
R en Python Cursus
Beheers zowel R als Python in één uitgebreide cursus, ontworpen voor aankomende en werkende data-analisten. Je gaat van het inrichten van je omgeving tot het bouwen van machine-learningmodellen, het maken van professionele visualisaties en het automatiseren van reproduceerbare rapporten. Elk concept wordt parallel in beide talen uitgelegd, zodat je zelfverzekerd kunt werken in elke dataomgeving.
Wat je gaat leren:
Deze cursus behandelt de volledige dataworkflow in R en Python, beginnend met het opzetten van de omgeving en de kernprogrammeerprincipes. Je manipuleert en schoont echte datasets met dplyr, tidyr en Pandas, en visualiseert vervolgens resultaten met ggplot2, Matplotlib en Seaborn. Statistische analyse en hypothesetoetsing worden uitgebreid behandeld voordat je verdergaat met gesuperviseerd en ongesuperviseerd machine learning. Je bouwt ook interactieve dashboards, maakt verbinding met databases en API's en produceert geautomatiseerde rapporten met R Markdown en Jupyter Notebooks. Na afloop beschik je over praktische, direct inzetbare vaardigheden in beide talen.
Hoe je praktisch studeert R en Python Cursus
Hoe je oefent R en Python 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 • 39 LessenDuur tussen 4 en 360 uren (jij beslist)
Hoofdstuk 1VerbergenVerberg detailsBekijk detailsJe ontwikkelomgeving instellen
Je ontwikkelomgeving instellen
Les 1 • R en RStudio installeren
Installeer R-base en de RStudio IDE op Windows, macOS en Linux. Legt de fundamentele R-werkruimte vast die gedurende de cursus wordt gebruikt.
Les 2 • Pakketten en bibliotheken beheren
Installeer en werk pakketten bij met CRAN in R en pip/conda in Python. Zorgt ervoor dat studenten beide omgevingen kunnen uitbreiden met tools van derden.
Les 3 • Python en Anaconda installeren
Installeer Python via de Anaconda-distributie en configureer Jupyter Notebook. Biedt de Python-werkruimte die de R-opzet spiegelt voor parallel leren.
Les 4 • Versiebeheer met Git
Initialiseer Git-repositories en verbind ze met externe hosts voor zowel R- als Python-projecten. Maakt reproduceerbare, collaboratieve workflows mogelijk vanaf dag één.
Hoofdstuk 2VerbergenVerberg detailsBekijk detailsKernprogrammeerfundamenten in R en Python
Kernprogrammeerfundamenten in R en Python
Les 1 • Control Flow-structuren
Schrijf if/else-statements, for-loops en while-loops in beide talen. Maakt conditionele logica en iteratie mogelijk die essentieel zijn voor dataverwerkingsscripts.
Les 2 • Foutafhandeling en debuggen
Gebruik tryCatch in R en try/except in Python om runtime-fouten netjes af te handelen. Bouwt defensieve codeergewoonten die cruciaal zijn voor productiekwaliteitsscripts.
Les 3 • Functies schrijven en aanroepen
Definieer herbruikbare functies met parameters, standaardwaarden en return-statements. Bevordert modulair ontwerp dat in elk volgend hoofdstuk wordt toegepast.
Les 4 • Variabelen en gegevenstypen
Declareer variabelen en werk met numerieke, teken-, logische en complexe typen in beide talen. Bouwt het typebewustzijn dat nodig is voor alle daaropvolgende datamanipulatie.
Les 5 • Operatoren en expressies
Pas rekenkundige, vergelijkings- en logische operatoren toe om expressies te bouwen in R en Python. Biedt de rekenkundige bouwstenen voor control flow en datatransformatie.
Hoofdstuk 3VerbergenVerberg detailsBekijk detailsDatastructuren in R en Python
Datastructuren in R en Python
Les 1 • Lijsten en Tuples
Sla heterogene gegevens op in R-lijsten en Python-lijsten en -tuples. Behandelt geneste structuren en elementtoegangspatronen die worden gebruikt in complexe datapijplijnen.
