MBO Praktijkcursus – Data-analyse

Je past methoden toe voor het verzamelen, analyseren, opschonen en rapporteren van data binnen een organisatie.

1. 1 Introductie data-analyse Je onderzoekt wat data-analyse inhoudt en hoe organisaties data inzetten voor informatie en besluitvorming.
   5 lessen

   1. Begrip van data en informatiewaardeJe onderzoekt wat data is en beoordeelt hoe data waardevol wordt als informatie.
   2. Verschil tussen gestructureerde en ongestructureerde dataJe vergelijkt gestructureerde en ongestructureerde data en herkent de verschillen in gebruik.
   3. Toepassingen van data-analyse in organisatiesJe bekijkt voorbeelden van data-analyse in organisaties en bespreekt mogelijke toepassingen.
   4. Data-analyseprocessen en workflowsJe beschrijft de stappen en workflows die horen bij een data-analyseproces.
   5. Basisbegrippen: datasets, variabelen, statistiekenJe benoemt en gebruikt basisbegrippen zoals datasets, variabelen en statistieken.
2. 2 Dataverzameling en bronnen Je leert waar je data vandaan haalt, hoe je data verzamelt en beoordeelt op kwaliteit en ethiek.
   5 lessen

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

   1. Detecteren van ontbrekende of onjuiste gegevensJe spoort ontbrekende of onjuiste gegevens op in een dataset en onderneemt actie.
   2. Normalisatie en standaardisatie van dataJe past normalisatie en standaardisatie toe om data eenduidig te maken.
   3. Verwijderen van duplicaten en inconsistentiesJe verwijdert dubbele en inconsistente gegevens uit je dataset.
   4. Omzetten van data naar bruikbare formatenJe zet data om naar formaten die geschikt zijn voor analyse.
   5. Documenteren van opschoningsprocesJe legt vast welke stappen je hebt genomen tijdens het opschonen van data.
4. 4 Exploratieve data-analyse Je onderzoekt data door statistieken te berekenen, patronen te herkennen en resultaten te interpreteren.
   5 lessen

   1. Basisstatistieken berekenen (gemiddelde, mediaan, modus)Je berekent basisstatistieken zoals gemiddelde, mediaan en modus voor een dataset.
   2. Visualisatie van data met grafieken en tabellenJe maakt grafieken en tabellen om data overzichtelijk te presenteren.
   3. Patronen en trends herkennenJe signaleert patronen en trends in de data en benoemt deze.
   4. Detecteren van afwijkingen en outliersJe detecteert afwijkingen of outliers in de dataset en onderzoekt de oorzaak.
   5. Interpretatie van bevindingenJe interpreteert de bevindingen uit je analyse en trekt conclusies.
5. 5 Gebruik van analysetools Je werkt met verschillende analysetools en kiest het juiste hulpmiddel voor een specifieke data-analyse.
   5 lessen

   1. Werken met Excel voor data-analyseJe gebruikt Excel om data te analyseren en eenvoudige berekeningen uit te voeren.
   2. Introductie tot databasemanagementsystemenJe maakt kennis met databasemanagementsystemen en hun rol in data-analyse.
   3. Basis van Python of R voor data-analyseJe voert basisanalyses uit met Python of R voor eenvoudige dataverwerking.
   4. Gebruik van BI-tools (bijv. Power BI, Tableau)Je past BI-tools toe om data te visualiseren en te presenteren.
   5. Selectie van de juiste tool per analysebehoefteJe beoordeelt welke analysetool geschikt is voor verschillende analysetaken.
6. 6 Statistische basisprincipes Je past statistische basisprincipes toe om verbanden te onderzoeken en resultaten te interpreteren.
   5 lessen

   1. Kans en statistische verdelingenJe berekent kansen en herkent verschillende statistische verdelingen in data.
   2. Correlatie en regressieJe onderzoekt de relatie tussen variabelen met correlatie en regressie.
   3. Hypothesetesten en betrouwbaarheidsintervallenJe voert hypothesetesten uit en bepaalt betrouwbaarheidsintervallen.
   4. Data-sampling en representativiteitJe past data-sampling toe en beoordeelt de representativiteit van je steekproef.
   5. Interpretatie van statistische resultatenJe interpreteert de uitkomsten van statistische analyses.
7. 7 Data visualisatie en rapportage Je presenteert data duidelijk met passende visualisaties en communiceert resultaten aan betrokkenen.
   5 lessen

   1. Keuze van grafiektype passend bij de dataJe kiest het juiste grafiektype voor het weergeven van verschillende soorten data.
   2. Dashboards ontwerpen voor inzichtelijke presentatieJe ontwerpt dashboards die informatie overzichtelijk presenteren.
   3. Gebruik van kleuren en labels voor duidelijkheidJe gebruikt kleuren en labels om grafieken en tabellen begrijpelijk te maken.
   4. Vertalen van data naar begrijpelijke conclusiesJe vertaalt data naar heldere conclusies voor niet-technische lezers.
   5. Communicatie van resultaten aan stakeholdersJe communiceert resultaten effectief aan teamleden en andere stakeholders.
8. 8 Trend- en voorspellende analyse Je onderzoekt trends, voert scenarioanalyses uit en past voorspellende modellen toe op datasets.
   5 lessen

   1. Herkennen van seizoensgebonden patronenJe herkent seizoenspatronen in data en benoemt deze.
   2. Introductie tot voorspellende modellenJe maakt kennis met eenvoudige voorspellende modellen en hun toepassing.
   3. Scenarioanalyse en simulaties uitvoerenJe voert scenarioanalyses en simulaties uit op basis van data.
   4. Risicoanalyse op basis van dataJe voert risicoanalyses uit met behulp van beschikbare data.
   5. Praktische toepassing van voorspellingenJe past voorspellingen toe op praktische situaties.
9. 9 Datakwaliteit en governance Je waarborgt de kwaliteit, veiligheid en het beheer van data binnen een organisatie.
   5 lessen

   1. Datakwaliteit meten en verbeterenJe meet en verbetert de kwaliteit van datasets volgens vaste criteria.
   2. Beheer van datasets en versiecontroleJe beheert datasets en houdt versies bij om wijzigingen te kunnen volgen.
   3. Toepassing van bedrijfsregels op dataJe past bedrijfsregels toe op data om consistentie te waarborgen.
   4. Data privacy en beveiligingJe neemt maatregelen om data privacy en beveiliging te garanderen.
   5. Audit en documentatie van analysesJe documenteert analyses en voert audits uit op het analyseproces.
10. 10 Praktische projecten en casestudies Je voert praktijkopdrachten uit met echte data en presenteert je bevindingen aan anderen.
    5 lessen

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