Young Data Professional Programma op Maat

Programma

Data & Analytics Essentials (2 dagen)

• Van BI naar Data & Analytics;
• Presentatie & Visualisatie
• Data Science
• Big Data
• Logical Modeling & Datavirtualisatie
• Workshop

Informatie- en Requirementsanalyse (2 dagen)

• Het werkveld van de analist
• Relatie met Business Intelligence
• Behoefte-analyse
• Procesanalyse
• KPI / Rapportanalyse
• (bron) Analyse
• Datakwaliteit
• Registreren van data
• Presentatielaag
• Diverse workshops

Data Science Essentials (1 dag)

• Concept Data Science
• Data Mining
• Machine Learning & Artificial Intelligence
• Data Science – In de praktijk
• Data Science – Rollen
• Data Science – Proces
• Tool Demo’s
• Tool Overview
• Tips and Tricks
• Workshop CRISP-DM

Datavisualisatie & Storytelling (1 dag)

• Rapport Analyse
• Het visualiseren van data
• Taal vs. Beeld
• Visuele perceptie
• Geheugen
• Visualisatie van Dashboards
• Effectief dashboard design
• Categorieën dashboards
• Storytelling
• Veel gemaakte fouten
• Ohhh en Ahhh vs. Onmiddellijk inzicht
• Workshop Data Visualisatie

Scrum / Agile werken (1 dag)

Na afronding van deze training kun je:

• Ken je basisprincipes van Scrum;
• Een overzicht geven van de principes en praktische aspecten van de implementatie;
• Gebruik maken van Scrum voor Agile ontwikkeling en levering;
• De invoering van Scrum vormgevenl
• De Agile Rationale en voordelen benoemen;
• Het Scrum Process Framework benoemen;
• Schattingen en planningen maken;
• De rollen binnen Scrum-teams benoemen;
• Vormgeven aan monitoring en controle;
• Vormgeven aan de implementatie van Scrum en Agile.

Transact (T)- SQL in Microsoft SQL Server (5 dagen)

Na afronding van deze training kun je:

• De kerncapaciteiten en componenten van SQL Server omschrijven.
• T-SQL, sets en predicate logic omschrijven.
• Een single table SELECT statement schrijven.
• Een multi-table SELECT statement schrijven.
• SELECT statements schrijven met filteren en sorteren.
• Omschrijven hoe SQL Server data types gebruikt
• DML statements schrijven.
• Queries die ingebouwde functies gebruiken schrijven.
• Queries die aggregate data gebruiken schrijven.
• Subqueries schrijven.
• Views en table-valued functies creëren en implementeren.
• Set operators gebruiken om query resultaten te combineren.
• Queries schrijven die window ranking, offset en aggregate functies gebruiken.
• Data transformeren door middel van het implementeren van pivot, unpivot, rollup en cube.
• Opgeslagen procedures creëren en implementeren.
• Programmeerconstructies zoals variabelen, condities en loops toevoegen aan T-SQL code.

Werken met Azure SQL Datawarehouse (3 dagen)

Na afronding van deze training kun je:

• De kernelementen van data warehousing solution omschrijven.
• De belangrijkste hardware overwegingen voor het bouwen van een data warehouse omschrijven.
• Een logisch design voor een data warehouse implementeren.
• Een fysiek design voor een data warehouse implementeren.
• Columnstore indexen creëren
• Een Azure SQL Data Warehouse implementeren.
• De kern features van SSIS/Azure Data Factory omschrijven.
• Data flow implementeren met behulp van SSIS/Azure Data Factory.
• Control flow implementeren met behulp van taken en precedence constrains.
• Dynamic packages creëren die variabelen en parameters omvatten.
• De bedenkingen voor het implementeren van een ETL oplossing omschrijven
• Data Quality Services implementeren.
• Een Master Data Services model implementeren.
• Omschrijven hoe je aangepaste componenten kunt gebruiken om SSIS te verlengen.
• SSIS/Azure Data Factory projecten uitrollen.
• BI en veelvoorkomende BI scenario’s omschrijven.

Data & Analytics met MS Power BI Essentials & Advanced (4 dagen)

• Power BI Overview
• Power BI Building Blocks
• Verbinden met brondata
• Power BI Workspace
• Aggregaties
• Hiërarchieën
• Relaties tussen tegels
• Filters
• Slicers
• Join types
• Relatie met meerdere bronnen
• Rapporten publiceren
• Omgaan met Data modeling issues
• Calculated columns vs. measures
• Werken met DAX formules
• Het gebruiken van de Query Editor
• Gebruik van parameters
• Rekenen met datum- en tijdfuncties
• Custom visuals
• Actuals vs. Targets
• Eindopdracht (2 uur)

In deze eindopdracht gaat het erom dat deelnemer zelf keuzes maakt in hoe de diverse inzichten visueel gemaakt kunnen worden. Doel is het creëren van een dashboard met meerdere pagina’s.

Python & R Essentials (2 dagen)

Doel van de training is:

• Leren hoe Python en R werken en waar je het voor kunt gebruiken;
• Leren waar Python en R staan in de wereld van programmeertalen;
• Leren hoe je moet werken met Python en R en hoe je verschillende strings kunt manipuleren;
• Hoe je wiskundige berekeningen kun maken met Python en R;
• Leren hoe je moet werken met Python sequences zoals: lists, arrays, dictionaries en sets;
• Visualisaties met R;
• Statistische analyse met R;
• Leren hoe je user input verzamelt en output resultaten genereert;
• Leren hoe flow control processen werken in Python;
• Leren hoe je van en naar bestanden schrijft met Python;
• Leren hoe je functies schrijft in Python;
• Leren hoe je met uitzonderingen om moet gaan in Python;
• Leren hoe je met data en tijd moet werken in Python.

Azure Machine learning Essentials (1 dag)

• Introduction to Azure Machine Learning – Introduceert de belangrijkste onderdelen van Azure Machine Learning Studio.
• Managing Datasets – Vertelt hoe u verschillende databronnen kunt uploaden naar Azure Machine Learning, en hoe u deze data verkent en visualiseert na het uploaden.
• Preparing Data for use with Azure Machine Learning – Ontdek de technieken om datasets voor te bereiden op gebruik met Azure Machine Learning.
• Using Feature Engineering and Selection – Leer de belangrijkste eigenschappen uit uw data te selecteren als input voor algoritmes.
• Building Azure Machine Learning Models – Gebruik regressiemodellen en neurale netwerken in Azure Machine Learning.
• Using Classification and Clustering with Azure Machine Learning Models – Introduceert classificatie en clustering algoritmes.
• Using Azure Machine Learning Models – Laat zien hoe u eindgebruikers kunt voorzien van Azure Machine Learning services, en hoe u de data uit uw machine learning modellen kunt delen.

Examen (2 dagen)

Eindcase uitwerking
De eindcase brengt de verschillende deelcases die per onderwerp zijn uitgewerkt samen leidt tot een geheel, waarmee alle onderwerpen onderdeel vormen van de eindcase.

Closed-book examen
De theorie wordt getoetst door middel van een on-line examen op basis van multiple choice. Een score van meer dan 80% leidt tot een Master-level.

Onze opleidingen worden uitgevoerd door ervaren docenten die hun sporen in de adviespraktijk verdiend hebben.

DOCENTEN

• Antoine Stelma
• Erik Fransen
• Ferry Eijgel
• Jolanda van Gilst
• Philip du Maine