Data Analyst Data Scientist Cybersecurity Analyst
← Beroepen van de toekomst

Professionele Data Analyst — Van ruwe data tot beslissing

Volledig professioneel leerpad om ruwe data om te zetten in betrouwbare analyses, nuttige indicatoren en aanbevelingen die de business direct kan gebruiken.

De Data Analyst zet data uit meerdere bronnen om in betrouwbare informatie die een organisatie helpt een situatie te begrijpen, prestaties te meten en betere beslissingen te nemen. Hij bakent de bedrijfsvragen af, controleert de datakwaliteit, bouwt analyses en indicatoren en presenteert de resultaten helder aan de beslissers.

Dit leerpad leert u deze aanpak van begin tot eind toe te passen: een beslissing afbakenen, datakwaliteit en -voorbereiding, Excel, SQL, Power Query, analytische modellering, Power BI, beslissingsgerichte statistiek, Python/pandas, API's en automatisering. U leert ook uw resultaten te testen en af te stemmen, uw analyses te documenteren, indicatoren te beheren en een professionele, op bewijs gebaseerde aanbeveling te verdedigen.

metiers_prof_data_analyst_outcome

15 cursussen • 150 interactieve lessen • 45 tot 75 uur conversationele opleiding

5 niveaus: Niveau 1 — 24,90 € excl. btw Niveau 2 — 29,90 € excl. btw Niveau 3 — 34,90 € excl. btw Niveau 4 — 39,90 € excl. btw Niveau 5 — 45,00 € excl. btw
Voorbeeld van een les in de Learning Workspace

Beste aanbod

Pack Complet — Data Analyst

🎓 Certificaat : "Data Analyst professionnel" 523,80 €
📚 15 leerpaden 📖 150 lessen ⏱ 45 tot 75 u ⚡ 3000 credits inbegrepen

399,00 € excl. btw

Besparing : 124,80 €

Pakket Analytische basis 3 cursussen Niveau 1
🎓 Certificaat : Data Analyst — Analytische basis
📚 3 leerpaden 📖 30 lessen ⏱ 9 tot 15 u ⚡ 480 credits inbegrepen

74,70 €

64,90 excl. btw

Besparing : 9,80 €

01 Niveau 1

Het beroep van Data Analyst begrijpen en een beslissing afbakenen

De professionele houding van een Data Analyst aannemen en een bedrijfsvraag omzetten in een meetbare analysevraag.

De rol van de Data Analyst in de organisatie en de interacties met de business begrijpen De respectieve verantwoordelijkheden van business, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist en governance herkennen Een afbakeningsgesprek met de business voeren: te ondersteunen beslissing, gebruikers, indicatoren, scope, randvoorwaarden en meetbare analysevraag De geuite behoefte, het echte probleem en de te ondersteunen beslissing onderscheiden Een populatie, periode, scope en expliciete uitsluitingen bepalen Een algemene vraag omzetten in een observeerbare en toetsbare analysevraag Relevante indicatoren kiezen en metric, KPI, doelwaarde en alarmdrempel onderscheiden Een analyseplan opstellen dat vraag, data, methode, controle en presentatie verbindt Een analytische briefing en de acceptatiecriteria uitwerken Praktijkworkshop: een volledige afbakening uitvoeren en de analysevraag laten valideren
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 160 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

Geen gevorderde voorkennis vereist. Vertrouwdheid met de computer en interesse in data-analyse of probleemoplossing volstaan om te beginnen.

Leerdoelen
  • De rol van de Data Analyst in de organisatie en de interacties met de business begrijpen
  • De geuite behoefte, het echte probleem en de te ondersteunen beslissing onderscheiden
  • Relevante indicatoren kiezen en metric, KPI, doelwaarde en alarmdrempel onderscheiden
  • Praktijkworkshop: een volledige afbakening uitvoeren en de analysevraag laten valideren
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een volledige afbakening uitvoeren en de analysevraag laten valideren
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

24,90 € excl. btw

02 Niveau 1

Data begrijpen, structureren en kwalificeren

De structuur van een dataset lezen, de herkomst begrijpen en de kwaliteit meten vóór elke analyse.

