Data Science & AI
Geen plaatsen beschikbaar
Deze unieke en technische opleiding wordt verzorgd door docenten van de Hanze en Rijksuniversiteit Groningen, alsmede versterkt door experts van andere kennisinstellingen en bedrijven. De opleiding bestaat uit een kick-off en negen modules. Theorie afgewisseld met praktijkopdrachten. De modules welke aan bod komen zijn Data Bases, Data Visualisation, Descriptive Statistics, Data Mining, Python, Data Preparation, Predictive Analysis en Machine Learning.
Praktische informatie
Leer alles over de verschillende facetten van Data Science & AI - Maak jouw organisatie data-gedreven en toekomstbestendig!
Interesse in de volgende editie?
Deze opleiding wordt normaliter één keer per jaar aangeboden. Heb je interesse om deel te nemen aan een nieuwe editie in het voorjaar van 2026? Meld je dan vrijblijvend aan via de onderstaande interesseknop. Bij voldoende aanmeldingen plannen we een nieuwe editie in maart en nemen we contact met je op.
Inhoud en opzet
De opleiding Data Science & AI begint met een kick-off dag waarin het vakgebied wordt geschetst. Daarna wordt direct aan de slag gegaan met Business Model Canvas.
Het volledige programma bestaat uit een kick-off en negen modules. Iedere module bestaat uit drie collegedagen. Tijdens deze collegedagen wordt de theorie afgewisseld met praktijkopdrachten. De modules worden verzorgd door docenten van de Hanze en Rijksuniversiteit Groningen. Afhankelijk van de docent worden een aantal modules Engelstalig verzorgd. Elke module wordt afgesloten met een gastcollege. Het gastcollege staat los van de module en is bedoeld om vanuit een ander perspectief (de praktijk) inzicht te geven in het vakgebied. Tijdens deze gastcolleges worden er vaak praktijkcases gepresenteerd over bijvoorbeeld big data & recht of ethiek.
Generatieve AI is enkele jaren geleden toegevoegd aan het programma en wordt sindsdien jaarlijks verder ontwikkeld, omdat AI zich natuurlijk in razendsnel tempo blijft ontwikkelen. Zowel de theorie als praktijk van AI(-tooling) komen in verschillende modules van de opleiding uitgebreid aan bod.
-
Vandaag de dag is de waarde van data revolutionair in de moderne digitale economie. De statistische methoden en het ontdekken van patronen in grote datasets hebben een grote rol in het ontdekken van verborgen informatie en onbekende relaties tussen data. Op basis van deze nieuwe informatie kunnen bedrijven en organisaties met behulp van Data Science innoveren. Denk hierbij aan het ontwikkelen van nieuwe producten/diensten, managementinformatie en het verhogen van dienstverlening voor de klant.
Moderne organisaties zijn bezig om hun organisatie te transformeren naar een data gedreven organisatie om de business en operationele processen te optimaliseren. Deze verandering vraagt om een type medewerker met kennis van data intensieve technologieën. Deze rol wordt gedefinieerd als de Data Scientist. Deze rol wordt in het onderzoek van het Horizon 2020 Edison Project als volgt omschreven:
De Data Scientist vindt en interpreteert data, managet grote hoeveelheden data en voegt deze data samen. De Data Scientist zorgt voor consistente data en creëert visualisaties om anderen te helpen om de data te begrijpen. Daarnaast bouwt hij/zij wiskundige modellen, presenteert en communiceert data inzichten en bevindingen aan specialisten en collega’s. Daarnaast adviseert een Data Scientist natuurlijk over oplossingen om de data toe te passen.
-
De naam generatieve AI (kunstmatige intelligentie), zegt eigenlijk al genoeg. Het is een technologie dat zelf content genereert op basis van bestaande data.
Alhoewel data science en (generatieve) AI bestempeld kunnen worden als twee aparte disciplines, heeft het veel overlap. Bij data science ligt de focus op het gebruik van statistische analyses en het ontdekken van patronen in grote datasets. Op basis van deze informatie kunnen voorspellingen worden gemaakt voor de toekomst. Ook kan deze informatie worden gebruikt voor het ontwikkelen van nieuwe producten en diensten. Het gebruik van generatieve AI-modellen of software is dan ook waardevolle toevoeging aan het vakgebied.
Vanaf de eerste editie van de opleiding is Machine Learning een vast onderdeel. Generatieve AI is daar enkele jaren geleden aan toegevoegd en wordt sindsdien jaarlijks verder ontwikkeld, omdat AI zich in razendsnel tempo blijft ontwikkelen. Zowel de theorie als praktijk van AI(-tooling) komen in de opleiding uitgebreid aan bod.
| Fase | Docenten | Data: |
|---|---|---|
| Kick-off: Business Model Canvas | Johannes Brouwer | 3 maart 2026 |
| Module 1: Databases | Ynte Jan Kuindersma | 10, 17 en 24 maart 2026 |
| Module 2: Data Visualisation | Joran Arends | 31 maart, 7 en 14 april 2026 |
| Module 3: Descriptive Statistics | Yermo Rinsma | 21 april, 12 en 19 mei 2026 |
| Module 4: Data Mining | Bart Barnard | 26 mei, 2 en 9 juni 2026 |
| Module 5: Python | Loes Oldhoff | n.t.b. |
| Module 6: Data Preparation/ pre-processing | Ronald Wedema | n.t.b. |
| Module 7: Predictive Analysis/ forecasting | George Azzopardi | n.t.b. |
| Module 8: Machine Learning | Bart Barnard | n.t.b. |
| Module 9: Afsluitende opdracht | Talko Dijkhuis | n.t.b. |
Binnen iedere module leer je hoe je AI-tooling praktisch en efficiënt kunt integreren in je dagelijkse werkzaamheden als data-professional.
