1. Presentatie Big Data
Promo Minor Big data in Urban
Jurjen Helmus / Nanda Piersma
University of Applied Sciences Amsterdam
Urban Technologyin

2. DE 21E EEUW IS
DE EEUW VAN DE DATA

3. Wereld
bevolking
Connected
objecten
Connected
objecten
per persoon
0.08
7.6 Miljard7.2 Miljard6.8 Miljard
500 Miljoen 50 Miljard25 Miljard12.5 Miljard
Meer
connected
objecten
dan
mensen 6.583.471.84
6.3 Miljard
2003 202020152010
Bron:CiscoIBSG,april2011
ER ZIJN MEER CONNECTED DEVICES DAN MENSEN

4. DIE ALLEMAAL BAKKEN VOL DATA GENEREREN

5. ANALYSE IS CRUCIAAL OM ER IETS NUTTIGS MEE TE DOEN

6. BIG DATA ANALYSE => DATA SCIENTISTS

8. `
WIJ MAKEN VAN JULLIE DATA SCIENTISTS

9. MET MAATSCHAPPELIJKE VERANTWOORDELIJKHEID

10. KIES DAAROM
DE MINOR BIG DATA IN URBAN TECHNOLOGY

11. SOLUTIONS FOR A SUSTAINABLE, LIVEABLE AND CONNECTED CITY
URBAN TECHNOLOGY =

12. 12
WAT MAG JE
VERWACHTEN VAN BIG
DATA IN URBAN
TECHNOLOGY?

13. Blok A ECTS Blok B ECTS
Maatschappelijke
impact van Big Data
Maatschappelijke impact van
Big Data
2
Software engineering
theorie
4 Data Mining 4
Software engineering
praktijk
5 Business Analytics 4
Visual Analytics 5 Case Study 6
Totaal 14 Totaal 16
OPBOUW MINOR BIG DATA IN UT
De kern van deze minor is data science, dat wil zeggen kennis uit data halen
en zichtbaar maken.
Aan het eind van de minor ben je in staat om
• te programmeren in de 2 meest gebruikte talen en tools
• een project uit te voeren van begin (klantvraag) tot einde (analyse presenteren)
• Informatie uit data om te zetten naar sturing bij de klant
Opbouw minor

14. Maatschappelijke
impact BD

15. Maatschappelijke
impact BD
Wat betekent big data nu precies, welke invloed heeft het op
de maatschappij? Wat is de internet of things nu precies? De
ontwikkelingen die gaan komen en de rol die een data
scientist/ data analyst heeft bij het bestuderen van big data.
Je hoeft geen wiskundige te zijn om data te bestuderen!

16. Maatschappelijke
impact BD
Wat betekent big data nu precies, welke invloed heeft het op
de maatschappij? Wat is de internet of things nu precies? De
ontwikkelingen die gaan komen en de rol die een data
scientist/ data analyst heeft bij het bestuderen van big data.
Je hoeft geen wiskundige te zijn om data te bestuderen!

17. Software
engineering theorie

18. Software
engineering theorie
In dit vak leer je het jargon kennen van data software en ga je
ook daadwerkelijk kunnen werken met een aantal
programmeertalen zoals R, Python,
Ook ga je begrijpen hoe (grote hoeveelheden) ruwe data
kunnen worden opgeslagen en worden "klaargezet" voor
analyse;

19. Software engineering
praktijk

20. Software engineering
praktijk
In een blended learning omgeving (datacamp.com) ga je aan
de slag met de geleerde theorie. Iedere week lever je een
opdracht in en aan het eind is er een capstone opdracht.
Denk hierbij aan een data analyse, bouwen van een
recommendation engine, cluster analyse, etc.

21. Cluster analyse Classification Regression
Sentiment analyse Association rule learning Neuraal netwerk
Cluster analyse Classification analysis Regressie
Sentiment analyse Association Rule learning Neural network
Visual analytics

22. Cluster analyse Classification Regression
Sentiment analyse Association rule learning Neuraal netwerk
Cluster analyse Classification analysis Regressie
Sentiment analyse Association Rule learning Neural network
Visual analytics
We gaan meteen aan de slag met data visualisatie technieken
voor het analyseren van data en het weergeven van
resultaten; Dat betekent dat je na één week al een plaatje
kunt maken met informatie

23. Maatschappelijke
impact B

24. Maatschappelijke
impact B
In blok B organiseren we avonden met een bijzondere
gastspreker, een hackaton, bootstrap, een server night,
pizzafest U-name-IT.

25. Data mining

26. Data mining
In dit vak gaan we statistische analyses uit te voeren waarbij
de relevante data uit een grote dataset wordt gefilterd. Als
data de nieuwe vorm van olie is dan moeten jullie weten hoe
deze het beste geraffineerd kan worden.

27. Business analytics

28. Business analytics
De module business analytics gaat het grote geld van de data
analist opleveren. Je leert te begrijpen hoe een
bedrijfsstrategie vertaald wordt in kritische proces
indicatoren (kpi's) en vertaald wordt naar dashboards
(business analytics)

29. Case study

30. Case study
In het tweede blok zullen we de dataset diepgaand gaan
analyseren in de bedrijfsopdracht. Aan het einde van de
minor begrijp je welke rol data kan spelen in een bedrijf. De
bedrijfscase komt van onze bedrijfspartners van het
onderzoeksprogramma Urban Technology, die direct belang
hebben bij de data-analyse die in de minor wordt uitgevoerd

32. Een eerste vereiste is dat je geïnteresseerd moet zijn in programmeren en
enige ervaring moet hebben met het bewerken van data
Een twee vereiste is dat je bekend moet zijn met een aantal basistechnieken
uit de statistiek: een gemiddelde berekenen, een standaardafwijking,
histogrammen maken.
Maar vooral: je moet geïnteresseerd zijn in het werken met getallen, met
databestanden en met het interpreteren van data.

33. ANY QUESTIONS