De levenscyclus van data begrijpen: verzameling, opslag, transformatie, gebruik en archivering Dimensies, metingen, identificatoren, datums en granulariteit van een dataset herkennen Bedrijfsidentificator, technische sleutel en samengestelde sleutel onderscheiden De grain van een tabel bepalen en een wijziging in granulariteit opsporen Een datadictionary opbouwen die business en datateam kunnen gebruiken De kwaliteit van data beoordelen: volledigheid, juistheid, consistentie, actualiteit en uniciteit Een dataset profileren en afwijkingen prioriteren Een dataset opschonen: duplicaten, ontbrekende waarden, formaten en uitschieters Een analyse documenteren: bronnen, aannames, transformaties, beperkingen en definities Praktijkworkshop: een bewust inconsistent klant-orderbestand auditen
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 160 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

Geen gevorderde voorkennis vereist. Vertrouwdheid met de computer en interesse in data-analyse of probleemoplossing volstaan om te beginnen.

Leerdoelen
  • De levenscyclus van data begrijpen: verzameling, opslag, transformatie, gebruik en archivering
  • De grain van een tabel bepalen en een wijziging in granulariteit opsporen
  • Een dataset profileren en afwijkingen prioriteren
  • Praktijkworkshop: een bewust inconsistent klant-orderbestand auditen
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een bewust inconsistent klant-orderbestand auditen
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

24,90 € excl. btw

03 Niveau 1

Analyseren met Excel, beschrijvende statistiek en visualisatie

Een bestand verkennen, berekeningen controleren en een eerste conclusie presenteren met Excel en passende visualisaties.

Een Excel-bereik omzetten in een bruikbare tabel en de gegevenstypen controleren De belangrijkste berekeningen in Excel beheersen om data te controleren en te verkennen Logische, voorwaardelijke en foutafhandelingsfuncties gebruiken Zoekfuncties gebruiken om data te koppelen en af te stemmen Draaitabellen maken en de verkregen aggregaten controleren Beschrijvende statistiek gebruiken: gemiddelde, mediaan, spreiding, kwantielen en verdelingen Een passende visualisatie kiezen en ontwerpen: kernboodschap, visuele hiërarchie, vergelijkingen, schalen en grafische vertekening Een misleidende visualisatie opsporen en de schaal of codering corrigeren Een korte analysenotitie schrijven: vaststelling, bewijs, impact, beperking en aanbeveling Praktijkworkshop: een eerste analysenotitie opstellen op basis van een ruw bestand
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 160 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

Geen gevorderde voorkennis vereist. Vertrouwdheid met de computer en interesse in data-analyse of probleemoplossing volstaan om te beginnen.

Leerdoelen
  • Een Excel-bereik omzetten in een bruikbare tabel en de gegevenstypen controleren
  • Zoekfuncties gebruiken om data te koppelen en af te stemmen
  • Een passende visualisatie kiezen en ontwerpen: kernboodschap, visuele hiërarchie, vergelijkingen, schalen en grafische vertekening
  • Praktijkworkshop: een eerste analysenotitie opstellen op basis van een ruw bestand
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een eerste analysenotitie opstellen op basis van een ruw bestand
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

24,90 € excl. btw

Pakket Operationele analyse 3 cursussen Niveau 2
🎓 Certificaat : Data Analyst — Operationele analyse
📚 3 leerpaden 📖 30 lessen ⏱ 9 tot 15 u ⚡ 540 credits inbegrepen

89,70 €

76,90 excl. btw

Besparing : 12,80 €

04 Niveau 2

Een relationele database bevragen met SQL

Het relationele model begrijpen en betrouwbare SQL-query's schrijven om data te filteren, transformeren en aggregeren.

Tabellen, rijen, kolommen, sleutels en relaties in een relationele database ontdekken Een relationeel schema lezen en de tabellen vinden die nodig zijn voor een bedrijfsvraag Uw eerste SQL-query's schrijven met SELECT, WHERE, ORDER BY en LIMIT Filters, logische operatoren, lijsten en intervallen combineren Aggregaten opbouwen met COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX en GROUP BY GROUP BY en HAVING gebruiken om groepen te filteren NULL correct afhandelen en ontbreken, nul en lege string onderscheiden CASE WHEN, tekstfuncties, datums en typeconversies gebruiken in SQL Een query valideren met volumes, controlegevallen en ordes van grootte Praktijkworkshop: een gecontroleerde SQL-verkooprapportage opbouwen
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 180 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis uit de eerste cursussen van het leerpad kennen of over gelijkwaardige praktijkervaring beschikken.

