AI+ Data™ - eLearning (inclusief examen)
448,00 EUR
- 40 hours
De AI+ Data Certificering biedt een uitgebreide leerervaring, die professionals voorziet van essentiële datawetenschap vaardigheden. Het omvat fundamentele onderwerpen zoals statistiek, programmeren en data preparatie, en vordert naar geavanceerde modules in generatieve AI en Machine Learning (ML). Het programma benadrukt op data-gedreven besluitvorming en storytelling om zowel analytische als communicatieve vaardigheden te versterken.
Belangrijkste kenmerken
Taal
Cursus en materiaal in het Engels
Niveau
Beginner-gevorderd niveau (Categorie: AI+ Technisch)
1 jaar platformtoegang
en Virtueel Praktijklab inbegrepen
40 uur aan videomateriaal & multimedia
Aanbeveling van 50 uur studietijd
Materiaal
Video, PDF-materiaal, audio-eBook, podcasts, quizzen en beoordelingen.
Examen
Online Proctor Examen met Één Gratis Herkansing
Certificaat
Certificaat van voltooiing inbegrepen. Geldig voor 1 jaar
Gereedschappen die je zult beheersen
Google Colab, MLflow, Alteryx, KNIME
Over de cursus
Ontgrendel datagedreven innovatie met AI
- Kernkennis: Grondslagen in Data Science, Python, Statistiek en Data Wrangling
- Geavanceerd Leren: Ontdek Generatieve AI, Machine Learning en Voorspellende Analyse
- Eindproject: Pas AI toe op echte werelduitdagingen, zoals het voorspellen van personeelsverloop
- Carrièrevoorbereiding: Verwerf praktische vaardigheden voor AI-gerichte data science functies met begeleide mentorship
Door middel van praktische eindprojecten en persoonlijke begeleiding, doen deelnemers praktische ervaring op met het toepassen van datawetenschaptechnieken op echte uitdagingen. Door theorie te combineren met oefeningen in Python, R en vooruitstrevende technologieën, bereidt deze certificering professionals voor om uit te blinken in datawetenschap, wat innovatie stimuleert en geïnformeerde besluitvorming binnen hun organisaties bevordert.
Waarom Deze Certificering Belangrijk Is
Bedrijven hebben gecertificeerde professionals nodig die complexe gegevens kunnen omzetten in bruikbare inzichten met behoud van privacy en integriteit.
Leerresultaten
Aan het einde van deze cursus zult u in staat zijn om:
Geavanceerde Data-analyse
Ontwikkel vaardigheden om data te reinigen, voor te bewerken en te analyseren met behulp van statistische en verkennende methoden om betekenisvolle inzichten te extraheren
Generatieve AI & Machine Learning
Gebruik AI-tools en machine learning algoritmen om inzichten te genereren en voorspellende modellen te creëren
Programmeer- & ML-vaardigheden
Versterk de vaardigheid in Python en R door ze toe te passen op zowel basis- als geavanceerde machine learning taken.
