Ga naar inhoud

MBO ICT

MBO ICT en Internet of Things (1 jaar)

Je past informatiemanagement, IoT, AI en cloud computing toe in je werk. Je verzamelt, analyseert en beveiligt data en gebruikt digitale technologieën voor efficiënte processen.

Opleidingsduur
1 jaar
Niveau
MBO
Studiewijze
Online Zelfstudie
Afronding
Digitaal diploma

Voor wie

Je werkt praktisch met ICT, data en digitale technologieën binnen een werkomgeving. Je past nieuwe digitale oplossingen toe en onderzoekt hoe je deze inzet in jouw dagelijkse werkzaamheden.

Instapkennis

Basiskennis van computers en digitale vaardigheden is aanbevolen.

Wat je leert

  • Je kunt informatieprocessen binnen een organisatie analyseren en beschrijven.
  • Je kunt informatie verzamelen, verwerken, archiveren en beheren met digitale middelen.
  • Je kunt risico’s voor informatiebeveiliging inschatten en basismaatregelen toepassen.
  • Je kunt uitleggen hoe IoT-systemen werken en sensoren en actuatoren toepassen.
  • Je kunt data verzamelen, opslaan en analyseren binnen IoT-toepassingen.
  • Je kunt de basis van kunstmatige intelligentie en machine learning beschrijven.
  • Je kunt eenvoudige AI-tools gebruiken en ethische kwesties bij AI benoemen.
  • Je kunt cloudservice-modellen onderscheiden en geschikte toepassingen kiezen.
  • Je kunt opslag, beveiliging en netwerkstructuren in de cloud beheren.
  • Je kunt actuele trends en innovaties binnen cloud computing herkennen en toelichten.

Programma

Deze opleiding bestaat uit 4 modules met samen 40 hoofdstukken en 200 lessen.

MBO Werken met informatiemanagement 10 hoofdstukken · 50 lessen

Je past informatiemanagement toe door informatie te verzamelen, beheren, beveiligen en rapporteren in organisaties.

