Wij slaan cookies op om onze website te verbeteren. Is dat akkoord? Ja Nee Meer over cookies »

Data Science trainingen

Bestel nu de beste Data Science trainingen online. Cursus Data Science E-learning online. Leer alles over Data Science en start vandaag nog. Wilt u meer informatie? Onder de producten staat alles uitgelegd.

Sorteren op

34 Trainingen

34 Trainingen

Data Science Training

  • Type training: E-learning (online)
  • Taal: Engels
  • Online toegang: 24/7, 365 dagen na activatie
  • Interactieve multimedia lessen met video, audio en ondertiteling
  • Video's van maximaal 3-10 minuten, te bekijken in uw eigen tempo
  • Praktische oefeningen met real-time analyse van de acties en resultaten
  • Flexibel beheer met voortgangsrapportage
  • Per specifiek onderwerp een les bekijken
  • Uw antwoorden worden direct geëvalueerd
  • De software vertelt u precies waar uw eventuele fouten liggen
  • Mogelijkheid om een opdracht (onbeperkt) te herhalen
  • Oplossingsvideo's bekijken
  • Data Science Certificeringen
  • Tips & Tricks
  • Examen Quiz
  • MeasureUp Examensimulatie (150+ vragen)
  • LiveLabs (indien beschikbaar)
  • Award Winning E-learning
  • Volledige training voor het officiële Examen
  • Gebruikersvriendelijke omgeving
  • Inclusief Online Docent (via e-mail en chat)
  • Inclusief Certificaat van Deelname

Wat is Data Science?

Data Science is een interdisciplinair vakgebied waarbij statistische en computationele methoden worden gebruikt om inzichten en kennis uit gegevens te halen. Het omvat een reeks technieken, waaronder datamining, machinaal leren, statistische modellering en visualisering, om organisaties te helpen datagestuurde beslissingen te nemen. Data Science omvat het verzamelen, opschonen en voorbereiden van grote en complexe gegevensverzamelingen, gevolgd door de toepassing van statistische en computationele methoden om patronen en trends in de gegevens vast te stellen.

Data Science ontstond eind jaren negentig en begin jaren 2000, toen de hoeveelheid gegenereerde gegevens exponentieel begon toe te nemen. Met de komst van big data is Data Science een steeds belangrijker gebied geworden, nu organisaties proberen wijs te worden uit de enorme hoeveelheden gegevens waarover zij nu beschikken. Data Science wordt gebruikt op een groot aantal gebieden, waaronder financiën, gezondheidszorg, marketing en technologie, en wordt in toenemende mate gebruikt om de besluitvorming op alle niveaus van een organisatie te onderbouwen.

De belangrijkste onderdelen van Data Science zijn gegevensverzameling, gegevensopschoning en -voorbereiding, statistische analyse en machinaal leren. Gegevensverzameling omvat het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, waaronder interne databanken, externe gegevensbronnen en sociale media. Het opschonen en voorbereiden van gegevens houdt in dat ervoor wordt gezorgd dat de gegevens nauwkeurig, volledig en consistent zijn, en dat ze een formaat hebben dat voor analyse kan worden gebruikt. Statistische analyse omvat de toepassing van statistische methoden om patronen en trends in de gegevens te identificeren, terwijl machine learning algoritmen en modellen gebruikt om automatisch inzichten uit de gegevens te halen.

Er zijn veel hulpmiddelen en technieken die bij Data Science worden gebruikt, waaronder programmeertalen als Python en R, tools voor datavisualisatie zoals Tableau en D3.js, en bibliotheken voor machine learning zoals TensorFlow en scikit-learn. Deze tools en technieken ontwikkelen zich voortdurend naarmate er nieuwe gegevensbronnen en analysemethoden opduiken.

Data Science is een steeds belangrijker gebied geworden, nu organisaties de enorme hoeveelheden gegevens waarover zij nu beschikken willen benutten. Het heeft het potentieel om de manier waarop organisaties werken te veranderen, door hen in staat te stellen datagestuurde beslissingen te nemen die gebaseerd zijn op een diepgaand begrip van hun klanten, activiteiten en markten. Met de voortdurende groei van Big Data zal Data Science de komende jaren waarschijnlijk nog belangrijker worden.

Waarom Data Science?

