Opleidingen

De cursist krijgt een introductie in deze gedistribueerde, schaalbare zoekmachine en een tool voor analyses. U leert de basisfunctionaliteiten van Elastic search kennen. U leert hoe u clusters opzet en beheert. Daarna gaat u aan de slag met oplossingen zoeken en te analyseren. U leert hoe u Elastic search installeert, configureert en hoe u verschillende soorten data in Elastic search beschikbaar maakt en indexeert. Vervolgens gaat u Elastic search inzetten om data te zoeken, aggregeren en te analyseren. Ook gaat de cursus Elastic Search Zoekmachine in op beveiliging en optimalisatie van Elastic search. Na de cursus bent u in staat om een Elastic search cluster op te zetten, te bevragen en te beheren. Dag 1: Dag 1 De cursus begint met een presentatie waarin de functie en mogelijkheden van Elastic search worden besproken. Hierna worden de verschillende datatypes besproken. U gaat Elastic search installeren en configureren en maakt onder begeleiding van de docent diverse opdrachten. U leert verschillende soorten data beschikbaar gemaakt kunnen worden en hoe u deze indexeert. Vervolgens leert u clusters opzet en beheert. Dag 2: Dag 2 Op de tweede cursusdag leert u hoe u Elastic search inzet om data te zoeken, aggregeren en beheren. Ook leert u hoe over de beveiliging en optimalisatie van Elastic Search. Op deze dag gaat u veel aan de slag met praktijkopdrachten zodat u snel en vaardig met Elastic search kunt werken. Begrijpen van de basisprincipes van Elastic Search: Het eerste leerdoel van een cursus Elastic Search is om een stevige basis van kennis op te bouwen over de principes en concepten van Elastic Search. Dit omvat het begrijpen van de architectuur, de belangrijkste componenten en de basisfunctionaliteiten van Elastic Search. In staat zijn om Elastic Search te installeren en configureren: Een belangrijk leerdoel is om vertrouwd te raken met de installatie en configuratie van Elastic Search. Dit omvat het begrijpen van de vereisten, het installatieproces en het effectief configureren van Elastic Search voor verschillende toepassingen. Gegevensindexering en zoeken: Een cruciaal aspect van Elastic Search is het indexeren en doorzoeken van gegevens. Het leerdoel is om te leren hoe gegevens kunnen worden geïndexeerd in Elastic Search, inclusief het definiëren van mappings en analyzers. Daarnaast is het belangrijk om te begrijpen hoe zoekopdrachten kunnen worden uitgevoerd met behulp van query's en filters. Begrijpen van geavanceerde zoekfunctionaliteiten: Elastic Search biedt geavanceerde zoekfunctionaliteiten, zoals aggregaties, suggesties en georuimtelijke zoekopdrachten. Het leerdoel is om deze functionaliteiten te verkennen en te begrijpen hoe ze kunnen worden toegepast om complexe zoekopdrachten en analysebehoeften aan te pakken. Schaalbaarheid en prestatie-optimalisatie: Elastic Search is ontworpen om schaalbaar en performant te zijn, zelfs bij grote hoeveelheden gegevens. Het leerdoel is om te begrijpen hoe Elastic Search kan worden geconfigureerd en geoptimaliseerd om maximale prestaties te bereiken, inclusief het omgaan met groeiende datasets, het implementeren van clustering en het gebruik van cachingmechanismen.

