken begeleid leren: regressie, classificatie en correlatieanalyse
• Leer overfitting en underfitting detecteren en voorkomen
• Onderzoek onbegeleid leren: clusteringtechnieken en hun gebruiksscenario's
• Beheers ensemblemodellering: bagging, boosting, stacking
• Analyseer de machine learning-pijplijn en MLOps-bewerkingen
• Bouw een aanbevelingsengine met PyTorch
• Evalueer en vergelijk frameworks zoals TensorFlow en Keras

Behandelde onderwerpen

• Grondbeginselen van machine learning
• Begeleid leren
• Ongebegeleid leren
• Regressie en de toepassingen ervan
• Classificatie en de toepassingen ervan
• Ensemble learning
• Aanbevelingssystemen

Cursus 7: Specialisatie in deep learning

Deze cursus biedt je de vaardigheden om deep learning-modellen te implementeren met behulp van AI/ML-frameworks. Je verkent kernconcepten en praktische toepassingen, begrijpt de verschillen tussen deep learning en machine learning en doet praktische ervaring op met neurale netwerken, voorwaartse/achterwaartse propagatie, TensorFlow 2, Keras, PyTorch, CNN's, RNN's, auto-encoders, objectdetectie, transfer learning, prestatieoptimalisatie en modelinterpretatie. Aan het einde kun je effectief deep learning-modellen bouwen en optimaliseren.

Leerresultaten

• Begrijp verschillende soorten neurale netwerken en hun toepassingen
• Beheers voorwaartse en achterwaartse propagatie in diepe neurale netwerken (DNN's)
• Maak onderscheid tussen deep learning en traditionele machine learning
• Bouw en optimaliseer modellen met behulp van TensorFlow 2, Keras en PyTorch
• Pas technieken voor prestatieverbetering toe, zoals dropout en early stopping
• Verwerf expertise in convolutional neural networks (CNN's) en objectdetectie
• Leer over recurrente neurale netwerken (RNN's) en hun gebruiksscenario's
• Begrijp auto-encoders en transfer learning
• Voer hyperparameter-tuning uit en verbeter de interpreteerbaarheid van modellen

Behandelde onderwerpen

• Inleiding tot deep learning
• Kunstmatige neurale netwerken (ANN)
• Diepe neurale netwerken (DNN)
• Convolutionele neurale netwerken (CNN)
• Recurrente neurale netwerken (RNN)
• PyTorch
• TensorFlow
• Transfer learning
• Auto-encoders
• Objectdetectie
• Modeloptimalisatie en prestatieverbetering
• Transformermodellen voor natuurlijke taalverwerking (NLP)

Cursus 8: Essentiële aspecten van generatieve AI, prompt engineering en ChatGPT

Deze cursus biedt een diepgaande studie van generatieve AI, met een focus op ChatGPT en grote taalmodellen. Je leert de kernprincipes van GenAI, verklaarbare AI en conversationele AI, samen met prompt engineering, fine-tuning en verantwoord AI-gebruik. Deelnemers doen praktische kennis op om ChatGPT en andere generatieve AI-tools creatief toe te passen in verschillende sectoren, terwijl ze inzicht krijgen in ethische overwegingen, modelbeperkingen en strategieën om de transparantie en prestaties te maximaliseren.

Leerresultaten

• Begrijp de basisprincipes van AI en generatieve AI-modellen.
• Begrijp verklaarbare AI en het belang ervan, en verken verschillende benaderingen.
• Leer hoe ChatGPT werkt, inclusief de functies en beperkingen ervan.
• Verken diverse praktische toepassingen en use cases van ChatGPT.
• Krijg praktische ervaring met fine-tuningtechnieken voor modeloptimalisatie.
• Herken ethische uitdagingen en verantwoord AI-gebruik voor generatieve modellen.
• Begrijp toekomstige trends en uitdagingen in generatieve AI.

Behandelde onderwerpen

• Inleiding tot generatieve AI en het landschap ervan
• Ethische overwegingen: verantwoord gebruik van gegevens en privacy
• Verklaarbare AI: zorgen voor transparantie
• Toekomstige trends en innovaties in generatieve AI
• AI-technologieën benutten voor zakelijke en creatieve toepassingen
• Effectieve prompts ontwerpen voor AI-modellen
• Diepgaande analyse van ChatGPT en de toepassingen ervan
• Conversational AI: toepassingen en ontwikkelingen
• Grote taalmodellen: verkenning en begrip
• Fine-tuningtechnieken voor modelpersonalisatie

Cursus 9: Generatieve AI voor dataprofessionals

Verken de rol van generatieve AI in datawetenschap, van datageneratie en -voorbereiding tot query's. Leer hoe u uitdagingen in de levenscyclus kunt overwinnen, AI kunt inzetten voor databetekenis, modelbouw en voorspellende analyse, en tools voor verkennende data-analyse onder de knie kunt krijgen om te slagen in datagestuurde functies.

