HBO Bedrijfskunde en Informatica (2 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 voert functioneel beheer uit door gebruikersbehoeften te vertalen, processen te beheren en kwaliteit te waarborgen.

1. 1 Taken en rollen van functioneel beheer Je voert de belangrijkste taken van functioneel beheer uit en werkt samen met gebruikers en technische teams.
   10 lessen

   1. Verzamelen van gebruikersbehoeftenJe brengt wensen van gebruikers in kaart door gesprekken en inventarisaties.
   2. Vertalen van bedrijfsprocessen naar functionele specificatiesJe vertaalt bedrijfsprocessen naar concrete functionele eisen voor applicaties.
   3. Onderhouden van gebruikersdocumentatieJe houdt gebruikersdocumentatie actueel en toegankelijk.
   4. Beheren van wijzigingen (wijzigingsbeheer)Je beheert en volgt wijzigingen in applicaties en processen op.
   5. Begeleiden van implementaties van nieuwe functionaliteitenJe begeleidt de invoering van nieuwe functionaliteiten bij gebruikers.
   6. Ondersteunen van gebruikers (training en support)Je ondersteunt gebruikers met uitleg, training en praktische hulp.
   7. Toezicht houden op kwaliteitsafspraken en SLA’sJe controleert of afspraken over kwaliteit en service worden nageleefd.
   8. Samenwerken met technische teams en leveranciersJe stemt af met technische teams en leveranciers over functionele vragen.
   9. Prioriteren van verzoeken en incidentenJe bepaalt welke verzoeken of incidenten voorrang krijgen.
   10. Evalueren van functioneel beheerprocessenJe evalueert het functioneel beheer en stelt verbeteringen voor.
2. 2 Informatie- en databeheer Je beheert bedrijfsdata, beoordeelt datakwaliteit en zorgt voor correcte documentatie en privacy.
   10 lessen

   1. Beheren van bedrijfsgegevens (stamgegevens, transactiedata)Je beheert stamgegevens en transactiedata binnen applicaties.
   2. Beoordelen van datakwaliteitJe beoordeelt de kwaliteit van gegevens en signaleert fouten.
   3. Gegevensmodellering en structuur van gegevensJe brengt de structuur van gegevens en modellen in kaart.
   4. Documentatie van gegevensdefinities en metadataJe legt definities en metadata vast voor duidelijkheid en beheer.
   5. Beheer van formulieren en rapportagestructurenJe beheert formulieren en rapportagestructuren in systemen.
   6. Implementatie van data governance principesJe past principes van data governance toe bij beheer.
   7. Privacy en beveiliging van informatie (basisprincipes)Je past basisprincipes van privacy en informatiebeveiliging toe.
   8. Opschonen en archiveren van gegevensJe ruimt verouderde gegevens op en archiveert waar nodig.
   9. Beslissen over datakeuzes in applicatiesJe neemt besluiten over datakeuzes in applicaties.
   10. Analyseren van informatieroutes en -stromenJe analyseert hoe informatie door de organisatie stroomt.
3. 3 Incidentbeheer en gebruikerssupport Je registreert, prioriteert en lost incidenten op en onderhoudt contact met gebruikers.
   10 lessen

   1. Definiëren van wat een incident is binnen de organisatieJe definieert wat als incident geldt binnen jouw organisatie.
   2. Registreren en prioriteren van incidentenJe legt incidenten vast en bepaalt de volgorde van afhandeling.
   3. Oplossen van incidenten of escaleren naar technische teamsJe lost incidenten op of schakelt technische teams in.
   4. Communicatie met gebruikers over voortgangJe informeert gebruikers over de voortgang van hun meldingen.
   5. Documenteren van oplossingen en lessons learnedJe documenteert oplossingen en deelt opgedane kennis.
   6. Gebruik van helpdesktools en ticketing-systemenJe gebruikt helpdesktools en ticketingsystemen voor registratie.
   7. Kennisbank en selfservicevoorzieningen onderhoudenJe onderhoudt een kennisbank en selfservicevoorzieningen.
   8. Werken onder service level agreements (SLA’s) en responstijdenJe werkt volgens afgesproken service levels en responstijden.
   9. Monitoren van trends in incidentenJe monitort trends en herhaalde incidenten.
   10. Feedback en tevredenheid van gebruikers metenJe meet de tevredenheid van gebruikers over de support.
4. 4 Wijzigingsbeheer (Change Management) Je voert wijzigingsbeheer uit door verzoeken te initiëren, te plannen, te testen en te documenteren.
   10 lessen

   1. Initiëren van wijzigingsverzoeken (RFC’s)Je start wijzigingsverzoeken op en legt deze vast.
   2. Beoordelen van impact van wijzigingenJe beoordeelt de impact van voorgestelde wijzigingen.
   3. Plannen van wijzigingen (tijd, middelen, risico)Je plant wijzigingen met aandacht voor tijd, middelen en risico’s.
   4. Betrekken van stakeholders bij wijzigingsvoorstellenJe betrekt de juiste stakeholders bij wijzigingsvoorstellen.
   5. Testen van wijzigingen vóór uitrolJe test wijzigingen voorafgaand aan de uitrol.
   6. Communiceren van wijzigingen aan gebruikersJe communiceert geplande wijzigingen aan gebruikers.
   7. Uitvoeren van wijzigingen in productieomgevingJe voert wijzigingen door in de productieomgeving.
   8. Evalueren van resultaten en bijsturen indien nodigJe evalueert de resultaten en stuurt bij waar nodig.
   9. Documenteren van wijzigingen en versiebeheerJe documenteert wijzigingen en beheert versies.
   10. Waarborgen van continuïteit tijdens wijzigingenJe zorgt dat de continuïteit tijdens wijzigingen gewaarborgd blijft.
5. 5 Testen en kwaliteitsborging Je bereidt testen voor, voert ze uit en bewaakt de kwaliteit en bruikbaarheid van applicaties.
   10 lessen

   1. Soorten testen (functioneel, integratie, acceptatie)Je past verschillende testsoorten toe binnen functioneel beheer.
   2. Opzetten van testplannen en testscriptsJe stelt testplannen en testscripts op voor nieuwe functionaliteiten.
   3. Gebruikersacceptatietest (UAT) organiserenJe organiseert en begeleidt gebruikersacceptatietesten.
   4. Testdata beheren en voorbereidenJe bereidt testdata voor en beheert deze tijdens het testproces.
   5. Automatisering van regressietesten waar mogelijkJe automatiseert regressietests waar dit mogelijk is.
   6. Beoordelen van testresultaten en defectanalyseJe beoordeelt testresultaten en voert defectanalyses uit.
   7. Prioriteren van defecten op basis van impactJe prioriteert defecten op basis van hun impact op het gebruik.
   8. Feedbackloop tussen gebruikers, beheer en ontwikkelingJe zorgt voor een goede feedbackloop tussen gebruikers en beheer.
   9. Beoordelen van gebruikersvriendelijkheid (usability)Je beoordeelt de gebruiksvriendelijkheid van applicaties.
   10. Kwaliteitsbewaking tijdens levenscyclus van applicatieJe bewaakt de kwaliteit gedurende de hele applicatielevenscyclus.
6. 6 Toetsing en acceptatie van functionaliteit Je stelt acceptatiecriteria op, begeleidt acceptatietesten en verzorgt documentatie en nazorg.
   10 lessen

   1. Criteria voor acceptatie vaststellenJe bepaalt welke criteria gelden voor acceptatie van functionaliteit.
   2. Acceptatieprocedures definiëren en documenterenJe definieert en documenteert procedures voor acceptatie.
   3. Betrekken van eindgebruikers bij acceptatietestenJe betrekt eindgebruikers bij het uitvoeren van acceptatietesten.
   4. Vastleggen van testomgevingen en testcasesJe legt testomgevingen en testcases vast voor hergebruik.
   5. Beoordelen van performance en betrouwbaarheidJe beoordeelt performance en betrouwbaarheid van applicaties.
   6. Evaluatie van gebruiksgemak en gebruikerservaringJe evalueert gebruiksgemak en gebruikerservaring.
   7. Documenteren van acceptatiebevindingenJe documenteert bevindingen uit acceptatietesten.
   8. Go/no-go beslissingen voorbereidenJe bereidt go/no-go-beslissingen voor op basis van testresultaten.
   9. Opleverdocumentatie en overdracht verzorgenJe verzorgt opleverdocumentatie en overdracht aan beheer.
   10. Nazorg en monitoring na implementatieJe monitort de werking na implementatie en levert nazorg.
7. 7 Applicatieconfiguratie en inrichting Je beheert instellingen, autorisaties en configuraties van applicaties en test deze voor livegang.
   10 lessen