De cursus Python en Excel legt uit hoe Python kan worden ingezet voor geavanceerde data-analyse en de manipulatie van Excel-gegevens, In de cursus Excel en Python gaan de cursisten datasets reinigen, verwerken en analyseren. In diverse oefeningen wordt duidelijk hoe bewerkingen met Python kunnen leiden tot inzichtelijkere en interactievere data-visualisaties. De integratie van Python met Excel stelt gebruikers in staat om krachtige data-analyse uit te voeren op een manier die zowel efficiënt als toegankelijk is, zelfs voor diegenen zonder uitgebreide programmeerervaring. Dag 1: Dag 1 Introductie tot Python: Leer de basiscommando's en structuren in Python, eenvoudig genoeg voor iedereen om te volgen. Python en Excel die samenwerken: Bekijk een snelle demo van Python die Excel-data verbetert, waardoor het inzichtelijke dashboards worden (20 minuten). Het aanpakken van Excel-frustraties met Python: Begrijp hoe Python kan helpen bij het overwinnen van veelvoorkomende Excel-uitdagingen zoals het verwerken van grote datasets, omgaan met complexe formules en beperkingen in gegevensvisualisatie. Python combineren met Excel: Begrijp hoe Python Excel kan aanvullen voor het analyseren van gegevens, met de nadruk op hoe Python de mogelijkheden van Excel kan verbeteren. Het instellen van Python op uw computer: Een eenvoudige handleiding om Python aan de praat te krijgen op uw computer. De krachtige datatool van Python: Leer hoe u gegevens uit Excel-bestanden kunt laden en transformeren, gegevens diepgaander kunt verkennen en eenvoudige visuele representaties kunt maken. Gegevensreiniging met Python en Excel: Leer hoe u uw Excel-gegevens kunt opschonen met Python verwijder dubbele gegevens, ga om met ontbrekende invoergegevens en identificeer ongebruikelijke gegevenspunten om nauwkeurige analyses te garanderen. Samenvatten en groeperen van Excel-gegevens met Python: Leer hoe u Python kunt gebruiken om Excel-gegevens te groeperen en samen te vatten, en snel samenvattende tabellen kunt maken voor snellere analyse. Eenvoudige visualisatie: Leer hoe u de visuele tool van Python kunt gebruiken om basisgrafieken te maken van Excel-gegevens zoals lijngrafieken, spreidingsplots en staafdiagrammen. Geavanceerde Visualisatie met Excel-gegevens: Leer hoe je interactieve graphics kunt maken met gegevens uit Excel-bestanden, waaronder heatmaps, boxplots en geografische kaarten voor diepgaandere inzichten. (We zullen ook bespreken hoe deze dashboards te delen). Geavanceerde Gegevensmanipulatie met Python en Excel: Leer geavanceerde manieren om met Excel-gegevens te werken in Python, zoals het combineren van datasets, werken met data en tijden, en het verwerken van tekstgegevens voor efficiëntere analyse. Het bouwen van Interactieve Dashboards vanuit Excel-gegevens: Leer hoe je de visuele tool van Python kunt gebruiken om interactieve dashboards en webapplicaties te maken vanuit Excel-gegevens om gegevens effectief te presenteren en te delen. Automatisering van uw analyseproces met Python en Excel: Leer hoe u Python kunt gebruiken om uw data-analyseproces in Excel te automatiseren, tijd te besparen en de productiviteit te verhogen. Dit kan vooral nuttig zijn voor taken die u regelmatig in Excel uitvoert. Het geheel samenvoegen let op: de instructeur zal use cases selecteren uit de onderstaande lijst die het meest overeenkomen met de functiebehoeften van de studenten in de klas. Projectmanagement: Python kan het bijhouden en bijwerken van projectplanningen automatiseren. Zo kan Python bijvoorbeeld worden gebruikt om automatisch Gantt-diagrammen te genereren, kritieke paden te berekenen en de resourcebenutting te analyseren. Dag 2: Dag 2 Budgettering en Prognoses: Python kan worden gebruikt om de creatie en bijwerking van budgetten en prognoses te automatiseren, waarbij historische gegevens en voorspellende analyses worden opgenomen. Uitgaven bijhouden: Python kan worden gebruikt om aangepaste applicaties voor het bijhouden van uitgaven te ontwikkelen waarbij gegevens uit verschillende bronnen automatisch worden geconsolideerd, gecategoriseerd en geanalyseerd. HR-analyse: Python kan worden gebruikt om werknemersgegevens te analyseren om trends in werving, uitstroom, prestaties, enzovoort te begrijpen. Het kan ook worden gebruikt voor personeelsplanning en voorspellende modellering voor uitstroom en werving. Loonverwerking: Python kan complexe loonberekeningen automatiseren en loonstrookjes genereren, wat aanzienlijke tijd kan besparen en fouten kan verminderen. Financiële Modellering: Python kan worden gebruikt voor meer complexe financiële modellen die verder gaan dan de mogelijkheden van Excel. Dit zou Monte Carlo-simulaties, geavanceerde regressiemodellen en optimalisatiemodellen kunnen omvatten. Voorraadbeheer: Python kan worden gebruikt om voorraadbeheer te automatiseren, inclusief het bijhouden van voorraadniveaus, het identificeren van bestelpunten en het