Data Science Cursussen

Data Science, Data Analyse en Machine Learning zijn disciplines  die waarde creëren  uit grote hoeveelheden data met behulp van programmeertalen.  De toepassingen zijn talrijk en de vraag naar kennis over deze technieken is enorm.  SpiralTrain verzorgt klassikale en advanced Data Science trainingen  in Python, R en Java. Bezoek onze LinkedIn, Facebook of Instagram pagina voor een impressie van SpiralTrain. Klik op onderstaande links voor meer informatie over de cursussen en het rooster.

Data Science Cursuslijst

	Cursus Machine Learning met PyTorch Code: DSC760 Eerste start: 23-12-2024	3 dagen	€ 2250
	Cursus Julia Computing Code: DSC800 Eerste start: 16-12-2024	3 dagen	€ 2250
	Cursus Machine Learning met TensorFlow Code: DSC750 Eerste start: 18-12-2024	3 dagen	€ 2250
	Cursus Data Analyse met Power BI Code: DSC400 Eerste start: 06-01-2025	2 dagen	€ 1299
	Cursus Data Analyse met Tableau Code: DSC300 Eerste start: 13-01-2025	2 dagen	€ 1499
	Cursus Data Analyse met R Code: DSC200 Eerste start: 10-12-2024	4 dagen	€ 2650
	Cursus Data Analyse met Python Code: DSC100 Eerste start: 02-12-2024	4 dagen	€ 2650
	Cursus Machine Learning met Python Code: DSC700 Eerste start: 30-12-2024	4 dagen	€ 2999
	Cursus Machine Learning met R Code: DSC780 Eerste start: 10-12-2024	4 dagen	€ 2999
	Cursus Hadoop voor Big Data Code: DSC900 Eerste start: 17-11-2025	3 dagen	€ 1999
	Cursus PySpark voor Big Data Code: DSC950 Eerste start: 12-12-2024	2 dagen	€ 1499

Big Data en Data Analysis

Data Science is een vakgebied dat in de laatste jaren in een stroomversnelling is geraakt. Het gaat over het vinden van complexe patronen in grote stromen data die je met traditionele analysetools niet kan vinden. Je bouwt een model om die patronen op te sporen, te analyseren en te valideren. Het proces van Data Science bestaat uit een cyclus van stappen. Op ieder moment van de dag wordt data gegenereerd en opgeslagen in databases. Voor het verkrijgen van de juiste model moet je bepalen welke data hieruit relevant zijn. Het herschikken, filteren en transformeren van data wordt gedaan met behulp van een programmeer taal.

Python en R

Met talen zoals Python en R wordt de data getransformeerd naar modellen die gebruikt kunnen worden bij het doen van voorspellingen. Nadat de data geprepareerd en getransformeerd is, kan de Data Analist aan de slag met statistiek. Door middel van het leggen van causale verbanden kan een Data Analist  dan voorspellingen doen. Een veelgebruikte statistische methode om causale verbanden te meten is de regressie analyse.

Machine Learning

Daarnaast kunnen ook voorspellingen gedaan worden met behulp van Machine Learning waarbij voorspellingen worden gedaan door algoritmen die zelf lerend zijn. Tot slot wordt de data visueel in kaart gebracht. Dit is een belangrijke stap doordat verbanden vaak pas zichtbaar zijn als deze visueel weergeven zijn.