Post Bachelor Toegepaste Data Science voor Financials

Voor wie?

Je hebt een financiële functie en merkt dat de digitalisering steeds meer invloed heeft op je werkzaamheden. Daarbij wil je de kansen die de digitalisering biedt optimaal benutten, zodat je waarde toevoegt aan je organisatie.

Aanpak Post Bachelor Toegepaste Data Science voor Financials

Tijdens deze opleiding ontwikkel je vaardigheden om belangrijke gegevens te analyseren. Hiervoor ga je aan de slag met diverse datasystemen en Power BI. Aan de hand van belangrijke data leer je voorspellingen maken over toekomstige ontwikkelingen en veranderende klantbehoeften voor interne klanten (medewerkers) of externe klanten. Zo zorg je ervoor dat je organisatie volledig voorbereid is op de toekomst. Tijdens de studie kun je gebruikmaken van onze overzichtelijke online leeromgeving, waar je alles vindt wat je nodig hebt om de studie succesvol af te ronden.

Voorbereiding en studiebelasting

Het doornemen van de theorie en het maken van de thuisopdrachten betekenen een studiebelasting van ongeveer 5-7 uur per studiebijeenkomst.

Online leeromgeving

Wij maken altijd gebruik van de meest actuele literatuur. Tijdens de studie heb je toegang tot onze moderne online leeromgeving. Onze digitale leeromgeving is voorzien van memotrainers, examentrainingen en video-instructieclips zodat je ook na het volgen van klassikale lessen nog eens terug kunt kijken. Studenten koppelen aan ons terug dit van grote toegevoegde waarde te vinden.

PE-punten

Permanente educatie (PE) is van essentieel belang. Met dit programma van Markus Verbeek Praehep behaal je 50 PE-punten en blijft je kennis actueel. Het programma sluit aan op de vereisten van de NBA. Bovendien maakt deze opleiding je onmiddellijk succesvoller in de dagelijkse praktijk.

Klassikaal of virtual classroom

Je kunt de Post Bachelor Toegepaste Data Science voor Financials klassikaal volgen op een locatie naar keuze. Omdat je binnen een groep veel van elkaar leert, bieden we je een alternatieve locatie aan wanneer er voor jouw voorkeurslocatie onvoldoende aanmeldingen zijn. Onze leslocaties zijn gevestigd door heel Nederland. Geef je de voorkeur aan lessen op vaste tijden, met een docent én digitaal? Dan biedt virtual classroom je de uitkomst. Voor meer informatie over onze opleidingsvarianten, zie de pagina Opleidingsvarianten op onze website.

Programma

Tijdens het programma komen de volgende onderwerpen aan bod:

Digitale toekomst voor financials

(1 bijeenkomst van 3 uur)

• Digitale ontwikkelingen
• Fintech
• Business intelligence en business control
• De intelligente datagedreven organisatie
• Nieuwe businessmodellen
• Robotisering & AI
• Process mining
• Advanced analytics
• Big data
• Blockchain
• Klantgedrag en customer journey

Intro big data, BI en data science

(1 dag)

• Introductie in het datavakgebied
• Keten van dataopslag, dataverwerking, dataopschoning en data analyseren en rapporteren
• Rollen, taken en verantwoordelijkheden binnen het datadomein (data engineer, data-analist, data scientist)
• Verschillen tussen gestructureerde en ongestructureerde dataopslag
• Trends en ontwikkelingen rondom big data, data science en machine learning

SQL Fundamentals

(2 dagen)

• Introduction to Databases
• Flat File, Hierarchical and Relational
• Query Languages
• Relations and Normalization
• Basic Normal Forms
• Introduction to SQL
• DDL, DML and DCL
• Creating Tables
• Simple Queries (SELECT FROM, WHERE, ORDER BY, DISTINCT)
• Aggregate Functions (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
• GROUP BY (HAVING)
• Joining Tables (INNER JOIN, OUTER JOIN)
• Subqueries
• VIEWS
• Simple Stored Procedures

Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300)

(3 dagen)