optimaliseren van voorraadkosten. Verkoopanalyse: Python kan worden gebruikt om verkoopgegevens te analyseren, trends te identificeren, belangrijke prestatie-indicatoren te berekenen en toekomstige verkopen te voorspellen. Tijdregistratie: Python kan worden gebruikt om de verzameling, verwerking en analyse van tijdregistratiegegevens te automatiseren, wat nuttig is voor het begrijpen van de productiviteit van werknemers, projectkosten en meer. Rapportgeneratie: Python kan de generatie van regelmatige rapporten automatiseren, gegevens uit meerdere bronnen halen, verwerken en uitvoeren in een gewenst formaat (zoals een PDF- of Excel-bestand). De rapporten kunnen zelfs automatisch worden gemaild naar relevante belanghebbenden. Klantsegmentatie: Python kan worden gebruikt om meer geavanceerde klantsegmentatie uit te voeren dan Excel. Het kan grotere datasets verwerken en geavanceerde clusteringalgoritmen zoals K-means clustering gebruiken om afzonderlijke groepen binnen de klantenbasis te identificeren. Sentimentanalyse: Python kan helpen bij het analyseren van klantrecensies of vermeldingen op sociale media voor sentimentanalyse. Dit kan worden gebruikt om de publieke opinie over een merk of product te peilen, potentiële crises te identificeren of positieve getuigenissen te vinden om te benadrukken. Voorspellende Analyse: Python kan worden gebruikt om klantgedrag zoals de kans om af te haken, de kans om te converteren of toekomstig aankoopgedrag te voorspellen. Deze voorspellende modellen kunnen helpen bij het effectiever richten van marketinginspanningen. Marketingmix Modellering: Python kan worden gebruikt om de effectiviteit van verschillende marketingkanalen en -campagnes te analyseren en de toewijzing van marketinguitgaven over deze kanalen te optimaliseren. A/B Testanalyse: Hoewel A/B-testen kunnen worden opgezet in veel marketingsoftwaretools, kan Python worden gebruikt om meer geavanceerde analyse van de resultaten uit te voeren, zoals statistische tests om de significantie van de resultaten te bepalen. Web Scraping: Python kan worden gebruikt om automatisch gegevens van het web te schrapen voor marktonderzoek of concurrentieanalyse. Bijvoorbeeld, u zou informatie over producten van concurrenten, prijzen en klantrecensies kunnen schrapen. SEO-analyse: Python kan het proces van het controleren van de SEO-prestaties van een website automatiseren, inclusief het bijhouden van zoekwoordranglijsten, controleren op kapotte links en het analyseren van backlinks. Analyse van E-mailcampagnes: Python kan worden gebruikt om de prestaties van e-mailmarketingcampagnes te analyseren, inclusief het bijhouden van openingspercentages, doorklikpercentages en conversiepercentages, en het identificeren van trends en kansen voor verbetering. Best Practices: Best practices voor het gebruik van Python voor gegevensanalyse, en bronnen om door te blijven leren en verbeteren om een efficiëntere gegevensanalist te worden. Leer hoe Python je Excel-vaardigheden naar een hoger niveau kan tillen, waardoor je grotere datasets kunt verwerken, complexe berekeningen kunt uitvoeren en repetitieve taken kunt automatiseren. Begrijp hoe je gegevens van Excel naar Python kunt importeren en resultaten weer terug kunt exporteren naar Excel, waardoor een soepele workflow tussen de twee platforms mogelijk is. Ontdek hoe je je Excel-gegevens kunt schoonmaken en voorbewerken in Python, inclusief het omgaan met ontbrekende gegevens, het verwijderen van duplicaten en het omgaan met uitschieters. Geavanceerde Gegevensanalyse: Ontketen de krachtige gegevensanalysemogelijkheden van Python om geavanceerde analyses uit te voeren op je Excel-gegevens, verder dan de ingebouwde functies van Excel. Maak dynamische en interactieve gegevensvisualisaties van je Excel-gegevens, waardoor nieuwe manieren ontstaan om je gegevens te presenteren en te verkennen. Leer hoe je interactieve dashboards kunt bouwen met behulp van Python om je Excel-gegevensinzichten op een boeiende manier weer te geven en te delen. Ontdek hoe je routinematige Excel-taken kunt automatiseren met Python, waardoor je waardevolle tijd bespaart en het risico op handmatige fouten vermindert. Begrijp hoe Python-scripts kunnen worden gedeeld en hergebruikt door anderen, wat de samenwerking bevordert en de reproduceerbaarheid van je analyses waarborgt. Door Excel en Python te combineren, leer je betere, op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen, ondersteund door geavanceerde analyse en duidelijke visualisaties. Ontwikkel probleemoplossende vaardigheden terwijl je leert om datavraagstukken aan te pakken met behulp van Python en Excel, waardoor je een efficiëntere en effectievere professional wordt. Tegen het einde van deze cursus heb je een krachtige nieuwe vaardigheden die je Excel-capaciteiten verbetert met de geavanceerde functies van Python, waardoor je een meer bekwame, productieve en gevraagde professional wordt.