   1. Instellingen, parameters en rollen in applicaties beherenJe beheert instellingen, parameters en rollen in applicaties.
   2. Beheer van autorisaties en gebruikersrechtenJe regelt autorisaties en gebruikersrechten in systemen.
   3. Configuratie van workflows en procesinstellingenJe configureert workflows en procesinstellingen.
   4. Aanpassen van gebruikersinterfaces (schermen, menu’s)Je past gebruikersinterfaces aan waar nodig.
   5. Integreren van module- of functionele uitbreidingenJe integreert nieuwe modules of functionele uitbreidingen.
   6. Koppelingen met andere systemen/configuraties beherenJe beheert koppelingen met andere systemen en configuraties.
   7. Template- en rapportageconfiguratieJe richt templates en rapportages in naar behoefte.
   8. Versiebeheer van configuratie-instellingenJe houdt versiebeheer bij van alle configuratie-instellingen.
   9. Beheer van logische en functionele configuratiesJe beheert logische en functionele configuraties.
   10. Testen van configuratie-instellingen vóór livegangJe test configuratie-instellingen voordat deze live gaan.
8. 8 Gebruikerscommunicatie en training Je inventariseert trainingsbehoeften, ontwikkelt instructiemateriaal en organiseert gebruikerscommunicatie.
   10 lessen

   1. Inventariseren van gebruikersgroepen en trainingenbehoefteJe brengt gebruikersgroepen en hun trainingsbehoefte in kaart.
   2. Ontwikkelen van gebruikershandleidingen en instructiemateriaalJe ontwikkelt duidelijke gebruikershandleidingen en instructies.
   3. Organiseren van workshops en trainingen voor gebruikersJe organiseert workshops en trainingen voor verschillende gebruikers.
   4. Opzetten van e-learning of tutorials waar passendJe zet e-learning of tutorials op waar dit passend is.
   5. Feedback verzamelen over gebruiksgemak van applicatiesJe verzamelt feedback over het gebruiksgemak van applicaties.
   6. Communicatie over wijzigingen en onderhoudswindowsJe communiceert over geplande wijzigingen en onderhoud.
   7. Gebruik van supportportals en FAQ’sJe maakt gebruik van supportportals en FAQ’s voor ondersteuning.
   8. Trainen van superusers of key-usersJe traint superusers of key-users voor extra ondersteuning.
   9. Evaluatie van trainingsresultatenJe evalueert de resultaten van gegeven trainingen.
   10. Continu verbeteren van ondersteuningsmateriaalJe verbetert ondersteuningsmateriaal op basis van ervaringen.
9. 9 Processen en procesmanagement Je analyseert, documenteert en verbetert bedrijfsprocessen en meet de prestaties van deze processen.
   10 lessen

   1. Identificeren van bedrijfsprocessen ondersteund door applicatiesJe brengt bedrijfsprocessen in kaart die door applicaties worden ondersteund.
   2. Documenteren van processtromenJe documenteert processtromen voor inzicht en beheer.
   3. Analyseren van knelpunten in processenJe analyseert knelpunten in bestaande processen.
   4. Voorstellen van procesverbeteringenJe doet voorstellen voor het verbeteren van processen.
   5. Aligneren van processen met applicatiefunctiesJe stemt processen af op de mogelijkheden van applicaties.
   6. Inrichten van procesmonitoring en KPI’sJe richt monitoring en KPI’s in voor procesbewaking.
   7. lean gedachtegang of efficiencyverbeteringen toepassenJe past efficiencyverbeteringen toe met behulp van lean-denken.
   8. Verandermanagement bij proceswijzigingenJe begeleidt veranderingen bij aanpassingen in processen.
   9. Meten van procesprestatiesJe meet prestaties van processen met relevante indicatoren.
   10. Periodieke review van processenJe voert periodieke reviews uit op procesniveau.
10. 10 Informatiemodel en architectuurbegrip Je ontwikkelt inzicht in informatiemodellen, architectuur en de samenhang tussen applicaties en systemen.
    10 lessen

    1. Begrip van informatiemodellen en entiteiten-relatiesJe analyseert informatiemodellen en de relaties tussen entiteiten.
    2. Relaties tussen applicaties binnen de architectuurJe brengt relaties tussen applicaties binnen de architectuur in kaart.
    3. Begrip van infrastructuur versus functionele laagJe onderscheidt de infrastructuur van de functionele laag.
    4. Rol van interface en data-uitwisseling (APIs, koppelingen)Je beschrijft hoe interfaces en data-uitwisseling plaatsvinden.
    5. Begrip van cloud- en on-premise toepassingenJe vergelijkt cloud- en on-premise toepassingen.
    6. Beheer van systeemlandschap en roadmapJe beheert het systeemlandschap en stelt een roadmap op.
    7. Architectuurprincipes toepassen (modulariteit, interoperabiliteit)Je past architectuurprincipes toe bij het beheren van applicaties.
    8. Technische beperkingen signaleren vanuit functioneel perspectiefJe signaleert technische beperkingen vanuit functioneel beheer.
    9. Evalueren van nieuwe technologieën voor gebruikersorganisatieJe evalueert nieuwe technologieën voor de gebruikersorganisatie.
    10. Documentatie van informatiestructurenJe documenteert informatiestructuren voor beheer en inzicht.

Je voert functioneel beheer uit op HBO-niveau, van IT-governance tot procesautomatisering, rapportages en gebruikersfeedback.

1. 1 IT-governance en kaders Je past governancekaders toe, ontwikkelt beleid en bewaakt rollen, kwaliteit, security en compliance.
   10 lessen

   1. Rol van functioneel beheer in IT-beleidJe onderzoekt hoe functioneel beheer bijdraagt aan het IT-beleid van de organisatie.
   2. Gebruik van frameworks zoals BiSL, ITIL etc.Je vergelijkt en gebruikt frameworks zoals BiSL en ITIL in jouw beheerpraktijk.
   3. Opstellen en onderhouden van regels voor gebruik en beheerJe stelt regels op voor gebruik en beheer en houdt deze actueel.
   4. Beheer van rollen, verantwoordelijkheden en bevoegdhedenJe beheert rollen, verantwoordelijkheden en bevoegdheden binnen het beheerproces.
   5. Kwaliteitsnormen en compliance binnen applicatiesJe toetst applicaties aan kwaliteitsnormen en compliance-eisen.
   6. Security en privacykaders toepassenJe past security- en privacykaders toe binnen functioneel beheer.
   7. Overlegstructuren met management en stakeholdersJe organiseert overleg met management en andere stakeholders.
   8. Monitoren en rapporteren over governanceprocessenJe monitort governanceprocessen en rapporteert hierover.
   9. Audits en controles van functioneel beheerprocessenJe voert audits en controles uit op beheerprocessen.
   10. Beleidsdocumenten en richtlijnen ontwikkelenJe ontwikkelt beleidsdocumenten en richtlijnen voor functioneel beheer.
2. 2 Incidentmonitoring en rapportage Je monitort incidenten, analyseert trends en rapporteert over incidentmanagement aan stakeholders.
   10 lessen

