Basis Data Science Cursus
Start je data science-carrière met een uitgebreid, praktijkgericht programma dat je meeneemt van Python-basis tot het implementeren van machine-learningmodellen. Je beheerst data-opschoning, statistische analyse en kernalgorithmen terwijl je werkt met echte datasets. Deze cursus geeft je de praktische vaardigheden waar werkgevers nu actief naar op zoek zijn.
Wat je gaat leren:
Je bouwt een solide basis in Python-programmeren, statistiek en de volledige data science-workflow. Je leert rommelige datasets opschonen en voorverwerken, verkennende data-analyse uitvoeren en gesuperviseerde en ongesuperviseerde machine-learningalgoritmen toepassen. De cursus behandelt ook SQL voor databasequery's, natuurlijke taalverwerking, tijdreeksvoorspellingen en verantwoorde AI-praktijken. Aan het einde weet je hoe je modellen grondig evalueert, implementeert als REST API's en je resultaten helder communiceert naar zakelijke stakeholders. Je rondt af met een portfolio-rijk project dat end-to-end data science-expertise demonstreert.
Hoe je praktisch studeert Basis Data Science Cursus
Hoe je oefent Basis Data Science Cursus
Voor bedrijven die hun team willen trainen
Bij Dedika voor bedrijven bevat de cursus oefeningen en voorbeelden die zijn afgestemd op jouw organisatie en precies zoals jouw bedrijf het nodig heeft.
Cursusinhoud
8 Hoofdstukken • 36 LessenDuur tussen 4 en 360 uren (jij beslist)
Hoofdstuk 1VerbergenVerberg detailsBekijk detailsGrondslagen van data science
Grondslagen van data science
Les 1 • Soorten data en variabelen
Classificeert data op structuur, formaat en meetschaal. Maakt de juiste methodekeuze mogelijk in latere analytische hoofdstukken.
Les 2 • Wat data science is
Definieert data science, onderscheidt het van gerelateerde vakgebieden en brengt de componenten in kaart. Legt de basis voor alle volgende hoofdstukken met gedeelde terminologie.
Les 3 • De data-scienceworkflow
Introduceert de standaard projectlevenscyclus van probleemdefinitie tot implementatie. Biedt een mentaal model dat studenten gedurende de hele cursus gebruiken.
Les 4 • De werkomgeving instellen
Begeleidt bij de installatie en configuratie van Python, Jupyter en essentiële bibliotheken. Zorgt dat elke student een functionele omgeving heeft voordat het programmeren begint.
Hoofdstuk 2VerbergenVerberg detailsBekijk detailsPython-programmeren voor data science
Python-programmeren voor data science
Les 1 • Werken met NumPy-arrays
Introduceert gevectoriseerde berekeningen op numerieke arrays. Ondersteunt de prestatiekritische bewerkingen die worden gebruikt in pandas en scikit-learn.
Les 2 • Control flow en functies
Leert conditionals, lussen en herbruikbaar functieontwerp. Stelt studenten in staat om repetitieve datataken efficiënt te automatiseren.
Les 3 • Bestands-I/O en dataladen
Demonstreert het lezen en schrijven van CSV-, Excel- en JSON-bestanden. Bereidt studenten voor om real-world datasets te laden in alle volgende projecten.
Les 4 • Python-syntax en datatypen
Behandelt variabelen, operators en ingebouwde typen die worden gebruikt in dataworkflows. Vormt de syntactische basis voor al het volgende Python-gebaseerde werk.
Les 5 • Datamanipulatie met Pandas
Behandelt het maken van DataFrames, selectie, filtering en aggregatie. Maakt direct het opschonen en verkennen van data in het volgende hoofdstuk mogelijk.
Hoofdstuk 3VerbergenVerberg detailsBekijk detailsExploratieve data-analyse
Exploratieve data-analyse
Les 1 • Beschrijvende statistiek
Kwantificeert centrummaten, spreiding en vorm van distributies. Biedt de numerieke basis voor het interpreteren van elke dataset.
Les 2 • Grondslagen van datavisualisatie
Introduceert Matplotlib en Seaborn voor het maken van standaard grafiektypen. Visualisatievaardigheden worden toegepast in elk volgend hoofdstuk.