• Introduction
• The Power BI Portfolio
• Identifying Tasks of the Data Analyst
• Getting and Profiling Data
• Storage Modes
• Query Performance
• Data Profiling
• Cleaning and Transforming Data
• User-Friendliness
• Combining Queries
• Data cleaning and transformation
• Advanced capabilities
• Configuring data loading and resolving errors
• Designing a Data Model
• Data modeling basics
• Measures and Dimensions
• Model Performance
• Developing a Data Model
• Common data modeling techniques
• Adding columns to support the data model
• Row-level security
• Q&A considerations
• Creating Model Calculations with DAX
• Introduction to DAX
• Creating tables and columns
• Measures
• The CALCULATE expression
• Time-Intelligence functions
• Optimizing Model Performance
• Fine-tune the data model
• Cardinality
• Identifying performance issues
• Creating Reports
• Selecting a visualization
• Configuring visualizations
• Formatting pages
• Enhancing the report
• Enhancing Reports for Usability and Performance
• Bookmarks and navigation
• Designing cohesive pages and interactions
• Improving reports
• Creating Dashboards
• Dashboard design
• Real-time dashboards
• Dashboard enhancements
• Enhancing Reports and Applying Advanced Analytics
• Navigation
• Basic analysis
• Grouping, binning, and clustering
• Analysis over time
• Advanced analysis
• Managing and Sharing Power BI Assets
• Dataset management
• Enhancing datasets
• Configure row-level security
• Create and Manage workspaces
• Enhancing datasets and reports in the workspace
• Sharing and distributing content
• Working with Paginated Reports in Power BI
• Introduction to Paginated Reports
• Data sources and datasets
• Adding visual elements
• Enhancing and publishing reports

Datavisualisatie en presentatie

(2 dagen)

• Wat werkt, wat werkt niet. Welke grafische voorstellingen bij welke data
• Doelgroep, presentatie en perceptie
• Valkuilen en misleiding
• Rapporteren en dashboard
• Ontwerpprincipes
• De kracht van kleur
• Praktische case en presentatie

Database Fundamentals

(1 dag)

• Inleiding systeemontwerp
• Wat is een relationele database?
• Top-down benadering
• Entiteit Relatie Diagram - ERD
• Bottom-up benadering
• Informatiebehoeften
• Functionele afhankelijkheid normaliseren: eerste tot en met de vierde normaalvorm
• Boyce-Codd normaalvorm

Training Machine Learning

(1 dag)

• Principles van machine learning
• Machine learning algoritmes
• Classificatie algoritmes
• Regressie in machine learning
• Verbeteren van supervised models
• Details over non-linear modeling
• Clustering
• Analyses met time series en forecasting
• Spatial data-analyses
• Text analyses
• Analyse van afbeeldingen
• Python toepassen voor data science
• R toepassen voor data science

Python Fundamentals

(2 dagen)

• Python installatie
• Het werken in de Python console en met Python modules
• Variabelen een waarden geven
• Built-in types: int, float, bool, complex
• Operatoren en expressies
• Het werken met strings: concatenatie en formatteren
• Conditionele opdrachten: if - elif - else
• Herhalingsopdrachten: while en for
• Functies definiëren en gebruiken
• Lambda expressies toepassen
• Ingebouwde functies van Python gebruiken
• Datastructuren (lists, tuples, dicts en sets) gebruiken
• Verschillende soorten comprehensions toepassen

Training Blockchain

(1 dag)

• Introductie blockchain
• Leren over de meest actuele toepassingen van blockchain, potentiële nieuwe businessmodellen
• Zelf nadenken over mogelijke nieuwe use cases voor de technologie
• Begrijpen wat de mogelijkheden en uitdagingen zijn voor blockchain op het gebied van wet- en regelgeving in Nederland en de rest van de wereld
• Kennismaken met blockchain en blockchaintransacties
• Begrijpen wat smart contracts zijn en wat de mogelijkheden hiervan zijn

Examens en diploma

Je rondt de module Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300) af met een extern examen van Microsoft. Daarbij rond je de opleiding af met een eindopdracht. Bij succesvolle afronding ontvang je het diploma 'Post Bachelor Leergang Toegepaste Data Science voor Financials'.