In het kort
Machine learning helpt organisaties patronen in data te herkennen en voorspellingen te doen. In deze cursus ontdek je hoe je met data uit machines storingen kunt voorspellen. Dat heet ‘predictive maintenance’: onderhoud plannen voordat het misgaat, zodat je stilstand en verspilling beperkt.
De cursus is bedoeld voor professionals met basiskennis van Python die willen doorgroeien naar data-analyse en AI-toepassingen. Je volgt online sessies en werkt aan een individueel project. Daarbij pas je supervised en unsupervised learning toe op een realistische dataset en bouw je een portfolio dat laat zien hoe je machine learning inzet voor een concreet bedrijfsprobleem.
Deze cursus is geschikt voor professionals die al enige ervaring hebben met programmeren in Python en hun kennis willen uitbreiden naar data science en AI. Je werkt aan een concreet praktijkproject en ontwikkelt vaardigheden die direct toepasbaar zijn binnen jouw organisatie, bijvoorbeeld bij het optimaliseren van processen en het voorkomen van storingen. Of je nu je carrière wil versterken met actuele kennis, een stap wil zetten richting data-analyse of praktische oplossingen zoekt voor predictive maintenance: je gaat in deze cursus direct aan de slag.
Na deze cursus kun je zelfstandig machine learning-modellen ontwikkelen en toepassen op praktijkdata. Je beheerst de basis van data-analyse, supervised en unsupervised learning en het optimaliseren en evalueren van modellen. Met jouw portfolio toon je aan dat je machine learning kunt inzetten voor predictive maintenance en procesoptimalisatie.
Data-analyse en voorbereiding, machine learning-modellering, feature engineering en dimensionality reduction, hyperparameter tuning en evaluatie, praktische implementatie.
Doelgroep
Deze cursus is geschikt voor professionals die al enige ervaring hebben met programmeren in Python en hun kennis willen uitbreiden naar data science en AI. Je werkt aan een concreet praktijkproject en ontwikkelt vaardigheden die direct toepasbaar zijn binnen jouw organisatie, bijvoorbeeld bij het optimaliseren van processen en het voorkomen van storingen. Of je nu je carrière wil versterken met actuele kennis, een stap wil zetten richting data-analyse of praktische oplossingen zoekt voor predictive maintenance: je gaat in deze cursus direct aan de slag.
Hierna kun je
Na deze cursus kun je zelfstandig machine learning-modellen ontwikkelen en toepassen op praktijkdata. Je beheerst de basis van data-analyse, supervised en unsupervised learning en het optimaliseren en evalueren van modellen. Met jouw portfolio toon je aan dat je machine learning kunt inzetten voor predictive maintenance en procesoptimalisatie.
Te verbeteren competenties
Data-analyse en voorbereiding, machine learning-modellering, feature engineering en dimensionality reduction, hyperparameter tuning en evaluatie, praktische implementatie.
Opbouw en inhoud
Benieuwd wat je kunt verwachten? Hier lees je hoe de cursus is opgebouwd, welke onderwerpen aan bod komen en hoe je het traject combineert met je werk en privéleven. Zo weet je meteen of het past bij jouw agenda én je ambities.
Over de opleiding
Opbouw
De cursus bestaat uit 5 online bijeenkomsten van anderhalf uur, verspreid over 10 weken. Tussendoor maak je oefenopdrachten en verdiep je je met relevante bronnen. Parallel hieraan werk je aan je projectportfolio, gericht op predictive maintenance.
Programma
Je krijgt een stevige basis in machine learning en leert hoe je deze technieken toepast in een praktijkgerichte context. De belangrijkste thema’s zijn:
- Data-analyse en voorbereiding: Je leert datasets verkennen, opschonen en voorbereiden met technieken zoals feature engineering en dimensionality reduction.
- Supervised en unsupervised learning: Je past modellen toe zoals regressie, decision trees, random forests, k-means clustering en meer.
- Hyperparameter tuning en evaluatie: Je leert hoe je modellen optimaliseert en beoordeelt met relevante metrics.
