HBO ICT en Power BI (1 jaar)

Je onderzoekt hoe je informatie effectief beheert, analyseert en inzet voor organisatieontwikkeling en besluitvorming.

1. 1 Basisprincipes van informatiemanagement Je onderzoekt de basis van informatiemanagement, rollen en processen en de koppeling met bedrijfsdoelen.
   10 lessen

   1. Definitie en belang van informatiemanagementJe verkent wat informatiemanagement inhoudt en waarom het belangrijk is voor organisaties.
   2. Relatie tussen informatie, data en kennisJe maakt onderscheid tussen data, informatie en kennis en beschrijft hun samenhang.
   3. Informatiesystemen binnen organisatiesJe herkent verschillende informatiesystemen en hun functie binnen organisaties.
   4. Rollen en verantwoordelijkheden in informatiemanagementJe benoemt rollen en verantwoordelijkheden die bij informatiemanagement horen.
   5. Proces van informatiebeheerJe beschrijft het proces van informatiebeheer van begin tot eind.
   6. Verschil tussen operationeel en strategisch informatiemanagementJe vergelijkt operationeel en strategisch informatiemanagement.
   7. Trends en ontwikkelingen in het vakgebiedJe signaleert actuele trends en ontwikkelingen in informatiemanagement.
   8. Informatie als bedrijfsmiddelJe legt uit hoe informatie als bedrijfsmiddel wordt ingezet.
   9. Koppeling tussen informatiemanagement en bedrijfsdoelenJe koppelt informatiemanagement aan het realiseren van bedrijfsdoelen.
   10. Begrippenkader en terminologieJe gebruikt het begrippenkader en de juiste terminologie in het vakgebied.
2. 2 Informatiearchitectuur en -structuur Je onderzoekt hoe informatie gestructureerd wordt en welke modellen en standaarden daarvoor bestaan.
   10 lessen

   1. Opbouw van informatie- en datastructurenJe analyseert hoe informatie- en datastructuren zijn opgebouwd.
   2. Modellen voor informatiearchitectuur (zoals TOGAF)Je vergelijkt verschillende modellen voor informatiearchitectuur.
   3. Datamodellering en metadataJe past datamodellering en het gebruik van metadata toe.
   4. Informatiestromen binnen organisatiesJe brengt informatiestromen binnen organisaties in kaart.
   5. Integratie van systemen en dataJe onderzoekt hoe systemen en data geïntegreerd worden.
   6. Documentmanagement en informatiestandaardenJe beschrijft documentmanagement en het belang van informatiestandaarden.
   7. InformatielevenscyclusJe volgt de levenscyclus van informatie van creatie tot archivering.
   8. Gebruik van taxonomieën en classificatiesystemenJe gebruikt taxonomieën en classificatiesystemen voor ordening van informatie.
   9. Impact van cloud en big data op architectuurJe analyseert de invloed van cloud en big data op informatiearchitectuur.
   10. Kwaliteit en consistentie van informatieJe beoordeelt de kwaliteit en consistentie van informatie.
3. 3 ICT-systemen en -infrastructuur Je krijgt inzicht in ICT-systemen, infrastructuur en de relatie tussen hardware, software en data.
   10 lessen

   1. Basiskennis van ICT-systemen en netwerkenJe benoemt de basiskenmerken van ICT-systemen en netwerken.
   2. Soorten informatiesystemen (ERP, CRM, BI)Je onderscheidt verschillende soorten informatiesystemen.
   3. Relatie tussen hardware, software en dataJe legt de samenhang uit tussen hardware, software en data.
   4. Cloud computing en virtualisatieJe onderzoekt cloud computing en virtualisatie in de praktijk.
   5. Databases en dataopslagJe beschrijft de werking van databases en dataopslag.
   6. Systeemintegratie en interoperabiliteitJe bekijkt hoe systemen geïntegreerd en interoperabel worden gemaakt.
   7. Beheer van ICT-infrastructuurJe benoemt taken bij het beheer van ICT-infrastructuur.
   8. Automatisering van informatieprocessenJe onderzoekt hoe informatieprocessen worden geautomatiseerd.
   9. Onderhoud en upgrades van systemenJe bespreekt het belang van onderhoud en upgrades van systemen.
   10. Impact van nieuwe technologieën (AI, IoT)Je signaleert de impact van nieuwe technologieën op informatiesystemen.
4. 4 Data-analyse en Business Intelligence Je leert data analyseren, visualiseren en toepassen voor business intelligence en besluitvorming.
   10 lessen

   1. Basisprincipes van data-analyseJe past basisprincipes van data-analyse toe op praktijkvoorbeelden.
   2. Datavisualisatie techniekenJe gebruikt technieken om data visueel weer te geven.
   3. BI-tools en dashboardsJe werkt met BI-tools en bouwt eenvoudige dashboards.
   4. KPI’s en prestatie-indicatoren definiërenJe definieert KPI’s en andere prestatie-indicatoren.
   5. Verzamelen en interpreteren van dataJe verzamelt en interpreteert data uit verschillende bronnen.
   6. Data-gedreven besluitvormingJe onderbouwt beslissingen met data-analyses.
   7. Datakwaliteit en betrouwbaarheidJe beoordeelt de kwaliteit en betrouwbaarheid van data.
   8. Voorspellende analyses (predictive analytics)Je verkent de mogelijkheden van voorspellende analyses.
   9. Privacy en ethiek bij data-analyseJe bespreekt privacy en ethiek bij het analyseren van data.
   10. Praktische toepassingen in organisatiesJe past data-analyse toe in praktijksituaties.
5. 5 Informatiebeveiliging en privacy Je onderzoekt hoe je informatie beschermt en risico’s beheerst, met aandacht voor privacy en regelgeving.
   10 lessen