Leerdoelen
  • Tabellen, rijen, kolommen, sleutels en relaties in een relationele database ontdekken
  • Filters, logische operatoren, lijsten en intervallen combineren
  • NULL correct afhandelen en ontbreken, nul en lege string onderscheiden
  • Praktijkworkshop: een gecontroleerde SQL-verkooprapportage opbouwen
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een gecontroleerde SQL-verkooprapportage opbouwen
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

29,90 € excl. btw

05 Niveau 2

Joins beheersen en onderhoudbare SQL-query's structureren

Meerdere tabellen combineren zonder dubbeltellingen en complexe SQL-verwerkingen leesbaar organiseren.

De rol van een join begrijpen en de starttabel kiezen Meerdere tabellen koppelen met INNER JOIN en LEFT JOIN en de risico's van duplicatie begrijpen De integriteit van sleutels controleren voordat u twee tabellen koppelt De kardinaliteiten een-op-een, een-op-veel en veel-op-veel interpreteren De granulariteit controleren vóór en na een join Een dubbeltelling opsporen die door een join is veroorzaakt Subquery's en CTE's maken om verwerkingen leesbaar en onderhoudbaar te houden SQL-vensterfuncties gebruiken voor rangschikkingen, cumulatieven, vergelijkingen en ontwikkelingen De resultaten van een join afstemmen op de brontotalen Praktijkworkshop: een klant-productanalyse over meerdere tabellen opbouwen zonder duplicatie
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 180 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis uit de eerste cursussen van het leerpad kennen of over gelijkwaardige praktijkervaring beschikken.

Leerdoelen
  • De rol van een join begrijpen en de starttabel kiezen
  • De kardinaliteiten een-op-een, een-op-veel en veel-op-veel interpreteren
  • Subquery's en CTE's maken om verwerkingen leesbaar en onderhoudbaar te houden
  • Praktijkworkshop: een klant-productanalyse over meerdere tabellen opbouwen zonder duplicatie
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een klant-productanalyse over meerdere tabellen opbouwen zonder duplicatie
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

29,90 € excl. btw

06 Niveau 2

Data uit meerdere bronnen voorbereiden met Power Query

Een reproduceerbaar voorbereidingsproces opbouwen vanuit bestanden, databases en analytische datawarehouses.

Data importeren en profileren uit bestanden, relationele databases en clouddatawarehouses (BigQuery, Snowflake of vergelijkbaar) met Power Query of een passende connector Een connector kiezen en toegangsinstellingen beheren zonder geheimen bloot te geven Power Query-profilering gebruiken om fouten, lege waarden en verdelingen op te sporen Reproduceerbare opschoningsregels opbouwen in plaats van handmatige correcties Typen en landinstellingen bepalen zonder datums en getallen te verstoren Conversiefouten afhandelen en afgewezen rijen isoleren Query's samenvoegen en toevoegen met controle op de koppelingen De transformatiestappen en hun afhankelijkheden traceren Een terugkerende analyse opbouwen met kwaliteitscontroles vóór publicatie Praktijkworkshop: omnichannelverkoop uit drie bronnen consolideren
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 180 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis uit de eerste cursussen van het leerpad kennen of over gelijkwaardige praktijkervaring beschikken.

Leerdoelen
  • Data importeren en profileren uit bestanden, relationele databases en clouddatawarehouses (BigQuery, Snowflake of vergelijkbaar) met Power Query of een passende connector
  • Reproduceerbare opschoningsregels opbouwen in plaats van handmatige correcties
  • Query's samenvoegen en toevoegen met controle op de koppelingen
  • Praktijkworkshop: omnichannelverkoop uit drie bronnen consolideren
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: omnichannelverkoop uit drie bronnen consolideren
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

29,90 € excl. btw

Pakket Modellering & verkenning 3 cursussen Niveau 3
🎓 Certificaat : Data Analyst — Modellering & verkenning
📚 3 leerpaden 📖 30 lessen ⏱ 9 tot 15 u ⚡ 600 credits inbegrepen

104,70 €

89,90 excl. btw

Besparing : 14,80 €

07 Niveau 3

Een analytisch model en DAX-metingen opbouwen

Data ordenen in een stermodel en samenhangende bedrijfsmetingen opbouwen in Power BI.

