|
|
| Regel 26: |
Regel 26: |
| |Objective=Praktijkgericht onderzoek naar het creëren van dataproducten | | |Objective=Praktijkgericht onderzoek naar het creëren van dataproducten |
| |ObjectiveEn=Practice-based research into the creation of data products | | |ObjectiveEn=Practice-based research into the creation of data products |
| |Mission=x | | |Mission=Een essentiële speler zijn bij het sneller, efficiënter, effectiever nemen van beslissingen in een duurzame, dynamische delta. |
| |MissionEn=x | | |MissionEn=Being an essential player in making faster, more efficient, more effective decisions in a sustainable dynamic delta. |
| |Imagename=Data science.jpg | | |Imagename=Data science.jpg |
| |Professor=Gebruiker:Beck0003 | | |Professor=Gebruiker:Beck0003 |
| |Contact person=Gebruiker:Beck0003 | | |Contact person=Gebruiker:Beck0003 |
| |HZ theme=Vitaliteit,Energie,Water,Voeding | | |HZ theme=Vitaliteit,Energie,Water,Voeding |
| |Project=PR 00290,PR 00207,PR 00211,PR 00338, | | |Project=PR 00290,PR 00207,PR 00211,PR 00338 |
| }} | | }} |
Het lectoraat Data Science doet praktijkgericht onderzoek naar het creëren van dataproducten. Ze richt zich met name op producten die belangrijk zijn in een deltagebied zoals Zeeland, bijvoorbeeld voor kustbescherming, veiligheid, toerisme, voedsel, industrie, energie en logistiek. Het lectoraat werkt samen met ondernemers, overheden en andere lectoraten en kenniscentra, zodat de dataproducten kunnen worden gecombineerd met kennis uit deze domeinen.
Met dataproducten kunnen gebruikers sneller, efficiënter, effectiever en nauwkeuriger beslissingen nemen. Disciplines zoals wiskunde, statistiek, software-engineering en machine learning komen samen in Data Science.
Business understanding
Aan elk dataproduct ligt een onderzoeksproces ten grondslag. In de eerste, cruciale stap (business understanding) wordt onderzocht wat de vraag precies is.
Daarna wordt ruwe data verzameld en geschikt gemaakt voor de rest van het proces. Een mogelijke vervolgstap is om de data te visualiseren of op een andere manier te communiceren. Vervolgens kunnen de data verder worden gemodelleerd aan de hand van machine learning. Dit omvat verschillende technieken zoals clusteren, voorspellen, classificeren en anomalieën detecteren. Uiteindelijk leidt dit tot een dataproduct.
Mischa Beckers is lector Data Science. Hij sprak op 16 november 2017 zijn lectorale rede uit: ‘Do believe the hype’.
- Missie
- Een essentiële speler zijn bij het sneller, efficiënter, effectiever nemen van beslissingen in een duurzame, dynamische delta.
- Doelstelling
- Praktijkgericht onderzoek naar het creëren van dataproducten
- Lector
- Mischa Beckers
- Contactpersoon
- Mischa Beckers
- HZ-thema's
- Vitaliteit, Energie, Water, Voeding
Onderzoekers
Kernprojecten
Projecten
Kernpublicaties
Geen publicaties.
