Rutger Rienks – Afdelingshoofd Business Intelligence en Kwaliteit bij de Landelijke Politie
Rutger houdt zich bezig met Predictive policing en heeft daar net een boek over geschreven: Predictive Policing – kansen voor een veiligere toekomst. Rutger neemt jullie mee in de mogelijkheden van Predictive Policing en de kansen voor een veiligere toekomst.
The document discusses making a smart thermostat using various technologies like Arduino, Raspberry Pi, XBee for wireless communication, AWS for cloud storage and analytics using HBase and Spark. It describes collecting sensor data from the thermostat including 1000 temperature values per second and storing it in HBase on AWS cloud. It then discusses using machine learning algorithms like k-means clustering to analyze past temperature patterns and scenarios to optimize the thermostat's performance over time.
Jelte de Jongh – Oprichter van LeerUniek
LeerUniek oprichter Jelte de Jongh vertelt hoe hij tijdens zijn studie op MIT (Boston) leerde om het abstracte begrip ‘Big Data’ te vertalen in een heel praktische technologie die basisscholen helpt bij taalontwikkeling van leerlingen. Zijn doel? Gepersonaliseerd leren inzetten om taalachterstanden te helpen voorkomen, waar nog steeds 1 op de 8 Nederlandse 12-jarigen de dupe van is.
The document discusses making a smart thermostat using various technologies like Arduino, Raspberry Pi, XBee for wireless communication, AWS for cloud storage and analytics using HBase and Spark. It describes collecting sensor data from the thermostat including 1000 temperature values per second and storing it in HBase on AWS cloud. It then discusses using machine learning algorithms like k-means clustering to analyze past temperature patterns and scenarios to optimize the thermostat's performance over time.
Jelte de Jongh – Oprichter van LeerUniek
LeerUniek oprichter Jelte de Jongh vertelt hoe hij tijdens zijn studie op MIT (Boston) leerde om het abstracte begrip ‘Big Data’ te vertalen in een heel praktische technologie die basisscholen helpt bij taalontwikkeling van leerlingen. Zijn doel? Gepersonaliseerd leren inzetten om taalachterstanden te helpen voorkomen, waar nog steeds 1 op de 8 Nederlandse 12-jarigen de dupe van is.
The document discusses using big data and social media to automatically detect news stories. It addresses challenges in obtaining Twitter data through the API, detecting trends in tweets, dealing with related tweets on the same topic expressed in different ways, and visualizing trending topics over time. The goal is to build a system that can forecast news stories for a website. Remaining challenges are discussed, such as handling retweets, integrating reputation scores, and generalizing the approach to other languages and datasets.
The document discusses data quality in the context of big data. It notes that with big data, the focus is on both structured and unstructured data from internal and external sources used to gain insights in real-time. It emphasizes analyzing data flows rather than just data stocks and allowing business users to conduct their own analyses. The document also outlines some best practices for data governance, including defining rules and policies; profiling, validating, and cleansing data; and using dashboards to monitor data quality.
Using big data allows companies to personalize marketing and increase customer loyalty and spending. Research shows personalization can increase ROI on marketing investments five to eight times and boost sales by 10%. Customers are willing to share personal details if it benefits them through more personalized experiences.
The document discusses using big data and social media to automatically detect news stories. It addresses challenges in obtaining Twitter data through the API, detecting trends in tweets, dealing with related tweets on the same topic expressed in different ways, and visualizing trending topics over time. The goal is to build a system that can forecast news stories for a website. Remaining challenges are discussed, such as handling retweets, integrating reputation scores, and generalizing the approach to other languages and datasets.
The document discusses data quality in the context of big data. It notes that with big data, the focus is on both structured and unstructured data from internal and external sources used to gain insights in real-time. It emphasizes analyzing data flows rather than just data stocks and allowing business users to conduct their own analyses. The document also outlines some best practices for data governance, including defining rules and policies; profiling, validating, and cleansing data; and using dashboards to monitor data quality.
Using big data allows companies to personalize marketing and increase customer loyalty and spending. Research shows personalization can increase ROI on marketing investments five to eight times and boost sales by 10%. Customers are willing to share personal details if it benefits them through more personalized experiences.
7. GELDERLAND_ZUIDKWARTIERMAKER NATIONALE POLITIE
Verdenking
Artikel 27 lid 1:
Als verdachte wordt vóórdat de vervolging is aangevangen, aangemerkt
degene te wiens aanzien uit feiten of omstandigheden een redelijk
vermoeden van schuld aan een strafbaar feit voortvloeit.
In het verleden : Re-cherche
In het heden : Basis Politie Zorg
In de toekomst : Pre-cherche
8. GELDERLAND_ZUIDKWARTIERMAKER NATIONALE POLITIE
Hennep
Artikel 3 Opiumwet
Het is verboden een middel als bedoeld in de bij deze wet behorende lijst II dan wel
aangewezen krachtens artikel 3a, vijfde lid:
•A. binnen of buiten het grondgebied van Nederland te brengen;;
•B. te telen, te bereiden, te bewerken, te verwerken, te verkopen, af te leveren, te verstrekken
of te vervoeren;;
•C. aanwezig te hebben;;
•D. te vervaardigen.
