Menu Zoeken English

Applied Data Science & Artificial Intelligence voltijd

  • Duur en startmoment

    4 jaar, september

  • Opleidingstype

    Voltijd Bachelor

  • Taal

    Nederlands (literatuur veelal in Engels)

Data spelen een grote rol in de samenleving. Wil je meebouwen aan de toekomst? Heb je passie voor techniek én wil je weten wat er in de wereld speelt? Volg dan de opleiding Applied Data Science & AI.

Data zijn overal. Van sensoren en trackers tot apps. Gegevens over demografie en koopgedrag. Deze data kunnen ons helpen om de mens en maatschappij beter te begrijpen. Data spelen binnen alle branches een rol. Denk bijvoorbeeld aan social media analyses en dataverzameling voor webshops zodat je koopgedrag van klanten kan voorspellen. De wereld van data is een bijzonder uitdagende omgeving.

Data scientist for the future

Bij de opleiding Applied Data Science & Artificial Intelligence (AI) leer je hoe je geautomatiseerd data kan verzamelen, opschonen, opslaan en beheren. Dat doe je door projecten uit te voeren voor echte organisaties. De opleiding leidt je op tot een ‘data scientist for the future’. Dit betekent dat je data-gedreven toepassingen op een ethisch verantwoorde wijze kunt toepassen. Dit noemen we responsible data science.

De impact van data

Met data heb je impact op de wereld om je heen. Zonder dat je het misschien merkt, word je nu overal beïnvloed door data. Als je een nieuwe broek kiest bij Zalando of als je een nieuwsitem leest op nu.nl. Maar ook als je een verzekering aanvraagt of naar een ziekenhuis gaat. Bijna alle grote organisaties gebruiken data om te kiezen wat belangrijk is. Dit kan goed en slecht uitpakken voor mensen. Daarom is de menselijke maat in alles wat we je leren een heel belangrijk onderdeel. Apps zoals Instagram en Facebook zijn niet gratis zonder jouw data. Je krijgt er weliswaar een gratis app voor terug maar veel gebruikers realiseren zich niet wat de waarde van hun data is voor deze platformen en welke risico’s eventueel aan het (ongewenst) delen van data kleven.

Interesse in mens én maatschappij

Het vakgebied kent een internationaal werkveld. Je maakt kennis met internationale gastdocenten, teams, opdrachtgevers en organisaties. Literatuur is veelal in het Engels. Deze studie is iets voor jou als je passie hebt voor techniek maar je ook geïnteresseerd bent in de sterk veranderende wereld. Je bent nieuwsgierig en hebt interesse in de mens én maatschappij. Programmeren vind je interessant maar je bent ook creatief en communicatief vaardig.

Belangstelling voor deze opleiding?

We hebben goed nieuws! Na de positieve beoordeling van onze opleiding Applied Data Science & Artificial Intelligence door de Nederlands-Vlaamse Accreditatieorganisatie (NVAO) wordt deze op dit moment in het landelijke systeem ingevoerd. Dat betekent dat je je binnen maximaal 15 werkdagen kunt aanmelden via Studielink. Let op: voor het aanmelden heb je een DigiD nodig! Heb je deze nog niet, vraag hem dan alvast aan op https://www.digid.nl/digid-aanvragen-activeren/. Zo loop je straks geen onnodige vertraging op.

Houd je mail komende tijd goed in de gaten. We informeren je zodra aanmelden via Studielink mogelijk is. Heb je in de tussentijd vragen? Stuur een mail naar cmi-dsai@hr.nl.

 

Opbouw

Hoe is de opleiding opgebouwd?

Onderwijsvisie

Bij de opleidingen van Hogeschool Rotterdam voelt iedereen zich welkom en hoort iedereen erbij. Studenten en docenten kennen elkaar en weten elkaar te vinden. De docenten doen er alles aan om je te begeleiden bij je studie op een manier die bij jou past. Dit vraagt van jou betrokkenheid en een actieve inzet. Samen maken we het onderwijs.

Kenmerkend voor het onderwijs van Hogeschool Rotterdam is de aandacht voor:

  • De kennisbasis van het beroep
  • Handelen in de beroepspraktijk
  • Je eigen professionele identiteit

Al deze elementen komen steeds aan bod tijdens de opleiding. Studenten (en medewerkers) hebben invloed op de manier waarop dit gebeurt in medezeggenschapsraden

Bij de start van je studie ligt de nadruk op het ontwikkelen van kennis en vaardigheden, maar direct komt ook de praktijk aan bod. Je leert reële beroepsvraagstukken aan te pakken, in samenwerking met medestudenten, docenten, professionals uit de praktijk en praktijkgerichte onderzoekers. Eerst krijg je veel begeleiding van je docent, later neem je steeds meer het heft in eigen handen. Tijdens je studie leer je jezelf steeds beter kennen en ontdek je wat jouw unieke kwaliteiten zijn als beroepsbeoefenaar.

