Opleiding: HBO Data-analyse (Online Zelfstudie)

Wil je uitblinken in het omzetten van data naar waardevolle inzichten? Met de opleiding HBO Data-analyse ontwikkel je essentiële vaardigheden om data effectief te verzamelen, te verwerken en te analyseren. Je start met een inleiding in data-analyse en leert hoe je data op de juiste manier verzamelt en opschoont voor betrouwbare resultaten. Statistische basisprincipes vormen het fundament, waarna je aan de slag gaat met data visualisatie om inzichten helder en overtuigend te presenteren. Exploratieve data-analyse (EDA) helpt je om patronen en trends te ontdekken, terwijl je met regressieanalyse diepere relaties tussen variabelen onderzoekt. Je maakt kennis met geavanceerde data mining technieken die je toepast om verborgen informatie te onthullen. Door het gebruik van programmeertalen zoals Python of R krijg je krachtige tools in handen om analyses te automatiseren en te optimaliseren. Je leert modellen toetsen en valideren, zodat je altijd met betrouwbare resultaten werkt. Tot slot ontwikkel je vaardigheden om je data-analyse helder te rapporteren en te presenteren aan stakeholders, zodat jouw inzichten impact maken binnen elke organisatie. Kies deze opleiding en word een onmisbare data-analist die data omzet in slimme, strategische beslissingen.

Bij Go2Lean is het mogelijk om opleidingen te combineren tot een totale loopbaanplanning. Je volgt alleen de door jou gekozen opleidingen. Dat sluit perfect aan op jouw loopbaan. Zo kun jij jezelf optimaal ontwikkelen. Je werkt met persoonlijke leerdoelen, praktijkcases en praktijk gerelateerde oefeningen. De opleiding bestaat uit meerdere studielessen die je in je eigen tempo doorloopt via de online leeromgeving. De aanbevolen duur om de opleiding te voltooien is drie maanden, maar je hebt maximaal zes maanden de tijd om alles volledig af te ronden.

Voor wie?

Iedere HBO praktijkstudie is ontwikkeld voor een brede doelgroep. Op basis van de aangegeven onderwerpen per studieles kun je beoordelen of deze studie relevant kan zijn voor jouw persoonlijke ontwikkeling. Voor vragen kun je altijd terecht bij onze advies & voorlichting.

Vooropleiding

Go2Lean heeft voor het kunnen deelnemen aan deze praktijkstudie geen speciale eisen gesteld aan jouw vooropleiding. Indien je twijfelt over het instapniveau, dan kun je contact opnemen met onze afdeling advies & voorlichting.

Voorbereiding

De opleiding bestaat uit meerdere studielessen die je in je eigen tempo doorloopt via de online leeromgeving. De aanbevolen duur om de opleiding te voltooien is drie maanden, maar je hebt maximaal zes maanden de tijd om alles volledig af te ronden.

Leerdoelen

• Je krijgt een helder begrip van de basisprincipes en het belang van data-analyse binnen diverse contexten.
• Je leert effectief data te verzamelen, opschonen en voorbereiden voor analyseprocessen.
• Je past statistische basisprincipes toe om data te interpreteren en te analyseren.
• Je ontwikkelt vaardigheden in data visualisatie om inzichten helder en overzichtelijk te presenteren.
• Je voert exploratieve data-analyse (EDA) uit om patronen en trends te ontdekken in datasets.
• Je past regressieanalyse toe voor het modelleren en voorspellen van verbanden tussen variabelen.
• Je maakt gebruik van data mining technieken om waardevolle informatie te extraheren uit grote datasets.
• Je gebruikt programmeertalen voor geavanceerde data-analyse en leert modellen te toetsen, valideren en rapporteren.

Programma

Tijdens de HBO-opleiding van Go2Lean komen de volgende onderwerpen aan bod:

Inhoud van Les 1

• Definitie en belang van data-analyse
  • Typen data: kwalitatief vs kwantitatief
    • Verschil tussen data, informatie en kennis
      • Toepassingsgebieden van data-analyse
        • Overzicht van data-analysemethoden
          • Rol van data-analyse in besluitvorming
            • Ethische aspecten van data-analyse
              • Basisbegrippen: variabelen, datasets, observaties
                • Data-analyseproces: van verzamelen tot rapporteren
                  • Softwaretools en programmeertalen (introductie)

Inhoud van Les 2

• Methoden voor dataverzameling (surveys, sensors, databases)
  • Kwaliteitscriteria voor data
    • Omgaan met ontbrekende waarden
      • Detectie en correctie van fouten in data
        • Normaliseren en standaardiseren van data
          • Identificeren van outliers en onregelmatigheden
            • Data transformatie en codering
              • Automatiseren van data cleaning
                • Documenteren van datavoorbereiding
                  • Privacy en wetgeving bij dataverzameling

