Basisopleiding Data-analyse

Je verzamelt, analyseert en visualiseert data en past basisstatistiek toe om inzichten te verkrijgen en te rapporteren.

1. 1 Introductie data-analyse Je krijgt inzicht in de waarde van data, het gebruik binnen organisaties en de basisprincipes van data-analyse.
   5 lessen

   1. Begrip van data en informatiewaardeJe onderzoekt wat data is en hoe informatie ontstaat uit ruwe gegevens.
   2. Verschil tussen gestructureerde en ongestructureerde dataJe vergelijkt gestructureerde en ongestructureerde data en herkent de verschillen.
   3. Toepassingen van data-analyse in organisatiesJe bekijkt hoe organisaties data-analyse inzetten voor verschillende toepassingen.
   4. Data-analyseprocessen en workflowsJe volgt de stappen van een data-analyseproces en leert hoe workflows zijn opgebouwd.
   5. Basisbegrippen: datasets, variabelen, statistiekenJe maakt kennis met kernbegrippen zoals datasets, variabelen en eenvoudige statistieken.
2. 2 Dataverzameling en bronnen Je leert waar je data vandaan haalt, hoe je deze verzamelt en welke ethische aspecten daarbij horen.
   5 lessen

   1. Interne en externe databronnen identificerenJe identificeert interne en externe databronnen die relevant zijn voor je analyse.
   2. Methoden van dataverzamelingJe past verschillende methoden toe om data te verzamelen voor analyse.
   3. Data-import en opslagformaten (CSV, Excel, databases)Je importeert data en slaat deze op in gangbare formaten zoals CSV en Excel.
   4. Kwaliteitscontrole van verzamelde dataJe controleert de kwaliteit van de verzamelde data op fouten en onvolledigheden.
   5. Ethische aspecten bij dataverzamelingJe bespreekt ethische aandachtspunten bij het verzamelen van data.
3. 3 Data opschonen en voorbereiden Je maakt data geschikt voor analyse door te controleren, normaliseren en documenteren.
   5 lessen

   1. Detecteren van ontbrekende of onjuiste gegevensJe spoort ontbrekende of foutieve gegevens op in een dataset.
   2. Normalisatie en standaardisatie van dataJe past normalisatie en standaardisatie toe om data vergelijkbaar te maken.
   3. Verwijderen van duplicaten en inconsistentiesJe verwijdert dubbele gegevens en corrigeert inconsistenties in de dataset.
   4. Omzetten van data naar bruikbare formatenJe zet data om naar formaten die geschikt zijn voor analyse.
   5. Documenteren van opschoningsprocesJe legt het opschoningsproces vast in een duidelijke documentatie.
4. 4 Exploratieve data-analyse Je onderzoekt data door statistieken te berekenen, patronen te herkennen en bevindingen te interpreteren.
   5 lessen

   1. Basisstatistieken berekenen (gemiddelde, mediaan, modus)Je berekent kerngetallen zoals gemiddelde, mediaan en modus uit een dataset.
   2. Visualisatie van data met grafieken en tabellenJe maakt grafieken en tabellen om data overzichtelijk te presenteren.
   3. Patronen en trends herkennenJe signaleert patronen en trends in de beschikbare data.
   4. Detecteren van afwijkingen en outliersJe spoort afwijkingen en outliers op in je analyse.
   5. Interpretatie van bevindingenJe trekt conclusies op basis van je bevindingen uit de data.
5. 5 Gebruik van analysetools Je werkt met gangbare analysetools en kiest het juiste hulpmiddel voor je analysebehoefte.
   5 lessen

   1. Werken met Excel voor data-analyseJe voert eenvoudige data-analyses uit met Excel.
   2. Introductie tot databasemanagementsystemenJe maakt kennis met het gebruik van databasemanagementsystemen.
   3. Basis van Python of R voor data-analyseJe verkent de basis van Python of R voor het analyseren van data.
   4. Gebruik van BI-tools (bijv. Power BI, Tableau)Je bekijkt hoe BI-tools als Power BI of Tableau data inzichtelijk maken.
   5. Selectie van de juiste tool per analysebehoefteJe bepaalt welke analysetool geschikt is voor verschillende vraagstukken.
6. 6 Statistische basisprincipes Je past basisprincipes van statistiek toe, zoals kansberekening, correlatie en hypothesetesten.
   5 lessen