Leerresultaten

• Identificeer de vier belangrijkste soorten generatieve AI-modellen en hun toepassingen in de industrie.
• Pas generatieve AI-technieken toe voor het genereren, voorbereiden, opvragen en aanvullen van data.
• Gebruik generatieve AI-tools voor verkennende data-analyse (EDA) en voorspellende modellering.
• Visualiseer data en bouw modellen met behulp van generatieve AI.
• Pak industriespecifieke overwegingen en uitdagingen aan bij de implementatie van generatieve AI.
• Ontwikkel voorspellende modellen en verbeter je datawetenschapsvaardigheden met generatieve AI.

Behandelde onderwerpen

• Inleiding tot generatieve AI en de rol ervan in de datawetenschap
• Veelvoorkomende soorten generatieve AI-modellen en toepassingen in verschillende sectoren
• Generatieve AI gebruiken tijdens de hele levenscyclus van datawetenschap: genereren, voorbereiden, opvragen, aanvullen
• Uitdagingen op het gebied van gegevensvoorbereiding en -opvraging overwinnen met generatieve AI
• Sectorspecifieke overwegingen en uitdagingen voor een data scientist
• Datavisualisatie en modelbouw met generatieve AI
• Verbetering van kernvaardigheden op het gebied van datawetenschap door middel van generatieve AI-technieken

Cursus 10: Generatieve AI-vaardigheden voor een data scientist (IBM)

Deze cursus leidt data scientists, analisten en ingenieurs op om generatieve AI te gebruiken voor het oplossen van data-uitdagingen en het optimaliseren van workflows. Deelnemers doen praktische ervaring op met het toepassen van generatieve AI-tools in praktijksituaties.

Leerresultaten

• Verken generatieve AI-modellen zoals GAN's en VAE's voor gegevensvoorbereiding, -augmentatie en -query's in verschillende sectoren.
• Gebruik generatieve AI voor verkennende gegevensanalyse (EDA), voorspellende modellering en het oplossen van sectorspecifieke uitdagingen.
• Pas generatieve AI-technieken toe op praktijkproblemen door middel van een begeleid project en een eindbeoordeling.
• Ontwikkel kerncompetenties op het gebied van datawetenschap met een focus op praktijktoepassingen en het ethisch gebruik van generatieve AI.

Behandelde onderwerpen

• Generatieve AI-tools en -modellen
• Toepassingen in datavoorbereiding en -uitbreiding
• Exploratieve data-analyse met generatieve AI
• Voorspellende modellering en branchespecifieke uitdagingen
• Praktijkproject en eindbeoordeling

Cursus 11: Afstudeerproject

Met het afstudeerproject Datawetenschap, machine learning en generatieve AI kun je je vaardigheden onder begeleiding van experts toepassen op praktijkproblemen. Met behulp van Python of SAS implementeer je regressie, beslissingsbomen en AI-algoritmen en pas je technieken zoals k-fold cross-validatie toe om robuuste modellen te garanderen. Dit project consolideert je kennis, toont je expertise in datawetenschap en AI-workflows en bereidt je voor om indruk te maken op potentiële werkgevers met praktische, branchegerichte vaardigheden.

Casestudy's en projecten uit de industrie

• Project 1: Bouw een conversationele virtuele assistent met generatieve AI voor dialogen, vragen en antwoorden, aanbevelingen en taakondersteuning.
• Project 2: Ontwikkel een op Python gebaseerde e-commerce-app met artikelbeheer en meerdere betalingsopties.
• Project 3: Creëer een online autoverhuurplatform met planning, facturering en objectgeoriënteerd programmeren.
• Project 4: Pas tijdreeksvoorspellingen toe om de vraag naar restaurantartikelen voor de voedingsindustrie te voorspellen.
• Project 5: Gebruik verkennende data-analyse en hypothesetests om marketingstrategieën en klantenwerving te optimaliseren.
• Project 6: Voer clusteranalyse uit om gepersonaliseerde afspeellijsten met nummers te maken op basis van gebruikersgedrag.
• Project 7: Bouw een machine learning-model om het personeelsverloop te voorspellen aan de hand van gedragspatronen.
• Project 8: Automatiseer scheepsdetectie met behulp van CNN-gebaseerde deep learning om incidenten door menselijke fouten te voorkomen.
• Project 9: Ontwikkel deep learning-modellen om de terugbetaling van hypotheken te voorspellen aan de hand van historische gegevens.
• Project 10: Implementeer gezichtsherkenning met deep learning voor het diagnosticeren van genetische aandoeningen in gezondheidszorgsystemen.
• Project 11: Detecteer diabetische retinopathie met behulp van CNN's en implementeer modellen met TensorFlow Serving.
• Project 12: Breng de prestaties van werknemers in kaart en genereer beoordelingsrapporten met behulp van SQL-databases.
• Project 13: Voer luchtvrachtgegevensanalyse uit met behulp van SQL om de dienstverlening en klantervaring te verbeteren.
• Project 14: Een Tableau-dashboard maken voor misdaadanalyse om de politie en stadsautoriteiten op de hoogte te houden.
• Project 15: Een interactief Tableau-verkoopdashboard bouwen voor een kledingfabrikant ter ondersteuning van ad-hocrapportage en -analyse.

