De structuur en massa van data heeft door de digitalisatie de laatste decennia een geheel nieuwe dimentie gekregen. Daarnaast zijn de mogelijkheden om data te verwerken en te analyseren exponentieel toegenomen.
Dit resulteert erin dat data inmiddels actief ingezet kan worden om bedrijfsprocessen te sturen en te verbeteren.

Deze tweedaagse basisopleiding is de start van 3 modules die u als supply chain manager of toekomstig data beheerder inzichten zal bieden om deze data te verwerken, te visualiseren en mee aan de slag te gaan op een gestructureerde en efficiënte manier.

• / U heeft kennis van de architectuur van data en big data
• / Inzicht in kennis van data en big data analytics
• / U kent de basis van data visualisatie tools
• / Inzicht in het toepassingsgebied van data en big data

• / Introductie data: introductie en kennismaking met het toepassingsgebied van data en data analyse.
• / Praktijk
• / Data achtergrond data & oplag: database normalisatie, oefening met entiteit & relatie-schema's, architectuur modelgedreven data.
• / Praktijk
• / Olap en analyse: met behulp van Qlikview een praktijkgerichte kennismaking met OLAP + oefening data analyse.
• / Praktijk

• / Kennismaking met ongestructureerde (datagedreven) data + definitie big data
• / Praktijk
• / Big Data opslag: introductie opslag en verwerkingsmethoden voor Big Data + data lakes, map-reduce en key-value storage.
• / Big data analytics: introductie big data analitics + IOT en andere Big Data bronnen + big data architectuur

Binnen data driven organisaties is kennis en kunde de sleutel tot succes. Veel van deze vaardigheden behoren niet alleen tot de ICT-specialisten, maar juist bij medewerkers die het alledaagse bedrijfsproces draaien.

Deze 3-daagse cusus is een volledig praktijkgerichte cursus waarin deelnemers vertrouwd raken met de applicaties en tools waarmee dat en big data op professioneel niveau geanalyseerd kan worden

• / U heeft kennis van de basics data mining-algoritmen
• / U kan met de data mining tool WEKA zelfstandig data minen
• / U krijgt inzicht in de toepassing en mogelijkheden van data mining
• / U kent de basis van het big data ecosystem
• / U kan zelfstandig big data bewerkingen uitvoeren en analyseren

• / Introductie data mining: introductie en installatie WEKA
• / Datamining modellen: kennismaking met regressie-cluster, classificatiealgoritmen en algoritmen voor afleiden van regels
• / Praktijk

• / Big data processing: kennismaking met PIG, HCAT en HIVE in de praktijk
• / Praktijk
• / Big data analitics: analyse van de geconverteerde data in de Qlikview.
• / Praktijk

• / Zelfstandige praktijk casus: tijdens de laatste cususdag wordt gewerkt aan een eigen casus met eigen data!
• / Praktijk

Toename van data is een feit.

Mensen denken nou eenmaal niet in cijfers maar in beelden. Daarom is het visualiseren van data zo belangrijk.

Elk type grafiek kan weer een ander verhaal vertellen met dezelfde gegevens en elke grafiek heeft weer andere soorten data nodig.

In de cursus Visualisatie technieken leer je alles wat je over de verschillende grafieken moet weten en welke soort data de grafieken nodig hebben.

• / Meetniveau's
• Kwalitatief, kwantitatief, discreet, continu, nominaal, ordinaal, interval, ratio
• / Schaal
• Lineair, exponentieel, logaritmisch
• / Grafiek typen
• / Numeriek
• Histogram, vlakgrafiek, boxplot, histogram, spreidingsdiagram, violin plot, lijndiagram, bellendiagram, stroomdiagram

• / Discreet
• Staafdiagram, taartdiagram, lollipop, mozaïk, woordenwolk, dendrogram, sankey diagram, zonnestraal grafiek, hittekaar, spinnenweb, venndiagram's
• / Vormen van visualiseren
• Infographic, dashboarding