Opleiding: Maths and Stats Foundation - eLearning

Ontwikkel een sterke analytische mindset met de basiscursus wiskunde en statistiek

die is ontworpen om de belangrijkste wiskundige en statistische concepten te vereenvoudigen voor toepassing in de praktijk. Deze cursus helpt je om zelfvertrouwen op te bouwen bij het werken met data door essentiële onderwerpen onder de knie te krijgen, zoals beschrijvende statistiek, kansrekening, verdelingen en fundamentele wiskundige technieken die worden gebruikt bij analyse en datagestuurde besluitvorming.

Of je je nu voorbereidt op een carrière in datawetenschap, analyse of softwareontwikkeling, deze basiscursus overbrugt de kloof tussen theorie en praktische probleemoplossing. Door middel van gestructureerd leren en praktische oefeningen ontwikkel je het vermogen om gegevens te interpreteren, patronen te herkennen en slimmere zakelijke beslissingen te ondersteunen.

Aan het einde van de cursus beschik je over een solide basis in statistiek en wiskunde, die je voorbereidt op meer geavanceerde onderwerpen zoals machine learning, datawetenschap en kwantitatieve analyse.

Doelgroep

• Beginners die een basis willen leggen in wiskunde en statistiek
• Aankomende datawetenschappers en data-analisten
• Software-engineers die overstappen naar data- of AI-functies
• Professionals in het bedrijfsleven en de financiële sector die met data werken
• Studenten of afgestudeerden die zich voorbereiden op een carrière in analytics of technologie
• Iedereen die zijn vaardigheden op het gebied van data-interpretatie en kwantitatief denken wil verbeteren

Vereisten

• Er is geen geavanceerde wiskundige achtergrond vereist. Deelnemers hebben echter baat bij:
• Basiswiskunde op middelbare schoolniveau (algebra en rekenen)
• Bekendheid met alledaagse dataconcepten (grafieken, gemiddelden, percentages)
• Basisvaardigheden op computergebied
• Er is geen eerdere ervaring met statistiek, programmeren of datawetenschap vereist.

Leerdoelen

• Begin met fundamentele concepten zoals gemiddelde, mediaan en modus, en ontdek hoe schaalvergroting en verschuivingen gegevens beïnvloeden.
• Krijg inzicht in regressieanalyse en het concept van Root Mean Square Error (RMSE).
• Ontdek hoe wiskunde en statistiek worden toegepast in datawetenschap, machine learning en business intelligence.
• Maak kennis met variantieanalyse (ANOVA) en de praktische toepassingen ervan.
• Leer de principes van hypothesetests, waaronder de T-toets en de T-verdeling.
• Raak vertrouwd met kansverdelingen en begrijp de basisprincipes van de stelling van Bayes.

Cursusinhoud

Beschrijvende statistiek

• Gemiddelde, mediaan, modus
• Gemiddelde versus mediaan
• Scheefheid
• Oefening scheefheid
• Oplossing scheefheid
• Bereik en IQR
• Steekproef versus populatie
• Variantie en standaardafwijking
• Effect van schaalverdeling en verschuiving
• Statistische momenten

Verdeling

• Wat is een verdeling?
• Normale verdeling
• Z-scores
• Oefening - Normale verdeling
• Oplossing - Normale verdeling

Kansrekening

• Basisprincipes en fundamentele concepten van kansrekening
• Regels voor optellen en vermenigvuldigen met oefeningen en oplossingen
• De stelling van Bayes en toegepaste voorbeelden
• Verwachtingswaarde met oefenopgaven
• Wet van de grote getallen
• Centrale limietstelling (theorie, intuïtie, uitdagingen en oefeningen)
• Binomiale en Poisson-verdelingen
• Praktische toepassingen van kansrekening