   1. Principes van informatiebeveiligingJe benoemt de basisprincipes van informatiebeveiliging.
   2. Risicoanalyse en bedreigingenJe voert een risicoanalyse uit en benoemt mogelijke bedreigingen.
   3. Technische en organisatorische beveiligingsmaatregelenJe kiest passende technische en organisatorische beveiligingsmaatregelen.
   4. Wet- en regelgeving (AVG, GDPR)Je past relevante wet- en regelgeving toe rond privacy.
   5. Rollen en verantwoordelijkheden voor securityJe verdeelt rollen en verantwoordelijkheden voor security.
   6. Toegangsbeheer en autorisatiesJe beheert toegangsrechten en autorisaties.
   7. Incidentmanagement en calamiteitenplanJe stelt een incidentmanagement- en calamiteitenplan op.
   8. Beveiligingsbewustzijn binnen organisatiesJe bevordert beveiligingsbewustzijn binnen de organisatie.
   9. Beheer van vertrouwelijke informatieJe beheert vertrouwelijke informatie zorgvuldig.
   10. Compliance en auditsJe controleert compliance en voert audits uit.
6. 6 Veranderingsmanagement en informatiemanagement Je leert veranderingsprocessen begeleiden en de rol van informatiemanagement hierin te bepalen.
   10 lessen

   1. Veranderingsprocessen binnen organisatiesJe beschrijft hoe veranderingsprocessen in organisaties verlopen.
   2. Rol van informatiemanagement bij veranderingenJe bepaalt de rol van informatiemanagement bij veranderingen.
   3. Stakeholderanalyse en communicatieJe voert een stakeholderanalyse uit en plant communicatie.
   4. Weerstand tegen veranderingen herkennen en managenJe herkent en beheert weerstand tegen veranderingen.
   5. Implementatie van nieuwe informatiesystemenJe begeleidt de implementatie van nieuwe informatiesystemen.
   6. Training en ondersteuning van gebruikersJe organiseert training en ondersteuning voor gebruikers.
   7. Evaluatie en borging van veranderingenJe evalueert en borgt veranderingen in de organisatie.
   8. Cultuur en gedrag binnen informatiemanagementJe analyseert de invloed van cultuur en gedrag op informatiemanagement.
   9. ProjectmanagementprincipesJe past projectmanagementprincipes toe in verandertrajecten.
   10. Samenwerking tussen IT en businessJe stimuleert samenwerking tussen IT en andere afdelingen.
7. 7 Informatievoorziening en kennismanagement Je onderzoekt hoe kennis wordt gedeeld, geborgd en digitaal toegankelijk gemaakt binnen organisaties.
   10 lessen

   1. Kennisdelen en kennismanagementconceptenJe past kennismanagementconcepten toe in praktijksituaties.
   2. Informatievoorziening voor verschillende gebruikersgroepenJe stemt informatievoorziening af op verschillende gebruikersgroepen.
   3. Ontwikkeling van intranet en collaboratieplatformsJe ontwikkelt en evalueert intranet- en collaboratieplatforms.
   4. Gebruik van sociale media binnen organisatiesJe onderzoekt het gebruik van sociale media in organisaties.
   5. Documentbeheer en versiecontroleJe beheert documenten en houdt versies bij.
   6. Kennisborging en overdrachtJe borgt kennis en organiseert overdracht.
   7. Toegankelijkheid en gebruiksvriendelijkheidJe beoordeelt toegankelijkheid en gebruiksvriendelijkheid van systemen.
   8. Informatieretrieval en zoektechnologieënJe past zoektechnologieën toe voor informatierecherche.
   9. Impact van digitalisering op kennismanagementJe analyseert de effecten van digitalisering op kennismanagement.
   10. Evaluatie van informatievoorzieningJe evalueert de effectiviteit van informatievoorziening.
8. 8 Strategisch informatiemanagement Je ontwikkelt een informatiestrategie en stemt deze af op de bedrijfsstrategie en marktontwikkelingen.
   10 lessen

   1. Ontwikkelen van een informatiestrategieJe stelt een informatiestrategie op voor een organisatie.
   2. Afstemming van informatiestrategie met bedrijfsstrategieJe zorgt voor afstemming tussen informatiestrategie en bedrijfsstrategie.
   3. Innovatie en technologie-adoptieJe onderzoekt innovatie en adoptie van nieuwe technologieën.
   4. Business-IT alignmentJe analyseert de samenwerking tussen business en IT.
   5. Beleid en governance van informatieJe formuleert beleid en governance voor informatiebeheer.
   6. Investeringen en kostenbeheerJe beheert investeringen en kosten van informatiemanagement.
   7. Evaluatie en bijsturing van strategieJe evalueert en stuurt informatiestrategie bij waar nodig.
   8. Marktontwikkelingen en concurrentieanalyseJe voert een concurrentieanalyse uit op basis van marktontwikkelingen.
   9. Rol van informatiemanagement in digitale transformatieJe bepaalt de rol van informatiemanagement bij digitale transformatie.
   10. Trends in strategisch informatiemanagementJe signaleert trends in strategisch informatiemanagement.
9. 9 Projectmanagement in informatiemanagement Je past projectmanagement toe op informatiemanagement en leert projecten te plannen, monitoren en evalueren.
   10 lessen

   1. Basisprincipes van projectmanagementJe benoemt de basisprincipes van projectmanagement.
   2. Opstellen van projectplannenJe stelt een projectplan op voor een informatiemanagementproject.
   3. Fasering en mijlpalen definiërenJe definieert fasering en mijlpalen binnen projecten.
   4. Risicomanagement binnen projectenJe voert risicomanagement uit binnen projecten.
   5. Communicatie in projectenJe organiseert effectieve communicatie in projecten.
   6. Projectteams aansturenJe stuurt projectteams aan en verdeelt taken.
   7. Budgettering en resource managementJe maakt een begroting en beheert resources.
   8. Monitoren en rapporteren van voortgangJe monitort en rapporteert de voortgang van projecten.
   9. Kwaliteitsborging in projectenJe borgt de kwaliteit van projectresultaten.
   10. Evaluatie en afsluiting van projectenJe evalueert en sluit projecten af volgens plan.
10. 10 Praktijkgericht onderzoek en innovatie Je voert praktijkgericht onderzoek uit en ontwikkelt innovatieve oplossingen voor informatiemanagement.
    10 lessen

    1. Formuleren van onderzoeksvragenJe formuleert heldere en afgebakende onderzoeksvragen.
    2. Onderzoeks- en analysemethoden toepassenJe past onderzoeks- en analysemethoden toe op praktijkproblemen.
    3. Data verzamelen en analyserenJe verzamelt en analyseert relevante data.
    4. Evalueren van bestaande processenJe evalueert bestaande processen en benoemt verbeterpunten.
    5. Ontwikkelen van verbeterplannenJe ontwikkelt plannen om processen te verbeteren.
    6. Innovaties in informatiemanagement onderzoekenJe onderzoekt innovaties binnen informatiemanagement.
    7. Adviesrapporten schrijvenJe schrijft een gestructureerd adviesrapport.
    8. Presenteren van onderzoeksresultatenJe presenteert onderzoeksresultaten aan betrokkenen.
    9. Reflectie op het eigen leer- en onderzoeksprocesJe reflecteert op je eigen leer- en onderzoeksproces.
    10. Implementatie van innovatieve oplossingenJe werkt aan de implementatie van innovatieve oplossingen.