Artikel 11a
Hij die stoffen of voorwerpen bereidt, bewerkt, verwerkt, te koop aanbiedt, verkoopt, aflevert,
verstrekt, vervoert, vervaardigt of voorhanden heeft dan wel vervoermiddelen, ruimten, gelden
of andere betaalmiddelen voorhanden heeft of gegevens voorhanden heeft, waarvan hij weet
of ernstige reden heeft om te vermoeden dat zij bestemd zijn tot het plegen van een van de in
artikel 11, derde en vijfde lid, strafbaar gestelde feiten, wordt gestraft met gevangenisstraf van
ten hoogste drie jaar of geldboete van de vijfde categorie.
9. GELDERLAND_ZUIDKWARTIERMAKER NATIONALE POLITIE
Hennep
Verwerven
locatie
Inrichten
locatie
Aanschaf
Kweekmateriaal Kweken
Oogsten en
Opslag
Vervoer en
Afzet Handel
Gebruik
Opbrengst
Bewoner heeft een
beneden modaal
inkomen
Drugsoverlast op
straat
Bedrijvigheid rond
leegstaande panden
Malafide makelaar
Voorbereidingshandelingen van illegale hennepteelt zijn strafbaar op grond van artikel 11a
Opiumwet (VH feit genoemd 67Sv, 3 jaar)
Bekabeling
Isolatie
Verwarmings elementen
Lampen
Schakelborden
Slakkenhuizen (Afzuiging)
Ventilatoren
Koolstoffilter
Groeitenten
Zaden
Stekken
Besproeing
Stoomuitval
Warme muren en daken
Geuroverlast
10. GELDERLAND_ZUIDKWARTIERMAKER NATIONALE POLITIE
Wat is de beste voorspeller?
Voor voorspellingen geldt hetzelfde als voor waarheidsvinding:
gebruik aanwijzingen die kunnen helpen
Maar hoe weet je nu welke?
13. GELDERLAND_ZUIDKWARTIERMAKER NATIONALE POLITIE
Wie wint de oscar voor beste film?
• Het aantal nominaties in andere categorieen
• Beste regisseur nominatie
• Winnaar van de Golden Globe 3 weken eerder
• Winnaar van Producers Guild of America
17. GELDERLAND_ZUIDKWARTIERMAKER NATIONALE POLITIE
Profielen en kennisregels
Maarrr…..Als we gaan tennissen, kan ik dat ook in een sporthal…
En: als ik naar de sporthal ga, wil dat niet zeggen dat ik ook
ga tennissen
• Als weer = zonnig en tennisbaan = niet bezet en vorige
wedstrijd = vorige week
Dan gaan we tennissen
• Als auto = >50.000 en eigenaar = < 35 jaar en inkomen
eigenaar = < 10.000 pj.
Dan patserbak
• Als route = op en neer vanuit Maastricht naar Rotterdam en
eigenaar = heeft drugsantecedenten.
Dan drugsrunner
Een profiel of kennisregel bevat indicatoren en waarden die in
samenhang een conclusie trekken.
18. GELDERLAND_ZUIDKWARTIERMAKER NATIONALE POLITIE
Wanneer wordt data informatie of kennis?
• Is het toeval of is er een patroon?
• Wanneer kan je generaliseren?
• Is de data representatief?
• Onzekerheidsreductie vs Significantie
22. GELDERLAND_ZUIDKWARTIERMAKER NATIONALE POLITIE
Toepassingen zijn legio
Geeft focus aan de uitvoering
-Wat staat ons te wachten
-Wat is het waarschijnlijkste incidentgebied
-Wat is een effectieve interventie
-Wie nemen we aan als collega
-Wanneer moeten we acties plannen
-Recidivekans
-Kans op verworden topcrimineel
-Liquidatievoorspeller
28. GELDERLAND_ZUIDKWARTIERMAKER NATIONALE POLITIE
Strafbaarstelling Hennep
Artikel 11
•1. Hij die handelt in strijd met een in artikel 3 gegeven verbod, wordt gestraft met hechtenis van ten hoogste
een maand of geldboete van de tweede categorie.
•2. Hij die opzettelijk handelt in strijd met een in artikel 3 onder B, C of D, gegeven verbod, wordt gestraft
met gevangenisstraf van ten hoogste twee jaren of geldboete van de vierde categorie.
•3. Hij die in de uitoefening van een beroep of bedrijf opzettelijk handelt in strijd met een in artikel 3, onder
B, gegeven verbod, wordt gestraft met gevangenisstraf van ten hoogste zes jaren of geldboete van de vijfde
categorie.
•4. Hij die opzettelijk handelt in strijd met een in artikel 3 onder A, gegeven verbod, wordt gestraft met
gevangenisstraf van ten hoogste vier jaren of geldboete van de vijfde categorie.
•5. Indien een feit als bedoeld in het tweede of vierde lid, betrekking heeft op een grote hoeveelheid van een
middel, wordt gevangenisstraf van ten hoogste zes jaren of geldboete van de vijfde categorie opgelegd.
Onder grote hoeveelheid wordt verstaan een hoeveelheid die meer bedraagt dan de bij algemene maatregel
van bestuur bepaalde hoeveelheid van een middel.
•6. Het tweede lid is niet van toepassing, indien het feit betrekking heeft op een hoeveelheid van hennep of
hasjiesj van ten hoogste 30 gram.
•7. Het tweede en vierde lid zijn niet van toepassing, indien het feit betrekking heeft op een geringe
hoeveelheid, bestemd voor eigen gebruik, van de in lijst II vermelde middelen, met uitzondering van hennep
en hasjiesj.