   1. Vaststellen van incidentmetrics (aantal, tijd, ernst)Je stelt metrics vast om incidenten te meten op aantal, tijd en ernst.
   2. Opzetten van dashboards voor gebruik door managementJe bouwt dashboards voor managementrapportages.
   3. Trendanalyse van incidentdefectenJe analyseert trends in incidentdefecten.
   4. Rapporteren aan stakeholders (management, gebruikers)Je rapporteert incidentinformatie aan management en gebruikers.
   5. Benchmarking binnen afdeling of organisatieJe vergelijkt incidentdata met benchmarks binnen de organisatie.
   6. Gebruik maken van logs en gebruiksdataJe gebruikt logs en data om incidenten te analyseren.
   7. Evaluatie van respons- en hersteltijdJe evalueert responstijden en hersteltijden van incidenten.
   8. Voorstellen van preventieve maatregelenJe doet voorstellen voor preventieve maatregelen.
   9. Documenteren van incidentprocessenJe documenteert processen rondom incidentafhandeling.
   10. Feedback gebruiken voor procesverbeteringJe gebruikt feedback om processen te verbeteren.
3. 3 Beveiliging en risico’s in functioneel beheer Je beheert risico’s, beveiliging en continuïteit van applicaties binnen functioneel beheer.
   10 lessen

   1. Identificeren van functionele risico’s in applicatiegebruikJe identificeert risico’s bij het gebruik van applicaties.
   2. Toegang- en autorisatierisico’s beherenJe beheert toegang en autorisaties om risico’s te beperken.
   3. Bescherming van gevoelig of privacygevoelig informatieJe beschermt gevoelige en privacygevoelige informatie.
   4. Beheer van inlog en authenticatieprocessenJe beheert inlog- en authenticatieprocessen.
   5. Verzorgen van veilige configuratie-instellingenJe zorgt voor veilige configuratie-instellingen.
   6. Beoordeling van leveranciers op beveiligingsaspectenJe beoordeelt leveranciers op beveiligingsaspecten.
   7. Testen van beveiligingsmaatregelen (penetratietests basis)Je test beveiligingsmaatregelen op basisniveau.
   8. Incident response planning op functioneel niveauJe plant incident response op functioneel niveau.
   9. Back-ups en herstelstrategieën begrijpenJe begrijpt back-up- en herstelstrategieën.
   10. Continuïteit en beschikbaarheid van applicatiesJe borgt de continuïteit en beschikbaarheid van applicaties.
4. 4 Leveranciersmanagement en contractbeheer Je selecteert leveranciers, stelt eisen op, beheert contracten en bewaakt de samenwerking.
   10 lessen

   1. Selecteren van leveranciers op criteria zoals functionaliteit en serviceJe selecteert leveranciers op functionaliteit en service.
   2. Opstellen van functionele eisen in contractenJe stelt functionele eisen vast in contracten.
   3. SLA’s en prestatieafspraken vastleggenJe legt SLA’s en prestatieafspraken vast.
   4. Beoordelen van offertes op functionele aspectenJe beoordeelt offertes op functionele aspecten.
   5. Communicatie met leverancier over wijzigingen en updatesJe communiceert over wijzigingen en updates met leveranciers.
   6. Controleren of leveranciers leveren conform afgesproken eisenJe controleert of leveranciers voldoen aan de afspraken.
   7. Escalatiemechanismen in contractenJe regelt escalatiemechanismen in contracten.
   8. Relatiebeheer en leveranciersevaluatieJe onderhoudt de relatie en evalueert leveranciers.
   9. Updaten van contractuele documenten bij wijzigingJe werkt contracten bij bij wijzigingen.
   10. Overdracht van verantwoordelijkheden bij leveranciersJe draagt verantwoordelijkheden over bij leverancierswissel.
5. 5 Strategie & ICT-alignering Je stemt ICT en strategie af, vertaalt doelen naar informatiebehoeften en monitort projecten.
   10 lessen

   1. Begrijpen van organisatiedoelstellingenJe brengt organisatiedoelstellingen in kaart.
   2. Vertalen van strategie naar informatiebehoeftenJe vertaalt strategische doelen naar informatiebehoeften.
   3. Visie en missie opstellen voor informatiemanagementJe stelt een visie en missie op voor informatiemanagement.
   4. Afnemende gap tussen ICT-mogelijkheden en gebruikersbehoeftenJe analyseert de kloof tussen ICT-mogelijkheden en gebruikersbehoeften.
   5. Roadmap voor applicatieontwikkeling aligneren met strategieJe stemt de applicatie-roadmap af op de strategie.
   6. Stakeholders betrekken bij strategische keuzesJe betrekt stakeholders bij strategische keuzes.
   7. Impact van ICT-investeringen inschattenJe schat de impact van ICT-investeringen in.
   8. Balanced scorecard / KPI’s koppelen aan informatiestrategieJe koppelt KPI’s aan de informatiestrategie.
   9. Monitoren van strategische ICT-projectenJe monitort de voortgang van strategische ICT-projecten.
   10. Evaluatie van ICT-strategie effectenJe evalueert de effecten van de ICT-strategie.
6. 6 Testautomatisering en kwaliteitstechnieken Je past testautomatisering toe, selecteert tools en beoordeelt de kwaliteit en kosten van testen.
   10 lessen

   1. Principes van testautomatiseringJe past de basisprincipes van testautomatisering toe.
   2. Selectie van testautomatiseringstoolsJe selecteert geschikte tools voor testautomatisering.
   3. Ontwerpen van herbruikbare testscenario’sJe ontwerpt herbruikbare testscenario’s.
   4. Integreren van geautomatiseerde regressietestenJe integreert geautomatiseerde regressietesten.
   5. Continue integratie en deployment overzien (CI/CD basis)Je overziet basisprocessen van continue integratie en deployment.
   6. Rapportage van testresultaten geautomatiseerdJe rapporteert testresultaten automatisch.
   7. Kosten-batenanalyse van automatiseringJe voert een kosten-batenanalyse uit voor automatisering.
   8. Beoordelen van betrouwbaarheid van testautomatiseringJe beoordeelt de betrouwbaarheid van geautomatiseerde testen.
   9. Begeleidende handmatige testen waar nodigJe voert handmatige testen uit waar nodig.
   10. Onderhouden en updaten van testautomatiseringsscriptsJe onderhoudt en actualiseert testautomatiseringsscripts.
7. 7 Gebruikservaring en gebruikersfeedback Je verzamelt gebruikersfeedback, analyseert gebruik en ontwerpt verbeteringen voor de gebruikerservaring.
   10 lessen

   1. Observatie van gebruikersinteractie met applicatiesJe observeert hoe gebruikers met applicaties omgaan.
   2. Gebruiksvriendelijkheid (usability) beoordelenJe beoordeelt de gebruiksvriendelijkheid van applicaties.
   3. Inzetten van gebruikerspanels of gebruikerstestenJe zet gebruikerspanels of testen in voor feedback.
   4. Verzamelen van feedback via enquêtes of interviewsJe verzamelt feedback via enquêtes of interviews.
   5. Analyse van gebruikersgedrag en gebruiksstatistiekenJe analyseert gebruikersgedrag en gebruiksstatistieken.
   6. Ontwerpen van verbeteringen op basis van feedbackJe ontwerpt verbeteringen op basis van gebruikersfeedback.
   7. Persona’s en scenario’s gebruiken voor gebruikerstestenJe gebruikt persona’s en scenario’s bij gebruikerstesten.
   8. Prioriteren van gebruikerswensenJe prioriteert gebruikerswensen.
   9. Rapporteren van gebruikersfeedback aan stakeholdersJe rapporteert gebruikersfeedback aan stakeholders.
   10. Bewaken van gebruikerservaring over tijdJe bewaakt de gebruikerservaring op langere termijn.
8. 8 Procesautomatisering en efficiëntie Je automatiseert processen, selecteert tools en evalueert de efficiëntie van workflows.
   10 lessen