Les 3 • Data profiling en kwaliteitsbeoordeling
Auditeert systematisch datasets op ontbrekende waarden, duplicaten en afwijkingen. Motiveert direct de datareinigingstechnieken in het volgende hoofdstuk.
Les 4 • Univariate en bivariate analyse
Onderzoekt eenvariabele distributies en paarsgewijze relaties tussen variabelen. Bouwt intuïtie op voor feature-selectie in modelleerhoofdstukken.
Hoofdstuk 4VerbergenVerberg detailsBekijk detailsStatistische grondslagen voor modellering
Statistische grondslagen voor modellering
Les 1 • Correlatie en covariantie
Kwantificeert lineaire en ranggebaseerde relaties tussen variabelen. Informeert direct feature-selectie en multicollineariteitsdiagnose in regressiemodellen.
Les 2 • Kansverdelingen
Introduceert belangrijke discrete en continue verdelingen die worden gebruikt in data science. Kennis van verdelingen is essentieel voor het kiezen van de juiste modellen en verliesfuncties.
Les 3 • Basisprincipes van kansrekening
Behandelt kansregels, voorwaardelijke kans en de stelling van Bayes. Deze concepten vormen de basis voor classificatiealgoritmen en kwantificering van onzekerheid.
Les 4 • Hypothesetoetsing
Leert nulhypothese formuleren, p-waarden en veelvoorkomende statistische toetsen. Maakt rigoureuze vergelijking van modelvarianten en bedrijfsexperimenten mogelijk.
Hoofdstuk 5VerbergenVerberg detailsBekijk detailsDatareiniging en preprocessing
Datareiniging en preprocessing
Les 1 • Omgaan met ontbrekende data
Behandelt verwijderings-, imputatie- en indicatorstrategieën voor ontbrekende waarden. Correcte verwerking voorkomt bias in downstream-modellen.
Les 2 • Featureschaling en -transformatie
Past normalisatie, standaardisatie en wiskundige transformaties toe op numerieke features. Zorgt dat afstandsgebaseerde en gradientgebaseerde algoritmen correct convergeren.
Les 3 • Een preprocessingpipeline bouwen
Combineert alle reinigingsstappen in een reproduceerbaar scikit-learn Pipeline-object. Voorkomt datalekken en stroomlijnt modeltraining in latere hoofdstukken.
Les 4 • Uitschieterdetectie en -behandeling
Identificeert uitschieters met statistische en visuele methoden en past passende corrigerende maatregelen toe. Beschermt modelprestaties tegen vervorming door extreme waarden.
Les 5 • Feature-codering
Converteert categorische variabelen naar numerieke representaties die geschikt zijn voor algoritmen. Codeerkeuzes hebben direct invloed op modelnauwkeurigheid en interpreteerbaarheid.
Hoofdstuk 6VerbergenVerberg detailsBekijk detailsSupervised machine learning
Supervised machine learning
Les 1 • Basisprincipes van machine learning
Definieert supervised learning, de bias-variantieafweging en het train-test-splitparadigma. Stelt het conceptuele kader vast voor alle modelleeronderdelen.
Les 2 • Classificatiealgoritmen
Implementeert logistische regressie, decision trees en k-nearest neighbors voor categorische doelen. Bouwt de classificatietoolkit die wordt uitgebreid in het ensemble-onderdeel.
Les 3 • Hyperparameter-tunen
Past grid search, random search en Bayesiaanse optimalisatie toe om de modelprestatie te maximaliseren. Tunen is de laatste stap vóór modelselectie en implementatie.
Les 4 • Regressiealgoritmen
Behandelt lineaire, polynomiale en regularized regressie voor voorspelling van continue doelen. Regressievaardigheden zijn direct overdraagbaar naar feature-importantieanalyse.
Les 5 • Ensemble-methoden
Introduceert bagging, boosting en stacking om de voorspellende prestatie te verbeteren. Ensemble-technieken presteren consistent beter dan enkele modellen in de praktijk.