Je leert Power BI inzetten voor het verzamelen, modelleren, analyseren en visualiseren van data binnen organisaties.

1. 1 Introductie tot Power BI Je maakt kennis met Power BI, de onderdelen van de suite en de basisprincipes van data en rapportage.
   10 lessen

   1. Wat is Power BI en waarvoor wordt het gebruiktJe ontdekt de mogelijkheden van Power BI voor data-analyse en rapportage.
   2. Overzicht van de Power BI-suite (Desktop, Service, Mobile)Je vergelijkt de verschillende onderdelen van Power BI en hun toepassingen.
   3. Basisbegrippen: datasets, rapporten, dashboardsJe leert de basisbegrippen kennen die je nodig hebt bij het werken met Power BI.
   4. Verschil tussen Power BI en andere BI-toolsJe vergelijkt Power BI met andere business intelligence-tools.
   5. Installatie en eerste kennismaking met Power BI DesktopJe installeert Power BI Desktop en voert de eerste stappen uit.
   6. Gebruikersinterface en navigatieJe verkent de gebruikersinterface en leert navigeren binnen Power BI Desktop.
   7. Verbinding maken met databronnenJe legt verbinding met verschillende databronnen vanuit Power BI.
   8. Basisprincipes van data modellerenJe past de basisprincipes van data modelleren toe in Power BI.
   9. Publiceren en delen van rapportenJe publiceert rapporten en deelt deze met anderen.
   10. Beveiliging en gebruikersrollen binnen Power BIJe stelt gebruikersrollen in en regelt de beveiliging van rapporten.
2. 2 Dataverbindingen en datatransformatie Je verbindt verschillende databronnen en transformeert data voor gebruik in Power BI.
   10 lessen

   1. Soorten databronnen (Excel, databases, cloud services)Je selecteert en verbindt diverse databronnen zoals Excel, databases en cloud services.
   2. Gebruik van Power Query EditorJe gebruikt Power Query Editor om data te bewerken.
   3. Gegevens importeren en ladenJe importeert en laadt gegevens in Power BI.
   4. Gegevens opschonen en transformerenJe maakt data geschikt door deze op te schonen en te transformeren.
   5. Samenvoegen en combineren van datasetsJe voegt datasets samen en combineert verschillende bronnen.
   6. Filteren en sorteren van dataJe filtert en sorteert data voor verdere analyse.
   7. Data typen en kolomeigenschappen aanpassenJe past datatypes en kolomeigenschappen aan voor correcte verwerking.
   8. Automatiseren van datatransformatiesJe automatiseert terugkerende datatransformaties.
   9. Omgaan met ontbrekende of onjuiste dataJe gaat om met ontbrekende of foutieve data in datasets.
   10. Efficiënt laden en refreshen van dataJe zorgt voor efficiënt laden en vernieuwen van data.
3. 3 Data modellering en relaties Je ontwerpt datamodellen, legt relaties en optimaliseert deze voor prestaties in Power BI.
   10 lessen

   1. Begrip van tabellen en relaties in Power BIJe begrijpt hoe tabellen en relaties werken binnen Power BI.
   2. Een datamodel ontwerpenJe ontwerpt een datamodel voor analyses.
   3. Relaties leggen: één-op-veel, veel-op-veelJe legt verschillende soorten relaties tussen tabellen.
   4. Normaliseren en denormaliseren van dataJe past normalisatie en denormalisatie van data toe.
   5. Gebruik van sleutelkolommenJe gebruikt sleutelkolommen voor het koppelen van data.
   6. Beheer van cardinaliteit en filterrichtingJe beheert cardinaliteit en filterrichting in relaties.
   7. Tabellen koppelen voor analysesJe koppelt tabellen om analyses mogelijk te maken.
   8. Gebruik van dimensionale modellen (ster- en sneeuwvlokmodellen)Je past ster- en sneeuwvlokmodellen toe in je datamodel.
   9. Optimaliseren van datamodel voor prestatiesJe optimaliseert het datamodel voor betere prestaties.
   10. Validatie van datamodellenJe controleert de juistheid van het datamodel.
4. 4 DAX (Data Analysis Expressions) basis Je leert DAX gebruiken voor het uitvoeren van berekeningen en analyses in Power BI.
   10 lessen

   1. Wat is DAX en waarom is het belangrijkJe ontdekt het nut van DAX voor data-analyse in Power BI.
   2. Syntax en functies van DAXJe past de juiste syntax en functies van DAX toe.
   3. Berekenen van kolommen versus meetwaardenJe maakt onderscheid tussen berekende kolommen en meetwaarden.
   4. Basisfuncties: SUM, AVERAGE, COUNT, DISTINCTJe gebruikt basisfuncties zoals SUM, AVERAGE en COUNT.
   5. Filterfuncties en CALCULATEJe past filterfuncties en CALCULATE toe in formules.
   6. Tijd-intelligentie functies (YTD, QTD, MTD)Je werkt met tijdsfuncties zoals YTD, QTD en MTD.
   7. Werken met variabelen in DAXJe gebruikt variabelen binnen DAX-formules.
   8. Foutafhandeling in DAX-formulesJe handelt fouten af in DAX-formules.
   9. Debuggen van DAX-codeJe spoort fouten op en corrigeert DAX-code.
   10. Praktische toepassingen van basis DAXJe past DAX toe in praktische situaties voor rapportages.
5. 5 Geavanceerde DAX-technieken Je verdiept je in geavanceerde DAX-technieken voor complexe analyses en prestaties.
   10 lessen