Keuzevakken:

Keuzevak 1: Academische masterclass aangeboden door Purdue University Online

Biedt een interactieve online sessie waar deelnemers inzicht krijgen in de nieuwste technologische ontwikkelingen en methodologieën op het gebied van datawetenschap, AI en machine learning.

Keuzevak 2: Industry Masterclass door IBM

Neem deel aan deze interactieve online masterclass om de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van datawetenschap en AI-methodologieën te verkennen.

Keuzevak 3: Cursus R-programmeren voor datawetenschap door IBM

Behandelt fundamentele R-concepten zoals wiskundige bewerkingen, variabelen, strings, vectoren en factoren. Deelnemers doen praktische ervaring op met arrays, matrices, lijsten en dataframes, maar ook met voorwaarden, loops, functies, objecten, klassen en debugging. Het curriculum richt zich op het beheren van tekst-, CSV- en Excel-bestanden, het lezen en schrijven van gegevens, het verwerken van strings en datums, en het ontwikkelen van essentiële vaardigheden voor gegevensmanipulatie en -analyse in R.

Keuzevak 4: Datavisualisatie met Power BI

Leert deelnemers hoe ze Power BI kunnen gebruiken voor data-analyse en het blootleggen van zinvolle zakelijke inzichten. Deelnemers doen vaardigheden op in het maken van interactieve dashboards, het ontwikkelen van rapporten en het gebruik van Quick Insights om snel datapatronen te identificeren. De cursus legt de nadruk op praktische technieken voor efficiënt gebruik van Power BI, waardoor deelnemers de mogelijkheden van de tool kunnen maximaliseren voor weloverwogen besluitvorming en verbeterde operationele efficiëntie.

Keuzevak 5: Geavanceerde deep learning en computervisie

Deze cursus biedt deelnemers geavanceerde vaardigheden op het gebied van deep learning en computervisie om complexe uitdagingen aan te gaan. De cursus behandelt beeldvorming, beeldverwerking en technieken zoals CNN's, objectdetectie en segmentatie. Deelnemers verkennen ook generatieve modellen, OCR, gedistribueerd en parallel computergebruik en Explainable AI (XAI), waarbij de nadruk ligt op het beheersen van geavanceerde methoden en het effectief inzetten van modellen om praktische computervisieproblemen op te lossen.

Keuzevak 6: Natuurlijke taalverwerking

Deelnemers aan deze cursus leren machine learning toe te passen op natuurlijke taalgegevens, met de nadruk op zowel het begrijpen als het genereren van taal. Het curriculum behandelt feature engineering voor NLP, geautomatiseerde spraakherkenning, spraak-naar-tekst- en tekst-naar-spraakconversie, en het bouwen van spraakassistenten en Alexa-vaardigheden, waardoor geavanceerde expertise in NLP- en spraaktoepassingen wordt geboden.

Keuzevak 7: Data-ethiek

Deze module biedt een grondig inzicht in data-ethiek, inclusief wettelijke kaders, privacy en veiligheidsoverwegingen. Deelnemers leren omgaan met vooroordelen, ethische beslissingen nemen en data op verantwoorde wijze visualiseren, waardoor ze inzicht krijgen in de maatschappelijke impact van analytics en het vermogen ontwikkelen om op professionele wijze om te gaan met ethische uitdagingen.

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
• 6 maanden live lessen door experts uit de industrie (5-8 uur/week weekendlessen)
• 250+ uur live lessen en projectondersteuning door mentoren
• 25+ uur e-learning videocontent
• 300+ uur studietijd en oefening aanbevolen
• Flexibel leren met opnames van sessies en 24/7 toegang
• Maak kennis met ChatGPT, Gemini, Keras, TensorFlow en andere prominente tools
• Interactieve sessies over de nieuwste AI-trends, zoals GenAI, prompt engineering, LLM's en meer
• 3 capstones en meer dan 25 praktische projecten uit verschillende industriële domeinen
• 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 de 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 universitair docenten, maar door vele ervaren experts uit de industrie die geschikt zijn voor elk onderwerp.