Leer hoe je ChatGPT integreert in FME-workflows voor AI-gedreven dataverwerking, interpretatie en automatisering. De cursus behandelt hoe je FME koppelt aan de API van ChatGPT. Je krijgt inzicht in praktische toepassingen zoals het automatisch genereren van metadata, het opstellen van rapportages op basis van GIS-data en het verwerken van gebruikersinvoer. Je leert hoe je ChatGPT effectief kunt inzetten om de intelligentie en efficiëntie van je FME-processen te vergroten. Op dag 1 maak je kennis met de basisprincipes van FME en ChatGPT. Op dag 2 werk je met geavanceerde toepassingen en ontwerp je een eigen workflow waarin beide samenwerken. Inzicht in de koppeling tussen FME en ChatGPT Leren bouwen van AI-gedreven workflows AI toepassen op data-uitwisseling en interpretatie

Een Geodatabase geeft uw organisatie mogelijkheden voor het opslaan van bestaande en nieuwe data. Met deze cursus Geodatabase Gebruik leert u uw eigen data en bestaande data in verschillende formaten zoals: coverages en CAD-files om te zetten naar de database. Vervolgens kunt u deze data aanpassen en beheren. Datamanagement vindt onder meer plaats door het toepassen van topologie regels en door gebruik van subtypes en domeinen in de tabellen. Dag 1: Dag 1 De cursus begint met een presentatie waarin u leert wat een database is, welke soorten databases er zijn en waar deze voor gebruikt kunnen worden. Aan de hand van diverse oefeningen onder begeleiding van de docent leert u verschillende soorten data om te zetten naar de database. Dag 2: Dag 2 Op de tweede cursusdag worden de vaardigheden van de eerste dag verder ontwikkeld door complexere oefeningen uit te voeren. U leert de verschillende toepassingen in de geodatabase gebruiken en leert alle tips & tricks van het managen van data. De cursist kent het datamodel van de database en de mogelijkheden daarvan. De cursist kent verschillende database-types. De cursist is in staat om de basisfunctionaliteiten te gebruiken. De deelnemer is in staat om verschillende geodatabase toepassingen te gebruiken waaronder topologie, relationship classes, geometric networks, annotatie en cartographic representation. Introductie databases. Opbouw van een geodatabase. Spatial reference, case tools, subtypes en domeinen aanmaken. Relationship classes. Importeren van tabellen. Topologie regels. Annotaties. Geometrische netwerken.

GeoNode is een open-source platform voor het beheer en publiceren van geo-informatie.In deze cursus leer je hoe je met GeoNode professionele geo-infrastructuren bouwt en geodata toegankelijk maakt. De basis van GeoNode: interface verkennen, gebruikers aanmaken, rollen en rechten beheren. Publiceren van datasets en kaarten: vector- en rasterdata uploaden, stijlen aanpassen en metadata beheren. Zoeken en delen: kaarten combineren, doorzoeken en beschikbaar stellen voor andere gebruikers. Samenwerking en beveiliging: toegang regelen, versiebeheer toepassen en GeoNode inzetten in professionele workflows. Integratie met QGIS en GeoServer: opzetten van robuuste ruimtelijke datainfrastructuren. Dag 1 – Introductie en Basisgebruik Kennismaking met GeoNode, interface en basisprincipes van het platform. Je leert werken met gebruikersbeheer, rollen, rechten, dataset- en kaartpublicatie, metadata en het zoeken, combineren en delen van informatie binnen GeoNode. Dag 2 – Geavanceerd gebruik en Samenwerking Verdieping in toegangsrechten, versiebeheer en workflows. Je leert GeoNode koppelen met QGIS en GeoServer om een professionele SDI op te zetten. Afsluitend werk je zelf aan een kleine use case en presenteer je je eigen geoportal. Deelnemers begrijpen en gebruiken GeoNode: interface, data upload, kaarten publiceren en metadata beheer. Gebruikersbeheer toepassen: accounts, rollen en toegangsrechten instellen voor veilige samenwerking. Integratie met andere tools: gebruik van GeoNode met GeoServer en QGIS in de praktijk. GeoNode inzetten in de praktijk: opzetten van een simpele geoportal of ruimtelijke datainfrastructuur in eigen werkcontext.