   1. Complexe filtercontexten begrijpenJe analyseert complexe filtercontexten in DAX.
   2. Gebruik van functies als ALL, FILTER en RELATEDJe gebruikt functies als ALL, FILTER en RELATED voor geavanceerde berekeningen.
   3. Dynamische berekeningen met variabelenJe maakt dynamische berekeningen met variabelen.
   4. Time intelligence uitbreidenJe breidt time intelligence uit met extra functies.
   5. Contextovergangen en iteratorsJe past contextovergangen en iterators toe.
   6. Werken met meerdere tabellen in DAXJe werkt met meerdere tabellen in DAX-formules.
   7. Geavanceerde berekeningen en cumulatieve totalenJe voert geavanceerde berekeningen en cumulatieve totalen uit.
   8. Prestatieoptimalisatie van DAX-formulesJe optimaliseert DAX-formules voor betere prestaties.
   9. Herbruikbare DAX-maten makenJe maakt herbruikbare DAX-maten voor rapportages.
   10. Case study: complexe businessvraagstukken oplossen met DAXJe lost complexe businessvraagstukken op met DAX in een praktijkcase.
6. 6 Rapportage en visualisaties maken Je bouwt rapportages en dashboards met diverse visualisaties en interacties in Power BI.
   10 lessen

   1. Basis visualisaties: grafieken, tabellen, kaartenJe gebruikt verschillende visualisaties zoals grafieken, tabellen en kaarten.
   2. Opmaak en stijlen toepassenJe past opmaak en stijlen toe voor een heldere presentatie.
   3. Gebruik van slicers en filtersJe zet slicers en filters in om data interactief te tonen.
   4. Interacties tussen visuals instellenJe stelt interacties tussen visuals in voor dynamische rapporten.
   5. Voorwaardelijke opmaak in visualsJe gebruikt voorwaardelijke opmaak om inzichten te benadrukken.
   6. Visualisaties combineren tot een dashboardJe combineert visualisaties tot een overzichtelijk dashboard.
   7. Custom visuals installeren en gebruikenJe installeert en gebruikt custom visuals voor specifieke doeleinden.
   8. Gebruik van bookmarks en tooltipsJe voegt bookmarks en tooltips toe voor extra functionaliteit.
   9. Navigatie en pagina’s binnen rapportenJe beheert navigatie en pagina’s binnen rapporten.
   10. Best practices voor gebruikersvriendelijke rapportenJe past best practices toe voor gebruiksvriendelijke rapporten.
7. 7 Power BI Service en online samenwerken Je publiceert rapporten, werkt online samen en beheert rechten in Power BI Service.
   10 lessen

   1. Publiceren van rapporten naar Power BI ServiceJe publiceert rapporten naar Power BI Service.
   2. Werken met workspaces en appsJe werkt met workspaces en apps voor samenwerking.
   3. Delen en beveiligen van rapporten en dashboardsJe deelt en beveiligt rapporten en dashboards met anderen.
   4. Instellen van refresh schema’sJe stelt automatische vernieuwing van data in.
   5. Gebruik van Power BI Mobile appJe gebruikt de Power BI Mobile app voor rapportages onderweg.
   6. Integratie met Microsoft Teams en SharePointJe integreert Power BI met Teams en SharePoint.
   7. Samenwerken en commentaar geven in Power BI ServiceJe werkt samen en plaatst commentaar in Power BI Service.
   8. Beheer van gebruikersrechten en licentiesJe beheert gebruikersrechten en licenties.
   9. Alerts en notificaties instellenJe stelt alerts en notificaties in voor rapporten.
   10. Toezicht houden op gebruik en prestatiesJe houdt toezicht op gebruik en prestaties van rapporten.
8. 8 Geavanceerde data-integratie en AI-functionaliteiten Je past AI-functionaliteiten toe en integreert geavanceerde data in Power BI.
   10 lessen

   1. Gebruik van AI visualisaties in Power BIJe gebruikt AI-visualisaties voor diepere inzichten.
   2. Toepassen van automatische inzichtenJe past automatische inzichten toe op je data.
   3. Integreren van machine learning modellenJe integreert machine learning modellen in analyses.
   4. Tekstanalyse en sentimentanalyseJe voert tekstanalyse en sentimentanalyse uit.
   5. Q&A en natuurlijke taal queries gebruikenJe gebruikt Q&A en natuurlijke taal voor data queries.
   6. Dataflows en herbruikbare data pipelinesJe maakt dataflows en herbruikbare pipelines voor data-invoer.
   7. Geavanceerde dataverbindingen met API’sJe koppelt Power BI aan externe data via API’s.
   8. Gebruik van Power BI met Azure dienstenJe gebruikt Power BI samen met Azure-diensten.
   9. Security en governance in geavanceerde omgevingenJe waarborgt security en governance bij geavanceerde toepassingen.
   10. Voorbeelden van AI-gedreven dashboardsJe bekijkt voorbeelden van AI-gedreven dashboards.
9. 9 Performance optimalisatie en troubleshooting Je analyseert en verbetert de prestaties van Power BI-rapporten en lost technische problemen op.
   10 lessen

   1. Prestatiemetingen in Power BIJe meet de prestaties van Power BI-rapporten.
   2. Optimaliseren van datamodellen voor snelheidJe optimaliseert datamodellen voor snellere verwerking.
   3. Verbeteren van laadtijden en query’sJe verbetert laadtijden en queryprestaties.
   4. Vermijden van complexe DAX-berekeningen in rapportenJe voorkomt complexe DAX-berekeningen in rapporten.
   5. Gebruik van aggregatietabellenJe gebruikt aggregatietabellen voor betere prestaties.
   6. Analyseren van refresh foutenJe analyseert en lost refresh fouten op.
   7. Troubleshooting bij connectiviteitsproblemenJe lost connectiviteitsproblemen op in Power BI.
   8. Versiebeheer en back-ups van rapportenJe beheert versies en back-ups van rapporten.
   9. Monitoren van gebruikersactiviteitenJe monitort gebruikersactiviteiten binnen Power BI.
   10. Tips en tools voor debugging en optimalisatieJe gebruikt tools en tips voor debugging en optimalisatie.
10. 10 Implementatie en verandermanagement binnen organisaties Je begeleidt de implementatie van Power BI en stimuleert datagedreven werken in organisaties.
    10 lessen

    1. Rol van Power BI binnen business intelligence strategieënJe plaatst Power BI binnen bredere business intelligence strategieën.
    2. Stakeholders betrekken bij Power BI projectenJe betrekt stakeholders bij Power BI-projecten.
    3. Roadmap maken voor implementatieJe stelt een implementatieroadmap op voor Power BI.
    4. Training en adoptie bevorderen zonder formele opleidingJe stimuleert training en adoptie van Power BI zonder formele opleiding.
    5. Governance en beleid voor Power BI gebruikJe stelt governance en beleid op voor Power BI-gebruik.
    6. Organisatiecultuur en datagedreven werken stimulerenJe bevordert een datagedreven organisatiecultuur.
    7. Integreren van Power BI met andere bedrijfsprocessenJe integreert Power BI met bestaande bedrijfsprocessen.
    8. Beveiligingsrisico’s en compliance waarborgenJe waarborgt beveiliging en compliance bij het gebruik van Power BI.
    9. Meten van impact en succes van Power BI projectenJe meet de impact en het succes van Power BI-projecten.
    10. Continu verbeteren en innovaties toepassenJe past continue verbetering en innovatie toe in Power BI-omgevingen.