Data science is in de moderne wereld steeds belangrijker geworden door de overvloed aan gegevens die elke dag worden gegenereerd. Met de groei van het internet en de proliferatie van slimme apparaten genereren we meer gegevens dan ooit tevoren, en deze gegevens kunnen worden gebruikt om waardevolle inzichten af te leiden en betere beslissingen te nemen. Data science biedt de instrumenten en technieken die nodig zijn om met deze grote en complexe datasets te werken en er nuttige informatie uit te halen.

Als gevolg daarvan is gegevenswetenschap van cruciaal belang geworden op een groot aantal gebieden, van zakelijk en financieel tot gezondheidszorg en wetenschap. Door gebruik te maken van gegevenswetenschap kunnen organisaties een concurrentievoordeel behalen en betere, beter geïnformeerde beslissingen nemen die kunnen leiden tot meer efficiëntie, winstgevendheid en succes.

Hoe werkt Data Science?

Data Science is het proces waarbij wetenschappelijke en statistische methoden, algoritmen en systemen worden gebruikt om inzichten en kennis te halen uit gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Het proces begint met het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, zoals klanttransacties, sociale-mediaplatforms en machinaal gegenereerde gegevens, en slaat deze op in een datawarehouse. Vervolgens worden de gegevens opgeschoond en omgezet in een formaat dat gemakkelijker te analyseren is.

Zodra de gegevens zijn getransformeerd, worden ze geanalyseerd met behulp van verschillende statistische en machine learning-algoritmen om patronen, trends en relaties bloot te leggen. Deze analyse wordt gebruikt om modellen te bouwen die kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen of de besluitvorming te informeren.

De gemaakte modellen kunnen worden gebruikt voor uiteenlopende toepassingen, zoals fraudedetectie, aanbevelingssystemen, risicobeoordeling en meer. Daarnaast kan data science worden gebruikt om nieuwe zakelijke kansen te identificeren en bedrijfsprocessen te optimaliseren.

Om in data science te werken, moet men een sterke basis hebben in wiskunde, statistiek en computerwetenschappen. Kennis van programmeertalen, zoals Python en R, is ook essentieel. Andere vaardigheden die belangrijk zijn voor datawetenschappers zijn datavisualisatie, kritisch denken en communicatieve vaardigheden.

Het gebied van data science ontwikkelt zich snel en er worden voortdurend nieuwe technologieën en technieken ontwikkeld. Daarom moeten datawetenschappers op de hoogte blijven van de laatste ontwikkelingen op dit gebied om concurrerend en effectief te blijven in hun functie.

10 voordelen van Data Science

  1. Betere besluitvorming: Data Science biedt bedrijven inzichten in hun gegevens die kunnen helpen betere beslissingen te nemen.
  2. Betere klantervaring: Met Data Science kunnen bedrijven klantgedrag, voorkeuren en feedback analyseren om hun producten en diensten te verbeteren.
  3. Verhoogde efficiëntie: Door handmatige processen te automatiseren kan Data Science bedrijven helpen tijd en middelen te besparen.
  4. Betere opsporing van fraude: Data Science-technieken kunnen bedrijven helpen frauduleuze transacties te identificeren en verliezen te voorkomen.
  5. Beter risicobeheer: Door gegevens over prestaties uit het verleden en markttrends te analyseren, kunnen bedrijven risico's beter beheren en beter geïnformeerde beslissingen nemen.
  6. Verbeterde personalisatie: Met Data Science kunnen bedrijven hun aanbod personaliseren voor individuele klanten, waardoor de klantervaring wordt verbeterd en de verkoop wordt gestimuleerd.
  7. Betere toewijzing van middelen: Door gegevens over het gebruik van middelen en prestaties te analyseren, kunnen bedrijven hun gebruik van middelen optimaliseren en de efficiëntie verbeteren.
  8. Verbeterde marketingeffectiviteit: Data Science kan bedrijven helpen begrijpen welke marketingstrategieën werken en hun marketingcampagnes optimaliseren.
  9. Verbeterde productontwikkeling: Door gegevens over de behoeften en voorkeuren van klanten te analyseren, kunnen bedrijven betere producten ontwikkelen die meer kans van slagen hebben op de markt.
  10. Verhoogd concurrentievermogen: Door Data Science te gebruiken om inzichten te verkrijgen en betere beslissingen te nemen, kunnen bedrijven een concurrentievoordeel op hun markt behalen.