Inhoud van Les 3

• Beschrijvende statistiek: gemiddelden, mediaan, modus
  • Spreidingsmaten: variantie, standaarddeviatie, interkwartielafstand
    • Kansbegrippen en kansverdelingen
      • Hypothesetoetsen en significantie
        • Betrouwbaarheidsintervallen
          • Correlatie en covariantie
            • Steekproefconcepten en representativiteit
              • Basisbegrippen van populatie en steekproef
                • Soorten fouten (type I en type II)
                  • Toepassing van statistiek in data-analyse

Inhoud van Les 4

• Doelen en principes van visualisatie
  • Grafiektypen: histogrammen, boxplots, scatterplots
    • Keuze van juiste visualisatie per datatypes
      • Gebruik van kleuren en labels
        • Interactieve dashboards ontwerpen
          • Tools voor visualisatie (Excel, Power BI, Tableau)
            • Visualisatie van tijdreeksen en trends
              • Communiceren van bevindingen met visuals
                • Voorkomen van misleidende grafieken
                  • Visualisatie van multivariate data

Inhoud van Les 5

• Identificeren van patronen en trends
  • Gebruik van statistische samenvattingen
    • Detecteren van anomalieën
      • Relaties tussen variabelen onderzoeken
        • Toepassen van data slicing en dicing
          • Gebruik van pivot-tabellen
            • Data clustering en segmentatie (basis)
              • Visualisatietechnieken voor EDA
                • Interpretatie van bevindingen
                  • Formuleren van hypotheses voor vervolgonderzoek

Inhoud van Les 6

• Lineaire regressie en aannames
  • Interpretatie van regressiecoëfficiënten
    • Meervoudige regressie
      • Diagnostiek van regressiemodellen
        • Regressie voor voorspellingen
          • Gebruik van dummy-variabelen
            • Overfitting en modelvalidatie
              • Toepassingen in bedrijfscontext
                • Software voor regressieanalyse
                  • Rapporteren van regressieresultaten

Inhoud van Les 7

• Definitie en doel van data mining
  • Clusteringmethoden (k-means, hiërarchisch)
    • Classificatie (beslisbomen, naïve Bayes)
      • Association rules en frequentie-analyse
        • Voorbereiding van data voor mining
          • Evaluatie van data mining modellen
            • Overzicht van machine learning basics
              • Toepassing in marketing en risicoanalyse
                • Beperkingen en risico’s van data mining
                  • Praktische voorbeelden en casestudies

Inhoud van Les 8

• Introductie tot Python voor data-analyse
  • Gebruik van bibliotheken: Pandas, NumPy, Matplotlib
    • Data importeren en exporteren
      • Data manipulatie en filtering
        • Statistische analyse met Python
          • Visualisatie met Seaborn en Plotly
            • Basis scripting en automatisering
              • Documenteren van analysescripts
                • Foutafhandeling en debugging
                  • Overzicht alternatieve tools (R, SQL)

Inhoud van Les 9

• Train-test splitsing van data
  • Cross-validatie technieken
    • Evaluatiecriteria: nauwkeurigheid, precisie, recall
      • Confusiematrix uitleggen
        • ROC-curve en AUC
          • Modelselectie en tuning
            • Bias-variance trade-off
              • Interpretatie van resultaten
                • Presenteren van modelvalidatie
                  • Praktische cases voor toetsing

Inhoud van Les 10

• Structuur van een analyserapport
  • Doelgroepgerichte communicatie
    • Samenvatten van bevindingen in begrijpelijke taal
      • Gebruik van visualisaties in rapporten
        • Discussie over beperkingen en onzekerheden
          • Aanbevelingen formuleren op basis van data
            • Voorbereiden van presentaties
              • Effectief gebruik van slides en visuals
                • Beantwoorden van kritische vragen
                  • Reflectie op analyseproces

Certificaat

Deze praktijkopleiding geeft jou de mogelijkheid om het bijbehorende certificaat te behalen. Tijdens de praktijkopleiding schrijf je een Verbeterplan Praktijk-Case (VPC). Hieruit moet jouw beheersing van de behandelde onderwerpen goed naar voren komen. Als je dit onderdeel met een positief resultaat afsluit, ontvang je het officiële certificaat van deze praktijkopleiding. Indien je voor twee of meer praktijkopleidingen kiest binnen hetzelfde vakgebied, dan ontvang je bij een positief resultaat een diploma!