   1. Kans en statistische verdelingenJe onderzoekt kansverdelingen en statistische verdelingen in datasets.
   2. Correlatie en regressieJe berekent en interpreteert correlatie en regressie tussen variabelen.
   3. Hypothesetesten en betrouwbaarheidsintervallenJe voert eenvoudige hypothesetesten uit en bepaalt betrouwbaarheidsintervallen.
   4. Data-sampling en representativiteitJe past data-sampling toe en beoordeelt de representativiteit van je steekproef.
   5. Interpretatie van statistische resultatenJe interpreteert de uitkomsten van statistische analyses.
7. 7 Data visualisatie en rapportage Je kiest passende visualisaties en presenteert data helder aan verschillende doelgroepen.
   5 lessen

   1. Keuze van grafiektype passend bij de dataJe selecteert het juiste type grafiek op basis van de aard van de data.
   2. Dashboards ontwerpen voor inzichtelijke presentatieJe ontwerpt een dashboard voor een overzichtelijke presentatie van resultaten.
   3. Gebruik van kleuren en labels voor duidelijkheidJe gebruikt kleuren en labels om grafieken duidelijk en leesbaar te maken.
   4. Vertalen van data naar begrijpelijke conclusiesJe vertaalt data naar conclusies die begrijpelijk zijn voor niet-specialisten.
   5. Communicatie van resultaten aan stakeholdersJe communiceert de belangrijkste resultaten aan stakeholders.
8. 8 Trend- en voorspellende analyse Je herkent trends, voert scenarioanalyses uit en past eenvoudige voorspellende modellen toe.
   5 lessen

   1. Herkennen van seizoensgebonden patronenJe signaleert seizoenspatronen en andere trends in data.
   2. Introductie tot voorspellende modellenJe maakt kennis met de basis van voorspellende modellen.
   3. Scenarioanalyse en simulaties uitvoerenJe voert scenarioanalyses en simulaties uit op bestaande datasets.
   4. Risicoanalyse op basis van dataJe beoordeelt risico's op basis van data-analyse.
   5. Praktische toepassing van voorspellingenJe past voorspellingen toe in praktische situaties.
9. 9 Datakwaliteit en governance Je meet en verbetert datakwaliteit, beheert datasets en borgt privacy en beveiliging.
   5 lessen

   1. Datakwaliteit meten en verbeterenJe beoordeelt en verbetert de kwaliteit van data.
   2. Beheer van datasets en versiecontroleJe beheert datasets en houdt wijzigingen bij met versiecontrole.
   3. Toepassing van bedrijfsregels op dataJe past bedrijfsregels toe op data voor correcte analyses.
   4. Data privacy en beveiligingJe zorgt voor privacy en beveiliging van gevoelige data.
   5. Audit en documentatie van analysesJe documenteert analyses en maakt een audittrail van je werk.
10. 10 Praktische projecten en casestudies Je oefent met praktijkgerichte analyses, presenteert bevindingen en evalueert het analyseproces.
    5 lessen

    1. Analyse van verkoop- en klantdataJe analyseert verkoop- en klantdata in een praktijkvoorbeeld.
    2. Optimalisatie van bedrijfsprocessen met dataJe onderzoekt hoe data bedrijfsprocessen kan verbeteren.
    3. Benchmarking en vergelijking van datasetsJe vergelijkt datasets en voert benchmarking uit.
    4. Presentatie van bevindingen aan team/leidingJe presenteert de resultaten van je analyse aan je team of leidinggevende.
    5. Evaluatie van analyseproces en resultatenJe reflecteert op het analyseproces en de behaalde resultaten.