  1. Inleiding tot informatiemanagement Je onderzoekt de basis van informatiemanagement en de rol van informatie binnen organisaties.
    5 lessen
    1. Wat is informatiemanagement? Definitie en belangJe definieert informatiemanagement en benoemt waarom het van waarde is.
    2. De rol van informatiemanagement binnen organisatiesJe beschrijft hoe informatiemanagement bijdraagt aan het functioneren van organisaties.
    3. Verschillende soorten informatie: data, informatie, kennisJe onderscheidt data, informatie en kennis in de praktijk.
    4. Het verschil tussen informatiebeheer en informatiemanagementJe vergelijkt informatiebeheer met informatiemanagement aan de hand van voorbeelden.
    5. Trends en ontwikkelingen in informatiemanagementJe signaleert actuele ontwikkelingen en trends binnen informatiemanagement.
  2. Informatieprocessen Je brengt informatieprocessen in kaart en oefent met het verzamelen, verwerken en archiveren van informatie.
    5 lessen
    1. Wat zijn informatieprocessen? Definitie en voorbeeldenJe geeft voorbeelden van informatieprocessen en benoemt hun kenmerken.
    2. Het verzamelen van informatie: methoden en techniekenJe past verschillende methoden toe om informatie te verzamelen.
    3. Het verwerken van informatie: analysemethodenJe analyseert informatie met eenvoudige analysetechnieken.
    4. Het verspreiden van informatie binnen de organisatieJe beschrijft hoe informatie wordt verspreid binnen organisaties.
    5. Het archiveren en beheren van informatieJe archiveert en beheert informatie volgens vaste procedures.
  3. Informatiebeveiliging Je leert risico’s voor informatiebeveiliging herkennen en toepassen van basismaatregelen.
    5 lessen
    1. Wat is informatiebeveiliging en waarom is het belangrijk?Je benoemt het belang van informatiebeveiliging en geeft voorbeelden uit de praktijk.
    2. Risico's en bedreigingen voor informatiebeveiligingJe herkent risico’s en bedreigingen voor informatiebeveiliging.
    3. Basisprincipes van beveiligingsbeleidJe past basisprincipes van beveiligingsbeleid toe in eenvoudige situaties.
    4. Beveiliging van gegevens: encryptie en toegangbeheerJe gebruikt encryptie en toegangbeheer om gegevens te beschermen.
    5. Wettelijke en ethische aspecten van informatiebeveiligingJe bespreekt wettelijke en ethische aspecten van informatiebeveiliging.
  4. Databeheer en -analyse Je beheert en analyseert data en maakt eenvoudige rapportages en visualisaties.
    5 lessen
    1. Wat is databeheer en waarom is het belangrijk?Je beschrijft het belang van databeheer en benoemt de belangrijkste taken.
    2. Methoden voor het verzamelen en opslaan van dataJe verzamelt en slaat data op met passende methoden.
    3. Basisprincipes van data-analyse en rapportageJe voert een eenvoudige data-analyse uit en stelt een rapportage op.
    4. Het gebruik van statistische tools en softwareJe gebruikt basisstatistiek en software om data te verwerken.
    5. Datavisualisatie: technieken en hulpmiddelenJe maakt eenvoudige datavisualisaties met beschikbare hulpmiddelen.
  5. Kennismanagement Je legt kennis vast en deelt deze effectief binnen een organisatie.
    5 lessen
    1. Wat is kennismanagement? Definitie en doelstellingenJe definieert kennismanagement en benoemt de doelstellingen ervan.
    2. De rol van kennis in organisatiesJe beschrijft de rol van kennis in organisaties en geeft voorbeelden.
    3. Methoden voor het vastleggen en delen van kennisJe past methoden toe om kennis vast te leggen en te delen.
    4. Het belang van samenwerking en communicatie in kennismanagementJe stimuleert samenwerking en communicatie bij kennisdeling.
    5. Voorbeelden van succesvolle kennismanagementsystemenJe analyseert voorbeelden van succesvolle kennismanagementsystemen.
  6. Informatiearchitectuur Je structureert informatie en ontwerpt eenvoudige informatiearchitecturen.
    5 lessen