Het eerste jaar

In jaar 1 maak je kennis met het vakgebied Data Science & Artificial Intelligence. Binnen de studio (ons projectonderwijs) ontwikkel je technische, ethische, juridische en professionele vaardigheden. Je werkt ideeën uit voor een opdrachtgever en experimenteert met technieken. Er worden passende workshops aangeboden waar op dat moment behoefte aan is. Je houdt je eigen ontwikkeling in de gaten en je wordt bijgestaan door een coach. Daarnaast volg je kernvakken zoals programmeren en (discrete) wiskunde.

Alle periodes kennen eenzelfde opbouw, maar elk kwartaal heeft de studio een ander thema. Deze thema’s sluiten aan bij de onderzoeksthema’s van het kenniscentrum Creating 010. De vier studiothema’s zijn:

Periode 1: So social

Wat is precies de impact van ons social media- & klikgedrag? In periode 1 ga je jouw digitale persoonlijkheid in kaart brengen op basis van data. 

Periode 2: De slimme stad

Camera’s, sensoren – steden worden steeds slimmer. De gemeente Rotterdam zet innovaties in om de stad veiliger, duurzamer en efficiënter te maken. Help jij mee om Rotterdam nog slimmer te maken?

Periode 3: Haven van de toekomst

Drones, container tracking, voorspellen van de meest optimale containerroute en magazijnen die hun voorraden automatisch (realtime) bijwerken. De toekomst van de haven is hybride. Gedurende deze periode leer je om data te manipuleren en hoe je een eenvoudige database automatisch kunt vullen. 

Periode 4: De digitale dokter. Who cares?

In deze periode ga je samenwerken met studenten van andere disciplines. Care robots, zelfdiagnose via apps en elektronisch patiëntendossiers, het zijn allemaal voorbeelden van de inzet van Artificial Intelligence. AI is in de gezondheidszorg de afgelopen jaren sterk toegenomen. 

Na het eerste jaar

Omdat de opleiding nieuw is, is het programma van jaar 2 t/m 4 nog niet precies bekend. Zodra de informatie beschikbaar is, vind je die hier.

 

 

Keuze en begeleiding

Keuze

Tijdens je opleiding kun je kiezen uit zo'n driehonderd (hogeschoolbrede) keuzevakken. Dit biedt de kans om over de grenzen van je eigen opleiding heen te kijken en om invulling te geven aan je specifieke leerbehoeften. Afhankelijk van je opleiding kun je zelf een stageplek uitzoeken. Via een minor in de hoofdfase van je studie kies je een bepaald profiel waarmee je jezelf kunt onderscheiden. Ook de afstudeeropdracht die je kiest, geeft een persoonlijke inkleuring aan je opleiding.

Begeleiding

Iedere student is uniek en heeft zijn eigen ideeën over wat hij in zijn studie wil bereiken. In onze begeleiding maken we je bewust van je capaciteiten, kansen en uitdagingen. Soms blijkt tijdens of al vóór de opleiding dat je moeite hebt met een bepaald vak. Dan is het nuttig je kennis hiervan bij te spijkeren. Als student krijg je een coach (docent) die je begeleidt en de studievoortgang in de gaten houdt. Ook kun je een peercoach krijgen: een ouderejaarsstudent die een jongerejaars begeleidt.

Studeren met een functiebeperking

Heb je een functiebeperking en heb je daarvoor aanpassingen of voorzieningen nodig, dan bieden we daarvoor verschillende mogelijkheden.

Stage lopen

In het derde jaar staat 'ervaren' centraal. Daarom loop je tijdens de eerste helft van het derde jaar stage in de beroepspraktijk. Dat doe je bij een (internationale) organisatie in Nederland, maar het is ook mogelijk stage te lopen in het buitenland.

Minors

In de laatste fase van je opleiding verdiep je je door middel van een minor (specialisatie) in je vakgebied of verbreed je je kennis in een door jou gewenste richting. Je kunt een minor kiezen van de opleiding Applied Data Science & Artificial Intelligence, maar het is - in overleg met de opleiding - ook mogelijk een minor te kiezen die door een andere opleiding wordt aangeboden.

De opleiding Applied Data Science & AI is nieuw. Het minoraanbod is daarom op dit moment nog niet bekend.

Student van andere hogeschool?

Ben je student bij een andere hogeschool en wil je een minor bij Hogeschool Rotterdam volgen? Bekijk je mogelijkheden op Kiesopmaat.nl. De minors van Hogeschool Rotterdam duren een half jaar (september - februari) en leveren 30 EC (studiepunten) op.