   1. Identificeren van repetitieve taken die geautomatiseerd kunnen wordenJe identificeert taken die geschikt zijn voor automatisering.
   2. Selectie van geschikte tooling of automatiseringsoplossingenJe selecteert passende automatiseringstools.
   3. Ontwikkelen van procesflowcharts en automatiseringsscenario’sJe ontwikkelt procesflowcharts en scenario’s voor automatisering.
   4. Doorrekenen van besparingen en inspanning versus opbrengstJe berekent besparingen en vergelijkt inspanning met opbrengst.
   5. Implementatie van automatiseringsoplossingenJe implementeert automatiseringsoplossingen in processen.
   6. Training van gebruikers in geautomatiseerde processenJe traint gebruikers in het werken met geautomatiseerde processen.
   7. Monitoren van stabiliteit en betrouwbaarheid van geautomatiseerde workflowsJe monitort de stabiliteit van geautomatiseerde workflows.
   8. Behandelen van uitzonderingen en foutafhandelingJe behandelt uitzonderingen en lost fouten af in geautomatiseerde processen.
   9. Onderhouden van automatiseringsscripts en processenJe onderhoudt en actualiseert automatiseringsscripts.
   10. Evalueren van tijdwinst en proceskwaliteitJe evalueert tijdwinst en de kwaliteit van processen na automatisering.
9. 9 Systeemontwikkeling en releases Je begeleidt systeemontwikkeling, verzamelt requirements en coördineert releases en communicatie.
   10 lessen

   1. Overzicht van SDLC fasen (planning, ontwerp, bouw, test, uitrol)Je krijgt inzicht in de fasen van systeemontwikkeling.
   2. Rollen van functioneel beheer in systeemontwikkelingJe bepaalt jouw rol in systeemontwikkelingstrajecten.
   3. Requirements verzamelen en structurerenJe verzamelt en structureert requirements.
   4. Prototype- en mock-up validatie met gebruikersJe valideert prototypes en mock-ups met gebruikers.
   5. Releases plannen en coördinerenJe plant en coördineert releases van systemen.
   6. Gebruikerstraining bij nieuwe releasesJe verzorgt trainingen voor gebruikers bij nieuwe releases.
   7. Beheer van regressies en integriteit in releasesJe beheert regressies en bewaakt integriteit bij releases.
   8. Versiebeheer en back-out optiesJe voert versiebeheer en back-out procedures uit.
   9. Communicatie over release- en downtime waarschuwingenJe communiceert over releases en geplande downtime.
   10. Evaluatie na release, monitoring van gebruikJe evalueert gebruik na release en monitort prestaties.
10. 10 Professionele vaardigheden en ethiek Je ontwikkelt professionele vaardigheden, ethisch handelen en samenwerking binnen functioneel beheer.
    10 lessen

    1. Communicatievaardigheden: helder, accuraat en empathisch communicerenJe communiceert helder, accuraat en met empathie.
    2. Analytisch denken en probleemoplossingJe past analytisch denken toe bij het oplossen van problemen.
    3. Prioriteren en timemanagementJe prioriteert taken en beheert je tijd effectief.
    4. Samenwerken met verschillende teams en disciplinesJe werkt samen met verschillende teams en disciplines.
    5. Verantwoordelijkheid nemen voor kwaliteit en betrouwbaarheidJe neemt verantwoordelijkheid voor kwaliteit en betrouwbaarheid.
    6. Ethiek in omgang met gebruikersgegevens en privacyJe handelt ethisch bij het omgaan met gebruikersgegevens.
    7. Integriteit in rapportage en documentatieJe rapporteert en documenteert met integriteit.
    8. Leren van fouten en feedback verwerkenJe verwerkt feedback en leert van fouten.
    9. Proactief denken en verbeterinitiatieven tonenJe denkt proactief en initieert verbeteringen.
    10. Professionele ontwikkeling: bijhouden van vakkennis en trendsJe houdt je vakkennis en trends bij voor professionele groei.

Je past data-analyse toe van dataverzameling tot rapportage, met aandacht voor statistiek, visualisatie en modelvalidatie.

1. 1 Inleiding data-analyse Je verkent wat data-analyse inhoudt, waar je het toepast en welke begrippen en methoden daarbij horen.
   10 lessen

   1. Definitie en belang van data-analyseJe onderzoekt wat data-analyse betekent en waarom organisaties ermee werken.
   2. Typen data: kwalitatief vs kwantitatiefJe vergelijkt kwalitatieve en kwantitatieve data en herkent het verschil in toepassingen.
   3. Verschil tussen data, informatie en kennisJe onderscheidt data, informatie en kennis in verschillende contexten.
   4. Toepassingsgebieden van data-analyseJe benoemt waar data-analyse wordt ingezet, bijvoorbeeld in bedrijfsleven en wetenschap.
   5. Overzicht van data-analysemethodenJe krijgt inzicht in verschillende methoden om data te analyseren.
   6. Rol van data-analyse in besluitvormingJe beschrijft hoe data-analyse het besluitvormingsproces ondersteunt.
   7. Ethische aspecten van data-analyseJe bespreekt ethische aandachtspunten bij het analyseren van data.
   8. Basisbegrippen: variabelen, datasets, observatiesJe benoemt basisbegrippen zoals variabelen, datasets en observaties.
   9. Data-analyseproces: van verzamelen tot rapporterenJe volgt het proces van dataverzameling tot rapportage van resultaten.
   10. Softwaretools en programmeertalen (introductie)Je maakt kennis met softwaretools en programmeertalen voor data-analyse.
2. 2 Data verzamelen en opschonen Je verzamelt data, beoordeelt de kwaliteit en past technieken toe om data bruikbaar te maken voor analyse.
   10 lessen

   1. Methoden voor dataverzameling (surveys, sensors, databases)Je vergelijkt manieren om data te verzamelen, zoals surveys, sensoren en databases.
   2. Kwaliteitscriteria voor dataJe beoordeelt data op kwaliteit met behulp van relevante criteria.
   3. Omgaan met ontbrekende waardenJe gaat om met ontbrekende waarden in datasets.
   4. Detectie en correctie van fouten in dataJe spoort fouten in data op en corrigeert deze waar mogelijk.
   5. Normaliseren en standaardiseren van dataJe past normalisatie en standaardisatie toe op data.
   6. Identificeren van outliers en onregelmatighedenJe identificeert uitschieters en onregelmatigheden in datasets.
   7. Data transformatie en coderingJe transformeert en codeert data voor analyse.
   8. Automatiseren van data cleaningJe automatiseert stappen in het opschonen van data.
   9. Documenteren van datavoorbereidingJe legt vast hoe je data hebt voorbereid en verwerkt.
   10. Privacy en wetgeving bij dataverzamelingJe herkent privacyvraagstukken en relevante wetgeving bij dataverzameling.
3. 3 Statistische basisprincipes Je past statistische basisprincipes toe om data te beschrijven, te analyseren en te interpreteren.
   10 lessen

   1. Beschrijvende statistiek: gemiddelden, mediaan, modusJe berekent gemiddelden, mediaan en modus in datasets.
   2. Spreidingsmaten: variantie, standaarddeviatie, interkwartielafstandJe bepaalt spreidingsmaten zoals variantie en standaarddeviatie.
   3. Kansbegrippen en kansverdelingenJe past kansbegrippen en kansverdelingen toe op data.
   4. Hypothesetoetsen en significantieJe voert hypothesetoetsen uit en beoordeelt significantie.
   5. BetrouwbaarheidsintervallenJe stelt betrouwbaarheidsintervallen vast.
   6. Correlatie en covariantieJe onderzoekt samenhang tussen variabelen met correlatie en covariantie.
   7. Steekproefconcepten en representativiteitJe past steekproefconcepten toe en beoordeelt representativiteit.
   8. Basisbegrippen van populatie en steekproefJe legt uit wat populatie en steekproef betekenen.
   9. Soorten fouten (type I en type II)Je herkent en verklaart type I- en type II-fouten.
   10. Toepassing van statistiek in data-analyseJe past statistiek toe binnen het data-analyseproces.
4. 4 Data visualisatie Je kiest passende visualisaties en maakt grafieken om data en analyses helder te presenteren.
   10 lessen

