HBO Praktijkcursus – Business Intelligence

Je past data-analyse, modellering en rapportage toe voor het ondersteunen van besluitvorming met actuele BI-technieken.

1. 1 Data-analyse en statistiek Je analyseert data met statistische methoden en verwerkt deze tot bruikbare inzichten.
   10 lessen

   1. Beschrijvende statistiek en visualisatieJe verwerkt data tot overzichtelijke grafieken en tabellen voor heldere inzichten.
   2. Kansrekening en statistische distributiesJe berekent kansen en past statistische verdelingen toe op datasets.
   3. Hypothesevorming en toetsingJe formuleert hypotheses en voert statistische toetsen uit.
   4. Correlatie- en regressieanalyseJe onderzoekt samenhang en relaties tussen variabelen met correlatie en regressie.
   5. Data cleaning en pre-processingJe reinigt datasets en bereidt deze voor op verdere analyse.
   6. Analysetechnieken met Excel en SPSS/RJe voert analyses uit met Excel en SPSS of R.
   7. Exploratieve data-analyse (EDA)Je ontdekt patronen en opvallende waarden in data met exploratieve technieken.
   8. Gebruik van statistische software toolsJe gebruikt statistische software om analyses te automatiseren en te versnellen.
   9. Interpretatie van data-analyseresultatenJe beoordeelt de resultaten van data-analyses en trekt conclusies.
   10. Presentatie van statistische inzichtenJe presenteert data-inzichten op een begrijpelijke manier aan anderen.
2. 2 Databases en datawarehousing Je werkt met databases, modelleert data en beheert opslag en beveiliging.
   10 lessen

   1. Relationele databases en SQLJe schrijft SQL-queries en beheert relationele databases.
   2. Database normalisatieJe past normalisatie toe om databases efficiënt in te richten.
   3. Data modelling (ER-diagrammen)Je maakt ER-diagrammen voor het modelleren van gegevensstructuren.
   4. Datawarehousing concepten en architecturenJe onderzoekt datawarehousing en de bijbehorende architecturen.
   5. ETL-processen (Extract, Transform, Load)Je voert ETL-processen uit om data te verzamelen en te transformeren.
   6. Data lakes en Big Data opslagJe vergelijkt data lakes en Big Data opslagmethoden.
   7. Performance tuning en indexingJe verbetert databaseprestaties door tuning en indexing.
   8. Data-integratie en datakwaliteitJe controleert de kwaliteit en integratie van verschillende databronnen.
   9. Beveiliging en privacy van dataJe past beveiligings- en privacymaatregelen toe op dataopslag.
   10. Gebruik van database management systemen (bijv. Oracle, MS SQL Server)Je gebruikt database management systemen voor dataopslag en -beheer.
3. 3 Business intelligence architectuur Je onderzoekt architecturen en tools voor het opzetten van een BI-omgeving.
   10 lessen

   1. Overzicht van BI-ecosysteemJe krijgt inzicht in de onderdelen van een BI-ecosysteem.
   2. Architectuurlagen (data, applicatie, presentatie)Je onderscheidt de verschillende lagen binnen een BI-architectuur.
   3. BI tools en platformen (bijv. Power BI, Tableau)Je vergelijkt BI-tools en platformen voor data-analyse en rapportage.
   4. Data governance en metadata managementJe beheert data governance en metadata binnen BI-systemen.
   5. Cloud BI oplossingenJe onderzoekt cloudoplossingen voor business intelligence.
   6. Real-time vs batch verwerkingJe vergelijkt real-time en batch verwerking van data.
   7. Self-service BI conceptenJe past self-service BI toe voor gebruikersautonomie.
   8. Integratie met ERP- en CRM-systemenJe integreert BI met ERP- en CRM-systemen.
   9. Beveiliging en compliance in BI-architectuurJe past beveiligings- en compliance-eisen toe in BI-architecturen.
   10. Trends in BI technologieënJe volgt ontwikkelingen en trends in BI-technologieën.
4. 4 Data visualisatie en rapportage Je ontwikkelt effectieve visualisaties en rapportages voor verschillende doelgroepen.
   10 lessen