GIS cursusIn deze leergang GIS leert u omgaan met belangrijkste Geo-ICT toepassingen zoals QGIS en FME Desktop. Omdat geografische informatie dankzij de technische ontwikkelingen voor iedereen binnen handbereik komt, krijgen Geo-ICT toepassingen een strategische functie voor diverse sectoren. Het gaat om object-georiënteerde 2D en 3D informatie waardoor het ook is uit te wisselen en te koppelen met allerlei andere informatie. U leert omgaan met deze toepassingen in deze leergang. Na deze leergang ontvangt u het Leergang GIS certificaat van Geo-ICT Training Center, Nederland. Dag 1: Dag 1 Deze dag krijgt u een compleet overzicht van het pakket. De hele gebruikersinterface wordt doorlopen zodat u daar al snel de weg in weet. De volgende onderwerpen komen in deze eerste dag zeker aan de orde: algemeen gebruik van QGIS, toevoegen van lagen, presentatie en plot-instellingen, visualiseren geodata, tekst labels, thematische presentaties, uitwisseling met andere systemen zoals Office, gebruik van Nationaal Geo Register en andere Catalogue Services, Ontsluiten WMS services en gebruik publieke WMS en Tiling services, zoeken en opvragen alfanumerieke gegevens, PDOK, Openstreet Maps. Op een goed gevulde GIS database kunnen diverse queries en analyses losgelaten worden. Dat is de kracht van GIS. Analyses doen en de resultaten visualiseren. In deze dag krijgt u kennis van en inzicht in het structureren van ruimtelijke informatie in rastermodellen en vectormodellen. Dag 2: Dag 2 Aan de hand verschillende vraagstukken en praktijktoepassingen wordt duidelijk gemaakt hoe GIS analyses kunnen bijdragen aan het verstrekken of verkrijgen van informatie over ruimtelijke vraagstukken. De cursist oefent met overlay analyses en bufferanalyses, en nabijheidsanalyses. Verder leert u bestaande geometrie te muteren en nieuwe geometrie in te tekenen. U maakt kaartlagen aan en u tekent zelf objecten. Zo leert u CAD bestanden in te lezen en lijnen over te kopiëren in een GIS laag waarmee u vervolgens GIS objecten gaat creëren. Aan deze GIS objecten leert u dan administratieve data te koppelen. Ook leert u (bulk) mutaties te doen op GIS objecten. Zo bouwt u uit andere bronnen een GIS-bestand op. Het opslaan van GIS data in een database zoals PostGreSQL komt hierbij ook aan de orde. Dag 3: Dag 3 Tijdens de introductie bekijken we de interface van FME Desktop. Met behulp van de juiste reader lezen we eerst de gewenste data in. U maakt met behulp van het aparte desktopcomponent FME data inspector een eerste verkenning van de geometrie en attributen van de objecten. Zo leren we de data kennen en kunnen we bepalen welke transformers we nodig hebben om eventuele data transformaties uit te voeren. Een selectie van de belangrijkste transformers worden behandeld waaronder de: Tester, AttributeManager, PointonAreaOverlayer, Sorter en de FeatureMerger. Met verschillende opdrachten leert u op een interactieve manier uw eerste vertalingen te ontwerpen. Deze cursus is geschikt voor mensen die met GIS willen gaan werken U hebt verstand van diverse GIS programma's en kunt hier zelfstandig mee werken U weet welke geo-informatie er allemaal als is en hoe u het kunt gebruiken in grote projecten