Je past AI toe in je werk, van data-analyse tot projectmanagement en ethische afwegingen.

1. 1 Introductie en basisprincipes van Artificial Intelligence Je onderzoekt de fundamenten, mogelijkheden en impact van AI op werk en samenleving.
   10 lessen

   1. Definitie en historie van AIJe beschrijft de ontwikkeling van AI en de belangrijkste mijlpalen.
   2. Verschillende typen AI (smalle, algemene AI)Je vergelijkt verschillende typen AI en hun toepassingsgebieden.
   3. Machine learning en deep learning basicsJe herkent basisbegrippen van machine learning en deep learning.
   4. Toepassingen van AI in verschillende sectorenJe identificeert waar AI wordt toegepast in uiteenlopende sectoren.
   5. Data als brandstof voor AIJe benoemt het belang van data voor AI-systemen.
   6. Begrippen: algoritmes, modellen, training, testenJe legt uit wat algoritmes, modellen, training en testen betekenen.
   7. Verschil tussen AI, data science en automatiseringJe onderscheidt AI van data science en automatisering.
   8. Mogelijkheden en beperkingen van AIJe benoemt wat AI wel en niet kan.
   9. Trends en ontwikkelingen in AIJe signaleert actuele trends en ontwikkelingen in AI.
   10. Ethische en maatschappelijke impact van AIJe bespreekt de ethische en maatschappelijke gevolgen van AI.
2. 2 Data management en voorbereiding voor AI Je leert hoe je data selecteert, verwerkt en beheert voor gebruik in AI-toepassingen.
   10 lessen

   1. Soorten data (gestructureerd, ongestructureerd)Je onderscheidt gestructureerde en ongestructureerde data.
   2. Datakwaliteit en datacleaningJe beoordeelt de kwaliteit van data en voert datacleaning uit.
   3. Data-etikettering en annotatieJe labelt data en past annotatie toe voor AI-training.
   4. Data-analyse en visualisatieJe analyseert en visualiseert data voor inzicht.
   5. Gebruik van databases en datawarehousesJe gebruikt databases en datawarehouses voor opslag en verwerking.
   6. Privacy en AVG (GDPR) in dataverwerkingJe past privacyregels toe bij dataverwerking.
   7. Data governance en data-eigendomJe benoemt hoe data governance en eigendom geregeld zijn.
   8. Dataverzamelingstechnieken (sensoren, web scraping)Je past technieken toe om data te verzamelen uit verschillende bronnen.
   9. Big data concepten en toolsJe herkent big data concepten en tools.
   10. Data-integratie en interoperabiliteitJe integreert data uit verschillende systemen en waarborgt uitwisselbaarheid.
3. 3 Machine learning en modelontwikkeling Je ontwikkelt en evalueert machine learning-modellen voor praktische toepassingen.
   10 lessen

   1. Overzicht van supervised, unsupervised en reinforcement learningJe vergelijkt supervised, unsupervised en reinforcement learning.
   2. Klassieke algoritmes (decision trees, regressie)Je past klassieke algoritmes toe zoals decision trees en regressie.
   3. Neurale netwerken en deep learning principesJe legt de werking van neurale netwerken en deep learning uit.
   4. Modeltraining en validatieJe traint en valideert een model met data.
   5. Overfitting en underfittingJe herkent en voorkomt overfitting en underfitting.
   6. Hyperparameter tuningJe past hyperparameter tuning toe om modellen te verbeteren.
   7. Evaluatiemethoden (accuracy, precision, recall)Je gebruikt evaluatiemethoden zoals accuracy en recall.
   8. Tools en frameworks (zoals TensorFlow, Scikit-learn)Je maakt kennis met tools en frameworks voor AI-ontwikkeling.
   9. Model interpretatie en uitleg (explainable AI)Je interpreteert modeluitkomsten en licht deze toe.
   10. Deployment van AI-modellenJe zet een AI-model over naar productie en monitort de werking.
4. 4 AI toepassingen in organisaties Je past AI toe op processen, besluitvorming en samenwerking binnen organisaties.
   10 lessen

   1. Procesautomatisering (RPA)Je automatiseert processen met behulp van RPA.
   2. Chatbots en virtuele assistentenJe ontwikkelt en gebruikt chatbots en virtuele assistenten.
   3. Predictive analytics voor besluitvormingJe past voorspellende analyses toe voor beslissingen.
   4. Beeld- en spraakherkenningJe herkent toepassingen van beeld- en spraakherkenning.
   5. AI in marketing en klantenserviceJe zet AI in voor marketing en klantenservice.
   6. Slimme productontwikkelingJe stimuleert slimme productontwikkeling met AI.
   7. AI in logistiek en supply chainJe verbetert logistiek en supply chain met AI-oplossingen.
   8. Risicomanagement met AIJe gebruikt AI voor risicomanagement.
   9. Human-AI samenwerkingJe werkt samen met AI-systemen en mensen.
   10. Evalueren en implementeren van AI-projectenJe beoordeelt en implementeert AI-projecten in de praktijk.
5. 5 Ethiek, wetgeving en maatschappelijke aspecten van AI Je onderzoekt ethische, juridische en maatschappelijke vraagstukken rond AI-gebruik.
   10 lessen