    1. Wat is informatiearchitectuur en waarom is het belangrijk?Je legt uit wat informatiearchitectuur is en waarom structuur nodig is.
    2. Structureren van informatie: taxonomieën en categorisatiesJe past taxonomieën en categorisaties toe om informatie te ordenen.
    3. Het ontwerpen van informatieflows binnen de organisatieJe ontwerpt een eenvoudige informatieflow binnen een organisatie.
    4. Het gebruik van metadata en indexeringJe gebruikt metadata en indexering om informatie terugvindbaar te maken.
    5. Voorbeelden van effectieve informatiearchitecturenJe bespreekt voorbeelden van effectieve informatiearchitecturen.
  7. Digitale tools en technologieën binnen informatiemanagement Je maakt kennis met digitale tools en technologieën voor informatiemanagement.
    5 lessen
    1. Overzicht van digitale tools voor informatiemanagementJe krijgt een overzicht van digitale hulpmiddelen voor informatiemanagement.
    2. Het gebruik van contentmanagementsystemen (CMS)Je gebruikt een contentmanagementsysteem voor het beheren van informatie.
    3. Samenwerkingstools en hun impact op informatiemanagementJe onderzoekt samenwerkingstools en hun invloed op het werkproces.
    4. Cloudoplossingen en hun voordelen voor informatiebeheerJe benoemt voordelen van cloudoplossingen voor informatiebeheer.
    5. Toekomstige technologieën in informatiemanagementJe verkent toekomstige technologieën binnen informatiemanagement.
  8. Projectmanagement in informatiemanagement Je past projectmanagement toe op informatiemanagement en coördineert projecten.
    5 lessen
    1. Wat is projectmanagement en hoe toepasbaar in informatiemanagement?Je beschrijft projectmanagement en de toepassing binnen informatiemanagement.
    2. Het opstellen van projectplannen voor informatiemanagementprojectenJe stelt een projectplan op voor een informatiemanagementproject.
    3. Het coördineren van teams en middelenJe coördineert teams en middelen tijdens een project.
    4. Risicobeheer in informatiemanagementprojectenJe beheert risico’s in projecten rond informatiemanagement.
    5. Evaluatie en rapportage na projectafrondingJe evalueert projecten en maakt een rapportage na afronding.
  9. Communicatie en rapportage bij informatiemanagement Je communiceert effectief en stelt rapportages op binnen informatiemanagement.
    5 lessen
    1. Effectieve communicatiestrategieën binnen informatiemanagementJe past communicatiestrategieën toe voor het delen van informatie.
    2. Het belang van transparantie en toegankelijkheid van informatieJe waarborgt transparantie en toegankelijkheid van informatie.
    3. Rapportagestructuren en -techniekenJe stelt rapportages op met behulp van vaste structuren en technieken.
    4. Het gebruik van dashboards en visuele rapportagesJe gebruikt dashboards en visuele rapportages om informatie te presenteren.
    5. Feedbackmechanismen voor informatieprocessenJe past feedbackmechanismen toe op informatieprocessen.
  10. Wet- en regelgeving rond informatie Je past relevante wet- en regelgeving toe en stelt een compliancebeleid op.
    5 lessen
    1. Belangrijke wet- en regelgeving met betrekking tot informatiebeheerJe benoemt belangrijke wet- en regelgeving voor informatiebeheer.
    2. De impact van privacywetgeving op informatiemanagementJe beschrijft de gevolgen van privacywetgeving voor informatiemanagement.
    3. Ethische overwegingen bij het omgaan met informatieJe bespreekt ethische overwegingen bij het omgaan met informatie.
    4. Compliance en audits in informatiemanagementJe voert een eenvoudige compliance-audit uit in informatiemanagement.
    5. Het opstellen van een compliancebeleidJe stelt een basis compliancebeleid op voor informatiebeheer.
MBO Internet of Things (IoT) 10 hoofdstukken · 50 lessen

Je verkent hoe IoT-systemen werken, van sensoren tot data-analyse, beveiliging en toepassingen in huis en stad.