In deze cursus GIS en Elektriciteit leer je hoe GIS wordt gebruikt in de energiesector en hoe dat kan bijdragen aan een slimmer, duurzamer en veerkrachtiger elektriciteitsnet. Met geodata kunnen netbeheerders sneller en beter beslissingen nemen. Of het nu gaat om het opsporen van storingen, het bepalen van de beste routes voor hoogspanningsleidingen of het integreren van hernieuwbare energie, GIS biedt de tools om het elektriciteitsnet toekomstbestendig te maken. In deze cursus leer je hoe GIS wordt gebruikt in de energiesector en hoe jij deze technologie kunt toepassen om bij te dragen aan een slimmer, duurzamer en veerkrachtiger elektriciteitsnet. Dag 1: Inleiding tot GIS en Toepassingen in Netbeheer: Dag 1: Inleiding tot GIS en Toepassingen in Netbeheer Op de eerste dag krijg je een overzicht van de rol van GIS (Geografisch Informatiesysteem) in de energiesector, specifiek binnen elektriciteitsnetwerken. Je leert hoe geodata wordt gebruikt om netwerken in kaart te brengen, storingen op te sporen, en strategische beslissingen te ondersteunen. De focus ligt op het begrijpen van GIS-tools en software, en hoe ze bijdragen aan het efficiënter beheren van netwerken en het plannen van uitbreidingen. Dag 2: GIS in Capaciteitsplanning en Duurzame Energie-integratie: Dag 2: GIS in Capaciteitsplanning en Duurzame Energie-integratie De tweede dag richt zich op de geavanceerde toepassingen van GIS voor netplanning en het oplossen van capaciteitsproblemen, zoals netcongestie. Je leert hoe GIS helpt bij het optimaliseren van infrastructuur, het integreren van hernieuwbare energiebronnen en het ontwerpen van slimme netwerken (smart grids). Er wordt ook gekeken naar de rol van GIS in het minimaliseren van milieu-impact en het verbeteren van de duurzaamheid van het elektriciteitsnet. Begrijpen van de rol van GIS in de energiesector Verklaren hoe GIS-technologie wordt gebruikt voor het beheren, uitbreiden en optimaliseren van elektriciteitsnetwerken. Inzicht krijgen in hoe geodata bijdraagt aan efficiënter netbeheer en het oplossen van netcongestie. Beter begrijpen hoe GIS kan bijdragen aan duurzame netuitbreidingen met minimale ecologische impact.

In deze cursus GIS en Gasinfrastructuur leer je hoe GIS wordt gebruikt in de gassector en hoe dat kan bijdragen aan een slimmer, veiliger en toekomstbestendig gasnetwerk. In deze cursus leer je hoe GIS binnen het gasleidingnetwerk wordt ingezet: van het in kaart brengen van leidingen en ondergrondse infrastructuur tot risicobeoordeling, capaciteitstoetsing en tracéplanning. Je krijgt inzicht in hoe geodata wordt gebruikt voor beheer, onderhoud, uitbreidingen en de integratie van toekomstige gassen zoals groen gas en waterstof. Dag 1: Basis, netwerkstructuur GIS en Gas Op de eerste dag krijg je een overzicht van de opbouw van het gasleidingnetwerk (laag-, midden- en hogedruk), de belangrijkste componenten zoals leidingen, afsluiters, druk- en regelstations en de relevante veiligheidseisen. Vervolgens wordt de basis van GIS behandeld: wat is GIS, datalagen, kaartprojecties, topologie, visualisatie van assets en netwerken. Je maakt kennis met GIS-tools en onderliggende workflows voor gasnetbeheerders. Dag 2: Toepassing, tracéplanning & geavanceerde analyses De tweede dag richt zich op de praktische toepassing van GIS binnen het gasnet: tracéontwerp voor nieuwe leidingen, capaciteitsanalyse en netuitbreiding, assetmanagement en onderhoudsplanning, en de rol van GIS in slimme gasnetten. Ook wordt aandacht besteed aan hoe GIS ondersteunt bij de integratie van groen gas, waterstof en het minimaliseren van omgevings- en veiligheidsrisico’s. Ondergrondse gasinfrastructuur in kaart brengen. Je kunt gasleidingen, afsluiters, drukstations en andere netwerkcomponenten nauwkeurig visualiseren en analyseren met behulp van GIS. Ruimtelijke analyses uitvoeren voor veiligheid, capaciteit en risicobeoordeling. GIS toepassen voor tracéontwerp en netwerkuitbreiding. Onderhoudsplanning en asset-management ondersteunen met GIS. Je leert hoe GIS wordt ingezet voor modernisering van het gasnet (zoals groen gas, waterstof, drukoptimalisatie, slimme gasnetten).