   1. Ethische principes en dilemma’s in AIJe analyseert ethische dilemma’s bij AI-toepassingen.
   2. Transparantie en verantwoordelijkheidJe benoemt het belang van transparantie en verantwoordelijkheid.
   3. Privacy en data protectionJe past privacy- en dataprotectie toe in AI-projecten.
   4. Bias en discriminatie in AI-systemenJe signaleert bias en discriminatie in AI-systemen.
   5. AI en werkgelegenheidJe bespreekt de invloed van AI op werkgelegenheid.
   6. Regelgeving en compliance (bijv. Europese AI Act)Je herkent relevante wet- en regelgeving voor AI.
   7. Maatschappelijke acceptatie van AIJe beoordeelt de maatschappelijke acceptatie van AI.
   8. Vertrouwen in AI-systemenJe versterkt vertrouwen in AI-systemen.
   9. Rol van de mens in toezicht op AIJe licht de rol van menselijk toezicht op AI toe.
   10. Toekomstscenario’s en AI-governanceJe denkt na over toekomstige scenario’s en AI-governance.
6. 6 Projectmanagement voor AI-implementaties Je begeleidt AI-projecten van start tot evaluatie en borgt kwaliteit en samenwerking.
   10 lessen

   1. Projectlevenscyclus in AI-projectenJe beschrijft de fasen van een AI-project.
   2. StakeholdermanagementJe betrekt stakeholders en beheert hun verwachtingen.
   3. Risicoanalyse en mitigatieJe voert risicoanalyses uit en stelt mitigerende maatregelen op.
   4. Agile methodieken en AI-ontwikkelingJe past agile methoden toe bij AI-ontwikkeling.
   5. Resource planning (mens, data, techniek)Je plant resources voor mensen, data en techniek.
   6. Kwaliteitsbewaking en testenJe bewaakt de kwaliteit en test AI-oplossingen.
   7. Budgettering en business case opstellenJe stelt een budget en business case op voor AI-projecten.
   8. Communicatie en rapportageJe communiceert en rapporteert over projectvoortgang.
   9. Change management bij AI-implementatieJe begeleidt veranderingen bij de invoering van AI.
   10. Evaluatie en borging van resultatenJe evalueert en borgt de resultaten van een AI-project.
7. 7 Communicatie en samenwerking in AI-projecten Je communiceert effectief over AI en werkt samen in multidisciplinaire teams.
   10 lessen

   1. Technische en niet-technische communicatieJe wisselt informatie uit met technische en niet-technische collega’s.
   2. Vertalen van AI-techniek naar business taalJe vertaalt AI-techniek naar begrijpelijke taal voor de organisatie.
   3. Interdisciplinair teamworkJe werkt samen met collega’s uit verschillende disciplines.
   4. Stakeholder engagement en verwachtingen managenJe beheert verwachtingen van stakeholders.
   5. Presentatietechnieken voor AI-resultatenJe presenteert AI-resultaten aan diverse doelgroepen.
   6. Documentatie en kennisdelingJe documenteert projecten en deelt kennis.
   7. Feedbackprocessen en iteratieJe vraagt en verwerkt feedback in projecten.
   8. Cultuurverandering en adoptieJe stimuleert cultuurverandering en adoptie van AI.
   9. Training en begeleiding van gebruikersJe traint en begeleidt gebruikers van AI-oplossingen.
   10. Conflictmanagement in projectenJe lost conflicten op binnen AI-projecten.
8. 8 AI en innovatie Je stimuleert innovatie met AI en onderzoekt hoe je nieuwe technologieën implementeert.
   10 lessen

   1. Innovatietheorieën en AIJe past innovatietheorieën toe op AI-projecten.
   2. Identificeren van kansen voor AI-innovatieJe signaleert kansen voor AI-innovatie in je werk.
   3. Design thinking toegepast op AIJe gebruikt design thinking voor AI-oplossingen.
   4. Prototyping en proof of conceptJe ontwikkelt prototypes en proof of concept.
   5. Implementeren van nieuwe AI-technologieënJe implementeert nieuwe AI-technologieën in de praktijk.
   6. IP-rechten en AI innovatiesJe benoemt IP-rechten bij AI-innovaties.
   7. Samenwerking met startups en techpartnersJe werkt samen met startups en technologische partners.
   8. Financieren van AI-innovatiesJe onderzoekt financieringsmogelijkheden voor AI-innovaties.
   9. Schaalbaarheid en opschaling van AI-oplossingenJe beoordeelt de schaalbaarheid van AI-oplossingen.
   10. Monitoring en continue verbeteringJe monitort en verbetert AI-oplossingen continu.
9. 9 Technische vaardigheden en tools Je ontwikkelt technische vaardigheden voor het werken met AI-tools en programmeertalen.
   10 lessen

   1. Programmeerconcepten (Python, R)Je past basis programmeerconcepten toe in Python of R.
   2. Data-analyse tools (Excel, Power BI)Je analyseert data met tools als Excel en Power BI.
   3. AI-frameworks (TensorFlow, PyTorch)Je gebruikt AI-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch.
   4. Cloud platforms voor AI (AWS, Azure)Je werkt met cloud platforms voor AI-toepassingen.
   5. API’s en integratiesJe integreert AI via API’s en koppelingen.
   6. Versiebeheer (Git)Je beheert versies van code met Git.
   7. Experiment tracking en reproducibilityJe houdt experimenten bij en zorgt voor reproduceerbaarheid.
   8. Basis van cybersecurity voor AIJe past basisprincipes van cybersecurity toe op AI-projecten.
   9. Automatiseringstools en pipelinesJe automatiseert processen met pipelines en tools.
   10. Open source AI-communitiesJe neemt deel aan open source AI-communities.
10. 10 Praktijkgericht onderzoek en innovatie met AI Je voert praktijkgericht onderzoek uit naar AI en presenteert resultaten en aanbevelingen.
    10 lessen

    1. Onderzoeksvragen formuleren binnen AIJe formuleert relevante onderzoeksvragen binnen AI.
    2. Literatuurstudie en bronnenonderzoekJe voert literatuurstudie en bronnenonderzoek uit.
    3. Methoden voor dataverzamelingJe kiest en past methoden voor dataverzameling toe.
    4. Data-analyse techniekenJe voert data-analyse uit voor onderzoeksvragen.
    5. Experimenten opzetten en uitvoerenJe zet experimenten op en voert deze uit.
    6. Resultaatinterpretatie en conclusies trekkenJe interpreteert onderzoeksresultaten en trekt conclusies.
    7. Rapporteren en presenteren van onderzoeksresultatenJe rapporteert en presenteert onderzoeksresultaten.
    8. Implementatievoorstellen doenJe doet voorstellen voor implementatie van AI-oplossingen.
    9. Ethische reflectie in onderzoekJe reflecteert op ethische aspecten in onderzoek.
    10. Reflectie en zelfevaluatieJe evalueert je eigen leerproces en onderzoeksaanpak.

