Big data is geen hype maar een dagelijks fenomeen. Per persoon produceren we vandaag meer data per minuut dan er totaal in 2008 werd opgeslagen. Via allerlei sensors in de openbare ruimte, in onze apparatuur en door het gebruik van smart mobile devices zenden we continu informatie naar geïnteresseerde bedrijven en partijen. Voorbeelden van gebruik van deze data zijn het onderhoud van treinen, elektriciteit sturing door slimme meters of aanbevelingen op websites voor producten die je echt moet hebben. Data Science is de discipline die uit deze enorme hoeveelheid data zinnige uitspraken haalt middels complexe algoritmes. 

We spreken van data science in een big data omgeving, omdat de hoeveelheid informatie die wordt opgeslagen zoveel is dat kennis halen uit de data moeilijk is: de enorme hoeveelheid gegevens moeten worden opgeslagen en omgezet in bruikbare informatie. Het doel van deze minor is studenten op te leiden tot junior data scientists die in staat zijn zelf een project aan te pakken voor een opdrachtgever. Ja, we gaan met échte opdrachtgevers en echte data vraagstukken aan de slag. Binnen de minor kennen we een aantal specialisatie tracks: 

(1) Connectivity & Mobility (met een focus op Aviation)
(2) Designing Future Cities
(3) Energy Transition
(4) Smart Industry
(5) Technology for Life (met een focus op Smart Health)

Je kiest in het tweede blok van de minor voor een van de hierboven genoemde tracks. Tijdens de minor leer je programmeren in Python,  data analyse technieken (machine learning), en visualisatie technieken. Daarnaast hebben we een impact programma met onder andere een hackathon.

Video Minor Data Science

De student kan na afloop van de minor:

1: data en (exploratieve) inzichten interpreteren, uitleggen en bediscussiëren;

2: rekening houdend met de betrouwbaarheid van het resultaat, aanbevelingen doen voor data gedreven beslissingen binnen een technische context;

3: met een onderzoekende houding een technisch vraagstuk oplossen;

4: de vertaalslag maken van een bedrijfsprobleem binnen een technische context naar een data science vraagstuk, waarin onderscheid gemaakt wordt tussen hoofdvragen en deelvragen;

5:zich de waarde realiseren van betrouwbare en transparante data analyse en is zich bewust van de risico’s van biases;

6: functies gebruiken voor het importeren, bewerken, visualiseren en modelleren van data;

7: code opleveren die overdraagbaar is.

Studenten krijgen domeinkennis over 1 van onderstaande tracks:

(1) Connectivity & Mobility (met een focus op Aviation): collaborative decision making (KLM, Schiphol en NL luchtverkeersleiding) op basis van voorspelde aankomst en vertrektijden;
(2) Designing Future Cities: verbeter de dynamiek van de duurzame metropool op basis van data;
(3) Energy Transition
(4) Smart Industry: onderhoud voorspellen op basis van data;
(5) Technology for Life (met een focus op Smart Health).

De minor wordt in het Nederlands gegeven. 

In principe is deze minor vrij toegankelijk, echter de ervaring leert dat enige ervaring met het bewerken van data (bijvoorbeeld Excel/Access) gewenst is. Een tweede vereiste is dat je bekend moet zijn met een aantal basistechnieken uit de statistiek: gemiddelde, standaardafwijking, variantie, histogrammen maken. Indien dit ontbreekt raden we je aan voorafgaand aan de minor een statistiek cursus te volgen op DataCamp. 

Echte programmeerkennis is niet vereist, tijdens de minor wordt gebruik gemaakt van DataCamp een online learning platform om het programmeren te leren. Belangrijk is dat je wil leren, en daar moeite voor wilt doen. Leren programmeren gaat met vallen en opstaan en je moet het aangaan om te durven vallen. 

Maar vooral: je moet geïnteresseerd zijn in het werken met getallen, met databestanden en met het interpreteren van data.

We hebben geen verplicht studiemateriaal. We maken veel gebruik van de online leeromgeving Datacamp. Als je voor de minor kiest ontvang je van ons een licentie. Mocht je het fijn vinden om uit een boek te leren, dan raden we het onderstaande boek aan.