Zo kan Data Science uw bedrijf helpen

Data Science kan bedrijven op tal van manieren helpen, waarbij geavanceerde analytische tools en technieken worden gebruikt om inzichten te ontsluiten en complexe problemen op te lossen. Hier zijn enkele manieren waarop Data Science bedrijven kan helpen:

  • Betere besluitvorming: Met Data Science kunnen bedrijven betere beslissingen nemen, gebaseerd op een grondige analyse van gegevens. Gegevens kunnen worden geanalyseerd om patronen en trends te identificeren en om een diepgaand inzicht te krijgen in klanten, markttrends en trends in de sector.
  • Verbeterde klantervaring: Data Science kan bedrijven helpen hun aanbod te personaliseren, gerichte marketingcampagnes op te zetten en de behoeften en voorkeuren van hun klanten beter te begrijpen. Dit kan leiden tot een betere klantervaring en een grotere klanttevredenheid en -loyaliteit.
  • Verhoogde efficiëntie: Door Data Science te gebruiken om processen te automatiseren en workflows te verbeteren, kunnen bedrijven hun efficiëntie verhogen, kosten verlagen en activiteiten stroomlijnen.
  • Verbeterde productontwikkeling: Data Science kan bedrijven helpen om gebieden voor verbetering in hun producten te identificeren, en om nieuwe productkansen te identificeren. Dit kan leiden tot betere productontwikkeling en een groter concurrentievoordeel op de markt.
  • Risicobeperking: Data Science kan worden gebruikt om risico's te identificeren en te beperken op een groot aantal gebieden, van fraudedetectie en kredietrisicoanalyse tot supply chain management en voorspellend onderhoud.
  • Betere toewijzing van middelen: Met Data Science kunnen bedrijven beter geïnformeerde beslissingen nemen over de toewijzing van middelen, door met behulp van gegevens vast te stellen op welke gebieden investeringen het meest waarschijnlijk resultaten zullen opleveren.
  • Concurrentievoordeel: Door Data Science te gebruiken om inzichten te verkrijgen die concurrenten niet hebben, kunnen bedrijven een aanzienlijk concurrentievoordeel op de markt behalen.
  • Verbeterde samenwerking: Data Science kan de samenwerking tussen teams vergemakkelijken door een gemeenschappelijke taal en een gedeeld begrip van gegevens te bieden.
  • Verbeterde wendbaarheid: Met Data Science kunnen bedrijven sneller reageren op veranderingen in de markt, door gegevens te gebruiken om te anticiperen op trends en proactieve beslissingen te nemen.
  • Betere prestaties: Door Data Science te gebruiken om processen te optimaliseren en prestaties te verbeteren, kunnen bedrijven betere resultaten behalen en hun bottom line verbeteren.

Data Science training

Cursussen voor Data Science zijn geschikt voor elke IT professional, zowel particulier als zakelijk. Naar aanleiding van uw reeds opgedane trainingen en kennis, kiest u zelf met welke Data Science training u begint, of juist verder gaat. Heeft u advies hierover nodig? Dan staan we voor u klaar via telefoon, chat en e-mail.

Voor elke aangeschafte online training heeft u 1 jaar toegang. 24 uur per dag, 7 dagen per week tot wel 365 dagen lang. Zo bepaalt u zelf wanneer en hoelang u leert voor de training. Komt het overdag even niet uit? De avond en nacht zijn voor u beschikbaar. Zelfs als u enkele weken op vakantie gaat, dan is dit geen probleem en pakt u het simpelweg na uw welverdiende vakantie weer op.

Data Science certificeringen

Data Science is een snel groeiend vakgebied dat uiteenlopende vaardigheden en kennis vereist. Certificeringen in Data Science kunnen mensen helpen de nodige vaardigheden te verwerven om in dit veld te slagen en hun expertise aan potentiële werkgevers aan te tonen.

Data Science-certificeringen bestrijken een breed scala aan onderwerpen, waaronder statistische analyse, machinaal leren, programmeren, datavisualisatie en datamanagement. Deze certificeringen kunnen worden verkregen via verschillende bronnen, waaronder universiteiten, professionele organisaties en online leerplatforms.

De voordelen van het behalen van een Data Science-certificaat zijn onder meer grotere kansen op de arbeidsmarkt, hogere salarissen en de mogelijkheid om aan complexere en uitdagendere projecten te werken. Bovendien kan een Data Science-certificaat mensen helpen zich te onderscheiden van andere kandidaten op een concurrerende arbeidsmarkt.