Je onderzoekt hoe strategie en ICT elkaar versterken en past strategische ICT-keuzes toe in bedrijfsprocessen.

1. 1 Organisatiestrategie en digitale transformatie Je onderzoekt hoe organisatiestrategie en digitale transformatie elkaar beïnvloeden.
   10 lessen

   1. Begrip van visie, missie en strategische doelenJe analyseert visie, missie en doelstellingen van organisaties.
   2. Strategische analyses (SWOT, PESTEL, 5-krachtenmodel)Je voert strategische analyses uit met modellen als SWOT en PESTEL.
   3. Digitale transformatie als strategisch instrumentJe onderzoekt digitale transformatie als onderdeel van strategie.
   4. Invloed van technologie op bedrijfsmodellenJe beoordeelt de impact van technologie op bedrijfsmodellen.
   5. Omgaan met disruptieve technologieënJe herkent en bespreekt disruptieve technologieën in de markt.
   6. Innovatiestrategieën en marktpositieJe ontwikkelt innovatiestrategieën en evalueert marktposities.
   7. Strategieformulering en scenarioanalyseJe stelt scenarioanalyses op voor strategievorming.
   8. Rollen van ICT in organisatieveranderingJe beschrijft de rol van ICT bij organisatieverandering.
   9. Verandermanagement in strategische contextJe past verandermanagement toe in strategische situaties.
   10. Monitoring van strategische implementatieJe monitort en evalueert de uitvoering van strategieën.
2. 2 ICT-architectuur en strategisch informatiebeheer Je analyseert ICT-architectuur en beheert informatie strategisch binnen organisaties.
   10 lessen

   1. Basisprincipes van enterprise architectuurJe beschrijft de basis van enterprise architectuur.
   2. TOGAF en andere architectuurmodellenJe vergelijkt architectuurmodellen zoals TOGAF.
   3. IT-governance en beleidsvormingJe stelt IT-governance en beleidskaders op.
   4. Structuur van informatiesystemenJe onderzoekt de structuur van informatiesystemen.
   5. Samenhang tussen bedrijfsprocessen en ICTJe koppelt bedrijfsprocessen aan ICT-structuren.
   6. Koppeling tussen front-end en back-end systemenJe analyseert de verbinding tussen front-end en back-end systemen.
   7. Flexibiliteit en schaalbaarheid van ICT-infrastructuurJe beoordeelt flexibiliteit en schaalbaarheid van ICT-infrastructuur.
   8. Strategisch beheer van data, applicaties en netwerkenJe beheert data, applicaties en netwerken op strategisch niveau.
   9. Technische debt en langetermijnimpactJe signaleert technische schuld en langetermijneffecten.
   10. Documentatie en beheer van architectuurJe documenteert en beheert ICT-architectuur.
3. 3 Business-IT alignment Je stemt ICT en bedrijfsdoelen op elkaar af en verbetert samenwerking tussen afdelingen.
   10 lessen

   1. Belang van afstemming tussen business en ICTJe analyseert het belang van samenwerking tussen business en ICT.
   2. Rollen van CIO, CDO en IT-managerJe beschrijft de taken van CIO, CDO en IT-manager.
   3. IT als business enablerJe onderzoekt hoe IT bedrijfsprocessen ondersteunt.
   4. Stakeholderanalyse bij IT-strategieënJe voert stakeholderanalyses uit bij IT-strategieën.
   5. Afstemming van ICT-doelen met bedrijfsdoelenJe stemt ICT-doelen af op bedrijfsdoelstellingen.
   6. Metrieken en performance-indicatorenJe gebruikt metrieken en performance-indicatoren.
   7. IT-strategische roadmaps ontwikkelenJe ontwikkelt strategische IT-roadmaps.
   8. Structuur van overleg tussen business en ITJe structureert overleg tussen business en IT.
   9. Communiceren tussen IT en niet-IT afdelingenJe verbetert communicatie tussen IT en andere afdelingen.
   10. Voorkomen van misalignmentJe voorkomt misalignment tussen ICT en business.
4. 4 Innovatie en technologische trends Je signaleert technologische trends en past innovatie toe in organisatiestrategie.
   10 lessen

   1. Opkomst van AI, machine learning en big dataJe onderzoekt de impact van AI, machine learning en big data.
   2. Blockchain en strategische toepassingenJe analyseert blockchain en strategische toepassingen.
   3. Cloud computing en edge computingJe vergelijkt cloud computing en edge computing.
   4. Internet of Things (IoT) in bedrijfsprocessenJe past IoT toe in bedrijfsprocessen.
   5. Virtual en augmented reality in de klantbelevingJe evalueert virtual en augmented reality voor klantbeleving.
   6. Low-code en no-code platformsJe verkent low-code en no-code platforms.
   7. Quantum computing (introductie op strategisch niveau)Je maakt kennis met quantum computing op strategisch niveau.
   8. Technologische trendwatchingJe houdt technologische trends bij en analyseert deze.
   9. Strategisch innoveren met technologieJe ontwikkelt strategieën voor technologische innovatie.
   10. Adoptiecurves en innovatiemanagementJe past adoptiecurves en innovatiemanagement toe.
5. 5 Informatiebeveiliging en risicomanagement Je beoordeelt risico’s en ontwikkelt strategieën voor informatiebeveiliging in organisaties.
   10 lessen