  1. Introductie IoT Je onderzoekt wat IoT is, waar het vandaan komt en hoe het in verschillende sectoren wordt toegepast.
    5 lessen
    1. Definitie en toepassingen van IoTJe onderzoekt wat IoT inhoudt en bekijkt voorbeelden van toepassingen in de praktijk.
    2. Historie en ontwikkeling van IoT-technologieJe beschrijft de ontwikkeling van IoT-technologie en plaatst deze in historisch perspectief.
    3. Verschil tussen IoT, IIoT en smart devicesJe vergelijkt IoT met IIoT en smart devices en benoemt de verschillen.
    4. Belang van IoT in dagelijkse en zakelijke toepassingenJe analyseert hoe IoT wordt ingezet in dagelijkse situaties en zakelijke processen.
    5. Voorbeelden van IoT in diverse sectorenJe bekijkt concrete voorbeelden van IoT in sectoren zoals zorg, industrie en logistiek.
  2. Sensoren en actuatoren Je verdiept je in verschillende sensoren en actuatoren en leert deze integreren in IoT-systemen.
    5 lessen
    1. Soorten sensoren (temperatuur, licht, beweging, etc.)Je benoemt en herkent verschillende typen sensoren en hun toepassingen.
    2. Soorten actuatoren en hun functiesJe beschrijft de functies van diverse actuatoren binnen een IoT-systeem.
    3. Signaalverwerking en data-acquisitieJe legt uit hoe signalen van sensoren worden verwerkt en data wordt verzameld.
    4. Integratie van sensoren met IoT-systemenJe koppelt sensoren aan IoT-systemen en bespreekt de integratie.
    5. Onderhoud en kalibratie van sensorenJe voert onderhoud uit en kalibreert sensoren voor betrouwbare werking.
  3. IoT-netwerken Je onderzoekt netwerkprincipes, communicatieprotocollen en beveiliging binnen IoT-netwerken.
    5 lessen
    1. Basisprincipes van netwerken voor IoTJe legt uit hoe netwerken voor IoT werken en benoemt de basisprincipes.
    2. Verschillende communicatieprotocollen (Wi-Fi, Zigbee, LoRa, NB-IoT)Je vergelijkt verschillende communicatieprotocollen die gebruikt worden in IoT.
    3. Mesh- en point-to-point netwerkenJe analyseert het verschil tussen mesh- en point-to-point netwerken.
    4. Bandbreedte, latency en betrouwbaarheidJe beoordeelt bandbreedte, latency en betrouwbaarheid van IoT-netwerken.
    5. Netwerkbeveiliging en toegangscontroleJe beschrijft hoe je netwerkbeveiliging en toegangscontrole toepast.
  4. Dataverzameling en opslag Je leert hoe je sensordata verzamelt, opslaat en beschermt binnen een IoT-omgeving.
    5 lessen
    1. Methoden voor het verzamelen van sensordataJe past methoden toe om data van sensoren te verzamelen.
    2. Opslagopties: lokaal vs. cloudJe vergelijkt opslagmogelijkheden, lokaal en in de cloud.
    3. Databases voor IoT-toepassingenJe onderzoekt welke databases geschikt zijn voor IoT-toepassingen.
    4. Data-integriteit en kwaliteitscontroleJe controleert data op integriteit en kwaliteit.
    5. Privacy en bescherming van verzamelde gegevensJe beschrijft hoe je privacy en bescherming van gegevens waarborgt.
  5. Data-analyse en visualisatie Je analyseert IoT-data, herkent patronen en leert data te visualiseren en rapporteren.
    5 lessen
    1. Basisprincipes van data-analyseJe past basisprincipes van data-analyse toe op IoT-data.
    2. Tools voor visualisatie van IoT-dataJe gebruikt tools om verzamelde data visueel weer te geven.
    3. Patronen en trends herkennenJe herkent patronen en trends in datasets.
    4. Predictive maintenance en andere toepassingenJe onderzoekt toepassingen zoals voorspellend onderhoud.
    5. Rapportage en besluitvorming op basis van dataJe stelt rapportages op en ondersteunt besluitvorming met data.
  6. IoT-beveiliging Je identificeert beveiligingsrisico’s, past beveiligingstechnieken toe en beheert incidenten.
    5 lessen
    1. Beveiligingsrisico’s van IoT-apparatenJe benoemt risico’s die verbonden zijn aan het gebruik van IoT-apparaten.
    2. Authenticatie en encryptieJe past authenticatie en encryptie toe om apparaten te beveiligen.
    3. Updates en patchmanagementJe beheert updates en patches voor veilige werking van systemen.
    4. Privacybescherming van gebruikersgegevensJe beschermt gebruikersgegevens en waarborgt privacy.
    5. Incidentbeheer bij beveiligingslekkenJe onderneemt stappen bij beveiligingsincidenten en documenteert deze.
  7. IoT-platforms en software Je werkt met IoT-platforms, beheert apparaten en ontwikkelt dashboards voor monitoring.
    5 lessen
    1. Bekende IoT-platforms (bijv. Azure IoT, AWS IoT, Google Cloud IoT)Je vergelijkt bekende IoT-platforms en onderzoekt hun mogelijkheden.
    2. Apparaatbeheer via platformsJe beheert apparaten via een gekozen platform.
    3. API’s en integratie met andere systemenJe integreert systemen met API’s en koppelt andere toepassingen.
    4. Dashboard-ontwikkeling voor monitoringJe ontwikkelt dashboards om IoT-data te monitoren.
    5. Automatisering en regels binnen platformsJe stelt automatiseringsregels in binnen een IoT-platform.
  8. Smart homes en smart cities Je onderzoekt toepassingen van IoT in woningen en steden, en bespreekt ethische aspecten.
    5 lessen
    1. Voorbeelden van slimme toepassingen thuisJe bekijkt voorbeelden van slimme oplossingen voor thuisgebruik.
    2. Verlichting, klimaat, veiligheid en energiebeheerJe analyseert systemen voor verlichting, klimaat, veiligheid en energiebeheer.
    3. IoT-oplossingen in stedelijke omgevingenJe onderzoekt IoT-oplossingen die in stedelijke omgevingen worden toegepast.
    4. Sensoren voor verkeer, milieu en afvalbeheerJe bespreekt het gebruik van sensoren voor verkeer, milieu en afvalbeheer.
    5. Sociaal en ethisch perspectief van smart citiesJe reflecteert op sociale en ethische vraagstukken rond smart cities.
  9. Onderhoud en troubleshooting IoT-apparaten Je voert onderhoud uit aan IoT-apparaten en lost storingen op met passende methoden.
    5 lessen
    1. Routinecontroles en preventief onderhoudJe voert routinecontroles uit en plant preventief onderhoud.
    2. Diagnostiek bij storingenJe stelt diagnoses bij storingen en zoekt naar oorzaken.
    3. Firmware-updates en configuratiebeheerJe beheert firmware-updates en houdt configuraties bij.
    4. Documentatie van incidenten en oplossingenJe legt incidenten en oplossingen vast in documentatie.
    5. Communicatie met eindgebruikers bij problemenJe communiceert helder met gebruikers bij technische problemen.
  10. Toekomst van IoT Je analyseert trends in IoT, onderzoekt AI-koppelingen en bespreekt innovatie en carrièrekansen.
    5 lessen
    1. Opkomende technologieën en trendsJe signaleert nieuwe technologieën en trends binnen het IoT-veld.
    2. IoT en kunstmatige intelligentie (AI)Je onderzoekt de relatie tussen IoT en kunstmatige intelligentie.
    3. Duurzaamheid en energie-efficiëntieJe bespreekt hoe duurzaamheid en energie-efficiëntie worden gerealiseerd.
    4. Mogelijkheden voor innovatie in industrie en dienstverleningJe verkent innovatieve mogelijkheden in industrie en dienstverlening.
    5. Carrièremogelijkheden binnen IoTJe brengt carrièremogelijkheden binnen het IoT-domein in kaart.
MBO Werken met AI 10 hoofdstukken · 50 lessen

