** This course is in Dutch only and is part of the Brabant Leert initiative. **

Quality data is de hoeksteen voor data science bij productieproblemen. Tijdens deze cursus leert u uw sensor- en andere databronnen in te zetten bij de aanpak van taaie problemen in de productie, het onderhoud en op het gebied van kwaliteit.

• Leer waar te starten met data science voor de optimalisatie van uw productie
• Transformeer ruwe data naar kwaliteitsdata (tidy data sets)
• Leer scripts in Python toepassen

Over de cursus Quality data
Door effectief gebruik te maken van data is er een flinke winst te behalen op het gebied van productie en kwaliteit. De beschikbare data bewerkingstechnologieën, waaronder algoritmes en diverse software tools, zorgen ervoor dat deze data gedreven aanpak in handbereik is gekomen voor alle bedrijven. Een voorwaarde om succesvol te zijn in dergelijke trajecten is het opstellen van kwaliteitsdata oftewel in vakjargon, de tidy data sets.

In de 3-daagse praktische cursus Quality data krijgt u het inzicht en leert u de technieken om deze tidy data sets zelfstandig vorm te geven. De cursus richt zich op bedrijven die actief zijn in de industrie en die de productie omgeving willen verbeteren op het gebied van output, kwaliteit of onderhoud.

Dit levert de cursus u op
Tijdens deze cursus leert u waarom tidy datasets het startpunt zijn voor analyses in data science. Ook leert u hoe u vanuit uw specifieke productieproces kunt komen tot tidy datasets. U leert de open-source Python software omgeving in te zetten om u hierbij te helpen. Al tijdens de cursus kunt u in uw eigen werkomgeving met de materie aan de slag.

Aan het einde van deze cursus beschikt u over de volgende vaardigheden en inzichten:

• U kunt aangeven wat er nodig is om uw productieproces te analyseren met data science
• U krijgt inzicht in hoe te komen van ruwe data naar kwaliteitsdata (tidy data sets)
• U krijgt inzicht in het combineren van de diverse data bronnen (kwaliteit, instellingen, sensoren)
• U kunt scripts in Python lezen en aanpassen

Voor wie is deze cursus bedoeld?
Deze cursus is voor iedereen die data gedreven projecten gaat opzetten en uitvoeren. U bent verantwoordelijk voor het vormgeven van de juiste tidy data set(s). Denk hierbij aan professionals werkzaam als: data engineer, data scientist, production engineer of quality engineer. De projecten richten zich op het verbeteren van productie, onderhoud en productkwaliteit met behulp van data analyse, waaronder moderne data science technieken. Enige ervaring in programmeren is wenselijk, deelnemers behoeven geen voorkennis te hebben van Python. U wilt groeien in het programmeren in Python, of wilt weten wie of wat daarvoor nodig is.

Lesmateriaal
Bij de cursus ontvangt u een syllabus. Verder maakt u gebruik van de (open-source) software Python, de standaard in data science. Ook verkrijgt u Python script voorbeelden voor het verzamelen en ordenen van ruwe data en suggesties voor verdere online verdieping in de materie.

Programma
Dag 1 (23 november 2022)

• Waar lopen bedrijven tegen aan wanneer men wilt weten waar kwaliteitsvariatie / productie-instabiliteit vandaan komt?
• Wat zijn tidy datasets en waarom heeft u deze nodig?
• Wat kunt u leren uit (analyse van) tidy datasets?
• Hoe bereikt u tidy datasets en welke controles heeft u daarbij nodig?
• Uitreiking opdrachten ter voorbereiding van dag 2 (tijdsindicatie: 8 uur)

Dag 2 (30 november 2022)

• Lezen en aanpassen van Python scripts voor het maken van tidy datasets
• Voorbeelden van scripts met verschillende functies en hoe dezein te zetten in de eigen omgeving
• Uitreiking opdrachten ter voorbereiding van dag 3 (tijdsindicatie: minimaal 8 uur)

Dag 3 (7 december 2022)

• Bespreken van problemen bij het maken van eigen scripts
• Strategieën voor het maken van tidy datasets voor (delen van) het eigen productieproces