Les 2 • Vectoren en Arrays
Maak en indexeer eendimensionale vectoren in R en NumPy-arrays in Python. Legt de atomaire gegevenscontainer vast die wordt gebruikt in alle numerieke berekeningen.
Les 3 • Dictionaries en Sets in Python
Gebruik Python-dictionaries voor sleutel-waarde-opslag en sets voor unieke-elementencollecties. Biedt de opzoek- en deduplicatietools die nodig zijn in data-opschoonworkflows.
Les 4 • Pandas DataFrames in Python
Bouw en manipuleer Pandas DataFrames als de primaire tabelstructuur van Python. Spiegelt de R-dataframesectie om directe vergelijking tussen talen mogelijk te maken.
Les 5 • Dataframes in R
Construeer, subset en wijzig R-dataframes als de primaire tabelstructuur. Bereidt studenten direct voor op data wrangling met dplyr in het volgende hoofdstuk.
Hoofdstuk 4VerbergenVerberg detailsBekijk detailsData Wrangling en Transformatie
Data Wrangling en Transformatie
Les 1 • Ontbrekende gegevens verwerken
Detecteer, verwijder en imputeer ontbrekende waarden met basis-R- en Pandas-methoden. Zorgt voor gegevenskwaliteit vóór modellering of visualisatiestappen.
Les 2 • Gegevens groeperen en aggregeren
Vat gegevens per groep samen met group_by/summarize in R en groupby/agg in Python. Produceert de samenvattingsstatistieken die nodig zijn voor rapportage en visualisatie.
Les 3 • Gegevens hervormen: brede en lange formaten
Pivot gegevens tussen brede en lange formaten met tidyr en Pandas melt/pivot. Bereidt gegevens voor in de vorm die vereist is door visualisatie- en modelleringsbibliotheken.
Les 4 • Gegevens importeren en exporteren
Lees CSV-, Excel- en JSON-bestanden in R en Python en schrijf resultaten terug naar schijf. Legt de datainnamepijplijn vast die alle transformatiestappen voedt.
Les 5 • Filteren, selecteren en muteren
Pas dplyr-werkwoorden en Pandas-methoden toe om rijen te filteren, kolommen te selecteren en nieuwe variabelen te maken. Behandelt de meest voorkomende dagelijkse datamanipulatiebewerkingen.
Hoofdstuk 5VerbergenVerberg detailsBekijk detailsDatavisualisatiegrondbeginselen
Datavisualisatiegrondbeginselen
Les 1 • Statistische visualisatie met Seaborn
Genereer distributie-, categorische en relationele plots met Seaborn's hoogwaardige API. Breidt Matplotlib uit met ingebouwde statistische samenvattingen en aantrekkelijke standaardinstellingen.
Les 2 • Plot met Matplotlib in Python
Maak figuren en assen met behulp van Matplotlib's objectgeoriënteerde API. Biedt de fundamentele Python-plotlaag waarop Seaborn en Pandas voortbouwen.
Les 3 • Grafieken aanpassen en exporteren
Pas consistente styling, annotaties en exportinstellingen toe bij R- en Python-plots. Zorgt ervoor dat visuals voldoen aan professionele rapportage- en publicatienormen.
Les 4 • Visualisatieprincipes en grafiekselectie
Pas visuele coderingsprincipes toe om de juiste grafiek voor elk gegevenstype te kiezen. Onderbouwt al het plotwerk in ontwerpbest practices.
Les 5 • Plot met ggplot2 in R
Bouw gelaagde graphics met behulp van ggplot2's grammatica van grafieksyntaxis. Behandelt de meest gebruikte R-visualisatiebibliotheek in professionele dataworkflows.
Hoofdstuk 6VerbergenVerberg detailsBekijk detailsStatistische analyse en hypothesetesten
Statistische analyse en hypothesetesten
Les 1 • Hypothesetesten
Voer t-toetsen, chi-kwadraattoetsen en ANOVA uit met R en scipy.stats in Python. Maakt formele vergelijking van groepen en relaties in gegevens mogelijk.
Les 2 • Waarschijnlijkheidsverdelingen
Steekproef uit en evalueer normale, binomiale en Poisson-verdelingen in R en Python. Bouwt de probabilistische basis die nodig is voor hypothesetesten en modellering.