Je maakt kennis met kunstmatige intelligentie en past basisprincipes van AI en automatisering toe in je dagelijkse werk.

  1. Inleiding tot kunstmatige intelligentie (AI) Je onderzoekt de basis van AI, de verschillende soorten en de invloed van AI op werk en samenleving.
    5 lessen
    1. Wat is kunstmatige intelligentie en waarom is het belangrijk?Je verkent wat AI inhoudt en waar je het in het dagelijks leven en op het werk tegenkomt.
    2. Verschillende soorten AI: zwakke AI, sterke AI, en superintelligentieJe onderscheidt zwakke, sterke AI en superintelligentie en vergelijkt hun toepassingen.
    3. Het verschil tussen machine learning, deep learning en AIJe legt uit wat machine learning en deep learning zijn en hoe deze zich tot AI verhouden.
    4. Toepassingen van AI in verschillende sectoren (gezondheidszorg, productie, klantenservice)Je bekijkt concrete voorbeelden van AI in sectoren als zorg, productie en dienstverlening.
    5. De impact van AI op de werkplek en de samenlevingJe bespreekt hoe AI werk verandert en welke effecten dit heeft op de samenleving.
  2. Basisprincipes van machine learning Je leert hoe machine learning werkt, welke soorten er zijn en hoe data het leerproces beïnvloeden.
    5 lessen
    1. Wat is machine learning en hoe werkt het?Je beschrijft de werking van machine learning aan de hand van herkenbare voorbeelden.
    2. Verschil tussen supervised, unsupervised en reinforcement learningJe vergelijkt supervised, unsupervised en reinforcement learning en benoemt hun verschillen.
    3. Het proces van het trainen van een machine learning-modelJe volgt de stappen van het trainen van een machine learning-model.
    4. De rol van data bij machine learning (training en testdata)Je onderzoekt het belang van goede data voor het trainen en testen van modellen.
    5. Voorbeelden van machine learning-algoritmes (bijv. lineaire regressie, beslissingsbomen)Je herkent eenvoudige machine learning-algoritmes en hun toepassingen.
  3. Deep learning en neural networks Je verdiept je in deep learning, neurale netwerken en hun rol bij beeld- en spraakherkenning.
    5 lessen
    1. Wat is deep learning en hoe verschilt het van machine learning?Je onderzoekt wat deep learning inhoudt en hoe het zich onderscheidt van machine learning.
    2. Basisconcepten van neurale netwerken en hun werkingJe maakt kennis met de werking van neurale netwerken en hun basisprincipes.
    3. Verschillende soorten neurale netwerken (bijv. feedforward, convolutioneel, recurrent)Je vergelijkt verschillende typen neurale netwerken en hun toepassingen.
    4. Het gebruik van deep learning voor beeld- en spraakherkenningJe ziet hoe deep learning wordt ingezet voor beeld- en spraakherkenning.
    5. Voor- en nadelen van deep learning in vergelijking met traditionele machine learning-techniekenJe benoemt de voordelen en nadelen van deep learning ten opzichte van andere technieken.
  4. Natural Language Processing (NLP) Je onderzoekt hoe AI taal verwerkt, hoe NLP werkt en welke toepassingen er zijn voor tekst en spraak.
    5 lessen
    1. Wat is Natural Language Processing (NLP) en waarom is het belangrijk?Je ontdekt hoe AI menselijke taal kan begrijpen en verwerken.
    2. Basisprincipes van taalverwerking door AI (taalanalyse, sentimentanalyse)Je leert hoe AI tekst analyseert en sentiment in taal kan herkennen.
    3. Het gebruik van NLP voor chatbots, vertalingen en tekstsamenvattingJe ziet hoe NLP wordt gebruikt voor chatbots, vertalingen en samenvattingen.
    4. Machine learning-technieken voor tekstverwerking (bijv. Bag of Words, TF-IDF)Je maakt kennis met machine learning-technieken voor tekstverwerking.
    5. Vooruitgangen in NLP: van rule-based systemen naar deep learning-gebaseerde benaderingenJe volgt de ontwikkeling van traditionele naar deep learning-methoden in NLP.
  5. Data voorbereiding en verwerking voor AI Je leert hoe je data voorbereidt, schoonmaakt en analyseert voor gebruik in AI-toepassingen.
    5 lessen
    1. Het belang van datavoorbereiding in AI-projectenJe onderzoekt waarom goede datavoorbereiding belangrijk is voor AI-projecten.
    2. Verschillende soorten data (gestructureerd, ongestructureerd, semi-gestructureerd)Je herkent verschillende soorten data en hun rol in AI-processen.
    3. Het proces van data-cleaning: omgaan met ontbrekende waarden en ruisJe oefent met het opschonen van data en het omgaan met onvolledige gegevens.
    4. Data normalisatie en standaardisatie voor machine learningJe past technieken toe om data te normaliseren en te standaardiseren.
