Opleiding data scientist

Wil je ontdekken of een job in de ICT iets voor jou is? Neem dan zeker [het digitaal infopakket](https://leren.vdab.be/course/view.php?id=928) en onze online module [aan de slag in ICT](https://digitalisering.webleren.be/aandeslaginict/) al eens door! De dag van vandaag is data enorm belangrijk en dat zal in de toekomst niet minder waar zijn. Waar vroeger veelal gesproken werd over een gebrek aan data, wordt het vandaag steeds moeilijker om door de bomen het bos te zien. Er is een groeiende nood aan mensen die weten hoe (ruwe) data gebruikt kan worden om te komen tot inzichten en de bedrijfsvraagstukken, die vroeger op basis van intuïtie werden beantwoord, op een meer gefundeerde manier te bekijken. **Wat leer je?** In deze opleiding komen volgende modules aan bod: - Data Science begrippen; - Information Modelling & Databases; - Statistiek; - Analytics & Visualisatie; - Data Gathering & Preprocessing; - Programmeertalen en tools; - Data Privacy; - Data Mining Algorithmes; - Customer- & Web Analytics; - Soft skills van de Data Scientist; - Praktijk (twee cases) Tools & programmeertalen Doorheen de opleiding kom je in aanraking met verschillende tools die belangrijk zijn voor elke data scientist, zoals: Microsoft Excel, Microsoft Power BI Desktop, Tableau, Weka, Pentaho, OpenRefine, R, Python, Google Analytics, SQL, enz. **Arbeidsmarktinfo** Naast de technische kennis die in de opleiding aan bod komt, worden in de meeste vacatures ook nog de volgende niet-technische zaken gevraagd: - Minstens bachelordiploma - Goede tot zeer goede kennis Nederlands - Goede kennis Engels - Mogelijkheid tot verplaatsingen maken (meestal in combinatie met rijbewijs B) - Soft-skills zoals klantvriendelijk communiceren, samenwerken en zelfstandig kunnen werken

SQL - Structured Query Lanquage - is een relationele databasetaal die al door veel leveranciers geïmplementeerd is. Elke leverancier heeft er een eigen tintje aan gegeven, maar heel wat instructies worden door de belangrijkste SQL-producten ondersteund. Wil je graag snel en efficiënt SQL-instructies kunnen schrijven? Je leert het in deze cursus. Volgende onderwerpen komen aan bod: - gegevens selecteren - meerdere tabellen - extra mogelijkheden - gegevens aanpassen - beheer van tabellen en relaties - views

Binnen de verbluffende wereld van Artificiële Intelligentie speelt Machine Learning een cruciale rol. Arthur Samuel, een pionier op het vlak vankunstmatige intelligentie, bedacht de term Machine Learning en hij definieerde deze discipline als een "studiegebied dat computers de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te worden". Deze uitspraak wekt al onze nieuwsgierigheid op zich, want hoe kunnen machines zelf leren? En hoe kan dit baanbrekend concept dan in de praktijk toegepast worden? Welke mogelijke categorieën van Machine Learning bestaan er? Wat moet de menselijke expert nog inbrengen? Wat kan de eindgebruiker er uiteindelijk van verwachten? Welke zijn de ondersteunende technologieën van vandaag en in de toekomst? Hoe ga je ermee aan de slag? In de cursus komen de volgende onderwerpen aan bod Inleiding tot AI en Machine Learning. De wereld van de Data Scientist. Soorten van Machine Learning. De mogelijkheden van Python voor Machine Learning. Lineaire Regressie. Classificatie. Generatieve AI en Prompt Engineering. De kwaliteit van Machine Learning modellen evalueren.