Data Storytelling & Besluitvorming
Leer effectief te communiceren met data en maak goed geïnformeerde, op data gebaseerde zakelijke beslissingen
Cursustijdlijn
Fundamenten van Data Science
Les 1
- 1.1 Inleiding tot Data Science
- 1.2 Levenscyclus van Data Science
- 1.3 Toepassingen van Data Science
Grondslagen van de statistiek
Les 2
- 2.1 Basisbegrippen van de statistiek
- 2.2 Kansrekening
- 2.3 Statistische Inferentie
Gegevensbronnen en -typen
Les 3
- 3.1 Soorten gegevens
- 3.2 Gegevensbronnen
- 3.3 Gegevensopslagtechnologieën
Programmeervaardigheden voor Data Science
Les 4
- 4.1 Introductie tot Python voor Data Science
- 4.2 Introductie tot R voor Data Science
Data Wrangling en Preprocessing
Les 5
- 5.1 Technieken voor Data-imputatie
- 5.2 Omgaan met uitschieters en gegevenstransformatie
Verkennende Data Analyse (EDA)
Les 6
- 6.1 Introductie tot EDA
- 6.2 Gegevensvisualisatie
Generatieve AI-tools voor het verkrijgen van inzichten
Les 7
- 7.1 Inleiding tot generatieve AI-tools
- 7.2 Toepassingen van generatieve AI
Machine Learning
Les 8
- 8.1 Inleiding tot algoritmen voor begeleid leren
- 8.2 Introductie tot Onbegeleid Leren
- 8.3 Verschillende algoritmen voor clustering
- 8.4 Leren van associatieregels met implementatie
Geavanceerd Machine Learning
Les 9
- 9.1 Ensembleleertechnieken
- 9.2 Dimensionaliteitsreductie
- 9.3 Geavanceerde Optimalisatietechnieken
Datagestuurde besluitvorming
Les 10
- 10.1 Inleiding tot datagestuurd besluitvorming
- 10.2 Open Source Hulpmiddelen voor Data-gedreven Besluitvorming
- 10.3 Gegevensgestuurde inzichten afleiden uit verkoopdatasets
Datastorytelling
Les 11
- 11.1 Het begrijpen van de kracht van dataverhalen vertellen
- 11.2 Gebruiksscenario's en zakelijke relevantie identificeren
- 11.3 Boeiende verhalen creëren
- 11.4 Data visualiseren voor impact
Eindproject - Voorspelling van Personeelsverloop
Les 12
- 12.1 Projectintroductie en probleemstelling
- 12.2 Gegevensverzameling en -voorbereiding
- 12.3 Gegevensanalyse en modellering
- 12.4 Data Storytelling en Presentatie
AI-agenten voor gegevensanalyse
Optionele Module
- 1. Het begrijpen van AI-agenten
- 2. Casestudies
- 3. Praktijkervaring met AI-agents
Wie zou zich moeten inschrijven voor dit programma?
Data-analisten & wetenschappers: Pas AI toe voor voorspellende modellering en slimmere beslissingen.
Business Intelligence Professionals: Gebruik AI om inzichten te verkrijgen uit complexe gegevens.
IT-specialisten & integrators: Implementeer AI-oplossingen voor geoptimaliseerd databeheer.
Data Engineers: Bouw schaalbare AI-gestuurde datapipelines en architecturen.
Industriële Groei
Data-gedreven innovatie stimuleren in verschillende sectoren
- Marktgroei: Wereldwijde AI data science markt zal naar verwachting groeien met een CAGR van 37,4% van 2023 tot 2030 (Grand View Research).
- Industriële Transformatie: AI-gedreven analyse is bezig met het revolutioneren van financiën, marketing, detailhandel en andere sectoren.
- Real-Time Inzichten: Organisaties maken steeds vaker gebruik van AI voor voorspellende inzichten en real-time data-analyse.
- Automatisering & Efficiëntie: AI-gedreven automatisering stroomlijnt werkprocessen en verbetert de operationele efficiëntie.
- Verbeterde besluitvorming: Sectoren zoals e-commerce, supply chain en klantenservice maken gebruik van AI voor slimmere, op data gebaseerde beslissingen.
Meer details
Vereisten
- Fundamenteel begrip van informatica en statistiek (handig maar niet vereist).
- Sterke interesse in data-analyse.
- Openstaan voor het leren van programmeertalen zoals Python en R.
Examen Details
- Duur: 90 minuten
- Geslaagd: 70% (35/50)
- Formaat: 50 meerkeuze/meervoudige antwoordvragen
- Leveringsmethode: Online via platform voor proctoring examens (flexibele planning)
- Taal: Nederlands
Licenties en accreditatie
Deze cursus wordt aangeboden door AVC volgens de Partner Programma Overeenkomst en voldoet aan de vereisten van de Licentieovereenkomst.
Gelijkheidsbeleid
AVC biedt geen voorzieningen vanwege een handicap of medische aandoening van studenten. Kandidaten worden aangemoedigd om contact op te nemen met AVC voor begeleiding en ondersteuning gedurende het accommodatieproces.
Veelgestelde vragen
Heb je en zakelijke oplossing of LMS-integratie nodig?
Heb je niet de cursus of het programma gevonden dat geschikt zou zijn voor jouw bedrijf? Heb je een LMS-integratie nodig? Neem contact met ons op! Wij zullen met een passende oplossing komen!