Hypothesetests

• Inleiding tot hypothesetests en hun rol in datawetenschap
• Inzicht in hypothesen, significantieniveau en p-waarden
• Type I- en Type II-fouten
• Betrouwbaarheidsintervallen en foutmarge
• Schatting van steekproefomvang en statistische power
• Stappen voor het uitvoeren van hypothesetests
• Oefening en oplossing
• T-toets en T-verdeling
• Proportietests
• Belangrijke P–Z-waardeverhoudingen

Regressie

• Inleiding tot regressieanalyse
• Lineaire regressie en correlatiecoëfficiënt
• Oefeningen en oplossingen over correlatie en regressie
• Residuen, MSE en MAE met oefenopgaven
• Bepalingscoëfficiënt (R²)
• Root Mean Square Error (RMSE) met oefeningen en oplossingen
• Concepten van meervoudige lineaire regressie

Geavanceerde regressie en ML-algoritmen

• Meervoudige lineaire regressie
• Polynomiale en logistische regressie
• Beslissingsbomen en regressiebomen
• Random forests
• Overfitting en problemen met modelprestaties
• Strategieën voor het omgaan met ontbrekende gegevens

ANOVA

• Basisprincipes van ANOVA en belangrijke aannames
• Eenzijdige ANOVA
• F-verdeling
• Tweezijdige ANOVA (som van kwadraten)
• F-ratio en interpretatie van resultaten

FAQ

Is er nog ander lesmateriaal naast de video's die je in je eigen tempo kunt bekijken?

Absoluut! De on-demand leerervaring gaat verder dan video's en biedt een volledig meeslepende leeromgeving, inclusief:

• LEREN: Interactieve herhalingsquizzen en praktijkgerichte casestudy's om concepten te versterken
• BEOORDELEN: Diagnostische, module- en eindtoetsen om je voortgang bij te houden
• OEFENEN: Praktische oefeningen met realistische simulaties en Cloud Labs
• INZICHTEN VERKRIJGEN: realtime analyses en rapporten die uw leervoortgang, uitdagingen en aanbevolen onderwerpen om te herhalen belichten, zodat u de belangrijkste vaardigheden onder de knie krijgt

Kan ik deze cursus volgen naast mijn fulltime baan?

Ja! Deze cursus is ontworpen voor maximale flexibiliteit. De cursus wordt aangeboden in een online formaat dat u in uw eigen tempo kunt volgen, waardoor u op uw eigen gemak kunt leren en uw vaardigheden kunt verbeteren, wat het gemakkelijk maakt om dit te combineren met uw fulltime baan.

Is deze cursus geschikt voor complete beginners?

Ja. De cursus is speciaal ontworpen voor beginners zonder eerdere ervaring met statistiek of datawetenschap.

Heb ik programmeerkennis nodig?

Programmeren is niet vereist. De focus ligt op wiskundige en statistische basisprincipes.

Hoe is deze cursus nuttig voor datawetenschap?

De cursus legt de essentiële statistische en wiskundige basis die nodig is voor functies in datawetenschap, machine learning en analyse.

Leer ik praktische toepassingen of alleen theorie?

De cursus combineert theorie met praktische voorbeelden en oefeningen om je te helpen concepten toe te passen in praktijksituaties.

Welke onderwerpen komen in deze cursus aan bod?

Belangrijke onderwerpen zijn onder meer:

• Beschrijvende statistiek
• Basisprincipes van kansrekening
• Gegevensverdeling en variabiliteit
• Fundamentele wiskundige concepten voor analytics

Is deze cursus voldoende voor geavanceerde analytics-functies?

Het is een basiscursus. Deze cursus bereidt je voor op verdere studie op het gebied van data science, statistiek en machine learning.

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Beginners- tot gemiddeld niveau
• 3 uur aan on-demand video's
• 18 begeleide praktische oefeningen
• 4 automatisch beoordeelde toetsen
• 33 herhalingsquizzen
• 1 uitgebreide opdracht
• Aanbevolen studietijd: 10+ uur
• 1 jaar toegang tot het leerplatform
• Certificaat van voltooiing inbegrepen