Waarom zou je data-geletterd worden? Om die vraag te beantwoorden leer je waarom data-geletterdheid essentieel is, hoe je van data naar inzichten komt, en hoe data helpt bij besluitvorming. 

Waarom datawijsheid een essentiële vaardigheid is

Data-geletterdheid definiëren

De data literacy-gereedschapskist

Datawijsheid in de praktijk

Van data naar inzichten

DIKW-piramide als proces

Wat is inzicht?

De DIKW-reis

Datagedreven beslissingen nemen

Data-driven werken

Feiten & mythes over datagedreven werken

Het datagedreven proces

Passend bij de probleemstelling

Basis van data-geletterdheid

Data is tegenwoordig overal, maar hoe vind je de juiste data voor jouw vraagstuk? In dit hoofdstuk leer je over databronnen, veelvoorkomende typen data, hoe je data beheert en wat je kunt doen bij veelvoorkomende dataproblemen.

Data is overal om ons heen

De juiste data vinden

De juiste databron vinden

Open vs. interne databronnen

Veelvoorkomende datatypes

Belang van gegevenstypen

Gestructureerde vs. ongestructureerde data

Kwantitatieve vs. kwalitatieve data

Gegevens beheren

Databases gebruiken

Opslag in de cloud

Welk hulpmiddel heb je nodig?

Veelvoorkomende dataproblemen

Gevolgen van dataproblemen

Zoek de dataproblemen

Vervuilde data en datavooroordeel tegengaan

Data lezen

In dit hoofdstuk gaan we dieper in op het analyseren van je data om de inzichten te krijgen die je nodig hebt. Je leert hoe en wanneer je de vier typen analytics gebruikt: descriptieve, diagnostische, predictieve en prescriptieve analytics.

Descriptieve analyse

Redenen (om) geen beschrijvende analyse te gebruiken

De data verkennen

Verbanden verkennen

Diagnostische analyse

Oorzaken vinden

Root Cause Analysis

Stappen van root cause analysis

Options

Descriptive analytics

Diagnostic analytics

Descriptive vs. diagnostic analytics

Predictieve analyse

Zijn we al aan het voorspellen?

Voorspellend modelleren

Een voorspellend model bouwen

In de toekomst kijken

Voorschrijvende analyse

Kenmerken van prescriptive analytics

Opties

Predictive analytics

Prescriptive analytics

Beide

Predictive versus prescriptive analytics

Descriptive Analytics

Diagnostic Analytics

Predictive Analytics

Use-cases koppelen aan het type analyse

Werken met en analyseren van data

In het laatste hoofdstuk behandelen we het communiceren van de inzichten die je uit je data hebt gehaald. Je leert hoe je visualisaties en storytelling inzet om een boeiend dataverhaal te maken en ontdekt de drie sleutels tot effectieve communicatie.

Datavisualisaties

Het doel van visualisaties

Context bieden

Data storytelling

(Geen) onderdeel van het verhaal

Een verhaal maken

Drie sleutels voor effectieve communicatie

Focus op je kernboodschap

Je schema op orde brengen

Het belang van vorm

Van data naar verhaal: een casestudy

De centrale boodschap formuleren

De verhaallijn opzetten

Visualisaties kiezen

Best en bad practices

Afronding

Inzichten communiceren

Data Visualization Cheatsheet

Course Glossary

Data is overal om ons heen, waardoor data-geletterdheid een essentiële vaardigheid is. Het is een vaardigheid die je in staat stelt de juiste vragen over data te stellen en de juiste tools te kiezen om data te lezen, te interpreteren en te communiceren. Deze niet-technische cursus geeft je de kennis en vaardigheden om je zeker te voelen rondom data en te begrijpen hoe data kan worden gebruikt om bruikbare inzichten te verkrijgen en verandering te stimuleren.
 
Met praktijkgerichte oefeningen leer je hoe je van data naar inzichten komt, hoe data besluitvorming stuurt, hoe je data verzamelt en beheert, de vier typen analytics en hoe je met storytelling en visualisatie je datacommunicatie verbetert, en meer.
 