   1. Doelen en principes van visualisatieJe bepaalt het doel van visualisatie en hanteert basisprincipes.
   2. Grafiektypen: histogrammen, boxplots, scatterplotsJe maakt verschillende grafiektypen zoals histogrammen en scatterplots.
   3. Keuze van juiste visualisatie per datatypesJe kiest de juiste visualisatie op basis van datatype en doel.
   4. Gebruik van kleuren en labelsJe past kleuren en labels toe voor duidelijke grafieken.
   5. Interactieve dashboards ontwerpenJe ontwerpt interactieve dashboards voor dataweergave.
   6. Tools voor visualisatie (Excel, Power BI, Tableau)Je werkt met tools als Excel, Power BI en Tableau voor visualisatie.
   7. Visualisatie van tijdreeksen en trendsJe visualiseert tijdreeksen en trends in data.
   8. Communiceren van bevindingen met visualsJe communiceert bevindingen effectief met visuals.
   9. Voorkomen van misleidende grafiekenJe voorkomt misleiding door grafieken juist te ontwerpen.
   10. Visualisatie van multivariate dataJe visualiseert data met meerdere variabelen tegelijk.
5. 5 Exploratieve data-analyse (EDA) Je onderzoekt data op patronen, relaties en afwijkingen met behulp van exploratieve technieken.
   10 lessen

   1. Identificeren van patronen en trendsJe signaleert patronen en trends in datasets.
   2. Gebruik van statistische samenvattingenJe gebruikt statistische samenvattingen om data te verkennen.
   3. Detecteren van anomalieënJe spoort afwijkingen en anomalieën op in data.
   4. Relaties tussen variabelen onderzoekenJe onderzoekt relaties tussen verschillende variabelen.
   5. Toepassen van data slicing en dicingJe past slicing en dicing toe om data te analyseren.
   6. Gebruik van pivot-tabellenJe gebruikt pivot-tabellen voor overzicht en analyse.
   7. Data clustering en segmentatie (basis)Je voert eenvoudige clustering en segmentatie uit.
   8. Visualisatietechnieken voor EDAJe zet visualisatietechnieken in bij exploratie van data.
   9. Interpretatie van bevindingenJe interpreteert de uitkomsten van je analyses.
   10. Formuleren van hypotheses voor vervolgonderzoekJe formuleert hypotheses voor vervolgonderzoek.
6. 6 Toepassing van regressieanalyse Je past regressieanalyse toe, interpreteert uitkomsten en rapporteert resultaten voor zakelijke toepassingen.
   10 lessen

   1. Lineaire regressie en aannamesJe voert lineaire regressie uit en controleert de aannames.
   2. Interpretatie van regressiecoëfficiëntenJe interpreteert de coëfficiënten van een regressiemodel.
   3. Meervoudige regressieJe past meervoudige regressie toe op datasets.
   4. Diagnostiek van regressiemodellenJe controleert de kwaliteit van regressiemodellen.
   5. Regressie voor voorspellingenJe gebruikt regressie om voorspellingen te doen.
   6. Gebruik van dummy-variabelenJe past dummy-variabelen toe in regressiemodellen.
   7. Overfitting en modelvalidatieJe herkent overfitting en valideert modellen.
   8. Toepassingen in bedrijfscontextJe past regressie toe op bedrijfsvraagstukken.
   9. Software voor regressieanalyseJe werkt met software voor regressieanalyse.
   10. Rapporteren van regressieresultatenJe rapporteert de resultaten van regressieanalyses.
7. 7 Data mining technieken Je gebruikt data mining technieken zoals clustering, classificatie en associatieregels voor analyse van grote datasets.
   10 lessen

   1. Definitie en doel van data miningJe beschrijft het doel en de werkwijze van data mining.
   2. Clusteringmethoden (k-means, hiërarchisch)Je past clusteringmethoden toe zoals k-means en hiërarchisch clusteren.
   3. Classificatie (beslisbomen, naïve Bayes)Je voert classificatie uit met bijvoorbeeld beslisbomen.
   4. Association rules en frequentie-analyseJe analyseert frequentiepatronen met association rules.
   5. Voorbereiding van data voor miningJe bereidt data voor op data mining analyses.
   6. Evaluatie van data mining modellenJe evalueert de prestaties van data mining modellen.
   7. Overzicht van machine learning basicsJe krijgt inzicht in basisprincipes van machine learning.
   8. Toepassing in marketing en risicoanalyseJe past data mining toe in marketing of risicoanalyse.
   9. Beperkingen en risico’s van data miningJe benoemt beperkingen en risico’s van data mining.
   10. Praktische voorbeelden en casestudiesJe werkt met praktijkvoorbeelden en casestudies.
8. 8 Data-analyse met programmeertalen Je voert data-analyse uit met Python en maakt gebruik van relevante bibliotheken en alternatieve tools.
   10 lessen

   1. Introductie tot Python voor data-analyseJe maakt kennis met Python als hulpmiddel voor data-analyse.
   2. Gebruik van bibliotheken: Pandas, NumPy, MatplotlibJe gebruikt Pandas, NumPy en Matplotlib voor analyse en visualisatie.
   3. Data importeren en exporterenJe importeert en exporteert data met Python.
   4. Data manipulatie en filteringJe manipuleert en filtert datasets in scripts.
   5. Statistische analyse met PythonJe voert statistische analyses uit met Python.
   6. Visualisatie met Seaborn en PlotlyJe maakt visualisaties met Seaborn en Plotly.
   7. Basis scripting en automatiseringJe schrijft eenvoudige scripts voor automatisering.
   8. Documenteren van analysescriptsJe documenteert je analysescripts voor hergebruik.
   9. Foutafhandeling en debuggingJe lost fouten op in je scripts en debugt waar nodig.
   10. Overzicht alternatieve tools (R, SQL)Je vergelijkt Python met alternatieve tools als R en SQL.
9. 9 Toetsen en valideren van modellen Je toetst en valideert analysemethoden en modellen aan de hand van relevante evaluatiecriteria.
   10 lessen

   1. Train-test splitsing van dataJe splitst data in train- en testsets voor modelvalidatie.
   2. Cross-validatie techniekenJe past cross-validatie toe om modellen te testen.
   3. Evaluatiecriteria: nauwkeurigheid, precisie, recallJe gebruikt nauwkeurigheid, precisie en recall als evaluatiecriteria.
   4. Confusiematrix uitleggenJe legt de werking van een confusiematrix uit.
   5. ROC-curve en AUCJe beoordeelt modellen met behulp van ROC-curve en AUC.
   6. Modelselectie en tuningJe selecteert en stemt modellen af op de dataset.
   7. Bias-variance trade-offJe analyseert de bias-variance trade-off in modellen.
   8. Interpretatie van resultatenJe interpreteert de resultaten van modelvalidatie.
   9. Presenteren van modelvalidatieJe presenteert de uitkomsten van modelvalidatie.
   10. Praktische cases voor toetsingJe oefent met praktische cases voor het toetsen van modellen.
10. 10 Rapporteren en presenteren van data-analyse Je rapporteert en presenteert analyseresultaten helder, afgestemd op je doelgroep en met aandacht voor beperkingen.
    10 lessen

    1. Structuur van een analyserapportJe bouwt een gestructureerd analyserapport op.
    2. Doelgroepgerichte communicatieJe stemt je communicatie af op de doelgroep.
    3. Samenvatten van bevindingen in begrijpelijke taalJe vat bevindingen samen in begrijpelijke taal.
    4. Gebruik van visualisaties in rapportenJe verwerkt visualisaties effectief in rapporten.
    5. Discussie over beperkingen en onzekerhedenJe bespreekt beperkingen en onzekerheden in je analyse.
    6. Aanbevelingen formuleren op basis van dataJe formuleert aanbevelingen op basis van je data.
    7. Voorbereiden van presentatiesJe bereidt presentaties voor van je analyseresultaten.
    8. Effectief gebruik van slides en visualsJe gebruikt slides en visuals om je verhaal te ondersteunen.
    9. Beantwoorden van kritische vragenJe beantwoordt kritische vragen over je analyse.
    10. Reflectie op analyseprocesJe reflecteert op het verloop van je analyseproces.

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 ontwerpt, analyseert en implementeert IoT-systemen, van sensoren tot data-analyse en beveiliging.

