Introductie
Je hebt een financiële functie en merkt dat de digitalisering steeds meer invloed heeft op je werkzaamheden. Daarbij wil je de kansen die de digitalisering biedt optimaal benutten, zodat je waarde toevoegt aan je organisatie.
Omschrijving
In de Virtual Classroom wordt de klasruimte digitaal nagebootst en volg je live les via de computer. De lessen zijn klassikaal en interactief, waardoor de les niet heel anders is dan normaal. Je kunt tijdens de les direct vragen stellen aan de docent, werken aan opdrachten en discussiëren met medestudenten. Op deze manier kun je veilig vanuit huis studeren. Het enige dat je nodig hebt is een werkende internetverbinding. Je ontvangt duidelijke instructies over het inloggen en het gebruik en er is technische ondersteuning mochten er problemen zijn.
Als financieel professional neemt data een steeds grotere rol in binnen je functie. De kansen die data biedt breiden verder uit en daar wil jij natuurlijk optimaal gebruik van maken. Hoe zorg jij ervoor dat je deze kansen effectief benut? En op welke wijze vertaal je deze kansen naar de strategische doelen binnen je organisatie? Dat leer je tijdens de Post Bachelor Toegepaste Data Science voor Financials. Je verdiept je in de meest recente trends en ontwikkelt vaardigheden om data te structureren en interpreteren. Daarbij leer je wat de toegevoegde waarde is van datagedreven organisaties en op welke wijze je business intelligence kunt inzetten voor strategische doeleinden. Na afloop kun je belangrijke klantinformatie analyseren en weet je met deze informatie een bijdrage te leveren aan de realisatie van organisatiedoelen.
Opleidingskenmerk(en)
Post Bachelor
Leerplan
Tijdens het programma komen de volgende onderwerpen aan bod:
Digitale toekomst voor financials
(1 bijeenkomst van 3 uur)
- Digitale ontwikkelingen
- Fintech
- Business intelligence en business control
- De intelligente datagedreven organisatie
- Nieuwe businessmodellen
- Robotisering & AI
- Process mining
- Advanced analytics
- Big data
- Blockchain
- Klantgedrag en customer journey
Intro big data, BI en data science
(1 dag)
- Introductie in het datavakgebied
- Keten van dataopslag, dataverwerking, dataopschoning en data analyseren en rapporteren
- Rollen, taken en verantwoordelijkheden binnen het datadomein (data engineer, data-analist, data scientist)
- Verschillen tussen gestructureerde en ongestructureerde dataopslag
- Trends en ontwikkelingen rondom big data, data science en machine learning
SQL Fundamentals
(2 dagen)
- Introduction to Databases
- Flat File, Hierarchical and Relational
- Query Languages
- Relations and Normalization
- Basic Normal Forms
- Introduction to SQL
- DDL, DML and DCL
- Creating Tables
- Simple Queries (SELECT FROM, WHERE, ORDER BY, DISTINCT)
- Aggregate Functions (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
- GROUP BY (HAVING)
- Joining Tables (INNER JOIN, OUTER JOIN)
- Subqueries
- VIEWS
- Simple Stored Procedures
Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300)
(3 dagen)
- Introduction
- Identifying Tasks of the Data Analyst
- Getting and Profiling Data
- Cleaning and Transforming Data
- Data cleaning and transformation
- Configuring data loading and resolving errors
- Designing a Data Model
- Developing a Data Model
- Common data modeling techniques
- Adding columns to support the data model
- Creating Model Calculations with DAX
- Creating tables and columns
- Time-Intelligence functions
- Optimizing Model Performance
- Identifying performance issues
- Creating Reports
- Selecting a visualization
- Configuring visualizations
- Enhancing Reports for Usability and Performance
- Designing cohesive pages and interactions
- Creating Dashboards
- Enhancing Reports and Applying Advanced Analytics
- Grouping, binning, and clustering
- Managing and Sharing Power BI Assets
- Configure row-level security
- Create and Manage workspaces
- Enhancing datasets and reports in the workspace
- Sharing and distributing content
- Working with Paginated Reports in Power BI
- Introduction to Paginated Reports
- Data sources and datasets
- Enhancing and publishing reports
Datavisualisatie en presentatie
(2 dagen)
- Wat werkt, wat werkt niet. Welke grafische voorstellingen bij welke data
- Doelgroep, presentatie en perceptie
- Valkuilen en misleiding
- Rapporteren en dashboard
- Ontwerpprincipes
- De kracht van kleur
- Praktische case en presentatie
Database Fundamentals
(1 dag)
- Inleiding systeemontwerp
- Wat is een relationele database?
- Top-down benadering
- Entiteit Relatie Diagram - ERD
- Bottom-up benadering
- Informatiebehoeften
- Functionele afhankelijkheid normaliseren: eerste tot en met de vierde normaalvorm
- Boyce-Codd normaalvorm
Training Machine Learning
(1 dag)
- Principles van machine learning
- Machine learning algoritmes
- Classificatie algoritmes
- Regressie in machine learning
- Verbeteren van supervised models
- Details over non-linear modeling
- Clustering
- Analyses met time series en forecasting
- Spatial data-analyses
- Text analyses
- Analyse van afbeeldingen
- Python toepassen voor data science
- R toepassen voor data science
Python Fundamentals
(2 dagen)
- Python installatie
- Het werken in de Python console en met Python modules
- Variabelen een waarden geven
- Built-in types: int, float, bool, complex
- Operatoren en expressies
- Het werken met strings: concatenatie en formatteren
- Conditionele opdrachten: if - elif - else
- Herhalingsopdrachten: while en for
- Functies definiëren en gebruiken
- Lambda expressies toepassen
- Ingebouwde functies van Python gebruiken
- Datastructuren (lists, tuples, dicts en sets) gebruiken
- Verschillende soorten comprehensions toepassen
Training Blockchain
(1 dag)
- Introductie blockchain
- Leren over de meest actuele toepassingen van blockchain, potentiële nieuwe businessmodellen
- Zelf nadenken over mogelijke nieuwe use cases voor de technologie
- Begrijpen wat de mogelijkheden en uitdagingen zijn voor blockchain op het gebied van wet- en regelgeving in Nederland en de rest van de wereld
- Kennismaken met blockchain en blockchaintransacties
- Begrijpen wat smart contracts zijn en wat de mogelijkheden hiervan zijn