    5. Het belang van data-analyse voor het begrijpen van patronen en trendsJe analyseert data om patronen en trends te herkennen.
  6. AI in bedrijfsprocessen Je ontdekt hoe AI bedrijfsprocessen ondersteunt, van automatisering tot klantanalyse en risicomanagement.
    5 lessen
    1. Toepassingen van AI in bedrijfsprocessen (automatisering, voorspellingen, optimalisatie)Je bekijkt hoe AI wordt ingezet voor automatisering, voorspellingen en optimalisatie.
    2. AI voor klantsegmentatie en gepersonaliseerde marketingJe onderzoekt hoe AI klantsegmentatie en gepersonaliseerde marketing mogelijk maakt.
    3. AI in voorraadbeheer en supply chain optimalisatieJe ziet hoe AI voorraadbeheer en supply chain optimaliseert.
    4. Het gebruik van AI voor voorspellingen en risicomanagementJe past AI toe voor voorspellingen en het inschatten van risico's.
    5. Voorbeelden van AI-tools voor bedrijfsvoering (bijv. chatbots, predictive analytics, AI-gestuurde CRM)Je maakt kennis met praktische AI-tools voor bedrijfsvoering.
  7. Ethiek en verantwoordelijkheid in AI Je onderzoekt ethische kwesties, privacy en regelgeving rond het gebruik van AI in organisaties.
    5 lessen
    1. Het belang van ethiek in de ontwikkeling en toepassing van AIJe bespreekt waarom ethiek een rol speelt bij het ontwikkelen en toepassen van AI.
    2. De risico's van bias en discriminatie in AI-systemenJe herkent risico's van bias en discriminatie in AI-systemen.
    3. Hoe AI-beslissingen transparant en uitlegbaar kunnen worden gemaaktJe leert hoe AI-beslissingen transparant en uitlegbaar kunnen zijn.
    4. Het waarborgen van privacy en gegevensbeveiliging bij AI-toepassingenJe onderzoekt hoe je privacy en gegevensbeveiliging waarborgt bij AI-gebruik.
    5. Regelgeving en wetgeving rondom AI, zoals GDPR en de AI ActJe maakt kennis met regelgeving zoals GDPR en de AI Act.
  8. AI tools en software voor beginners Je maakt kennis met veelgebruikte AI-tools, leert eenvoudige modellen bouwen en past bestaande oplossingen toe.
    5 lessen
    1. Overzicht van populaire AI-tools en -platformen (bijv. TensorFlow, Keras, PyTorch)Je krijgt een overzicht van toegankelijke AI-tools en -platformen.
    2. Het gebruik van grafische gebruikersinterfaces (GUI) voor beginners in AI (bijv. Google Colab, Azure ML)Je werkt met grafische interfaces voor het uitvoeren van AI-taken.
    3. Het bouwen van eenvoudige machine learning-modellen met open-source softwareJe bouwt een eenvoudig machine learning-model met open-source software.
    4. Basisprincipes van coderen voor AI (bijv. Python, R)Je leert basisprincipes van coderen voor AI-toepassingen.
    5. Het toepassen van kant-en-klare modellen voor tekstverwerking, beeldherkenning en voorspellende analysesJe gebruikt kant-en-klare AI-modellen voor tekst, beeld en voorspellingen.
  9. AI en automatisering Je onderzoekt hoe AI processen automatiseert en welke voordelen dit biedt voor dagelijkse werkzaamheden.
    5 lessen
    1. Wat is procesautomatisering en hoe kan AI hierbij helpen?Je bekijkt hoe AI kan bijdragen aan het automatiseren van processen.
    2. Toepassingen van AI in RPA (Robotic Process Automation)Je ontdekt toepassingen van AI binnen Robotic Process Automation.
    3. Het gebruik van AI om repetitieve taken en administratieve processen te automatiserenJe past AI toe om repetitieve en administratieve taken te automatiseren.
    4. Voorbeelden van AI in de klantenservice (chatbots, automatische e-mailrespons)Je ziet hoe AI wordt gebruikt in klantenservice, bijvoorbeeld via chatbots.
    5. De voordelen van automatisering met AI voor efficiëntie en kostenbesparingJe benoemt de voordelen van automatisering met AI voor efficiëntie en kosten.
  10. Toekomst van AI en de werkplek Je kijkt vooruit naar nieuwe AI-technologieën en de gevolgen daarvan voor werk, vaardigheden en organisaties.
    5 lessen
    1. De opkomende technologieën in AI, zoals autonome voertuigen en smart citiesJe maakt kennis met opkomende AI-technologieën zoals autonome voertuigen en smart cities.
    2. Hoe AI de werkplek zal veranderen: nieuwe banen en vaardighedenJe onderzoekt hoe AI de werkplek verandert en welke nieuwe vaardigheden nodig zijn.
    3. Het belang van levenlang leren en het aanpassen aan AI-gedreven veranderingenJe bespreekt het belang van blijven leren en aanpassen aan AI-veranderingen.
    4. De impact van AI op verschillende industrieën en sectorenJe analyseert de impact van AI op verschillende sectoren.
    5. Het ontwikkelen van een toekomstbestendige AI-strategie voor organisatiesJe ontwikkelt ideeën voor een toekomstbestendige AI-strategie binnen organisaties.
MBO Cloud computing 10 hoofdstukken · 50 lessen