1. 1 IoT-systemen en architectuur Je onderzoekt de opbouw van IoT-systemen en de werking van verschillende architectuurlagen.
   10 lessen

   1. Definitie van Internet of ThingsJe verkent wat IoT inhoudt en welke kenmerken deze technologie heeft.
   2. Componenten van IoT-systemenJe benoemt en beschrijft de belangrijkste onderdelen van een IoT-systeem.
   3. IoT-architectuurlagen (perceptie, netwerk, applicatie)Je onderzoekt hoe de verschillende lagen binnen een IoT-architectuur samenwerken.
   4. Sensoren en actuatorenJe herkent en vergelijkt de functies van sensoren en actuatoren in IoT.
   5. Embedded systemen en microcontrollersJe analyseert de rol van embedded systemen en microcontrollers binnen IoT.
   6. Communicatieprotocollen binnen IoTJe vergelijkt communicatieprotocollen die gebruikt worden in IoT.
   7. Edge computing in IoTJe onderzoekt het gebruik van edge computing in IoT-toepassingen.
   8. Cloud-integratie van IoT-dataJe bekijkt hoe IoT-data wordt geïntegreerd met cloudoplossingen.
   9. Interoperabiliteit tussen apparatenJe beoordeelt hoe apparaten binnen IoT met elkaar samenwerken.
   10. Voorbeelden van IoT-architecturenJe analyseert verschillende praktijkvoorbeelden van IoT-architecturen.
2. 2 Sensoren en dataverzameling Je bestudeert sensortechnologieën en de methoden voor betrouwbare dataverzameling.
   10 lessen

   1. Soorten sensoren (temperatuur, beweging, licht, etc.)Je vergelijkt diverse typen sensoren en hun toepassingen.
   2. Sensorplaatsing en -kalibratieJe onderzoekt hoe je sensoren plaatst en kalibreert voor nauwkeurige metingen.
   3. Dataverzameling en samplingfrequentiesJe bepaalt geschikte samplingfrequenties voor verschillende meetdoelen.
   4. Signaalomvorming en filteringJe past technieken toe voor signaalomvorming en filtering.
   5. Sensorfouten en betrouwbaarheidJe herkent sensorfouten en beoordeelt de betrouwbaarheid van metingen.
   6. Sensor netwerken en mesh-netwerkenJe analyseert de werking van sensor- en mesh-netwerken.
   7. Energieverbruik en sensoroptimalisatieJe onderzoekt hoe je energieverbruik van sensoren kunt optimaliseren.
   8. Dataformaten en -standaardenJe vergelijkt dataformaten en standaarden voor sensordata.
   9. Praktische toepassingen van sensorenJe bekijkt concrete toepassingen van sensoren in de praktijk.
   10. Kwaliteitscontrole van sensordataJe voert kwaliteitscontrole uit op verzamelde sensordata.
3. 3 Communicatietechnologieën in IoT Je verdiept je in draadloze en bekabelde communicatietechnologieën voor IoT.
   10 lessen

   1. Draadloze technologieën (Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee)Je vergelijkt draadloze technologieën die geschikt zijn voor IoT-toepassingen.
   2. Langeafstandstechnologieën (LoRa, NB-IoT)Je onderzoekt de inzet van langeafstandstechnologieën voor IoT.
   3. Mesh- en star-netwerkenJe analyseert de structuur van mesh- en star-netwerken.
   4. Protocollen zoals MQTT, CoAP, HTTPJe past verschillende IoT-communicatieprotocollen toe.
   5. Beveiliging van draadloze communicatieJe beoordeelt de beveiliging van draadloze communicatiekanalen.
   6. Bandbreedte en latency overwegingenJe houdt rekening met bandbreedte en latency bij ontwerpkeuzes.
   7. Energie-efficiënte communicatieJe onderzoekt hoe communicatie energiezuinig kan worden ingericht.
   8. Roaming en handover tussen netwerkenJe bekijkt hoe apparaten tussen netwerken kunnen wisselen.
   9. Toepassingen van 5G in IoTJe analyseert de mogelijkheden van 5G voor IoT-toepassingen.
   10. Netwerkarchitecturen en topologieënJe vergelijkt netwerkarchitecturen en topologieën binnen IoT.
4. 4 Dataopslag en beheer Je onderzoekt methoden voor dataopslag, beheer en verwerking van IoT-data.
   10 lessen

   1. Cloud storage versus lokale opslagJe vergelijkt cloudopslag met lokale opslagoplossingen voor IoT-data.
   2. Databases voor IoT (NoSQL, tijdreeksdatabases)Je onderzoekt geschikte databases voor het opslaan van IoT-data.
   3. Data lifecycle managementJe beheert de levenscyclus van data binnen een IoT-systeem.
   4. Metadata en data-indexeringJe past metadata en indexering toe voor efficiënte dataopslag.
   5. Data-integriteit en backupJe waarborgt data-integriteit en implementeert back-upstrategieën.
   6. Real-time data streamingJe werkt met real-time data streaming in IoT-toepassingen.
   7. Data-aggregatie en compressieJe past data-aggregatie en compressietechnieken toe.
   8. Schaalbaarheid van opslagoplossingenJe onderzoekt hoe opslagoplossingen schaalbaar kunnen worden ingericht.
   9. Data governance en complianceJe houdt rekening met data governance en compliance-eisen.
   10. Voorbeeldplatformen voor data managementJe bekijkt voorbeeldplatformen voor IoT-data management.
5. 5 IoT-beveiliging en privacy Je analyseert beveiligings- en privacyvraagstukken en past maatregelen toe binnen IoT.
   10 lessen

   1. Risico’s en bedreigingen in IoTJe herkent risico’s en bedreigingen die spelen bij IoT-systemen.
   2. Authenticatie en autorisatieJe implementeert methoden voor authenticatie en autorisatie.
   3. Encryptie van data en communicatieJe past encryptie toe op data en communicatiekanalen.
   4. Beveiliging van apparaten en firmwareJe beveiligt apparaten en firmware tegen ongewenste toegang.
   5. Veiligheidsprotocollen en standaardenJe past veiligheidsprotocollen en standaarden toe in IoT.
   6. Privacy-by-design principesJe verwerkt privacy-by-design principes in je ontwerp.
   7. Detectie en respons op incidentenJe stelt procedures op voor detectie en respons bij incidenten.
   8. Updates en patchmanagementJe beheert updates en patchmanagement voor IoT-apparaten.
   9. Juridische aspecten van IoT-beveiligingJe onderzoekt juridische aspecten van IoT-beveiliging.
   10. Case studies van IoT-security breachesJe analyseert praktijkvoorbeelden van beveiligingsincidenten.
6. 6 IoT-analytics en data-analyse Je past analysetechnieken toe op IoT-data en gebruikt deze inzichten voor toepassingen.
   10 lessen

   1. Basisprincipes van data-analyseJe past basisprincipes van data-analyse toe op IoT-data.
   2. Predictive analytics in IoTJe gebruikt voorspellende analyses voor IoT-toepassingen.
   3. Machine learning toepassingenJe past machine learning toe op IoT-datasets.
   4. Visualisatie van IoT-dataJe visualiseert IoT-data voor interpretatie en rapportage.
   5. Anomaliedetectie in datasetsJe detecteert afwijkingen in datasets met analysetechnieken.
   6. Data cleaning en preprocessingJe voert data cleaning en preprocessing uit op IoT-data.
   7. Edge analytics versus cloud analyticsJe vergelijkt edge analytics met cloud analytics.
   8. Integratie van analytics toolsJe integreert analytics tools binnen IoT-omgevingen.
   9. Toepassingen in onderhoud en optimalisatieJe past analyses toe voor onderhoud en optimalisatie.
   10. Rapportage en interpretatie van resultatenJe rapporteert en interpreteert de resultaten van data-analyses.
7. 7 IoT-softwareontwikkeling Je ontwikkelt software voor IoT-apparaten en beheert het ontwikkelproces.
   10 lessen

