AI is overal om ons heen en verandert de manier waarop we werken en leven. Deze training legt een stevige basis, zodat iedereen in de organisatie de belangrijkste concepten van AI begrijpt en kan toepassen in het dagelijkse werk. Ongeacht functie of ervaring.

Onderwerpen

• Wat is AI?
• Verschillende soorten AI
• Hoe AI beslissingen neemt
• De rol van data in AI
• Verantwoord gebruik van AI
• Welke technieken zijn er in de wereld van AI

Ontdek de fascinerende wereld van generatieve AI. Leer hoe generatieve AI nieuwe en originele inhoud kan creëren, van kunst en muziek tot schrijven en het ontwerpen van afbeeldingen. Je verkent use cases in verschillende velden en begrijpt de ethische overwegingen die erbij komen kijken.

Onderwerpen

• Wat is generatieve AI en wat is analytische AI
• Hoe werkt generatieve AI?
• Voorbeelden aan de hand van de praktijk
• Welke tools gebruik je voor wat?
• Welke tools kunnen we inzetten voor generatieve AI?
• Een introductie in prompt engineering
• Richtlijnen in het gebruik van generatieve AI

Prompt engineering is een essentiële vaardigheid binnen generatieve AI, vooral bij het werken met ChatGPT of Gemini. Precies formuleren wat je vraagt levert de meest nauwkeurige en nuttige antwoorden. Dat vereist begrip van zowel de mogelijkheden als de beperkingen van het model.

Onderwerpen

• Een introductie in generatieve AI en prompt engineering
• Begrip van modellen en het ontwerpen van prompts
• De basis van prompt design
• Hands-on prompt engineering oefeningen
• Methodisch prompten levert de beste resultaten
• Richtlijnen in het gebruik van generatieve AI

De training waarin alle principes van Data & AI Literacy worden besproken en de basis wordt gelegd om de reis te beginnen. Wij noemen dit ook wel de lights on sessie. Er komen veel praktische voorbeelden voorbij: de goede, de slechte en de lelijke visualisaties, plus het raamwerk rondom datageletterdheid.

Onderwerpen

• Wat is data, wat is volwassenheid, welke stadia herkennen we in het Data & AI-veld?
• Wat is Data & AI Literacy en hoe raakt dat ons dagelijkse leven en werk?
• Verschillende voorbeelden en wat je daarvan kunt leren
• Het Data Literacy Framework, waar moet je aan denken en welke stappen zet je?
• Waarom zou je datageletterdheid nastreven en wat bereik je ermee?

Deze module behandelt alle belangrijke thema’s rond data-analyse en de toepassing daarvan binnen jouw organisatie. We bespreken het ontwikkelen van een datastrategie die aansluit bij de bedrijfsdoelstellingen en hoe je die meetbaar maakt. Daarnaast komt het BI- en analyticsproces aan bod, van data-acquisitie tot rapportage.

Onderwerpen

• Hoe werkt het Data Analytics-proces?
• Wat is een Data Analytics-organisatie, een datavisie of een datastrategie? En waarom is het menselijke aspect zo bepalend?
• Waarom is er een directe link naar change management?
• Hoe bepaal ik de datageletterdheidsvolwassenheid van onze organisatie?
• Wat zijn OKR’s, KPI’s of indicatoren en hoe bepalen we onze strategie op basis van onze visie?
• Hoe voer ik een Data Analytics Quick Scan uit en herken ik de quick wins?

Hoe werk je binnen BI- en analyticsprojecten? Alle investeringen daarin moeten gekoppeld zijn aan de strategische doelstellingen van het bedrijf. Maar hoe organiseer je dat, hoe krijg je buy-in vanuit leiderschap, hoe breid je je dienstverlening uit naar een groter deel van de organisatie en hoe beheer je die verandering?

Onderwerpen

• Hoe werkt een Data & Analytics-project?
• Welke rollen heb ik nodig in mijn project?
• Hoe krijg je buy-in van een organisatie en hoe behoud je die?
• Het effectief bedienen van een steeds groter deel van de organisatie
• Wat zijn de veelvoorkomende valkuilen in data- en analyticsprojecten?
• Hoe manage ik de verandering vanuit een verandermanagementperspectief?