Je leert cloud computing toepassen in de praktijk, van basisprincipes tot beveiliging, opslag, kostenbeheer en innovaties.

  1. Basisprincipes van cloud computing Je onderzoekt hoe cloud computing werkt en welke vormen en toepassingen er zijn binnen organisaties.
    5 lessen
    1. Definitie en kenmerken van cloud computingJe beschrijft wat cloud computing inhoudt en welke kenmerken daarbij horen.
    2. Verschil tussen on-premise en cloudoplossingenJe vergelijkt on-premise oplossingen met cloudoplossingen op basis van praktijkvoorbeelden.
    3. Voordelen en nadelen van werken in de cloudJe benoemt voordelen en nadelen van werken in de cloud in verschillende situaties.
    4. Publieke, private en hybride cloudsJe onderscheidt publieke, private en hybride clouds en hun gebruik.
    5. Toepassingen in het bedrijfslevenJe onderzoekt hoe bedrijven cloudtoepassingen inzetten voor hun processen.
  2. Cloud service modellen (IaaS, PaaS, SaaS) Je verdiept je in IaaS, PaaS en SaaS en vergelijkt deze modellen met elkaar en met praktijkvoorbeelden.
    5 lessen
    1. Infrastructure as a Service (IaaS) uitgelegdJe legt uit wat IaaS inhoudt en waar je dit model voor gebruikt.
    2. Platform as a Service (PaaS) uitgelegdJe beschrijft de kenmerken en toepassingen van PaaS.
    3. Software as a Service (SaaS) uitgelegdJe licht toe hoe SaaS werkt en waar je het inzet.
    4. Vergelijking van de drie modellenJe vergelijkt de drie modellen en benoemt de verschillen.
    5. Voorbeelden van bekende aanbieders per modelJe noemt bekende aanbieders per servicemodel en hun belangrijkste diensten.
  3. Belangrijke cloudproviders en hun diensten Je onderzoekt de diensten van grote cloudproviders en vergelijkt hun aanbod en specialisaties.
    5 lessen
    1. Amazon Web Services (AWS) basisdienstenJe bekijkt welke basisdiensten AWS aanbiedt voor bedrijven.
    2. Microsoft Azure functies en toepassingenJe onderzoekt de functies en toepassingen van Microsoft Azure.
    3. Google Cloud Platform mogelijkhedenJe analyseert de mogelijkheden van Google Cloud Platform.
    4. Vergelijking van prijzen en prestatiesJe vergelijkt prijzen en prestaties van verschillende providers.
    5. Specialisaties van kleinere aanbiedersJe onderzoekt welke specialisaties kleinere aanbieders hebben.
  4. Opslag en gegevensbeheer in de cloud Je leert verschillende opslagvormen en beheer van gegevens in de cloud toepassen.
    5 lessen
    1. Soorten cloudopslag (object, bestand, blok)Je onderscheidt object-, bestand- en blokopslag in cloudomgevingen.
    2. Schaalbaarheid en capaciteit beherenJe beheert schaalbaarheid en capaciteit van cloudopslag.
    3. Toegangsbeheer en rechtenstructuurJe richt toegangsbeheer en rechtenstructuren in voor data.
    4. Versiebeheer en back-upsJe past versiebeheer en back-ups toe voor clouddata.
    5. Gegevensmigratie naar de cloudJe voert een gegevensmigratie naar de cloud uit.
  5. Beveiliging in cloud computing Je past beveiligingsmaatregelen toe en stelt plannen op voor incident response in cloudomgevingen.
    5 lessen
    1. Encryptie van data in opslag en tijdens overdrachtJe versleutelt data bij opslag en overdracht in de cloud.
    2. Identity en Access Management (IAM)Je regelt identity en access management voor gebruikers.
    3. Beveiligingscertificeringen en complianceJe benoemt certificeringen en compliance-eisen voor cloudbeveiliging.
    4. Risico’s en dreigingen in de cloudJe herkent risico’s en dreigingen in cloudomgevingen.
    5. Incident response plannenJe stelt een incident response plan op voor cloudincidenten.
  6. Netwerken en connectiviteit Je bouwt virtuele netwerken en integreert cloudomgevingen met bestaande IT-infrastructuren.
    5 lessen
    1. Virtuele netwerken opzetten in de cloudJe zet een virtueel netwerk op binnen een cloudomgeving.
    2. VPN-verbindingen met cloudomgevingenJe legt een VPN-verbinding aan tussen lokale en cloudsystemen.
    3. Load balancing en performance optimalisatieJe past load balancing toe en optimaliseert prestaties.
    4. Integratie met on-premise systemenJe integreert cloud met bestaande on-premise systemen.
    5. Bandbreedte en latency beherenJe beheert bandbreedte en bewaakt latency in de cloud.
  7. Cloudkosten en budgetbeheer Je analyseert cloudkosten en leert budgetten opstellen en monitoringtools inzetten voor kostenbeheersing.
    5 lessen
    1. Kostenstructuren en prijsmodellenJe onderzoekt verschillende kostenstructuren en prijsmodellen.
    2. Pay-as-you-go versus abonnementJe vergelijkt pay-as-you-go met abonnementsvormen.
    3. Kostenoptimalisatie door schaalbeheerJe optimaliseert kosten door schaalbeheer toe te passen.
    4. Gebruik van monitoringtools voor verbruikJe gebruikt monitoringtools om verbruik te volgen.
    5. Kostenramingen maken voor projectenJe maakt een kostenraming voor een cloudproject.
  8. Werken met virtualisatie en containers Je werkt met virtual machines en containers en past automatisering toe in cloudomgevingen.
    5 lessen
    1. Virtual machines in de cloudJe zet een virtual machine op binnen de cloud.
    2. Containertechnologie (Docker, Kubernetes)Je gebruikt containertechnologie zoals Docker en Kubernetes.
    3. Voordelen van containers boven VM’sJe vergelijkt containers met virtual machines op gebruik en efficiëntie.
    4. Orchestratie en automatiseringJe past orchestratie en automatisering toe bij cloudbeheer.
    5. Toepassing in DevOps-omgevingenJe onderzoekt de rol van containers in DevOps-processen.
  9. Back-up en disaster recovery in de cloud Je stelt back-upstrategieën op en test herstelprocedures voor cloudomgevingen.
    5 lessen
    1. Back-upstrategieën voor cloudomgevingenJe kiest en onderbouwt een back-upstrategie voor de cloud.
    2. Herstelprocedures bij dataverliesJe voert herstelprocedures uit bij dataverlies.
    3. Georedundantie en failover-systemenJe past georedundantie en failover-systemen toe.
    4. Testen van herstelplannenJe test een herstelplan voor clouddata.
    5. Rol van Service Level Agreements (SLA’s)Je bespreekt de rol van SLA’s bij back-up en herstel.
  10. Trends en innovaties in cloud computing Je onderzoekt actuele ontwikkelingen zoals edge computing, AI, serverless en duurzaamheid in de cloud.
    5 lessen
    1. Edge computing en cloudintegratieJe legt uit hoe edge computing samenwerkt met cloudoplossingen.
    2. AI en machine learning in de cloudJe onderzoekt toepassingen van AI en machine learning in de cloud.
    3. Serverless computingJe beschrijft wat serverless computing inhoudt en waar je het inzet.
    4. Multi-cloudstrategieënJe analyseert multi-cloudstrategieën en hun voordelen.
    5. Duurzaamheid en energieverbruik in datacentersJe onderzoekt hoe datacenters werken aan duurzaamheid en energiebesparing.