Deze cursus is bedoeld voor docenten aardrijkskunde die GIS willen integreren in hun lessen en praktijkgericht willen leren werken met QGIS. Tijdens deze cursus leren deelnemers hoe geografische informatiesystemen (GIS) het vak aardrijkskunde kunnen verrijken. Er wordt gewerkt met open source software QGIS, toegespitst op toepassing in het voortgezet onderwijs. Docenten oefenen met het maken en bewerken van kaarten, het importeren van gegevens, en het uitvoeren van eenvoudige ruimtelijke analyses die aansluiten bij het lesprogramma van de bovenbouw. De cursus richt zich op praktische vaardigheden en biedt direct toepasbaar lesmateriaal en opdrachten voor in de klas. Dag 1: Introductie en basisvaardigheden Kennismaking met QGIS, downloaden van kaarten en datasets, projectie en coördinaten. Visualiseren van gegevens en opmaak van kaarten met legenda, schaal en labels. Dag 2: Analyse en lesontwerp Ruimtelijke analyses uitvoeren zoals bufferzones en overlays. Gebruik van vector- en rasterdata. Voorbeelden van lesopdrachten bekijken en bespreken, zelf een eigen lesactiviteit ontwerpen. Dag 3: Toepassing in de klaspraktijk Presenteren van eigen GIS-lesopdracht. Feedbackronde en bespreken van integratie in curriculum. Tips voor ondersteuning en verdere verdieping, inclusief overzicht van online bronnen en datasets. De deelnemer begrijpt de basisprincipes van GIS en het gebruik van QGIS. De deelnemer kan geografische data vinden, importeren, visualiseren en analyseren in QGIS. De deelnemer is in staat om zelf een GIS-lesactiviteit te ontwerpen en toe te passen in het voortgezet onderwijs. De deelnemer weet hoe GIS aansluit op leerdoelen in het aardrijkskundeprogramma van de bovenbouw.

De deelnemers leren werken met GIS en krijgen handvatten GIS te gaan toe passen in hun aardrijkskundelessen. Deze leergang GIS is ontwikkeld door bevoegde docenten aardrijkskunde. Na het volgen van deze leergang kunt u meteen van start met GIS in uw aardrijkskundelessen. De software QGIS is gratis te downloaden en u krijgt in deze leergang GIS data en oefeningen. Tijdens de cursus wordt aandacht besteed aan de mogelijkheden van EduGIS. Geo-ICT Training Center, Nederland kan u ook op gang helpen in de klas. We hebben docenten aardrijkskunde op inhuurbasis beschikbaar. GIS kan een positief effect hebben op het inzicht in geografische vraagstukken. Het is een manier om ruimtelijk inzicht te stimuleren en te ondersteunen. Dag 1: Dag 1 Deze dag krijgt u een compleet overzicht van het pakket. De hele gebruikersinterface wordt doorlopen zodat u daar al snel de weg in weet. De volgende onderwerpen komen in deze eerste dag zeker aan de orde: algemeen gebruik van QGIS, toevoegen van lagen, presentatie en plot-instellingen, visualiseren geodata, tekst labels, thematische presentaties, uitwisseling met andere systemen zoals Office, gebruik van Nationaal Geo Register en andere Catalogue Services, Ontsluiten WMS services en gebruik publieke WMS en Tiling services, zoeken en opvragen alfanumerieke gegevens, PDOK, Openstreet Maps. Dag 2: Dag 2 Op een goed gevulde GIS database kunnen diverse queries en analyses losgelaten worden. Dat is de kracht van GIS. Analyses doen en de resultaten visualiseren. In deze dag krijgt u kennis van en inzicht in het structureren van ruimtelijke informatie in rastermodellen en vectormodellen. Aan de hand verschillende vraagstukken en praktijktoepassingen wordt duidelijk gemaakt hoe GIS analyses kunnen bijdragen aan het verstrekken of verkrijgen van informatie over ruimtelijke vraagstukken. De cursist oefent met overlay analyses en buffer analyses, en nabijheidsanalyses. Tot slot leert u een fraaie opmaak te maken en kaartjes af te drukken. Dag 3: Dag 3 Er worden een aantal cases behandeld die bruikbaar zijn voor Aardrijkskunde lessen, Het kunnen uitvoeren van GIS gerelateerde oefeningen Het kunnen onderwijzen in GIS tijdens uw aardrijkskunde lessen