Concepten van data & analytics
Basisindeling
- Data verzamelen
- Opslag van data
- Leren uit data
- Analyse & predictie
- Visualisatie
We werken met data,
maar hebben geen idee
hoe data werken.
Inhoudstafel lessen
1. Data
tekstbestanden, gestructureerde bestanden, databanken...
2. Data verzamelen
- Sensoren
- Internet of things
- Data van koopgedrag
- Klantengegevens
- Data van surfgedrag
- Digitaliseren van analoge data
- Webscraping
- JSON
- ...
3. Opslag van data
- Databanken
- Big data
- Filesystems
- Cloud computing
- Distributed file systems
4. Leren van data
Algoritmes
- Wat zijn algoritmes?
- Algoritmes zijn niet noodzakelijk slim.
- Bekende voorbeelden
Data-analyse
- Basis-analyse: slicing and dicing, basistoezicht…
- Geavanceerde analyse
- Classificatie
- Logistieke regressie
- Neurale netwerken
- Clusteringtechnieken
- …
- Bekende voorbeelden
Machine learning en deep learning
- Neurale netwerken
- Supervised: uit voorbeelden en feedback
- Unsupervised: proefondervindelijk
- Reinforcement learning cfr. operante conditionering
- Deep learning
- Trainingsets & datasets
- …
Predictive analysis
- Lessen trekken uit data
- Voorbeelden
- Bevooroordeelde machines
- Morele kwesties
5. Visualisatie en dashboarding
Data visualiseren
