Data maakt het verschil 
De student kan zijn meerwaarde in de praktijk bewijzen doordat hij/zij met het gebruik van data in staat is om feit van opinie, en echt van nep te onderscheiden. Een belangrijke vaardigheid in tijden van generatieve AI met bijbehorende fake news, deep fakes & filterbubbels. Van de startende professional wordt gevraagd om zijn of haar zienswijze met data(analyse) te onderbouwen. Data is in toenemende mate een grondstof en onderbouwing voor actie, richting, controle, beoordeling en besluitvorming binnen bedrijven, organisaties en maatschappij.  

Tijdens deze minor ontwikkelt de student zijn/haar data & AI geletterdheid en daarmee kan de student een vraagstuk of probleem met een data-driven mindset aanpakken. Daarvoor moet de student de juiste vragen kunnen stellen. Bijvoorbeeld: Hoe kom je aan de juiste data om een vraagstuk op te lossen? Hoe moet die data bewerkt worden om geschikt te zijn voor een analyse? Welke ethische richtlijnen hanteer je daarbij? 

We gebruiken waar mogelijk innovatieve manieren om met en van elkaar te leren, zoals de organisatie van een seminar, deelnemen aan een internationale competitie, samenwerking met andere minoren en studieprogramma’s, of het opnemen van podcasts. Soms is er de mogelijkheid om een erkend certificaat te behalen dat je op je CV kunt vermelden. 

Je bent zelf verantwoordelijk voor het succes van jouw minor en van jouw teamprestaties. Er wordt veel zelfstandigheid verwacht van jou om succesvol samen te werken in een multidisciplinair studententeam waarin je jouw rol pakt en de taken goed kunt verdelen. 

Wat ga je leren over data? 
Op het gebied van data gaan de ontwikkelingen razendsnel. Ideeën, kennis en vaardigheden op het gebied van data variëren enorm al naar gelang de achtergrond en genoten opleiding van de individuele student. Om jouw dataskills verder te ontwikkelen organiseren we cursussen, lessen, workshops & gastcolleges, soms online via online learning platforms, soms op een fysieke locatie. De onderwerpen die aan bod kunnen komen zijn onder andere: (generatieve) AI, cloud computing, data management & governance, data-analyse, data visualisatie, data-science, ethiek, datakwaliteit, data wetgeving, privacy & statistiek. Een belangrijk aspect van een datagedreven oplossing is een verantwoorde, veilige oplossing die de belangen van alle betrokkenen zoveel mogelijk bewaakt. 

Sommige onderwerpen zijn technisch van aard, en in sommige onderdelen kom je in aanraking met programmeren, maar allemaal op fundamenteel niveau gericht op studenten die nog geen of weinig ervaring op het gebied van data, techniek of programmeren hebben opgedaan. Interesse in data is wel gewenst om de minor met succes af te kunnen ronden. Daarnaast besteden we aandacht aan projectmanagement. Voor een aantal onderdelen kun je individueel een internationaal erkend certificaat behalen met een (Engelstalig) examen. 

Datagedreven oplossingen 
Terwijl je je kennis en vaardigheden uitbreidt ga je met een team van studenten aan de slag om een oplossing te ontwikkelen voor een vraagstuk van de hogeschool of een externe organisatie. Soms krijg je een opdracht aangereikt, soms moet je de opdracht zelf acquireren. Data is van belang in elke organisatie en in elk proces, de vraagstukken variëren daarom enorm, soms ligt de focus op datakwaliteit, soms gaat het vooral om de visualisatie, een andere keer gaat het om automatisering van een proces met behulp van data, in toenemende mate zijn er vragen uit de praktijk om op een verantwoorde manier Generatieve AI toe te passen. 

 
Data in de praktijk 
De samenwerkingspartner voor wie je aan de slag gaat heeft een actueel en relevant vraagstuk voor zijn/haar organisatie en verwacht van jouw team dat je resultaten boekt en waarde voor de betreffende organisatie kunt creëren. Het resultaat is meestal een combinatie van een dataproduct en een adviesrapport. Een dataproduct is een analyse, applicatie, tool of visualisatie die de organisatie helpt om hun besluitvorming en processen te optimaliseren.  

Als de opdrachtgever(s) een werkplek faciliteren ben je een deel van de weekdagen fysiek bij de opdrachtgever op locatie, de rest van de dagen werk je op school aan individuele en groepsopdrachten. 