   1. Programmeren voor embedded systemenJe programmeert voor embedded systemen in een IoT-context.
   2. IoT-platforms en SDK’sJe werkt met platforms en SDK’s voor IoT-ontwikkeling.
   3. API’s en webservicesJe bouwt en gebruikt API’s en webservices voor IoT-applicaties.
   4. Real-time besturingssystemen (RTOS)Je past real-time besturingssystemen toe in IoT-projecten.
   5. Firmware development en updatesJe ontwikkelt en beheert firmware voor IoT-apparaten.
   6. Debuggen en testen van IoT-softwareJe debugt en test IoT-software op betrouwbaarheid.
   7. Software-architectuur voor IoT-applicatiesJe ontwerpt software-architecturen voor IoT-toepassingen.
   8. Versiebeheer en CI/CDJe past versiebeheer en CI/CD toe in het ontwikkelproces.
   9. Security by design in softwareontwikkelingJe verwerkt security by design in je softwareontwikkeling.
   10. Voorbeeldprojecten en casestudiesJe analyseert voorbeeldprojecten en casestudies uit de praktijk.
8. 8 Integratie en interoperabiliteit Je onderzoekt hoe je verschillende IoT-apparaten en systemen integreert en laat samenwerken.
   10 lessen

   1. Integratie van verschillende IoT-apparatenJe integreert apparaten van verschillende leveranciers in één IoT-systeem.
   2. Standaarden en protocollen voor interoperabiliteitJe past standaarden en protocollen toe voor interoperabiliteit.
   3. Middleware en gatewaysJe gebruikt middleware en gateways voor koppeling van systemen.
   4. Dataformaten en vertalingenJe vertaalt dataformaten tussen verschillende systemen.
   5. API management en koppelingenJe beheert API’s en koppelingen tussen IoT-platforms.
   6. Edge devices en cloud integratieJe koppelt edge devices met cloudomgevingen.
   7. Platformonafhankelijke oplossingenJe ontwikkelt platformonafhankelijke oplossingen voor IoT.
   8. Testing van interoperabiliteitJe test de interoperabiliteit van geïntegreerde systemen.
   9. Uitdagingen bij integratieJe analyseert integratie-uitdagingen en zoekt naar oplossingen.
   10. Toekomstige ontwikkelingen in IoT-integratieJe onderzoekt toekomstige ontwikkelingen in IoT-integratie.
9. 9 Toepassingen van IoT in sectoren Je past IoT toe in verschillende sectoren en analyseert praktijkvoorbeelden.
   10 lessen

   1. Industrie 4.0 en slimme productieJe onderzoekt IoT-toepassingen in productieomgevingen.
   2. Slimme steden en infrastructuurJe analyseert oplossingen voor slimme steden en infrastructuur.
   3. Gezondheidszorg en medische IoTJe bekijkt de inzet van IoT in de gezondheidszorg.
   4. Logistiek en supply chain managementJe past IoT toe in logistieke processen en supply chains.
   5. Agrarische toepassingenJe onderzoekt agrarische toepassingen van IoT.
   6. Huisautomatisering en smart homesJe bekijkt huisautomatisering en smart home-toepassingen.
   7. Energiebeheer zonder duurzaamheidJe onderzoekt energiebeheer met IoT-oplossingen.
   8. Transport en mobiliteitJe past IoT toe in transport- en mobiliteitsvraagstukken.
   9. Veiligheid en toezichtssystemenJe analyseert het gebruik van IoT in veiligheidssystemen.
   10. Innovatieve casestudies per sectorJe bekijkt innovatieve praktijkvoorbeelden per sector.
10. 10 Projectmanagement en implementatie van IoT-projecten Je plant, beheert en evalueert IoT-projecten van start tot afronding.
    10 lessen

    1. Fasering van IoT-projectenJe brengt de fasen van een IoT-project in kaart en plant deze.
    2. Stakeholderanalyse en betrokkenheidJe voert een stakeholderanalyse uit en betrekt relevante partijen.
    3. Budgettering en kostenbeheerJe stelt een budget op en beheert de kosten tijdens het project.
    4. Risicoanalyse en mitigatieJe analyseert risico’s en stelt mitigerende maatregelen op.
    5. Prototyping en pilotprojectenJe werkt aan prototyping en het opzetten van pilotprojecten.
    6. Test- en implementatiefasenJe begeleidt test- en implementatiefasen van IoT-projecten.
    7. Documentatie en kennisoverdrachtJe verzorgt documentatie en draagt kennis over binnen het team.
    8. Evaluatie en prestatiemetingJe evalueert het project en meet de prestaties.
    9. Change management in IoT-implementatiesJe voert change management uit bij de implementatie van IoT.
    10. Best practices en lessons learnedJe past best practices toe en reflecteert op leerpunten uit projecten.

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.

Je onderzoekt, analyseert en verbetert bedrijfsprocessen in de retail en past procesmanagementmethoden toe.

1. 1 Inleiding procesmanagement Je onderzoekt de basis van procesmanagement en de rol van processen binnen organisaties.
   10 lessen

   1. Begrip proces en procesmanagementJe definieert wat een proces is en onderscheidt procesmanagement van andere vormen van management.
   2. Soorten processen (kern-, stuur-, ondersteuningsprocessen)Je herkent verschillende typen processen binnen een organisatie en benoemt hun functies.
   3. Procesdenken en procesgericht werkenJe past procesdenken toe en werkt vanuit een procesgerichte benadering.
   4. Belang van procesmanagement binnen organisatiesJe onderzoekt waarom procesmanagement een rol speelt in organisaties.
   5. Procesmodelleringstools (BPMN, flowcharts)Je gebruikt modellen zoals BPMN en flowcharts om processen visueel weer te geven.
   6. Proceslandschap en procesarchitectuurJe brengt het proceslandschap en de architectuur van een organisatie in kaart.
   7. Rol van de procesmanagerJe beschrijft de taken en verantwoordelijkheden van een procesmanager.
   8. Processen identificeren en definiërenJe identificeert en definieert bestaande processen binnen een organisatie.
   9. Samenhang tussen processenJe analyseert hoe processen met elkaar samenhangen.
   10. Procesgericht sturen en verbeterenJe stuurt processen aan en voert verbeteringen door op basis van analyse.
2. 2 Procesanalyse en -ontwerp Je analyseert processen, brengt ze visueel in kaart en ontwerpt klantgerichte verbeteringen.
   10 lessen

   1. Methodes voor procesanalyseJe past verschillende methodes toe om processen te analyseren.
   2. Procesmapping en procesvisualisatieJe maakt procesvisualisaties en mappings van bestaande processen.
   3. Klantgericht procesontwerpJe ontwerpt processen met het perspectief van de klant als uitgangspunt.
   4. Toegevoegde waarde binnen processenJe bepaalt waar in het proces waarde wordt toegevoegd.
   5. Bottlenecks en verspillingen identificerenJe spoort knelpunten en verspillingen op binnen een proces.
   6. lean principes in procesanalyseJe past lean principes toe bij het analyseren van processen.
   7. Gebruik van ICT in procesontwerpJe onderzoekt hoe ICT ingezet kan worden bij het ontwerpen van processen.
   8. Risicoanalyse binnen processenJe voert een risicoanalyse uit op procesniveau.
   9. Procesdocumentatie en standaardenJe legt processen vast en werkt volgens standaarden.
   10. Continu verbeteren in procesontwerpJe past methoden toe om processen continu te verbeteren.
3. 3 Procesoptimalisatie Je verbetert processen met lean, Six Sigma en automatisering en monitort de prestaties.
   10 lessen

   1. lean management en Six Sigma principesJe past lean management en Six Sigma toe om processen te optimaliseren.
   2. Waste (verspilling) eliminerenJe elimineert verspilling in processen.
   3. Doorlooptijd en doorvoersnelheid verbeterenJe verkort doorlooptijden en verhoogt de doorvoersnelheid.
   4. Procesprestatie-indicatoren (KPI’s)Je stelt prestatie-indicatoren op en meet procesresultaten.
   5. Value stream mappingJe gebruikt value stream mapping om waardestromen te analyseren.
   6. ProcesbenchmarkingJe vergelijkt processen met benchmarks uit de sector.
   7. Automatisering en digitalisering van processenJe onderzoekt de mogelijkheden van automatisering en digitalisering.
   8. Teamrollen bij procesverbeteringJe benoemt teamrollen bij het verbeteren van processen.
   9. Change management bij procesoptimalisatieJe voert change management uit bij procesverbeteringen.
   10. Monitoring en bijsturing van processenJe monitort en stuurt processen bij op basis van resultaten.
4. 4 Kwaliteitsmanagement en procesmanagement Je past kwaliteitsnormen toe en borgt kwaliteit en compliance binnen processen.
   10 lessen