Afstuderen

In het vierde jaar bereid je je voor op het werken in de beroepspraktijk door het kiezen van een passende afstudeeropdracht.

Internationale mogelijkheden

Het vakgebied kent een internationaal werkveld. Tijdens de opleiding maak je kennis met internationale gastdocenten, teams, opdrachtgevers en organisaties. De boeken en andere literatuur zijn grotendeels in het Engels. In het derde jaar kun je ook stage lopen in het buitenland.

Na je studie

Wat kun je doen na de opleiding?

Na je afstuderen

Gefeliciteerd! Je hebt je Bachelor of Science (BSc) gehaald. Deze titel mag je achter je naam voeren. Je kunt er ook voor kiezen de titel Ingenieur (ing.) vóór je naam te zetten.

Ook ontvang je bij je diploma een diplomasupplement met een DS-label. Met dit Engelstalige document kun je de waarde van je diploma eenvoudiger aantonen in het buitenland bij de toelating tot een vervolgstudie of bij het vinden van een baan.

Heb je het Honoursprogramma gevolgd? Dan krijg je ook een honours degree, waarmee je je doorzettingsvermogen en extra kennis kunt aantonen.

Beroepsbeeld

De vraag op de arbeidsmarkt naar data- en AI-specialisten is ongekend groot. Na het afronden van de opleiding kun je bijvoorbeeld aan de slag gaan in een van de volgende beroepsrollen:

De data scientist past technieken uit diverse disciplines in verschillende combinaties toe. Programmeerkennis, data acquisitie en governance, data-privacy en -security, machine learning, analyse en presentatie, professionele communicatie (story telling) aangevuld met kansrekening, statistiek, lineaire algebra, etcetera.

De taak van een data engineer is vooral het voorbereiden en beschikbaar maken van data voor analytisch of operationeel gebruik. Deze engineers zijn doorgaans verantwoordelijk voor het bouwen van datapijplijnen om informatie uit verschillende dataopslagsystemen samen te brengen. Ze integreren, consolideren en structureren de data voor gebruik in analysetoepassingen. Waarbij ze ervoor waken dat de gegevens voldoen aan de wet- en regelgeving (compliance) en gebruikt kunnen worden binnen de gestelde ethische grenzen (onder andere bias risico’s). Ze willen data 'gemakkelijk' toegankelijk maken en het (big) data-ecosysteem van hun organisatie optimaliseren. De hoeveelheid data waarmee de data engineer werkt varieert met de organisatie, en dan vooral met betrekking tot de omvang ervan. Hoe groter het bedrijf, hoe complexer de analyse-architectuur en hoe meer gegevens de data engineer verantwoordelijk voor zal zijn. Data engineers werken samen met data scientists, verbeteren de transparantie van data en stellen organisaties in staat betrouwbaarder zakelijke beslissingen te nemen.

Machine learning engineers bevinden zich op het snijvlak van software engineering en data science. Zij gebruiken onder andere (big) data-tools en programmeerframeworks om ruwe data uit zogenaamde data ‘pipelines’ te verzamelen. Zij bewerken de data en schalen deze op zodat deze gebruikt kunnen worden in diverse data science modellen. Machine learning engineers ‘voeden’ data in modellen gedefinieerd/ontwikkeld door data scientisten. Zij ondersteunen tevens bij in het productie zetten van (theoretisch) modellen en het opschalen hiervan om grote hoeveelheden (real-time) data te kunnen verwerken. Machine learning engineers ontwikkelen software voor het ‘besturen’ van computers en robots. De algoritmen ontwikkeld door machine learning engineers stelt een machine in staat om patronen te herkennen (identify) en ‘zelflerend’ opdrachten (commands) uit te voeren (reinforcement learning)

Een Artificial (Applied) Intelligence engineer is verantwoordelijk voor het ontwerpen, programmeren, trainen van complexe netwerken van algoritmen die onderdeel uitmaken van AI-systemen. De AI engineer ‘zoekt’ samen met de business naar (nieuwe) mogelijkheden door toepassing van AI. Het vereist goede communicatieve vaardigheden om het nut van de AI-modellen die ze creëren uit te leggen aan veel mensen binnen de organisatie, inclusief belanghebbenden en productmanagers.

Locatie

Waar ga je studeren?

Niet op zoek naar deze opleiding?

Kijk ook eens naar deze opties
🍪

Welkom!
Wij maken gebruik van functionele en analytische cookies voor de werking van de website en het verbeteren van jouw gebruikerservaring. Deze cookies zijn noodzakelijk. Wil je meer weten? Lees dan ook ons cookiebeleid.

Instellen