Data Science for Business

10-11 februari & 10-11 maart 2022
Antwerp Management School / UAntwerpen

Digitale transformatie heeft veranderingen veroorzaakt in alle aspecten van het menselijk leven. Bijna een derde van de Europese industriële output wordt toegeschreven aan de opkomst van digitale technologieën (COM, 2016).

Een voorbeeld: van 2008 tot 2016 groeiden de top vijf e-commerce retailers met gemiddeld 32% per jaar, terwijl de hele detailhandel in de EU slechts gemiddeld 1% per jaar groeide (EC, 2017).

Bedrijven hebben tegenwoordig niet alleen toegang tot de sociodemografische gegevens van hun klanten zoals leeftijd en geslacht, maar ook elk contact met de klant, elke uitgevoerde betaling of gekocht product wordt opgeslagen. In deze grote hoeveelheden data zit zeer waardevolle kennis verborgen die gebruikt kan worden om de winstgevendheid te verbeteren of inkomsten te verhogen.

Bij data science draait het erom deze waardevolle kennis uit de data te halen.

Leerdoelen

Na deelname aan dit programma hebben deelnemers de volgende professionele vaardigheden verder ontwikkeld:

  • Je bent in staat om een data science strategie te ontwikkelen in lijn met je bedrijfsstrategie;
  • Je begrijpt de prestatie-impact van data science-initiatieven;
  • Je kunt de kansen en risico’s voor bedrijfswaarde van het bedrijf op het gebied van gegevenswetenschap identificeren en communiceren;
  • Je hebt een uitgebreid overzicht en begrip gekregen van data science concepten, technieken en toepassingen in verschillende bedrijfsdomeinen;
  • Je kunt potentiële ethische zorgen identificeren bij het toepassen van data science in het bedrijfsleven.

Doelpubliek

Potentiële deelnemers hebben de volgende functies: leidinggevenden op C-niveau, IT-directeur / manager, programma- en portfoliomanager, Chief Data / Analytics Officer, (Chief) Information Security Officer (CISO), Data Protection Officer (DPO), Security Manager, Governance, Risk and Compliance (GRC) -functionaris, programma- / projectmanager, bedrijfsanalist, enz.

Deelnemers zijn actief in verschillende soorten organisaties zoals advies- en auditkantoren, IT-dienstverleners, maakindustrie, gezondheidszorg, overheidsorganisaties, media, energie & transport, etc.

Curriculum

Het programma bestaat uit 4 hoofdstukken, die allemaal specifieke onderwerpen behandelen. In elk hoofdstuk worden modellen en concepten uitgelegd en geïllustreerd aan de hand van cases en oefeningen. Alle sessies in de klas zullen zeer interactief zijn, met veel aandacht voor het delen van ervaringen en uitdagende ideeën.

Deel1: Data Science Applications in Business

  • Inleiding tot data science en kunstmatige intelligentie
  • Toepassingen in marketing, HR, financiën, risico en marketing
  • De concepten van overfitting en leren

Deel 2: Data Science technologies

  • Het bouwen van voorspellende modellen op basis van data met beslissingsbomen
  • Hoe een data science-model te evalueren: van nauwkeurigheid tot winstcurven
  • Aanbevolen systemen

Deel 3: Hands-on session using data

  • Modellen bouwen met open source tools (Weka, Python)
  • Gegevens visualiseren en modellen evalueren

Deel 4: Recent trends

  • Het belang van ethische gegevenswetenschap voor bedrijven: concepten en waarschuwende verhalen
  • Deep learning als een gamechanger in beeld- en spraakherkenning
  • Potentiële valkuilen bij data science-projecten
  • De toekomst van data science in het bedrijfsleven

Praktisch

  • Wanneer:
    • 10 februari 2022, 14-22u
    • 11 februari 2022, 9-17u
    • 10 maart 2022, 14-22i
    • 11 maart 2022, 9-17u
  • Locatie: Antwerp Management School
    Boogkeers 5
    2000 Antwerpen
    (hybride, op campus & online gestreamd)
  • Contact: Danny Lauwers
    danny.lauwers@ams.ac.be
  • Taal: Nederlands

Inschrijven?

  • Prijs: €3.600
  • Doelgroep: zakelijke en IT-professionals die betrokken zijn bij de ontwikkeling van bedrijfs- en IT-strategieën en waardecreatie uit investeringen met IT-ondersteuning
  • Certificering: masterclasscertificaat

Klaar om te starten?

Alle praktische info vind je op de opleidingspagina van ///organisatie///