E-learning Data Science

Overal om je heen wordt data verzameld, zo ook in de financiële dienstverlening. Deze data kan betrekking hebben op het verzamelen van persoonsgegevens die nodig zijn bij het afsluiten van een verzekering, maar kan in veel gevallen ook voor andere doeleinden gebruikt worden. Denk bijvoorbeeld aan de verzamelde adressen waarmee je kunt bepalen uit welke regio de meeste klanten komen.

Hoe zorg je ervoor dat je de juiste informatie boven tafel krijgt en wat kun je uiteindelijk eigenlijk met al deze informatie? Daar besteden we aandacht aan in deze e-learning Data Science. De e-learning is daarmee geschikt voor iedereen die deze vaardigheid onder de knie wil krijgen.


  • Praktisch ingestoken e-learning; breng de theorie gelijk in de praktijk
  • Mooie inkijk in het werk van een Data Scientist
  • Gebaseerd op de laatste inzichten

Inhoudsopgave

Studievorm
Digitale zelfstudie
Tijdsbesteding
8 uur
Prijs
€ 69

Inhoud

De e-learning Data Science richt zich op de basisbeginselen. Dat betekent dat jij leert welke mogelijkheden je met verzamelde data hebt en hoe je via Excel de relevante data eruit filtert.

Neem bijvoorbeeld jouw klantenbestand bestaande uit zo’n 400 klanten. Iedere klant is een bron aan informatie met haar eigen kenmerken. Informatie die jij vervolgens weer goed kunt gebruiken. Stel je voor dat je in kaart kunt brengen in welke leeftijdscategorie de meeste klanten zich bevinden, of in welke leeftijdscategorie je juist de meeste klanten verliest. Door deze informatie boven tafel te krijgen, weet je op een later moment hoe je het beste klanten kunt werven of het verlies van klanten tegen kunt gaan.

Of denk aan een dataset met schadeclaims. Zo kun jij achterhalen op welke verzekeringenklanten de meeste schades claimen. Komt er naar voren dat er veel schades worden geclaimd als gevolg van brand, dan kun je vervolgens nadenken over preventieve maatregelen om het aantal claims te verminderen. Een voorbeeld kan zijn dat je mensen tegen brandmelders aanbiedt tegen een scherpe prijs. Hiermee kun jij het verschil maken ten opzichte van de concurrent.

Opbouw
De e-learning Data Science bestaat uit zes thema's en een afsluitende toets:

  • Databronnen, databewerking en software
    Je leert meer over wat waardevolle data is, welke databronnen er zijn en welke software je kunt gebruiken voor het analyseren van deze data.
  • Centrale tendentie en statistische toetsen
    Je leert wat centrale tendentiematen zijn en kunt die berekenen. Ook kun je op basis van de onderzoeksvraag bepalen welke statistische toets je moet gebruiken bij jouw analyses.
  • T-toets
    Je leert hoe de t-toets werkt, hoe je deze uitvoert en wanneer je deze gebruikt. Ook krijg je inzicht in het interpreteren van resultaten van kansberekeningen.
  • Enkelvoudige en tweevoudige variantie analyse
    Je leert hoe de variantie analyse werkt en wanneer je een enkelvoudige of een tweevoudige variantie analyse gebruikt. Bovendien kun je deze resultaten interpreteren.
  • Correlatie
    Je leert wat correlatie is en hoe je deze kunt berekenen.
  • Visualisaties
    Je leert meer over de mogelijkheden van het visualiseren van resultaten. Hoe pak je dit aan en welke visualisatie past het beste bij welk type resultaten.

Ieder thema bestaat uit een introductie met de uitleg van de leerdoelen en wat je kunt verwachten in het betreffende thema. Daarna volgt de theorie met daaraan gekoppeld verwerkingsopdrachten om de stof eigen te maken. Ieder thema wordt afgesloten met een aantal opdrachten, waarbij je via oefeningen in Excel de stof in de praktijk leert te brengen.

Doelgroep
Data is steeds belangrijker in onze werkomgeving, zo ook in de financiële dienstverlening. Dit maakt het steeds relevanter om in staat te zijn om uit grote datasets de juiste informatie te kunnen filteren. De e-learning Data Science is bedoeld voor iedereen die deze vaardigheid onder de knie wil krijgen.

Stap 1/3

Opleiding kiezen

Je bestelling

Gegevens