<English version below>

In deze minor voer je een opdracht uit voor een bedrijf. De minor bestaat uit twee delen: Data integratie en Data science. Data integratie houdt zich bezig met het verwerken en analyseren van grote hoeveelheden data. Data Science richt zich met op het ontwikkelen en toepassen van machine learning modellen. In de minor zetten studenten een systeem op waar mee een bedrijf op basis van data voorspellingen kan doen om een probleem op te lossen. Verschillende bedrijven verzorgde in het verleden al leuke en uitdagende opdrachten zoals: Het Hoogheemraadschap Noord Hollands Noorderkwartier, de gemeente Dijk en Waard, Enza zaden en de Koninklijke marine. Je wordt de gehele minor begeleid door ervaren docenten met veel praktijkervaring op dit gebied.

Tijdens de het eerste deel Data Integratie werk je full time (40 uur) in een groepje. Jullie analyseren de vraag van jullie opdrachtgever en verzamelen de gegevens die nodig zijn om deze vraag te beantwoorden. We organiseren workshops om jullie de basisprincipes van Data Science te leren. Daarnaast ben je ook regelmatig aan het werk op locatie van je opdrachtgever. Bijvoorbeeld voor het houden van interviews, workshops en (sprint) reviews.

In het tweede deel Data Science werken jullie samen met studenten van de minor Data Science, Math & Technology in Diemen (zie Kiesopmaat.nl). Zij bouwen op jullie aanwijzingen het data science model om de vraag van de opdrachtgever te beantwoorden. Het is jullie taak het geheel in en geautomatiseerd systeem te verpakken en aan de opdrachtgever op te leveren. Regelmatig is dit een combinatie van een BI dashboard en een adviesrapport. Wat je precies nodig hebt bepaal je uiteindelijk in overleg met je eigen opdrachtgever.

 

In this minor you work on an assignment for a company. The minor consists of two parts: Data integration and Data science. Data integration is concerned with processing and analyzing large amounts of data. Data Science focuses on developing and applying machine learning models. In the minor, students set up a system that allows a company to make predictions based on data to solve a problem. Various companies have already provided fun and challenging assignments in the past, such as: The Noord Hollands Noorderkwartier Water Board, the municipality of Dijk en Waard, Enza seeds and the Royal Navy. You will be supervised throughout the minor by experienced teachers with practical experience in this area.

During the first part of Data Integration you work full time (40 hours) in a group. You analyze your client's question and collect the data needed to answer this question. We organize workshops to teach you the basic principles of Data Science. You also regularly work at your client's location. For example, for conducting interviews, workshops and (sprint) reviews.

In the second part of Data Science you will work together with students from the minor Data Science, Math & Technology in Diemen (see Kiesopmaat.nl). Based on your instructions, they build the data science model to answer the client's question. Your job is to package everything in an automated system and deliver it to the client. This is often a combination of a BI dashboard and an advisory report. Ultimately, you determine exactly what you need in consultation with your own client.

Data integratie

• Analyseren van de vraag van de opdrachtgever
• Verzamelen, analyseren en opschonen van data uit verschillende gegevensbronnen.
• Het ontwerpen, bouwen en testen van een geautomatiseerd systeem voor data integratie.

 

Data Science

• Het formuleren van een vraag voor de data science studenten
• Het integreren van het Data Science model in het geautomatiseerde systeem
• Het realiseren van het geautomatiseerde systeem, of een advies voor de realisatie, voor de opdrachtgever.

 

Data integration

• Analyzing the client's request
• Collecting, analyzing and cleaning data from various data sources.
• Designing, building and testing an automated system for data integration.

 

Data Science

• Formulating a question for the data science students
• Integrating the Data Science model into the automated system
• Realizing the automated system, or advice for its realization, for the client.

<English version below>

Must have: kennis van databases en datamodelleren

Good to have: ervaring met scrum/agile samenwerken, kennis van BI / Datawarehousing en software testen

Indien je één of meerdere onderdelen van ‘good to have’ niet beheerst kan je wel deelnemen aan de minor. Houd er wel rekening mee dat dit een extra studie inspanning betekent om de benodigde kennis tijdens de minor op te doen.

 

Must have: knowledge of databases and data modeling

Good to have: experience with scrum/agile collaboration, knowledge of BI / Data warehousing and software testing

If you do not master one or more parts of 'good to have', you can participate in the minor. Please note that this means an extra study effort to gain the necessary knowledge during the minor.

<English version below>

De literatuur is afhankelijk van de opdracht en de technieken die door de studenten worden gebruikt. De ontwikkelingen op dit gebied gaan snel, en het is de bedoeling dat studenten ook de mogelijkheden van nieuwe technieken onderzoeken.

 

The literature depends on the assignment and the techniques used by the students. Developments in this area are moving rapidly, and the intention is that students also investigate the possibilities of new techniques.

<English version below>

Elke week een projectdag op locatie. Daarnaast projectbijeenkomsten, besprekingen met de opdrachtgever en gastcolleges. Er worden geen lessen gegeven, alleen workshops van een of meer dagdelen waarin onderwerpen worden behandeld die op dat moment relevant zijn voor je opdracht.

Omdat je samenwerkt met studenten, een opdrachtgever en andere collega’s uit het bedrijf dien je doordeweeks flexibel en beschikbaar te zijn. Een bijbaan kan dus alleen in de avond of in het weekend ingevuld worden.

 

A project day on location every week. In addition, project meetings, discussions with the client and guest lectures. No lessons are given, only workshops of one or more half-days in which topics are discussed that are relevant to your assignment at that time.

Because you work with students, a client and other colleagues from the company, you must be flexible and available during the week. A part-time job can therefore only be filled in the evenings or on weekends.

<English version below>

Voor beide projecten moeten de studenten een product en een eindrapport opleveren, dat in een eindpresentatie wordt gepresenteerd. Het resultaat wordt beoordeeld door de docenten en de opdrachtgevers. Zowel docenten als opdrachtgevers moeten het resultaat goedkeuren.

De groep krijgt een cijfer voor het resultaat. Daarnaast krijgt iedere studenten een individuele beoordeling van zijn bijdrage aan het resultaat.

 

For both projects, students must deliver a product and a final report, which will be presented in a final presentation. The result is assessed by the teachers and principals. Both teachers and principals must approve the result.

The group receives a grade for the result. In addition, each student receives an individual assessment of their contribution to the result.

<English version below>

Docent/coördinator: Erik Ellinger

Docenten Business IT en Management: Bob Montijn, Andries Kooijman

Docenten Wiskundige Techniek: Vera Hollink

 

Teacher/coordinator: Erik Ellinger

Business IT and Management teachers: Bob Montijn, Andries Kooijman

Mathematical Technology Teachers: Vera Hollink