Zo studeer je

Je studeert online in je eigen tempo, in de leeromgeving van Business Training Holland. De opleidingsduur is de verwachte tijd om de opleiding te doorlopen; de serviceduur is de ruimere periode waarin de opleiding voor je beschikbaar blijft. De serviceduur gaat in bij je uitnodiging voor de leeromgeving.

Vakinhoudelijke coaching (optioneel)

Wil je hulp van een docent bij de inhoud? Kies een coachingpakket, direct bij je inschrijving of later. Een pakket is een aantal uren coaching, geen aantal sessies.

  • 2 uur€ 200,00pakket 1, excl. btw
  • 3 uur€ 300,00pakket 2, excl. btw
  • 4 uur€ 400,00pakket 3, excl. btw
  • 5 uur€ 500,00pakket 4, excl. btw
  • 6 uur€ 600,00pakket 5, excl. btw

Algemene vragen over je opleiding beantwoordt Advies & Voorlichting, kosteloos.

Eindtoets en diploma

slagingsgrens van de eindtoets
80%
herkansing kosteloos
1
per volgende poging, excl. btw
€ 75,00

Je rondt de opleiding af met een eindtoets met meerkeuzevragen. Je slaagt bij 80% of meer. Eén herkansing is kosteloos; een volgende herkansing is betaald. De prijs daarvan is € 75,00 excl. btw per poging.

Digitaal diploma van Business Training Holland, vakgebied ICT. Business Training Holland reikt het diploma zelf uit; het is geen overheidsdiploma of erkende graad.

Meer in ICT

Basisopleiding

Basisopleiding Backend programmeren

Duur
6 maanden
Vakgebied
ICT

Je leert werken met servers, databases en APIs, zodat je eenvoudige backendoplossingen kunt ontwikkelen en onderhouden binnen een ICT-omgeving.

€ 999 excl. btw€ 1.208,79 incl. btw
Basisopleiding

Basisopleiding Basis netwerkbeveiliging

Duur
6 maanden
Vakgebied
ICT

Je analyseert netwerken op beveiligingsrisico’s en past maatregelen toe om bedreigingen te voorkomen. Zo draag je bij aan een veiligere ICT-omgeving in je organisatie.

€ 999 excl. btw€ 1.208,79 incl. btw
Basisopleiding

Basisopleiding Business Intelligence

Duur
6 maanden
Vakgebied
ICT

Je leert data verzamelen, analyseren en visualiseren voor rapportages en zakelijke beslissingen. Zo kun je gegevens omzetten in heldere inzichten voor jouw organisatie.

€ 999 excl. btw€ 1.208,79 incl. btw

Alle opleidingen in ICT

Twijfel je of deze opleiding bij je past?

Advies & Voorlichting denkt kosteloos met je mee. Bel 088 550 4 500 (op werkdagen van 8.30 tot 17.00 uur) of laat je binnen 24 uur op werkdagen terugbellen.

Bel mij terug Persoonlijk advies