Een stermodel opbouwen met feiten, dimensies en kalender De grain en de additieve metingen van een feitentabel bepalen Een kalendertabel opbouwen die past bij de stuurperiodes De granulariteit van elke tabel controleren voordat u relaties legt Relaties en filterrichtingen voorzichtig configureren Een samenhangende semantische laag ontwerpen en metricdefinities delen Bedrijfsmetingen maken in Power BI en het verschil tussen berekende kolom en meting begrijpen De basis van DAX gebruiken voor ratio's, variaties, aandelen en tijdsindicatoren Dubbeltellingen vermijden door kardinaliteiten, granulariteit en complexe relaties te beheersen Praktijkworkshop: verkoop, doelen en kalender modelleren en de kernmetingen opstellen
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 200 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis uit de eerste cursussen van het leerpad kennen of over gelijkwaardige praktijkervaring beschikken.

Leerdoelen
  • Een stermodel opbouwen met feiten, dimensies en kalender
  • De granulariteit van elke tabel controleren voordat u relaties legt
  • Bedrijfsmetingen maken in Power BI en het verschil tussen berekende kolom en meting begrijpen
  • Praktijkworkshop: verkoop, doelen en kalender modelleren en de kernmetingen opstellen
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: verkoop, doelen en kalender modelleren en de kernmetingen opstellen
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

34,90 € excl. btw

08 Niveau 3

Een beslissingsgericht Power BI-dashboard ontwerpen en valideren

Een overzichtelijke, interactieve, afgestemde Power BI-weergave maken die de business echt kan gebruiken.

Doelgroep, beslissing en gebruiksfrequentie van een dashboard bepalen Een beslissingsgerichte dashboardpagina ontwerpen: visuele hiërarchie, nadruk op de kernboodschap en beheerste informatiedichtheid Een opmaakraster opbouwen en de leesvolgorde van algemeen naar detail organiseren Visuals kiezen op basis van vergelijking, ontwikkeling, verdeling of samenstelling Filters, slicers, drill-down en nuttige interacties inrichten Een rapport toegankelijk maken: kleuren, contrasten, labels en leesvolgorde Een dashboard valideren door afstemming met de bronnen Performante dashboards ontwerpen voor grote volumes De resultaten presenteren aan een businesscontact en bezwaren verzamelen Praktijkworkshop: een volledig dashboard voor operationele prestaties maken
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 200 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis van het leerpad beheersen of over gelijkwaardige ervaring beschikken. De gevorderde cursussen bouwen voort op eerder behandelde methoden, tools en controles.

Leerdoelen
  • Doelgroep, beslissing en gebruiksfrequentie van een dashboard bepalen
  • Visuals kiezen op basis van vergelijking, ontwikkeling, verdeling of samenstelling
  • Een dashboard valideren door afstemming met de bronnen
  • Praktijkworkshop: een volledig dashboard voor operationele prestaties maken
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een volledig dashboard voor operationele prestaties maken
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

34,90 € excl. btw

09 Niveau 3

Tijd, funnels, cohorten en segmenten analyseren

Gedrag en ontwikkelingen verkennen door tijd, conversie, retentie en segmentatie te combineren.

Een tijdsdimensie voorbereiden en gebeurtenisdatum, verwerkingsdatum en referentiedatum onderscheiden Prestaties in de tijd analyseren met kalenders, vergelijkbare periodes en seizoensinvloeden Trend, seizoenspatroon en breuk herkennen zonder schommeling en blijvend signaal te verwarren Een funnel opbouwen en de doorstroomratio's tussen stappen meten Een cohortanalyse uitvoeren om retentie en gedrag in de tijd te begrijpen Retentie, herhaalaankopen en uitval meten naar klantanciënniteit Een populatie segmenteren op relevante bedrijfscriteria Afwijkingen, breuken en uitschieters in een reeks indicatoren herkennen Een hypotheseboom opbouwen om het onderzoek te sturen Praktijkworkshop: een conversiedaling analyseren en meerdere hypotheses verdedigen
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 200 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis van het leerpad beheersen of over gelijkwaardige ervaring beschikken. De gevorderde cursussen bouwen voort op eerder behandelde methoden, tools en controles.