   1. Principes van goede visualisatieJe past principes toe voor duidelijke en informatieve visualisaties.
   2. Gebruik van grafiektypen en dashboardsJe kiest geschikte grafiektypen en bouwt dashboards.
   3. Data storytelling en interpretatieJe vertelt het verhaal achter data en licht resultaten toe.
   4. Ontwerp van interactieve rapportenJe ontwerpt interactieve rapporten voor gebruikers.
   5. Tools voor visualisatie (Power BI, Tableau, QlikView)Je gebruikt visualisatietools zoals Power BI, Tableau en QlikView.
   6. Automatisering van rapportagesJe automatiseert het genereren en verspreiden van rapportages.
   7. Gebruik van KPI’s en metricsJe selecteert en presenteert relevante KPI’s en metrics.
   8. Doelgroepgerichte communicatie van dataJe stemt communicatie over data af op de doelgroep.
   9. Mobiele en web-based rapportagesJe maakt rapportages geschikt voor mobiel en web.
   10. Evaluatie en optimalisatie van rapportagesJe beoordeelt rapportages en voert verbeteringen door.
5. 5 Data mining en machine learning Je past data mining en machine learning toe op praktijkgerichte vraagstukken.
   10 lessen

   1. Introductie tot data miningJe maakt kennis met methoden voor het ontdekken van patronen in data.
   2. ClusteringstechniekenJe past clusteringstechnieken toe op datasets.
   3. ClassificatiemodellenJe bouwt en evalueert classificatiemodellen.
   4. Decision trees en random forestsJe past decision trees en random forests toe voor analyses.
   5. Neurale netwerken en deep learning (basis)Je onderzoekt de basis van neurale netwerken en deep learning.
   6. Modelleren met Python en RJe modelleert data met Python en R.
   7. Evaluatie van modelprestatiesJe beoordeelt de prestaties van machine learning-modellen.
   8. Overfitting en underfittingJe herkent en voorkomt overfitting en underfitting.
   9. Toepassing van modellen in businesscasesJe past modellen toe op zakelijke casussen.
   10. Ethische aspecten van AI en data miningJe bespreekt ethische vraagstukken rond AI en data mining.
6. 6 Data governance en privacy Je borgt datakwaliteit, privacy en ethisch gebruik van data in je werkzaamheden.
   10 lessen

   1. Data governance frameworksJe past frameworks toe voor data governance.
   2. Rollen en verantwoordelijkheden in data managementJe verdeelt rollen en verantwoordelijkheden in data management.
   3. Datakwaliteit en -integriteit waarborgenJe waarborgt de kwaliteit en integriteit van data.
   4. Wetgeving: AVG/GDPR en impact op BIJe past relevante wetgeving toe in je BI-werk.
   5. Privacy by design principesJe ontwerpt processen volgens privacy by design.
   6. Data security maatregelenJe neemt maatregelen voor data security.
   7. Auditing en compliance processenJe voert audits en compliance-controles uit.
   8. Risicomanagement rond dataJe analyseert risico’s bij het werken met data.
   9. Ethiek in data gebruikJe overweegt ethische aspecten bij datagebruik.
   10. Data lifecycle managementJe beheert de volledige levenscyclus van data.
7. 7 Proces- en prestatiemanagement Je analyseert processen en prestaties en ondersteunt verbetering met BI-inzichten.
   10 lessen