• Van der Plas, J. Python Data Science Handbook
  
  https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook
  https://learning-oreilly-com.rps.hva.nl:2443/library/view/python-data-science/9781491912126/

Daarnaast wordt gebruikt gemaakt van wetenschappelijke papers over big data en key performance indicators. Voor de Tracks wordt nog literatuur bekend gemaakt.

Verder adviseren we je middels zelfstudie te bekwamen in het data werkveld, bijvoorbeeld door het luisteren van podcasts zoals www.dedataloog.nl.

Het onderwijs concept van de minor is dat je aan het begin van iedere twee weken een challenge krijgt die je op de vrijdag moet presenteren. Op de maandag krijg je de basis stof voor de challenge gedoceerd, echter de challenge gaat veel verder dan de basis stof. Zodoende wordt je steeds uitgedaagd het beste uit jezelf te halen. Het stramien van de minor is in de twee blokken doorgaans als volgt:

- Maandag: College dag, theorie uitleg en challenge voor komende twee weken
- Dinsdag: Zelfstudie (onder begeleiding) in blok 1 en bij het bedrijf aan de slag met de bedrijfscase in blok 2
- Woensdag: Werkcollege dag
- Donderdag: Zelfstudie (onder begeleiding) in blok 1 en bij het bedrijf aan de slag met de bedrijfscase in blok 2
- Vrijdag: Tweewekelijkse presentatie van de challenge in blok 1 en wekelijkse presentatie van de voortgang de bedrijfscase in blok 2

Het eerste blok wordt door studenten als pittig ervaren maar tegelijkertijd wel ervaren dat er veel geleerd wordt in slechts enkele weken. Juist daardoor is het mogelijk om in het tweede blok het geleerde in de praktijk te brengen. 

Naast de standaard colleges hebben we in de minor een 4 tal presentatie/workshop avonden waarin we de trends, hacks of maatschappelijke impact verder uitdiepen.

Introduction to Data Science /IDS/ 9EC /Blok A/ toetsvorm: tentamen

Visual analytics /VA/ 5EC /Blok A/ toetsvorm: opdrachten

Data Mining /DA / 4EX /Blok B / toetsvorm: opdrachten

Track*-
Connectivity & Mobility / Designing Future Cities / Energy Transition/Smart Industry/ Technology for Life/ TRK/ 10EC / Blok B/ toetsvorm: opdrachten

Hackaton/ HCK/ntb*/ toetsvorm: deelname

Data Ethics /MA/ 2EC/ Blok A+B/ toetsvorm: reflectie
deelname

* de hackathon zal waarschijnlijk in week 7 van blok A plaatsvinden.

Wanneer een student een onderdeel niet succesvol heeft afgerond in de onderwijsperiode waarin de student het onderwijs van de minor heeft gevolgd, dan kan de student alsnog de minor afronden tijdens volgende onderwijsperiode(n) van de betreffende minor.

Wordt een minor niet meer aangeboden of is de inhoud van de minor herzien? Dan biedt de opleiding in het daarop volgende studiejaar nog tweemaal de gelegenheid tot het afronden van de minor. 

Meer informatie:

Video Minor Data Science

Kosten:

We gebruiken het DataCamp platform. Studenten ontvangen van ons een gratis licentie. 

De thema en hack avonden van het vak maatschappelijke impact zijn nog niet gepland. Maar het kan zijn dat er voor een van de avonden kosten gemaakt worden. Denk hierbij aan de aanschaf van een Raspberri Pi of sensor boards. 

Tot slot, zorg voor een redelijke laptop. We kunnen support bieden aan Macbooks, Windows en Linux/Unix, maar Chromebook kunnen we niet ondersteunen.

Vragen over de minor?
Contact: Charaf Batou, c.batou@hva.nl

Vragen over de Kies op Maat-procedure?
Contact: Monique Ax-Bervoets, Digitaal Servicepunt  

Er zijn 50 plaatsen voor KOM-studenten. De aanmeldperiode voor HvA-studenten is voorafgaand aan de aanmeldperiode voor niet HvA-studenten.

Aanmeldingen worden op volgorde van binnenkomst ondertekende leerovereenkomsten in behandeling genomen.