Leerdoelen
  • Een tijdsdimensie voorbereiden en gebeurtenisdatum, verwerkingsdatum en referentiedatum onderscheiden
  • Een funnel opbouwen en de doorstroomratio's tussen stappen meten
  • Een populatie segmenteren op relevante bedrijfscriteria
  • Praktijkworkshop: een conversiedaling analyseren en meerdere hypotheses verdedigen
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een conversiedaling analyseren en meerdere hypotheses verdedigen
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

34,90 € excl. btw

Pakket Geavanceerde analyse & automatisering 3 cursussen Niveau 4
🎓 Certificaat : Data Analyst — Geavanceerde analyse & automatisering
📚 3 leerpaden 📖 30 lessen ⏱ 9 tot 15 u ⚡ 660 credits inbegrepen

119,70 €

101,90 excl. btw

Besparing : 17,80 €

10 Niveau 4

Beslissingsgerichte statistiek en experimenten beheersen

Onzekerheid kwantificeren, een hypothese toetsen en een experiment interpreteren zonder te veel te beloven.

Een statistische vraag koppelen aan een beslissing en aan de kosten van een fout Correlatie, associatie en afhankelijkheid meten zonder correlatie en causaliteit te verwarren Verstorende variabelen, selectiebias en omgekeerde causaliteit herkennen Een betrouwbaarheidsinterval opstellen en interpreteren De principes van een hypothesetoets en beslissingsfouten begrijpen Statistische significantie en operationeel belang onderscheiden Een A/B-test correct analyseren: metric, omvang, duur, significantie en bias Een steekproefgrootte en een minimaal detecteerbaar effect schatten Een statistische conclusie presenteren met aannames, onzekerheid en beperkingen Praktijkworkshop: een experimentprotocol ontwerpen, auditen en verdedigen
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 220 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis van het leerpad beheersen of over gelijkwaardige ervaring beschikken. De gevorderde cursussen bouwen voort op eerder behandelde methoden, tools en controles.

Leerdoelen
  • Een statistische vraag koppelen aan een beslissing en aan de kosten van een fout
  • Een betrouwbaarheidsinterval opstellen en interpreteren
  • Een A/B-test correct analyseren: metric, omvang, duur, significantie en bias
  • Praktijkworkshop: een experimentprotocol ontwerpen, auditen en verdedigen
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een experimentprotocol ontwerpen, auditen en verdedigen
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

39,90 € excl. btw

11 Niveau 4

Reproduceerbare analyses bouwen met Python en pandas

Python en pandas gebruiken om data voor te bereiden, te transformeren en te valideren in een reproduceerbaar analyseproject.

Een geïsoleerde Python-omgeving opzetten en de afhankelijkheden documenteren Een reproduceerbare analyse structureren met Python en pandas: omgeving, notebook of script, laden, controles en transformaties CSV-, Excel-, Parquet- of JSON-bestanden laden en profileren met pandas Ontbrekende waarden, duplicaten en formaten opschonen met pandas Werken met strings, datums, categorieën en numerieke typen Data koppelen, aggregeren, draaien, transformeren en valideren met pandas Groupby en aggregatiefuncties gebruiken zonder granulariteit te verliezen Asserties en consistentiecontroles in de verwerking inbouwen Herbruikbare functies schrijven en parameters, logica en uitvoer scheiden Praktijkworkshop: een gecontroleerde pandas-pipeline opbouwen vanuit ruwe data
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 220 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis van het leerpad beheersen of over gelijkwaardige ervaring beschikken. De gevorderde cursussen bouwen voort op eerder behandelde methoden, tools en controles.

Leerdoelen
  • Een geïsoleerde Python-omgeving opzetten en de afhankelijkheden documenteren
  • Ontbrekende waarden, duplicaten en formaten opschonen met pandas
  • Groupby en aggregatiefuncties gebruiken zonder granulariteit te verliezen
  • Praktijkworkshop: een gecontroleerde pandas-pipeline opbouwen vanuit ruwe data
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een gecontroleerde pandas-pipeline opbouwen vanuit ruwe data
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

39,90 € excl. btw

12 Niveau 4

Datastromen, API's en analytische monitoring automatiseren

Een robuuste, observeerbare analyseketen automatiseren die fouten afhandelt zonder ongeldige resultaten te verspreiden.