   1. Basisprincipes van cybersecurityJe past basisprincipes van cybersecurity toe.
   2. Risicoanalyse en kwetsbaarheidsbeheerJe voert risicoanalyses en kwetsbaarheidsbeheer uit.
   3. Beveiligingsbeleid opstellenJe stelt een beveiligingsbeleid op.
   4. Naleving van wet- en regelgeving (AVG, NIS2)Je past relevante wet- en regelgeving toe.
   5. Bedreigingen zoals phishing, malware en ransomwareJe herkent bedreigingen zoals phishing en ransomware.
   6. Incidentrespons en herstelstrategieënJe ontwikkelt incidentrespons en herstelstrategieën.
   7. Strategisch omgaan met datalekkenJe handelt strategisch bij datalekken.
   8. Awareness-programma’s en gedrag van gebruikersJe zet awareness-programma’s op voor gebruikers.
   9. Governance frameworks (zoals COBIT, ISO 27001)Je past governance frameworks toe in beveiligingsbeleid.
   10. Rol van de CISO in strategisch beleidJe beschrijft de rol van de CISO in beleid.
6. 6 Data en business intelligence Je benut data en business intelligence voor strategische besluitvorming en analyse.
   10 lessen

   1. Strategisch belang van dataJe onderzoekt het strategisch belang van data.
   2. Datagestuurd werken in organisatiesJe past datagestuurd werken toe in organisaties.
   3. Datakwaliteit en datagovernanceJe beoordeelt datakwaliteit en datagovernance.
   4. Data warehousing en datamodelleringJe analyseert data warehousing en datamodellen.
   5. Business Intelligence dashboards en tools (bijv. Power BI)Je werkt met BI-tools zoals Power BI.
   6. KPI’s en datagedreven besluitvormingJe stelt KPI’s op en ondersteunt besluitvorming met data.
   7. Predictive en prescriptive analyticsJe past predictive en prescriptive analytics toe.
   8. Privacyvraagstukken bij data-analyseJe signaleert privacyvraagstukken bij data-analyse.
   9. Visualiseren en communiceren van dataJe visualiseert en communiceert data effectief.
   10. De rol van data scientists in strategische teamsJe beschrijft de rol van data scientists in teams.
7. 7 ICT-project- en portfoliomanagement Je koppelt ICT-projecten aan strategie en beheert projectportfolio’s op organisatieniveau.
   10 lessen

   1. Projecten koppelen aan strategische doelenJe verbindt projecten aan strategische doelen.
   2. Portfolioanalyse en prioriteringJe voert portfolioanalyses uit en stelt prioriteiten.
   3. Resourceplanning op organisatieniveauJe plant resources op organisatieniveau.
   4. Budgettering en kostenbeheersingJe beheert budgetten en bewaakt kosten.
   5. Fasering en besluitmomenten (go/no-go)Je plant fasering en besluitmomenten in projecten.
   6. Risicomanagement in projectportfoliosJe past risicomanagement toe in projectportfolio’s.
   7. Project governance en rapportagestructurenJe richt project governance en rapportagestructuren in.
   8. Agile vs. waterval binnen portfoliomanagementJe vergelijkt agile en waterval binnen portfoliomanagement.
   9. Gebruik van projectportfolio managementsoftwareJe gebruikt software voor projectportfoliomanagement.
   10. Evaluatie van strategische projectresultatenJe evalueert de resultaten van strategische projecten.
8. 8 Digitale klantstrategieën Je ontwikkelt digitale klantstrategieën en past technologie toe in klantinteracties.
   10 lessen

   1. Digitale klantreis en touchpointsJe brengt de digitale klantreis en touchpoints in kaart.
   2. Customer Relationship Management (CRM)Je past CRM toe voor klantrelatiebeheer.
   3. Omnichannel en digitale serviceconceptenJe analyseert omnichannel en digitale serviceconcepten.
   4. Klantdata en personalisatieJe gebruikt klantdata voor personalisatie.
   5. UX/UI in strategisch perspectiefJe beoordeelt UX/UI vanuit strategisch perspectief.
   6. Klantfeedbacksystemen integrerenJe integreert klantfeedbacksystemen in processen.
   7. Data-ethiek en klantvertrouwenJe bespreekt data-ethiek en klantvertrouwen.
   8. Online marketingtechnologieënJe onderzoekt online marketingtechnologieën.
   9. Digitale loyaliteitsstrategieënJe ontwikkelt digitale loyaliteitsstrategieën.
   10. Innovaties in klantbelevingJe signaleert innovaties in klantbeleving.
9. 9 Wet- en regelgeving in ICT-context Je past wet- en regelgeving toe in ICT en toetst compliance binnen organisaties.
   10 lessen

   1. Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG)Je past AVG toe in gegevensverwerking.
   2. Auteursrechten en softwarelicentiesJe beoordeelt auteursrechten en softwarelicenties.
   3. Contracten en SLA’s met leveranciersJe stelt contracten en SLA’s met leveranciers op.
   4. IT-compliance in audits en controlesJe toetst IT-compliance in audits en controles.
   5. Richtlijnen voor cloud- en datagebruikJe volgt richtlijnen voor cloud- en datagebruik.
   6. Wetgeving omtrent AI en algoritmes (vooruitblik)Je verkent wetgeving rondom AI en algoritmes.
   7. Cybersecurityrichtlijnen (NIS2)Je past cybersecurityrichtlijnen toe.
   8. Juridische rol van de IT-managerJe beschrijft de juridische rol van de IT-manager.
   9. Ethische dilemma’s en regelgevingJe bespreekt ethische dilemma’s en regelgeving.
   10. Compliance als onderdeel van strategisch beleidJe integreert compliance in strategisch beleid.
10. 10 Professioneel en ethisch handelen in ICT en strategie Je handelt professioneel en ethisch in ICT en strategie en reflecteert op je rol.
    10 lessen

    1. Beroepsethiek binnen ICT en strategieJe past beroepsethiek toe binnen ICT en strategie.
    2. Omgaan met belangentegenstellingenJe gaat om met belangentegenstellingen in projecten.
    3. Transparantie en integriteitJe waarborgt transparantie en integriteit in je werk.
    4. Verantwoordelijkheid bij strategische beslissingenJe neemt verantwoordelijkheid bij strategische keuzes.
    5. Leiderschap binnen digitale transformatieJe toont leiderschap in digitale transformatie.
    6. Multidisciplinaire samenwerkingJe werkt samen in multidisciplinaire teams.
    7. Reflectie op eigen rol en handelenJe reflecteert op je eigen rol en handelen.
    8. Inclusie en toegankelijkheid in digitale strategieënJe bevordert inclusie en toegankelijkheid in strategieën.
    9. Duurzaamheid in technologische keuzesJe houdt rekening met duurzaamheid bij technologische keuzes.
    10. Continue persoonlijke ontwikkelingJe stimuleert continue persoonlijke ontwikkeling.