Hoofdstuk 7VerbergenVerberg detailsBekijk detailsUnsupervised learning en dimensionality reduction
Unsupervised learning en dimensionality reduction
Les 1 • Principale Componentenanalyse
Reduceert feature-dimensionaliteit door data te projecteren op hoofdcomponenten. PCA verbetert visualisatie en vermindert ruis vóór supervised modellering.
Les 2 • Manifold learning-technieken
Past t-SNE en UMAP toe voor niet-lineaire dimensionaliteitsreductie en visualisatie. Deze methoden onthullen clusterstructuur die onzichtbaar is voor lineaire methoden zoals PCA.
Les 3 • Clusteringalgoritmen
Behandelt k-means, hiërarchische en dichtheidsgebaseerde clustering voor het groeperen van ongelabelde waarnemingen. Clusteringuitkomsten voeden direct use cases voor bedrijfssegmentatie.
Les 4 • Clustering-evaluatie
Introduceert interne en externe metrieken voor het beoordelen van clusterkwaliteit zonder labels. Rigoureuze evaluatie voorkomt misinterpretatie van unsupervised resultaten.
Hoofdstuk 8VerbergenVerberg detailsBekijk detailsModelevaluatie, implementatie en communicatie
Modelevaluatie, implementatie en communicatie
Les 1 • Data-scienceresultaten communiceren
Structureert bevindingen in management summaries en visuele dashboards voor niet-technische doelgroepen. Duidelijke communicatie bepaalt of inzichten leiden tot bedrijfsbeslissingen.
Les 2 • Geavanceerde modelevaluatie
Behandelt ROC-AUC, precision-recallcurves en kalibratie voor grondige modelbeoordeling. Rigoureuze evaluatie voorkomt dure implementatie van ondermaats presterende modellen.
Les 3 • Modellen monitoren in productie
Detecteert datadrift, conceptdrift en prestatievermindering in geïmplementeerde modellen. Continue monitoring zorgt voor aanhoudende modelbetrouwbaarheid na lancering.
Les 4 • Modelinterpreteerbaarheid
Past SHAP-waarden en permutatie-importantie toe om modelvoorspellingen te verklaren. Interpreteerbaarheid bouwt vertrouwen op bij stakeholders en voldoet aan verantwoordingsvereisten.
Les 5 • Model serialization en serving
Serialiseert getrainde modellen en wikkelt ze in een REST API met Flask of FastAPI. Implementatievaardigheden overbruggen de kloof tussen experimenteren en productiegebruik.
Jouw geldig certificaat van voltooiing
Deze cursus is voor jou:
Carrièreswitchers: op zoek naar een gestructureerde weg naar het data science-veld.
Marketinganalisten: die verder willen gaan dan dashboards naar voorspellende modellering.
Pas afgestudeerden: die gewilde technische vaardigheden aan hun cv willen toevoegen.
Zakelijke professionals: die datagedreven beslissingen moeten begrijpen en eraan bijdragen.
Hobbyisten en zelfstuderenden: nieuwsgierig naar hoe machine learning in de praktijk werkt.
Aspirant-data scientists: klaar om zich te committeren aan een rigoureuze, projectgebaseerde leerervaring.
Wat onze studenten zeggen
Jullie lessen zijn perfect. Ik heb het jaarpakket aangeschaft en heb eindelijk de mogelijkheid om verschillende onderwerpen die mij interesseren te volgen zonder van platform te hoeven wisselen... bedankt voor alles wat jullie doen, ik heb jullie al aan anderen aanbevolen...
Ik vind het fijn hoe de lessen direct ter zake zijn en hoe ik tussen hoofdstukken kan wisselen en content kan overslaan die ik niet nodig heb.
Ik vind de content en de manier van presenteren en transcriptie van video's geweldig, wat het proces versnelt!
Het platform is snel en eenvoudig te gebruiken. De diversiteit aan content en de aanvullende video's helpen enorm bij het leren.
Belangrijkste opleidingen
FAQ
Wie is Dedika?
Is het certificaat geldig in Nederland?
Zijn de cursussen gratis?
Wat is de studielast van de cursus?
Hoe zien de cursussen eruit?
Hoe werken de cursussen?
Wat is de duur van de cursussen?
Wat zijn de kosten of prijzen van de cursussen?
Wat is een EAD- of online cursus en hoe werkt het?
PDF-cursus