Je begint bij de basis: waarom data-geletterdheid belangrijk is en waarom je stappen zou moeten zetten om data-geletterd te worden. Je leert ook hoe je data in je voordeel gebruikt, van het verkrijgen van inzichten tot het nemen van beslissingen.
 
Vervolgens ontdek je hoe je databronnen identificeert, bekijkt je enkele van de meest voorkomende typen, hoe je ze beheert en wat je doet als je problemen met je data tegenkomt.
 
In de tweede helft van deze cursus over data-geletterdheid focus je op het verkrijgen van inzichten met behulp van data analytics. Naast het verkennen van de verschillende analysetypen en wanneer je ze toepast, leer je ook hoe je je bevindingen met impact presenteert met datavisualisaties en storytelling.
 
Als je klaar bent, begrijp je goed waarom data-geletterdheid zo essentieel is in de moderne wereld, en beheers je de basis om de juiste soorten data voor jouw doelen te identificeren.
 
Tijd om te beginnen aan je reis naar data-geletterdheid!

De video’s bevatten live-transcripties die je kunt tonen door linksonder in de video’s op "Show transcript" te klikken.
De cursuswoordenlijst vind je rechts in de sectie met bronnen.
Om CPE-credits te behalen, moet je de cursus voltooien en een score van 70% halen op de gekwalificeerde toets. Je navigeert naar de toets via de CPE-creditsvermelding aan de rechterkant.

<h2>Ontdek de basis van datageletterdheid</h2> 
Data is overal om ons heen, waardoor datageletterdheid een belangrijke vaardigheid is geworden. Het is een vaardigheid die je in staat stelt om de juiste vragen over data te stellen en de juiste tools te kiezen om data te lezen, te interpreteren en te communiceren. Deze niet-technische cursus geeft je de kennis en vaardigheden die je nodig hebt om je op je gemak te voelen met data en te snappen hoe je data kunt gebruiken om bruikbare inzichten te krijgen en veranderingen te stimuleren.
 
Door middel van praktische oefeningen leer je hoe je van data tot inzichten komt, hoe data besluitvorming beïnvloeden, hoe je data verzamelt en beheert, welke vier soorten analyses er zijn en hoe je storytelling en visualisatie kunt gebruiken om je datacommunicatie te verbeteren, en nog veel meer.
 
Je begint met de basis: je leert waarom datageletterdheid belangrijk is en waarom je stappen moet zetten om datageletterd te worden. Je leert ook hoe je data kunt gebruiken om je voordeel te doen, van het verkrijgen van inzichten tot het nemen van beslissingen.
 
<h2>Krijg een beter begrip van data</h2> 
Vervolgens leer je hoe je gegevensbronnen kunt herkennen, waarbij je kijkt naar enkele van de meest voorkomende soorten, hoe je ze kunt beheren en wat je moet doen als je problemen met je gegevens tegenkomt.
 
In de tweede helft van deze cursus over datageletterdheid ga je kijken hoe je met data-analyse nieuwe inzichten kunt krijgen. Je gaat niet alleen kijken naar de verschillende soorten analyses en wanneer je die het beste kunt doen, maar je leert ook hoe je je bevindingen op een pakkende manier kunt presenteren met behulp van datavisualisaties en storytelling.
 
Als je klaar bent, snap je goed waarom datageletterdheid zo belangrijk is in de wereld van nu, en heb je een paar basisprincipes onder de knie om te bepalen welke soorten data voor jou het meest geschikt zijn.

Data is overal, dus data-geletterdheid is essentieel: lees, werk, analyseer en communiceer met data.

Introductie tot data-geletterdheid

Gegevens zijn overal om ons heen, waardoor datageletterdheid een essentiële vaardigheid is geworden. 

Data-geletterdheidsexpert

Data-vaardigheden voor bedrijven

Redenen (om) geen beschrijvende analyse te gebruiken

Introductie tot data-geletterdheid

Interactieve oefening met praktijkervaring