Les 3 • Correlatie en eenvoudige regressie
Meet lineaire relaties met correlatiecoëfficiënten en pas eenvoudige lineaire regressiemodellen aan. Bereidt studenten voor op het volledige machine learning-hoofdstuk dat volgt.
Les 4 • Betrouwbaarheidsintervallen en steekproeven
Construeer betrouwbaarheidsintervallen en begrijp steekproefvariabiliteit in beide talen. Verbindt kansrekening met praktische inferentie op echte datasets.
Les 5 • Beschrijvende statistiek
Bereken maten van centrale tendentie, spreiding en vorm in beide talen. Biedt de numerieke samenvattingen die voorafgaan aan elke inferentiële analyse.
Hoofdstuk 7VerbergenVerberg detailsBekijk detailsMachine Learning met R en Python
Machine Learning met R en Python
Les 1 • Modelafstemming en -validatie
Optimaliseer hyperparameters met grid search en cross-validatie in beide talen. Zorgt ervoor dat modellen generaliseren voorbij de trainingsdata vóór implementatie.
Les 2 • Regressiemodellen
Train lineaire en polynomiale regressiemodellen en beoordeel de fit met cross-validatie. Breidt de eenvoudige regressie uit hoofdstuk 6 uit naar geregulariseerde en niet-lineaire vormen.
Les 3 • Classificatiemodellen
Train logistische regressie, beslissingsbomen en random forests voor classificatietaken. Behandelt de meest gebruikte classifiers in professionele ML-workflows.
Les 4 • Overzicht van machine learning-workflow
Kadreer de volledige ML-pijplijn van probleemdefinitie tot modelevaluatie. Biedt de conceptuele kaart die alle volgende modelleringssecties organiseert.
Les 5 • Ongesuperviseerd leren
Pas k-means clustering en PCA toe voor dimensionaliteitsreductie in R en Python. Breidt de ML-toolkit uit naar verkennende, ongelabelde datasetscenario's.
Hoofdstuk 8VerbergenVerberg detailsBekijk detailsReproduceerbare rapportage en workflowautomatisering
Reproduceerbare rapportage en workflowautomatisering
Les 1 • R Markdown voor dynamische rapporten
Combineer R-code, verhalende tekst en uitvoer in één R Markdown-document. Stelt analisten in staat reproduceerbare HTML-, PDF- en Word-rapporten te leveren.
Les 2 • R en Python verbinden in één workflow
Roep Python aan vanuit R met het reticulate-pakket en geef objecten door tussen sessies. Ontgrendelt hybride workflows die de sterke punten van beide talen benutten.
Les 3 • Projectorganisatie en best practices
Structureer R- en Python-projecten met consistente mapindelingen, naamgevingsconventies en README-bestanden. Zorgt voor onderhoudbaarheid op lange termijn en teamsamenwerking.
Les 4 • Jupyter Notebooks voor Python-rapporten
Structureer analyses in Jupyter Notebooks met markdowncellen, codecellen en rijke uitvoer. Biedt het Python-equivalent van R Markdown voor deelbare analytische documenten.
Les 5 • Scriptautomatisering en planning
Voer R- en Python-scripts gepland uit met taakplanners en cron-jobs. Maakt handsfree, terugkerende datapijplijnen mogelijk in productieomgevingen.
Jouw geldig certificaat van voltooiing
Deze cursus is voor jou:
Aspirant-data-analisten: klaar om een tweetalige technische basis te leggen.
Zakelijke-informatieprofessionals: die verder willen kijken dan spreadsheets en SQL.
Afstudeerders: die zowel R- als Python-vaardigheden nodig hebben voor onderzoek en cursuswerk.
Carrièreswitchers: overstappen naar datavelden vanuit financiën, gezondheidszorg of sociale wetenschappen.
Freelanceconsultants: die rijkere, meer geautomatiseerde klantproducten willen leveren.
Softwareontwikkelaars: verschuiven naar data-gerichte rollen die statistische tooling vereisen.
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




