Instroomniveau
De opleiding Data Science & AI is speciaal ontwikkeld voor professionals. Om de opleiding succesvol af te sluiten, wordt van iedere deelnemer een bepaald kennisniveau verwacht. Voor de gehele opleiding gelden de volgende toelatingseisen:
- Minimaal hbo werk- en denkniveau
- Basiskennis wiskunde en statistiek
- Basiskennis databases
- Basiskennis ICT-systemen
*Programmeerervaring is niet vereist. Echter is programmeerervaring (bijvoorbeeld C/C++, Java, R en met name Python) wel een pré.
Nieuw: podcast over Data Science en AI!
In deze podcast schuiven docent Bart en data-analist Marcel aan tafel om te sparren over het onderwerp: Data Science &AI! Wat is data science nou écht? Hoe zorg je ervoor dat je organisatie op een slimme manier met data werkt? En wat is de impact van AI op dit snel ontwikkelende vakgebied? Wat is de toekomst van dit vak? Ontdek de antwoorden op al deze prangende vragen in de podcast!
IT Academy podcast: Data Science & AI ontwikkelingen
Afsluitende opdracht
Na acht modules gaan deelnemers aan de slag met de afsluitende opdracht in de vorm van een eindonderzoek en posterpresentatie. Dit project draagt direct bij aan het oplossen van een concreet vraagstuk uit de eigen organisatie. Voorbeelden hiervan zijn het vroegtijdig signaleren van uitval onder MBO-studenten of het voorspellen van drukte voor hulpdiensten op basis van o.a. weersvoorspellingen en feestdagen. De eindopdracht laat duidelijk zien welke waarde een dataprofessional kan toevoegen binnen een organisatie en is vaak het startpunt voor grotere dataprojecten.
Resultaat na afronding
Na afloop van de opleiding zijn deelnemers in staat om aan de slag te gaan met het toepassen van Data Science en AI binnen de eigen organisatie en beschikken zij over de volgende competenties:
Databases: Ontwerpen, modelleren bouwen en bevragen van databases.
Data Visualisation: Weergeven van informatie toegesneden op de doelgroep.
Descriptive Statistics: Toepassen van descriptieve statistiek op dataverzamelingen.
Data Mining: Het onderkennen van verschillende data mining concepten en fasen met focus op data analyse.
Python: Programmeren in Python.
Data preparation/ pre processing: Het ontwikkelen van een pijplijn voor data preparatie en preprocessing.
Predictive Analysis/ Forecasting: Toepassen van inference (predictive) statistiek.
Machine Learning: Toepassen van zelflerende algorithmes / generatieve AI met behulp van Machine Learning.
Afsluitende opdracht: Uitvoeren van een Data Science project. De eerste vier modules worden aangeboden bij de opleiding Data Analyse.
*In alle modules komt ook aan bod hoe je AI-tooling op een efficiënte en doelgerichte manier kunt toepassen in je werk als data-professional.
Diploma
Na het succesvol afsluiten van deze opleiding ontvangen deelnemers een diploma van IT Academy Noord-Nederland. De IT Academy is verbonden aan de Hanzehogeschool en Rijksuniversiteit Groningen.
Docenten en gastsprekers
Om de kwaliteit van de opleiding te borgen worden docenten van gerenommeerde kennisinstellingen als de Hanze en Rijksuniversiteit ingezet. De opleiding heeft negen vaste docenten waaronder Johannes Brouwer, Ynte Jan Kuindersma, Joran Arends, Yermo Rinsma, Bart Barnard, Loes Oldhoff, Ronald Wedema, George Azzopardi en Talko Dijkhuis.
Echter worden er ook gastcolleges verzorgd door experts uit het werkveld om zo sterk mogelijk de link met de praktijk te leggen. Deze gastcolleges worden verzorgt door Marcel Adema, Paul Rakke, Koen Konings, Hilbrands Kikkers en Andrej Zwitter.
-
Talko Dijkhuis is afgestudeerd in de bedrijfskunde en heeft 10 jaar ervaring in de ICT, onder andere als Business Intelligence Consultant en Oracle DBA-er. Hij was verbonden aan het lectoraat Business Intelligence van de Hanze, waar hij het uitstroomprofiel Business Intelligence heeft opgezet en vormgegeven. Daarnaast deed hij onderzoek naar van overstappers in de energie branche.
Talko is promovendus aan de Rijksuniversiteit Groningen, waar hij onderzoek deed naae Human physical performance, statistics and Machine Learning. In zijn promotieonderzoek combineert Talko statistiek en AI/Machine Learning om patronen te ontdekken en voorspellingen te doen over fysieke prestaties in sporten en het dagelijks leven.
Data Analyse of Data Programming?
Het is ook mogelijk om alleen de eerste vier modules en afsluitende opdracht te volgen. De eerste vier modules worden aangeboden bij de opleiding Data Analyse. Interesse? Klik dan hier.
Voor professionals die al ervaring hebben met het vakgebied Data Analyse bestaat de mogelijkheid om vanaf de module Python in te stromen. De laatste vier modules worden aangeboden bij de opleiding Data Programming. Interesse? Klik dan hier.