Hier zijn 10 populaire Data Science certificeringen:

  • Certified Analytics Professional (CAP): CAP, aangeboden door INFORMS, is een verkoper-neutrale certificering die iemands expertise in analytische concepten, tools en technieken valideert.
  • Cloudera Certified Data Scientist: Deze Cloudera certificering valideert iemands kennis en expertise in data science en machine learning met Apache Hadoop.
  • Google Cloud Certified - Professional Data Engineer: Deze Google certificering toont iemands vermogen aan om gegevensverwerkingssystemen op het Google Cloud Platform te ontwerpen, te bouwen en te onderhouden.
  • Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate: Deze Azure certificering valideert iemands kennis en expertise in het gebruik van Azure technologieën om data science oplossingen te ontwerpen en te implementeren.
  • Certified Data Scientist (CDS): Aangeboden door de Data Science Council of America (DASCA), CDS is een wereldwijd erkende ICT certificering die iemands expertise in data science concepten, methodologieën en tools valideert.
  • IBM Data Science Professional Certificate: Dit IBM certificeringsprogramma, aangeboden via Coursera, biedt personen een uitgebreid begrip van data science en de toepassingen ervan.
  • SAS Certified Data Scientist: Deze SAS certificering valideert iemands kennis en expertise in data science en machine learning met behulp van SAS-software.
  • Amazon Web Services (AWS) Certified Machine Learning - Specialty: Deze AWS certificering toont iemands vermogen aan om machine learning-modellen te ontwerpen, bouwen en implementeren op het AWS-cloudplatform.
  • Data Science Council of America (DASCA) Senior Data Scientist (SDS): Deze ICT certificering is bedoeld voor ervaren datawetenschappers en valideert iemands expertise in leiderschap, strategie en innovatie op het gebied van datawetenschap.
  • DataCamp Data Scientist with Python: Dit IT certificeringsprogramma biedt personen een uitgebreid begrip van data science met behulp van de programmeertaal Python.

Het behalen van een Data Science certificaat kan mensen helpen de vaardigheden en kennis te verwerven die nodig zijn om te slagen in dit snel groeiende vakgebied. Met een breed scala aan beschikbare certificeringen, kunnen individuen de certificering kiezen die het beste past bij hun behoeften en carrièredoelen.

Banen en carrière-gerelateerde Data Science certificeringen

Data Science is een groeiend vakgebied met een breed scala aan carrièremogelijkheden. Professionals op dit gebied werken met grote datasets en gebruiken statistische en operationele methoden om inzichten te verkrijgen en datagestuurde beslissingen te nemen. Met de opkomst van Big Data, Machine Learning en Kunstmatige Intelligentie neemt de vraag naar bekwame Data Scientists alleen maar toe. Hier zijn enkele veel voorkomende banen en carrièrepaden in Data Science:

  • Data Scientist: Een Data Scientist is verantwoordelijk voor het analyseren van complexe gegevens en het gebruik van statistische methoden om voorspellende modellen te maken en zakelijke beslissingen aan te sturen.
  • Data Analyst: Een Data Analist werkt met grote datasets om trends en patronen te identificeren en rapporten te maken die kunnen worden gebruikt om zakelijke beslissingen te informeren.
  • Machine Learning Engineer: Een Machine Learning Engineer bouwt en onderhoudt systemen die algoritmen gebruiken om gegevens te analyseren en voorspellingen te doen.
  • Business Intelligence Analyst: Een Business Intelligence Analyst gebruikt gegevens om bedrijven te helpen geïnformeerde beslissingen te nemen over hun activiteiten, klanten en markten.
  • Data Engineer: Een Data Engineer ontwerpt en bouwt de systemen die worden gebruikt om grote datasets te verzamelen, op te slaan en te analyseren.
  • Data Architect: Een Data Architect is verantwoordelijk voor het ontwerpen van de algemene structuur van de datasystemen van een bedrijf en zorgt ervoor dat deze geoptimaliseerd zijn voor prestaties en schaalbaarheid.
  • Statistician: Een Statisticus gebruikt statistische methoden om gegevens te analyseren en modellen te maken die kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen.
  • Database Administrator: Een Database Administrator is verantwoordelijk voor het beheer en onderhoud van de databases van een bedrijf en zorgt ervoor dat deze veilig zijn en optimaal presteren.
  • Data Visualization Specialist: Een Data Visualization Specialist is verantwoordelijk voor het maken van overtuigende visualisaties die kunnen helpen bij het communiceren van complexe gegevens aan belanghebbenden.
  • Predictive Analyst: Een Predictive Analyst gebruikt statistische methoden om modellen te creëren die kunnen worden gebruikt om toekomstige gebeurtenissen en uitkomsten te voorspellen.