Met Python de import uit bestanden en API's, consistentiecontroles en de export van resultaten automatiseren Een HTTP-API aanroepen en JSON, paginering en responscodes interpreteren Authenticatie, omgevingsvariabelen en geheimen beheren zonder ze in de code op te nemen Vertragingen, onbeschikbaarheid, quota en herstarts na fouten afhandelen Een uitvoering plannen en de verwerking idempotent maken Stappen, volumes, duur, afwijkingen en eindstatus loggen Blokkerende controles en waarschuwingscontroles opbouwen Afgewezen data isoleren en de correctie en herverwerking ervan organiseren Analytische storytelling opbouwen: context, vaststelling, bewijs, impact, aanbeveling Praktijkworkshop: een dagelijkse rapportage automatiseren met controles, waarschuwingen en herstart
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 220 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis van het leerpad beheersen of over gelijkwaardige ervaring beschikken. De gevorderde cursussen bouwen voort op eerder behandelde methoden, tools en controles.

Leerdoelen
  • Met Python de import uit bestanden en API's, consistentiecontroles en de export van resultaten automatiseren
  • Vertragingen, onbeschikbaarheid, quota en herstarts na fouten afhandelen
  • Blokkerende controles en waarschuwingscontroles opbouwen
  • Praktijkworkshop: een dagelijkse rapportage automatiseren met controles, waarschuwingen en herstart
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een dagelijkse rapportage automatiseren met controles, waarschuwingen en herstart
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

39,90 € excl. btw

Pakket Expertise & sturing 3 cursussen Niveau 5
🎓 Certificaat : Data Analyst — Expertise & sturing
📚 3 leerpaden 📖 30 lessen ⏱ 9 tot 15 u ⚡ 720 credits inbegrepen

135,00 €

114,90 excl. btw

Besparing : 20,10 €

13 Niveau 5

Een analytische opzet industrialiseren, testen en onderhouden

Analyses geversioneerd, getest, performant, observeerbaar en onderhoudbaar maken in een bedrijfsomgeving.

Een analyseproject structureren en versiebeheer toepassen met Git: bronnen, transformaties, modellen, presentatie, branches en wijzigingsgeschiedenis Een trage SQL-query diagnosticeren: gelezen volume, filters, joins, scans en indexen, zonder de geavanceerde tuning van een Data Engineer Datatests inrichten: uniciteit, niet-null, referentiële integriteit, drempels en afstemmingen Kwaliteitscontroles en de afhandeling van afgewezen data automatiseren met SQL en Python Lineage, herkomst, eigenaars en transformatieregels documenteren Actualiteit, beschikbaarheid en kwaliteit van datasets bewaken en waarschuwingen instellen voor kritieke metrics Generatieve AI gecontroleerd inzetten ter ondersteuning van SQL, Python, documentatie en onderzoek naar afwijkingen, met systematische controle van de resultaten Peer review van een analyse of model organiseren: geversioneerde wijzigingen, opmerkingen, validatie en traceerbaarheid Analytische schuld beoordelen en verminderen: parallelle bestanden, dubbele berekeningen en tegenstrijdige KPI's Praktijkworkshop: een kwetsbare rapportage overnemen en omvormen tot een goed bestuurd analytisch product
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 240 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis van het leerpad beheersen of over gelijkwaardige ervaring beschikken. De gevorderde cursussen bouwen voort op eerder behandelde methoden, tools en controles.

Leerdoelen
  • Een analyseproject structureren en versiebeheer toepassen met Git: bronnen, transformaties, modellen, presentatie, branches en wijzigingsgeschiedenis
  • Kwaliteitscontroles en de afhandeling van afgewezen data automatiseren met SQL en Python
  • Generatieve AI gecontroleerd inzetten ter ondersteuning van SQL, Python, documentatie en onderzoek naar afwijkingen, met systematische controle van de resultaten
  • Praktijkworkshop: een kwetsbare rapportage overnemen en omvormen tot een goed bestuurd analytisch product
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een kwetsbare rapportage overnemen en omvormen tot een goed bestuurd analytisch product
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

45,00 € excl. btw

14 Niveau 5

Een analytisch product besturen, beveiligen en laten adopteren

Verantwoordelijkheden bepalen, data beschermen en zorgen voor duurzaam en conform gebruik van een analytisch product.

