Skip to ContentSkip to Navigation
University of Groningen Business School
Connecting for impact
UGBS Executive programma's Marketing Impact met Data en AI

Data Engineer

De Data Engineer stelt data op de juiste manier beschikbaar voor analyse. Je bouwt en onderhoudt de technische infrastructuur die nodig is om data te verzamelen, op te slaan en te verwerken. Maar ook combineer je als Data Engineer databronnen, bewaak je de kwaliteit van de data, en let je op security- en privacyaspecten.

Data is onmisbaar voor allerlei vraagstukken/onderwerpen, zoals:

  • Ontwikkelen van een datastrategie
  • Achterhalen van gebruikerswensen
  • Vinden van potentiële risico’s
  • Verminderen van datalekken
  • Verhogen van waarde voor de organisatie
  • Verbeteren van de datakwaliteit
  • Voorspellen van systeemgebruik
  • Beïnvloeden van duurzaam gedrag

In de topmodule Data Engineer besteden we daarom aandacht aan:

  • Het opzetten van de architectuur voor databedreven werken
  • Kennis van data governance in een commerciële omgeving
  • Het omzetten van business(analyse)wensen naar data-oplossingen (bronnen/architectuur)
  • Zelf opstellen van een data analytics/machine learning-pipeline

Leerdoelen:

Soft skills voor Data Engineers:
  • Business- en analyseproblematiek begrijpen
  • Achterhalen, herkennen en structureren van de databehoefte (onder meer op basis van een onderzoeksvraag)
  • Samenwerken om tools en processen te ontwikkelen en onderhouden voor het verwerken van grote datasets (DevOps)
  • Effectief communiceren met stakeholders
  • Reflecteren op het eigen leer- & ontwikkelproces
  • Een effectieve leeraanpak voor jezelf inrichten

Hard skills voor Data Engineers:
  • Kennis vergroten van dataverwerking (ingestion, transformation, storage, serving) ten behoeve van data-analyse (data processing)
  • Weten welke data extractie- en data processing-technieken geschikt zijn voor welke analysevraagstukken
  • Zelf databronnen combineren en data cleaning toepassen (prepareren, opschonen, missings, outliers)
  • Zelf exploratieve analyses en visualisatie uitvoeren
  • Kennismaken met machine learning / artificial intelligence (AI)
  • Machine learning-workflows automatiseren (MLOps)
  • Tools en processen ontwikkelen en onderhouden voor het verwerken van grote datasets (DevOps)
  • Het gebruik en de rol van Large Language Models (o.a. ChatCPT) bij het verwerven, analyseren en opslaan van data
Impact genereren voor Data Engineers:
  • Met een datastrategie je bijdrage leveren aan de bredere transitie naar databedreven werken
  • Stakeholders overtuigen om te investeren in ICT door businessvoordelen te kwantificeren
  • Samenwerken met Data Scientists, Data Consultants en Data Marketeers

Voor wie?

Deze module is perfect voor professionals die na het basisprogramma hun omgeving digitaal helpen groeien. Zo leren zij om samen met een creatief team een strategisch vraagstuk op te lossen op basis van data, analyse en algoritmes. Data Engineers helpen hun organisatie databedreven transformeren.

Praktische zaken topmodule Data Engineer:

  • Voor (aanstaande) engineers die de waarde van data willen leren begrijpen en willen toepassen en met een aantal jaren ervaring
  • Minimaal 9 en maximaal 15 deelnemers
  • Startdatum twee per jaar: najaar 2025 en voorjaar 2026
  • Trainingsdagen zijn offline, van 9 tot 17 uur, te Leusden en aanwezigheid is verplicht
  • Tussen elke trainingsdag zit twee weken. In die tussentijd wordt de deelnemer geacht aan huiswerk te werken en voorbereidende werkzaamheden te verrichten (max 4 uur)
  • Voertaal is Nederlands
  • Minimaal HBO+ werk- en denkniveau op het niveau van Nima-B én afgeronde basismodule
Laatst gewijzigd:07 november 2024 09:38