   1. Business processen in kaart brengenJe brengt bedrijfsprocessen systematisch in kaart.
   2. Key Performance Indicators (KPI’s) definiërenJe formuleert en meet relevante KPI’s.
   3. Balanced Scorecard gebruikenJe past de Balanced Scorecard toe voor prestatiesturing.
   4. Procesdata verzamelen en analyserenJe verzamelt en analyseert procesdata.
   5. Continuous Improvement en lean principesJe past continuous improvement en Lean toe op processen.
   6. Dashboardontwikkeling voor prestatiemonitoringJe ontwikkelt dashboards voor monitoring van prestaties.
   7. Rapportage over procesprestatiesJe stelt rapportages op over procesprestaties.
   8. Oorzakenanalyse en root cause analysisJe voert oorzakenanalyses uit bij afwijkingen.
   9. Data-gedreven besluitvormingJe ondersteunt besluitvorming met data-analyse.
   10. Verandermanagement ondersteund door BIJe begeleidt veranderingen met BI-inzichten.
8. 8 Projectmanagement en agile werken Je plant en beheert BI-projecten en werkt met agile methoden zoals Scrum.
   10 lessen

   1. Projectfasen en -methodiekenJe onderscheidt projectfasen en methodieken.
   2. Scrum en Agile principesJe past Scrum en Agile principes toe in projecten.
   3. Rollen in BI-projecten (Product Owner, Scrum Master)Je verdeelt rollen binnen BI-projectteams.
   4. Planning en resource managementJe plant projecten en beheert resources.
   5. StakeholdermanagementJe betrekt stakeholders bij BI-projecten.
   6. Risicoanalyse en mitigatieJe analyseert risico’s en stelt mitigerende maatregelen op.
   7. Documentatie en communicatieJe documenteert en communiceert projectinformatie.
   8. Change managementJe begeleidt veranderingen in projecten.
   9. Kwaliteitsborging in projectenJe borgt kwaliteit gedurende het project.
   10. Evaluatie en lessons learnedJe evalueert projecten en legt vast wat je hebt geleerd.
9. 9 Cloud en big data technologieën Je werkt met cloud- en big data-oplossingen en past deze toe in BI-omgevingen.
   10 lessen

   1. Cloud computing basisprincipesJe maakt kennis met de basis van cloud computing.
   2. Cloud BI-platformen (Azure, AWS, Google Cloud)Je onderzoekt BI-platformen in de cloud.
   3. Big Data architectuur en tools (Hadoop, Spark)Je vergelijkt big data-architecturen en tools.
   4. Data streaming en real-time analyticsJe verwerkt data met streaming en real-time analytics.
   5. Opslag en verwerking van ongestructureerde dataJe slaat ongestructureerde data op en verwerkt deze.
   6. Scalability en performance in cloudomgevingenJe analyseert schaalbaarheid en prestaties in cloudomgevingen.
   7. Kostenbeheer in cloudomgevingenJe beheert kosten bij het gebruik van cloudoplossingen.
   8. Integratie van cloud- en on-premise dataJe koppelt cloud- en on-premise data aan elkaar.
   9. Security in cloudomgevingenJe past beveiliging toe in cloudomgevingen.
   10. Innovaties en trends in Big DataJe volgt innovaties en trends in big data.
10. 10 Ethiek en innovatie in business intelligence Je onderzoekt ethische kwesties en innovatieprocessen binnen business intelligence.
    10 lessen

    1. Ethische dilemma’s in datagebruikJe bespreekt dilemma’s bij het gebruik van data.
    2. Transparantie en verantwoordingJe zorgt voor transparantie en legt verantwoording af over BI-activiteiten.
    3. Bias en discriminatie in algoritmesJe herkent bias en discriminatie in algoritmes.
    4. Impact van BI op privacyJe onderzoekt de invloed van BI op privacyvraagstukken.
    5. Innovatieprocessen in BIJe analyseert innovatieprocessen binnen BI.
    6. Maatschappelijke impact van BI toepassingenJe beoordeelt de maatschappelijke impact van BI-toepassingen.
    7. Verantwoord omgaan met data scienceJe gaat verantwoord om met data science in je werk.
    8. Trends in BI innovatie (AI, automatisering)Je signaleert trends zoals AI en automatisering in BI.
    9. Creatief denken en probleemoplossingJe past creatief denken toe bij het oplossen van vraagstukken.
    10. Reflectie op eigen rol als BI-professionalJe reflecteert op je rol en ontwikkeling als BI-professional.