Governancerollen en beslisorganen voor data begrijpen Een bedrijfswoordenlijst en een arbitrageproces voor definities opbouwen Een workshop over KPI-definities leiden en tegenstrijdige definities beslechten Toegangsrechten en een verspreiding inrichten die past bij gevoelige data De AVG-vereisten voor analyse en dataminimalisatie begrijpen Verantwoordelijkheden bepalen: data-eigenaar, analist, business, IT en governance Onderhoud, updatefrequentie en serviceafspraken organiseren De adoptie van een dashboard meten en raadpleging, gebruik en beslissing onderscheiden De ethische risico's van een indicator, een segmentatie of een geautomatiseerde beslissing beoordelen Praktijkworkshop: het governancedossier van een gevoelig analytisch product opstellen
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 240 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis van het leerpad beheersen of over gelijkwaardige ervaring beschikken. De gevorderde cursussen bouwen voort op eerder behandelde methoden, tools en controles.

Leerdoelen
  • Governancerollen en beslisorganen voor data begrijpen
  • Toegangsrechten en een verspreiding inrichten die past bij gevoelige data
  • Onderhoud, updatefrequentie en serviceafspraken organiseren
  • Praktijkworkshop: het governancedossier van een gevoelig analytisch product opstellen
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: het governancedossier van een gevoelig analytisch product opstellen
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

45,00 € excl. btw

15 Niveau 5

Een analytische opdracht leiden en een beslissing verdedigen

Een volledige opdracht op zich nemen, waarde prioriteren, de oplossing valideren en een aanbeveling voor het management verdedigen.

Een strategische vraag kwalificeren en de beslissing herkennen die echt ondersteund moet worden Een metricboom opbouwen die doelen, hefbomen, indicatoren en acties verbindt De scope, gebruikers en succescriteria van een analytisch product bepalen Een analytische backlog prioriteren op waarde, inspanning, risico en gebruiksfrequentie Een validatiestrategie ontwerpen met controleset en acceptatiecriteria Een visuele presentatie voor een directiecomité ontwerpen en presenteren: informatiehiërarchie, kernboodschap, vergelijking, scenario's, onzekerheden en beperkingen Een becijferde aanbeveling opbouwen met scenario's, impact en aannames Een dringende vraag afhandelen zonder in te boeten aan kwaliteit of traceerbaarheid Een professioneel portfolio opbouwen: context, methode, resultaten, beperkingen en gecreëerde waarde Eindproject: een volledige beslissingsondersteunende analyse opleveren, met dashboard, controles, geversioneerd werk en verdediging voor het management
📚 10 lessen ⏱ 3 tot 5 u 🎯 Quiz inbegrepen ⚡ 240 credits inbegrepen
Informatie over de opleiding
Doelgroep

Professionals in data, rapportage, finance, operations of sturing die de vaardigheden van het beroep Data Analyst willen uitoefenen of versterken.

Voorkennis

De basis van het leerpad beheersen of over gelijkwaardige ervaring beschikken. De gevorderde cursussen bouwen voort op eerder behandelde methoden, tools en controles.

Leerdoelen
  • Een strategische vraag kwalificeren en de beslissing herkennen die echt ondersteund moet worden
  • Een analytische backlog prioriteren op waarde, inspanning, risico en gebruiksfrequentie
  • Een becijferde aanbeveling opbouwen met scenario's, impact en aannames
  • Eindproject: een volledige beslissingsondersteunende analyse opleveren, met dashboard, controles, geversioneerd werk en verdediging voor het management
Beoogde vaardigheden
  • De methoden en tools uit de cursus toepassen op een representatieve beroepssituatie.
  • Een bruikbaar en controleerbaar resultaat opleveren met de behandelde begrippen: een volledige beslissingsondersteunende analyse opleveren, met dashboard, controles, geversioneerd werk en verdediging voor het management
  • De kwaliteit van data, resultaten, bewijs of beslissingen controleren vóór presentatie of uitvoering.
  • De aanpak documenteren, de beperkingen toelichten en de gemaakte keuzes verdedigen tegenover een professionele gesprekspartner.
Geschatte duur

3 tot 5 u

Prijs

45,00 € excl. btw