Why should you become data-literate? To answer this question, you'll learn why data literacy is an essential skill, how to get from data to insights, and how data can help with decision-making. 

Why data literacy is an essential skill

Defining data literacy

The data literacy toolbox

Data literacy in action

From data to insights

DIKW pyramid as a process

What is insight?

The DIKW journey

Data-driven decision making

Becoming data-driven

Facts & myths about being data-driven

The data-driven process

Fitting the problem statement

Data Literacy Basics

Data is everywhere nowadays, but how do you find the right data for your problem? In this chapter, you'll learn about data sources, common types of data, how to manage data, and what to do about common data problems.

Data is all around us

Finding the right data

Finding the right data source

Open vs. internal data sources

Common data types

Importance of data types

Structured vs. unstructured data

Quantitative vs. qualitative data

Managing data

Using databases

Storage in the cloud

Which tool do you need?

Common data problems

Consequences of data problems

Find the data problems

Countering dirty data and data bias

Reading Data

In this chapter, we dive deeper into how to analyze your data to get the insights you need. You'll learn how and when to use the four types of analytics: descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive 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

Working with and Analyzing Data

In the final chapter, we'll cover communicating the insights you gained from your data. You'll learn how to use visualizations and storytelling to craft an engaging data story and learn about the three keys to communicating effectively.

Data visualizations

The purpose of visualizations

Providing context

Data storytelling

(Not) part of the story

Crafting a story

Three keys to communicating effectively

Focus on your central message

Getting your outline in order

The importance of form

From data to story: a case study

Formulating the central message

Setting up the narrative structure

Choosing visualizations

Best and bad practices

Wrap-up

Communicating Insights

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

Veelgebruikte techniek: exploratory data analysis

Voorbereiden op meer geavanceerde analyses

Veelgebruikte techniek: drill-downanalyse

Descriptive vs. diagnostic analytics

Introductie tot data-geletterdheid

Praktische interactieve oefening