- Praktijkproject predictive maintenance: Je werkt met een realistische dataset om storingen in machines te voorspellen en clusters van kritieke apparaten te identificeren.
Aan het einde van de cursus kun je zelfstandig een machine learning-prototype ontwikkelen en onderbouwen met een portfolio dat jouw kennis en vaardigheden laat zien.
Waarom deze cursus?
- Praktische toepassing van machine learning: Je traint modellen op data die vergelijkbaar is met onderhoudsdata uit de praktijk.
- Flexibel en online: Je volgt 5 online bijeenkomsten en werkt in je eigen tempo door.
- Portfolio als eindproduct: Je sluit af met een onderbouwd prototype en een overzicht van je keuzes.
- Focus op duurzaamheid en innovatie: Je verkent hoe predictive maintenance bijdraagt aan minder stilstand, minder verspilling en slimmer gebruik van energie en materialen.
Werken en leren
De totale studielast heeft een omvang van 130 uur, verspreid over 10 weken (13 uur per week). Er zijn 5 online bijeenkomsten van anderhalf uur. Tussendoor werk je aan je project en aan zelfstudie, zodat je stap voor stap toewerkt naar een werkend prototype en portfolio.
Planning
-
Startdatum
-
04-05-2026
-
Prijs
-
€3100.00
-
Bijeenkomsten
-
5 bijeenkomsten
-
Locatie
-
Online
-
Beschikbare plaatsen
-
beschikbaar
Praktische informatie
Voordat je aan de cursus begint, wil je natuurlijk weten hoe alles geregeld is. In dit onderdeel vind je alle praktische informatie op een rij: van startdata tot toelatingseisen, kosten en subsidiemogelijkheden. Je leest hoe je je kunt aanmelden, vindt antwoorden op veelgestelde vragen en kunt de brochure downloaden om alle details rustig na te lezen of te delen met je werkgever.
Geen. Wel wordt basiskennis van programmeren in Python verondersteld.
Deze cursus levert direct waarde voor jouw organisatie doordat deelnemers leren machine learning toe te passen op onderhoudsvraagstukken. Ze werken aan een praktijkopdracht met een realistische dataset en ontwikkelen een prototype voor predictive maintenance, inclusief evaluatie en onderbouwing. Het resultaat is een concreet portfolio dat kan helpen bij het herkennen van patronen en het verbeteren van besluitvorming rondom onderhoud.
Bij het succesvol afronden van het project ontvang je een certificaat waarmee je aantoont dat je de module succesvol hebt afgerond. De toetsing van het project vindt plaats op basis van een aantal criteria waaraan je moet voldoen.
Toelatingseisen
Geen. Wel wordt basiskennis van programmeren in Python verondersteld.
Voor de werkgever
Deze cursus levert direct waarde voor jouw organisatie doordat deelnemers leren machine learning toe te passen op onderhoudsvraagstukken. Ze werken aan een praktijkopdracht met een realistische dataset en ontwikkelen een prototype voor predictive maintenance, inclusief evaluatie en onderbouwing. Het resultaat is een concreet portfolio dat kan helpen bij het herkennen van patronen en het verbeteren van besluitvorming rondom onderhoud.
Certificaat
Bij het succesvol afronden van het project ontvang je een certificaat waarmee je aantoont dat je de module succesvol hebt afgerond. De toetsing van het project vindt plaats op basis van een aantal criteria waaraan je moet voldoen.
Wil je dit nog eens rustig nalezen?
In de brochure vind je alle details overzichtelijk bij elkaar, zodat je alles nog eens rustig kunt bekijken.
Twijfel je nog om je in te schrijven?
Een van onze opleidingsadviseurs neemt graag contact met je op om je vragen te beantwoorden en samen te kijken of de opleiding bij je past.
Digital Twin
Maak complexe processen inzichtelijk met een digital twin en gebruik scenario’s om duurzame beslissingen te onderbouwen. Je sluit af met een eigen blueprint.
Prompt Engineering for Sustainable Organizations
Zet generatieve AI slim en zorgvuldig in met aandacht voor ethiek, duurzaamheid en strategische keuzes binnen jouw organisatie.