Verantwoord omgaan met data vereist zorgvuldigheid. Het toepassen van security, privacy en ethische principes zoals transparantie, eerlijkheid en respect is cruciaal bij data die het leven van mensen beïnvloedt. Door processen te evalueren en normen te handhaven bouw je een cultuur van verantwoordelijkheid en vertrouwen.

Onderwerpen

• Wat is data-ethiek en wat moet je binnen jouw organisatie overwegen?
• Hoe bepaal je welk niveau van privacy vereist is?
• Hoe neem je security, privacy en data-ethiek op in je impactanalyses?
• Waar moet je op letten met betrekking tot security, privacy en ethiek?
• Wat is responsible AI en waarom is dat belangrijk?

Data benutten is meer dan verzamelen en analyseren. Het vereist nieuwsgierigheid, scepsis en kritisch denken. Die vaardigheden zijn cruciaal voor weloverwogen beslissingen en diepere inzichten. In deze training leer je hiaten in visualisaties te identificeren en vragen methodologisch te benaderen.

Onderwerpen

• Begrip en toepassing van de methode voor data-geïnformeerde beslissingen
• Kritisch bevragen van visualisaties
• Systematisch en kritisch denken: aannames uitdagen en alternatieve verklaringen onderzoeken
• Herkennen van patronen en identificeren van relevante afwijkingen
• Het belang van scepsis en het gebruik van de waarom-techniek

Waarom hebben we datavisualisaties nodig, en waarom kijken we niet altijd gewoon naar cijfers in tabellen? Dat heeft te maken met hoe onze hersenen werken. We nemen data beter waar en begrijpen die beter als ze grafisch wordt weergegeven. Data verkennen en er context en betekenis aan geven vraagt altijd een combinatie van kijken en denken.

Onderwerpen

• Datavisualisatietheorie
• Visuele perceptie
• Misleiden met statistieken en cijfers
• Wat is de relatie met Data Literacy?
• Het datavisualisatieframework
• Voorbeelden uit het verleden
• Wanneer gebruik je welke grafiek en waarom?
• Data storytelling

We leggen het proces uit van het creëren van een visuele weergave van een sterschema en begeleiden je door de principes daarvan. Je krijgt richtlijnen voor het maken van een conceptueel sterschema, het onderscheiden en organiseren van datatypes en het beheren van verschillende soorten feiten.

Onderwerpen

• Wat is datamodelleren en welke technieken zijn er?
• Hoe maak ik de juiste keuzes voor dimensies en feiten voor mijn organisatie?
• Wat zijn data marts?
• De verschillen tussen Kimball en Inmon, met de voordelen en nadelen
• Datawarehouses, welke typen zijn er?
• Meetwaarden en feiten: wat is een adaptieve en een non-adaptieve meetwaarde?

In elk bedrijf is het cruciaal om afdelingsdoelen af te stemmen op de KPI’s in dashboards. Het goed ophalen van requirements zorgt voor die afstemming met de bedrijfsdoelstellingen. Door de juiste vragen te stellen en de onderliggende vragen te ontdekken ontwikkel je een meetplan waarmee je strategische doelen kunt visualiseren.

Onderwerpen

• Opstellen van een strategiekaart op het gewenste niveau en het afleiden van de meetwaarden
• Hoe stel je de vragen samen, en hoe maak je socratische interviewvragen met ChatGPT of Gemini?
• Uitwerken van user stories die nodig zijn om data te ontsluiten en te visualiseren
• Het identificeren van dimensies en feiten en het beschrijven van de metadata of business glossary
• Het definiëren van je informatiepersonages: welke problemen en behoeftes hebben zij?
• Het maken van een mockup voor je business users, zodat zij een beeld hebben van de oplossing

Statistiek gaat over het verzamelen, organiseren, analyseren en interpreteren van informatie. Door de toenemende digitalisering komt er steeds meer statistische informatie op ons af, in kranten, op tv en in professionele situaties. Precies de reden om de basisprincipes goed te leren.

Onderwerpen

• De belangrijke concepten van statistiek zoals modus, mediaan en gemiddelde
• Populaties en steekproeven
• Kwantitatieve en kwalitatieve variabelen
• Histogrammen, box plot diagrammen en andere weergaven
• Herkennen van het lawaai in visualisaties