Geschiedenis van Data Science

Data science heeft zijn wortels in de statistiek, de informatica en de gegevensanalyse. Het ontstond in de jaren 1960 toen statistici computeralgoritmen begonnen toe te passen op grote datasets, om er inzichten uit te halen en voorspellingen te doen. In de daaropvolgende decennia heeft het gebied van de gegevenswetenschap aanzienlijke veranderingen ondergaan door de groei van het computervermogen en de opkomst van nieuwe gegevensbronnen.

Een van de belangrijkste mijlpalen in de ontwikkeling van data science was de komst van het internet en de daaruit voortvloeiende explosie van digitale gegevens. Naarmate de hoeveelheid gegevens exponentieel toenam, begonnen bedrijven zich het potentieel van gegevensanalyse voor zakelijke inzichten en besluitvorming te realiseren. Dit leidde tot de ontwikkeling van nieuwe technieken en instrumenten voor gegevensanalyse, en het gebied van de gegevenswetenschap bleef zich ontwikkelen.

In de jaren 2000 leidden de opkomst van big data en de behoefte aan datagestuurde besluitvorming tot de ontwikkeling van nieuwe technologieën, zoals Hadoop en Spark, waarmee massale datasets kunnen worden verwerkt en geanalyseerd. Tegelijkertijd kwam machine learning op als een manier om automatisch inzichten te verkrijgen en voorspellingen te doen uit grote datasets.

Tegenwoordig is gegevenswetenschap een snel groeiend vakgebied dat in vrijwel elke bedrijfstak wordt gebruikt. Met de opkomst van kunstmatige intelligentie en het internet der dingen neemt de hoeveelheid gegenereerde gegevens alleen maar toe, en de behoefte aan bekwame datawetenschappers is groter dan ooit. Het vakgebied ontwikkelt zich voortdurend en er worden nieuwe technieken en instrumenten ontwikkeld om tegemoet te komen aan de groeiende vraag naar datagestuurde inzichten en besluitvorming.

Over het algemeen wordt de geschiedenis van data science gekenmerkt door een voortdurende evolutie als reactie op veranderende technologieën, gegevensbronnen en bedrijfsbehoeften. Aangezien gegevens een steeds belangrijkere rol blijven spelen in de moderne samenleving, is het waarschijnlijk dat datawetenschap een vitale rol zal blijven spelen bij het verkrijgen van inzichten en het stimuleren van innovatie.

Waarom OEM Office Elearning Menu?

OEM Office Elearning Menu heeft jarenlange ervaring in het aanbieden van online cursussen en trainingen. Van Excel, Word en Outlook tot aan high professional ICT trainingen voor Cisco, AWS, CompTIA en meer. 

OEM is officieel Microsoft Partner, CertiPort Partner én EC-Council Partner. Met meer dan 1000 cursussen van meer dan 200 merken is ons aanbod geschikt voor elke PC-gebruiker. Of u nu beginnende PC-gebruiker bent die voor het eerst Word opstart, of een ICT professional bent die meer wilt weten over Data Security; OEM heeft de juiste cursus of training voor u. Mist u een training? Laat het ons weten en we kijken samen graag naar de opties.

Elke afgeronde cursus levert u een officieel certificaat van deelname op. Deze is persoonlijk en specifiek aan de cursist gericht. Elke Incompany training levert automatisch een certificaat van deelname op. Bij elke E-learning cursus dient u minimaal 70% van de praktijkopdrachten te hebben afgerond om een certificaat van deelname te ontvangen.

OEM - Learn to Work

Kies uit 1000+ trainingen en cursussen van 200+ merken voor uw persoonlijke en zakelijke ontwikkeling. 

Een cursus Excel, cursus Word of zelfs een volledige cursus Office komt altijd van pas. We hebben dagelijks te maken met programma's van Microsoft en het bespaart u veel tijd om deze goed onder de knie te hebben.

Ook hebben we bij OEM Office Elearning Menu trainingen voor ICT professionals. Zo leert u omgaan met databases, servers, leert u programmeren of wordt u zelfs een gecertificeerd ethisch hacker. Leer alles online via E-learning, middels cursusboeken, Walk-in trainingen of via Incompany trainingen binnen het bedrijf waar u werkzaam bent.

Nóg meer kennis

Lees onze meest recente blogartikelen

Bekijk alles