 Voorbeelden van eerdere praktijkopdrachten in de minor: 
‘Hoe kunnen we kwalitatieve data uit een onderzoek samenvatten met behulp van AI? 
‘Waar gebruiken studenten generatieve AI voor in hun studie? 
‘Breng met behulp van data de risico’s in kaart die het behalen van onze doelstellingen kunnen bedreigen’ 
‘Breng met behulp van data het succes van ons event in kaart’ 
‘Visualiseer met behulp van data ons productieproces’ 
‘Ontwerp met behulp van data een tool/visualisatie om de voortgang van onze projecten te monitoren’ 
‘Ontwerp met behulp van data een tool om onze datakwaliteit te monitoren‘ 

Voertaal 
Engels & Nederlands 
In het dynamische vakgebied waarin ‘Datadriven Solutions’ worden ontwikkeld wordt is Engels de voertaal, andere talen zoals het Nederlands volgen maanden of soms pas jaren later omdat het vertalen van het materiaal veel tijd en geld kost. Omdat we actueel materiaal, digitaal gereedschap en soms internationale studenten en gastsprekers verwelkomen zullen we regelmatig Engels als voertaal gebruiken in materiaal, overleg, discussie en toetsen. 

Je bent vrij om te kiezen uit Engels of Nederlands bij het werken aan en inleveren van de opdrachten en het geven van presentaties. 

Meer weten? Bekijk de video's
https://nos.nl/nieuwsuur/video/2478360-hoe-slim-is-ai 
https://www.youtube.com/watch?v=BDGzVpt1xCg 
https://www.youtube.com/watch?v=YL8l7h-Vyiw 
https://www.youtube.com/watch?v=yZvFH7B6gKI&t 
https://www.youtube.com/watch?v=NNSHu0rkew8 

De leerdoelen krijgen elke periode een update, maar zijn ongeveer als volgt: 

1 Projectmanagement 
Voor een succesvol project moet je goed kunnen en willen samenwerken, eigenaarschap en veerkracht tonen, en coachbaar zijn. Je handelt passend bij de eigen rol, taken & verantwoordelijkheden binnen het geheel van het datagedreven project, de projectorganisatie en de minororganisatie. Je weet relevante stakeholders voor het project te vinden en werkt met ze samen. Dit doe je passend binnen de rol/taakverdeling. 
 
2 Data analyse cyclus 
Je geeft overzicht over de hele data analyse cyclus en de (voor zijn/haar projecten relevante onderdelen van de) data analyse cyclus en kan deze hanteren voor ontwerp/doorontwikkeling van een datagedreven oplossing, waarbij de volgende aspecten adequaat behandeld worden: 

• Definitie van het probleem
• Data-acquisitie
• Data voorbereiding en opschoning (preprocessing)
• Data exploratie
• Model ontwikkeling
• Validatie en evaluatie
• Implementatie en integratie
• Monitoring en onderhoud
• Iteratie en aanbevelingen

 
3 Delen van de kansen, opbrengsten en risico’s van datagedreven werken 
Je bent je bewust van je eigen ervaringen met -en opvattingen over datagedreven werken en de wijze waarop dat het eigen handelen en ontwikkelen beïnvloed. Je kijkt steeds naar je eigen handelen rondom datagedreven werken, reflecteert en stelt waar nodig bij. Je ontwikkelt je vaardigheden op basis van maatschappelijke ontwikkelingen, je eigen interesse en motivatie en deelt je kennis en vaardigheden effectief met je eigen teamgenoten en een breed publiek. 

Om aan deze minor deel te nemen dien je semester 5 van je studie te hebben afgerond. Vaak is dit een stage.  
Deze minor is toegankelijk voor HBO-studenten van alle richtingen. Ervaring met data is niet vereist, interesse in data is wel nodig.

Deze minor is een fulltime minor, je bent 40 uur per week bezig met (online) lessen, bijeenkomsten en praktijkopdrachten, voor en bij de samenwerkingspartner op locatie en voor de rest van de week op school. 

De leerdoelen worden individueel getoetst met een assessment op basis van een portfolio. In het portfolio verzamel je bewijzen met de praktijkopdrachten zoals bijvoorbeeld het dataproduct & adviesrapport dat je produceert voor de samenwerkingspartner. 

Herkansingen zijn mogelijk, maar soms betekent een herkansing dat je opnieuw moet deelnemen aan de gehele minor, bijvoorbeeld als het leerdoel samenwerken of coachbaarheid niet behaald is. 

Houdt rekening met EUR 200,- voor een extern afgenomen internationaal examen bij een externe aanbieder (bijvoorbeeld Microsoft).   

Houdt er rekening mee dat je vanwege de software en tools die we in deze minor gebruiken een Windows device (Windows 10/11) (dus niet Mac) nodig hebt om het programma met succes te kunnen volgen. Windows computers zijn beschikbaar op de Hogeschool Rotterdam, maar bij voorkeur heeft de student ook een eigen Windows device tot zijn/haar beschikking. 

Volg onze online voorlichting

Voorlichting 3 april 19:00 -19:30