Kies op maat

Login Menu

Big Data toepassingen

Binnen de agrarische sector is er een groeiende vraag naar experts op het gebied van landbouw, tuinbouw en veeteelt die de ‘taal van de data’ spreken. Er zijn veel toepassingen ontwikkeld door onder andere mechanisatiebedrijven waarmee GPS gegevens gekoppeld kunnen worden aan taakkaarten voor precisiebemesting. Naast de technische uitdagingen die dit met zich meebrengt zoals het koppelen van systemen van verschillende merken is er een grote behoefte aan mensen die deze data om kan zetten naar bruikbare en interpreteerbare informatie. De huidige generatie studenten hebben de bevoorrechte positie om op deze vraag in te springen en zich te specialiseren in data acquisitie en data analyse. Mechanisatiebedrijven, loonwerkers en grote akkerbouwbedrijven hebben grote behoefte aan dergelijke specialisten.

Rol: Data adviseur



 

Leerdoelen

Eindniveau

Student kan data vertalen in een beeld waar de manager/opdrachtgever wat aan heeft. Denk aan:

Inzicht krijgen in ethiek rondom big data;

  • Veelzijdige dimensies van data herkennen;
  • Waarde creëren uit (deels) ongestructureerde data;
  • Data in beeld brengen voor de eindgebruiker vooral voor advies doeleinden.

Aanvullende informatie

Werkvormen: Workshops, hoorcolleges, symposia en opdrachten

Aeres-competenties:
Organiseren, Onderzoeken, Presenteren & Zelfsturen

Inhoud lesdag(en):

  1. Les/workshop: Introductie in Big data en data acquisitie;
  2. Excursie: naar een agrarische bedrijf waar grote hoeveelheden data geproduceerd wordt;
  3. Coaching en ondersteuning sessie;
  4. Les/workshop: Data (pre-)processing & analyse;
  5. Coaching en ondersteuning sessie;
  6. Les/workshop: data visualisatie;
  7. Coaching en ondersteuning sessie.

Opdracht:

Korte beschrijving 

Big data speelt steeds een belangrijke rol voor een duurzamer agrarische sector. Dit wordt mogelijk gemaakt door de introductie van verschillende nieuwe technologieën in de precisielandbouw bijvoorbeeld sensoren, drones, robots…etc. Hierdoor krijgen de akkerbouwers, loonwerkers en allerlei andere betrokkenen steeds meer beschikking over diverse en grote hoeveelheden data uit verschillende bronnen. Met deze grote datastroom ofwel ‘Big Data’ moet het mogelijk worden om snel en effectief strategische beslissingen te nemen.

Studenten worden gevraagd om in teamverband een onderzoeksopdracht bij een opdrachtgever binnen de agrarische sector uit te voeren. Om het onderzoek met succes uit te voeren worden lessen/workshops verzorgd over thema’s die binnen Big Data een belangrijke rol spelen. De studenten dienen per thema een opdracht uitvoeren.

In samenwerking met de sector gebruiken we binnen deze minor uitsluitend data die afkomstig is uit opererende bedrijven binnen de agrarische sector.

Ingangseisen

Student dient:

  • Affiniteit te hebben met de landbouw en/of agrarische sector;
  • Cijfermatig inzicht te hebben (studenten die HONA module hebben gevolgd zijn welkom);
  • Affiniteit te hebben om te werken met data uit verschillende systemen (denk aan sensor data, klimaat data, opbrengst gegevens… etc.);
  • Nauwkeurig te werken;
  • Goed te kunnen samenwerken;
  • Bereidt te zijn om “out-the-box” te denken en is enthousiast om creatieve oplossingen/ideeën uit te proberen.

Beoordeling (procedure)

Onderzoeksproject:

Studenten voeren een data gericht project uit bij een externe opdrachtgever. Studenten beginnen met het verzamelen van de data. Vervolgens zoeken ze naar verbanden en zoeken ze daarbij een hypothese om te onderzoeken in het kader van het onderzoeksproject. Parallel, krijgen de studenten workshops/lessen om het project met succes uit te voeren.

Opdrachten:

Tijdens de minor worden praktijkopdrachten uitgevoerd op het gebeid van:

  • Data acquisition;
  • Data verkenning en analyse;
  • Data visualisatie.

Zowel het project als de opdrachten dienen met een voldoende behaald te worden.

Bij een onvoldoende wordt er een herkansing georganiseerd.

Toetsing

Onderdeel: ABDT01
ECTS: 5
Naam: Assessment
Tentamenvorm: Assessment
Tentamen in periode: 4

Onderdeel: ABDT02
ECTS: 3
Naam: Introductie in Big Data En Data Acquisitie
Tentamenvorm: opdracht
Tentamen in periode: 4

Onderdeel: ABDT03
ECTS: 5
Naam: Data (pre-)processing & analyse
Tentamenvorm: Opdracht
Tentamen in periode: 4

Onderdeel: ABDT04
ECTS: 2
Naam: Data Visualisatie
Tentamenvorm: Opdracht
Tentamen in periode: 4

Literatuur

Blackboard

Rooster

semester 2, op donderdagen in de weken: 7, 10, 12, 14, 21, 23, 25