   1. Kwaliteitsnormen (ISO 9001, EFQM)Je past kwaliteitsnormen zoals ISO 9001 en EFQM toe in processen.
   2. Kwaliteitsborging binnen processenJe borgt de kwaliteit binnen processen door gerichte maatregelen.
   3. Audits en procescontroleJe voert audits uit en controleert processen op kwaliteit.
   4. Klanttevredenheid en kwaliteitsmetingJe meet klanttevredenheid en analyseert kwaliteitsgegevens.
   5. Foutenpreventie en -analyseJe voorkomt fouten en analyseert waar fouten ontstaan.
   6. Processtandaarden en complianceJe werkt volgens processtandaarden en houdt rekening met compliance.
   7. Documentbeheer en procesregistratieJe beheert documenten en registreert procesinformatie.
   8. Risicomanagement in kwaliteitsprocessenJe voert risicomanagement uit binnen kwaliteitsprocessen.
   9. Continue kwaliteitsverbetering (CQI)Je past continue kwaliteitsverbetering toe.
   10. Rollen en verantwoordelijkheden in kwaliteitsmanagementJe verdeelt rollen en verantwoordelijkheden in kwaliteitsmanagement.
5. 5 Data-analyse en procesmonitoring Je verzamelt en analyseert procesdata en gebruikt deze voor monitoring en rapportage.
   10 lessen

   1. Belang van data in procesmanagementJe onderzoekt hoe data wordt ingezet bij procesmanagement.
   2. Data verzamelen en verwerkenJe verzamelt en verwerkt relevante procesdata.
   3. Analysemethoden (statistisch, kwalitatief)Je past statistische en kwalitatieve analysemethoden toe.
   4. Dashboarding en rapportageJe maakt dashboards en rapporteert procesresultaten.
   5. Real-time procesmonitoringJe monitort processen in real-time met behulp van data.
   6. KPI’s definiëren en gebruikenJe definieert en gebruikt KPI’s voor procesmonitoring.
   7. Data-gedreven besluitvormingJe neemt data als basis voor besluitvorming.
   8. Tools voor procesdata-analyseJe gebruikt tools voor het analyseren van procesdata.
   9. Feedbackloops in procesmonitoringJe past feedbackloops toe in procesmonitoring.
   10. Data privacy en ethiekJe houdt rekening met privacy en ethiek bij het verwerken van data.
6. 6 Projectmatig werken binnen procesmanagement Je werkt projectmatig aan procesverbeteringen en beheert projecten van begin tot eind.
   10 lessen

   1. Projectdefinitie en -opzetJe definieert een project en zet het op binnen procesmanagement.
   2. Planning en fasering van procesprojectenJe plant en fasert procesprojecten.
   3. StakeholdermanagementJe betrekt stakeholders en beheert hun verwachtingen.
   4. Risicomanagement in projectenJe voert risicomanagement uit binnen projecten.
   5. Resource- en tijdbeheerJe beheert resources en bewaakt de tijdsplanning.
   6. Communicatie in projectteamsJe communiceert effectief binnen projectteams.
   7. Agile en traditionele projectmethodiekenJe vergelijkt agile en traditionele projectmethodieken.
   8. Kwaliteitsborging van projectresultatenJe borgt de kwaliteit van projectresultaten.
   9. Evaluatie en afsluiting van projectenJe evalueert en sluit projecten af.
   10. Leren van projectervaringenJe reflecteert op projectervaringen en leert hiervan.
7. 7 Verandermanagement en procesinnovatie Je begeleidt veranderingen en stimuleert innovatie in processen.
   10 lessen

   1. Theorieën van verandermanagementJe past verschillende theorieën van verandermanagement toe.
   2. Weerstand tegen verandering begrijpen en managenJe herkent weerstand en gaat hiermee om.
   3. Rol van leiderschap in veranderingJe benoemt de rol van leiderschap bij veranderingen.
   4. Communicatiestrategieën bij veranderingenJe ontwikkelt communicatiestrategieën voor verandertrajecten.
   5. Betrekken van medewerkersJe betrekt medewerkers bij procesveranderingen.
   6. Innovatietechnieken binnen processenJe past innovatietechnieken toe binnen processen.
   7. Implementatie van procesinnovatiesJe implementeert procesinnovaties in de praktijk.
   8. Evalueren van verandereffectenJe evalueert de effecten van veranderingen.
   9. Cultuur en veranderingJe onderzoekt de invloed van organisatiecultuur op veranderingen.
   10. Duurzame procesveranderingen waarborgenJe borgt duurzame veranderingen in processen.
8. 8 Informatie- en technologiebeheer in procesmanagement Je onderzoekt de rol van ICT en technologie bij het ondersteunen en verbeteren van processen.
   10 lessen

   1. ICT-systemen en procesondersteuningJe benoemt hoe ICT-systemen processen ondersteunen.
   2. Workflow- en procesautomatiseringJe past workflow- en procesautomatisering toe.
   3. Enterprise Resource Planning (ERP)Je onderzoekt de werking van ERP-systemen.
   4. Data-integratie en systeemkoppelingenJe integreert data en koppelt systemen aan elkaar.
   5. Digitalisering van processenJe digitaliseert processen waar mogelijk.
   6. Veiligheid en privacy in IT-processenJe houdt rekening met veiligheid en privacy in IT-processen.
   7. Gebruik van procesmanagementsoftwareJe gebruikt software voor procesmanagement.
   8. IT-governance en complianceJe past IT-governance en compliance toe.
   9. Trends in procesgerichte technologieënJe signaleert trends in procesgerichte technologieën.
   10. Evaluatie en verbetering van IT-processenJe evalueert en verbetert IT-processen.
9. 9 Financieel inzicht voor procesmanagers Je krijgt inzicht in financiële aspecten van processen en maakt onderbouwde financiële keuzes.
   10 lessen

   1. Kostenstructuur van processenJe analyseert de kostenstructuur van processen.
   2. Kosten-batenanalyse van procesverbeteringenJe voert een kosten-batenanalyse uit voor verbeteringen.
   3. Budgetteren en bewaken van procesprojectenJe stelt budgetten op en bewaakt deze tijdens projecten.
   4. Financiële KPI’s voor processenJe gebruikt financiële KPI’s voor het meten van processen.
   5. Return on Investment (ROI) berekenenJe berekent de return on investment van procesverbeteringen.
   6. ProceskostenreductieJe onderzoekt mogelijkheden voor proceskostenreductie.
   7. Waardestroomkosten analyserenJe analyseert waardestroomkosten in processen.
   8. Investeringsvoorstellen opstellenJe stelt investeringsvoorstellen op voor procesprojecten.
   9. Risico’s en financiële scenario’sJe beoordeelt risico’s en financiële scenario’s.
   10. Rapporteren aan management over financiënJe rapporteert financiële resultaten aan het management.
10. 10 Professioneel en ethiek in procesmanagement Je ontwikkelt een professionele houding en handelt ethisch binnen procesmanagement.
    10 lessen

    1. Professionele beroepshoudingJe past een professionele beroepshouding toe in je werk.
    2. Ethische dilemma’s in procesmanagementJe herkent en bespreekt ethische dilemma’s in processen.
    3. Verantwoordelijkheid en aansprakelijkheidJe bent je bewust van verantwoordelijkheid en aansprakelijkheid.
    4. Transparantie en integriteitJe werkt transparant en integer.
    5. ConflicthanteringJe lost conflicten op binnen het procesmanagement.
    6. Samenwerken in multidisciplinaire teamsJe werkt samen in multidisciplinaire teams.
    7. Communicatie met verschillende stakeholdersJe communiceert effectief met verschillende stakeholders.
    8. Omgaan met vertrouwelijke informatieJe gaat zorgvuldig om met vertrouwelijke informatie.
    9. Leiderschap en beïnvloeden zonder formele machtJe beïnvloedt anderen zonder formele macht.
    10. Continu leren en persoonlijke ontwikkelingJe werkt aan je eigen ontwikkeling en blijft leren.