Platform voor starters in de geosector
200 cursussen, 20 online supports, 60 moocs,
50 trainees, omscholers, specialisten en docenten
Leslocaties: Apeldoorn, Virtueel(online), In company
Leergang: Data-analyse en GIS
Deze leergang Data-analyse en GIS duurt 6 dagen en kost € 2495,- excl. BTW.
Omschrijving cursus Data-analyse
In de leergang data-analyse en GIS leert u de belangrijkste en meest gebruikte talen en tools kennen waarmee een goede start maakt om data-analist te worden.
Inhoud
De taal Python wordt op diverse universiteiten onderwezen aan data-analisten. In deze cursus leert u werken met deze taal. Daarnaast leert u met de taal SQL databases kennen. Dat geeft u toegang tot grote hoeveelheden data. Tot slot leert u ook het pakket QGIS kennen die heel geschikt is om resultaten van data-analyses op geografische kaarten te visualiseren.
Dagindeling
Dag 1: Introductie opleiding datascience, Python intro
De docent geeft een inleiding over data-analyse en hoe Python en SQL daarin een rol spelen. Hoe worden Matlab en SPSS toegepast en hoe verhoudt zich dit tot bijvoorbeeld Python? U krijgt een overzicht en een doorkijk in het gehele opleidingstraject.
Vervolgens wordt er een inleiding gegeven in de basis van Python-programmeren. Na de eerste dag bent u in staat gegevens in te lezen, bewerkingen uit te voeren, eenvoudige statistische vragen te beantwoorden met behulp van gegevensselectie en beschrijvende statistiek en plots.
Dag 2: GIS Analyses
U leert het pakket QGIS kennen en gebruikt dit om resultaten van verschillende data-analyses te visualiseren. U leert hoe u lagen in vectorformaat en rasterformaat over elkaar kunt leggen. Ook leert u per laag instellen op welke schaal de objecten zichtbaar worden in de kaart. Er wordt tevens aandacht besteed aan tekstlabels, uitwisseling met andere systemen, en thematische presentaties.
Ook kunnen er thematische weergaven worden gemaakt. U doet hierbij diverse GIS-analyses met kaarten vanuit verschillende disciplines.
Dag 3: Python intro
Op deze dag wordt begonnen met de introductie van Python. U leert de essentiële aspecten van het programmeren in deze objectgeoriënteerde scripttaal. Ook leert u de syntaxis van deze programmeertaal en leert u werken met de uitgebreide bibliotheek, die standaard in Python aanwezig is.
Dag 4: Python Basis
Na een inleiding over de installatie van Python en de verschillende manieren om Python scripts uit te voeren worden de basisbegrippen van Python, zoals declaraties, variabelen en control flow structures besproken. Ook wordt aandacht besteed aan de collection structures in Python, zoals lists, tuples en dictionaries.
Dag 5: SQL
SQL is de vraagtaal voor het bevragen van relationele databases. Datascientisten krijgen er zeker mee te maken. Tijdens deze dag gaat u de opensource database PostGre SQL installeren. Daarna wordt een oefendatabase geladen waarop u alle basis SQL-queries gaat uitvoeren. De statements SELECT, INNER en OUTER JOINS, UPDATE, DELETE, VIEWS, OPERATOREN, VARIABELEN en CREATE worden uitgebreid behandeld. U leert tabellen definiëren, query’s op te stellen en datamanipulaties verrichten. U krijgt SQL helemaal onder de knie.
Dag 6: Python Gevorderd
Tijdens deze dag wordt de focus gericht op het gebruik van functies in Python met de verschillende methoden van parameter passing, zoals by value en by reference. Ook de scope van variabelen en lambda-functies worden hierbij besproken. Vervolgens wordt er aandacht besteed aan de opdeling van Python-software in modules en komt het gebruik van namespaces en packages aan de orde.
Voorts wordt objectgeoriënteerd programmeren met classes en objects in detail behandeld. In dit opzicht worden concepten als encapsulation, inheritance en polymorphism belicht. Daarnaast komt de afhandeling van fouten in Python-scripts met behulp van exception handling aan de orde.
Eveneens staat de functionaliteit van diverse Python library-functies voor het benaderen van files op het programma en wordt aandacht besteed aan database access met de Python Database API.
Leerdoelen van deze data analyse opleiding
- Kennis maken met de belangrijkste talen en tools om data-analist te worden.
- Vast kunnen stellen welke data er is binnen uw organisatie en hoe u als data-analist dit kunt gaan gebruiken.
