Studie-inhoud

Bij de hbo-opleiding Data science & Artificial Intelligence leer je vanaf de eerste dag een vraag gestructureerd te onderzoeken. Dit doe je vanuit projecten en gebruikt daarbij de vakken die in dezelfde periode aangeboden worden. Zo kun je de nieuwe kennis gelijk toepassen in de praktijk.

Het eerste jaarVerkennen van het vakgebied van AI en Data science

In het eerste jaar van de studie Data science & Artificial Intelligence maak je kennis met data, welke analyses je kan uitvoeren en wat de resultaten betekenen. Ook maak je een start met voorspellingsmodellen door het gebruik van machine learning. Deze aspecten van het vak ervaar je binnen praktische projecten met medestudenten en een opdrachtgever.

Het eerste jaarVerkennen van het vakgebied van AI en Data science

In het eerste jaar van de studie Data science & Artificial Intelligence maak je kennis met data, welke analyses je kan uitvoeren en wat de resultaten betekenen. Ook maak je een start met voorspellingsmodellen door het gebruik van machine learning. Deze aspecten van het vak ervaar je binnen praktische projecten met medestudenten en een opdrachtgever.

Studiebelasting

  • 50% Theorie
  • 40% Praktijk- en groepsopdrachten
  • 10% Studieloopbaanbegeleiding

  • Introductie data science 
  • Calculus
  • Statistiek
  • Machine learning
  • Business case developement
  • Lineaire algebra
  • Deep learning
  • Data engineering
  • Drie projecten

Meer over de studieopbouw?

Wil je meer informatie over de inhoud, vakken en toetsen van deze opleiding binnen de verschillende jaren? Klik op de knop en bekijk deze opleiding in de Saxion Studiegids voor gedetailleerde informatie.

Open de Studiegids

HET TWEEDE JAARDe waarde en betekenis van data en machine learning

Je duikt in het tweede jaar van de opleiding Data science & Artificial Intelligence dieper in de materie van Artificial Intelligence. Je ontdekt de kracht van deep learning, ontdekt wat sensordata doet en welke uitdagingen dat met zich meebrengt. Ook besteden we aandacht aan de relatie met robotica. Dat alles doe je uiteraard weloverwogen. Wat mag en kan? En willen we dat ook? Ethiek is een rode draad in deze studie. 

  • Machine learning voor tijdsreeksen
  • Machine learning operations
  • Big data
  • Data storytelling
  • Ethiek & impact
  • Responsible AI
  • Robotica
  • Data automation
  • Twee projecten 

Het derde jaar

Dé praktijk, met verdieping of verbreding

​Het derde jaar geeft je de kans om kleur te geven aan je opleiding. Je werkt aan een zelfstandige stageopdracht. Je maakt kennis met het vakgebied door bijvoorbeeld samen te weken met een datateam binnen de organisatie die bij jou past, publiek of commercieel.

De minor is een half studiejaar. Tijdens deze periode kijk je over de grenzen van de opleiding heen óf specialiseer je je juist verder binnen het vakgebied. De keuze is aan jou. Kies je voor een minor Circulaire Economie om de wereld een beetje mooier te maken? Of liever een verdieping door bijvoorbeeld te kiezen voor Cyber Security? Binnen Saxion zijn veel mogelijkheden en ook bij andere onderwijsinstellingen in binnen- én buitenland.

HET VIERDE JAAR

Word een data science-professional!

In het vierde jaar start je met een specialisatie. Inhoudelijk ga je de diepte in op een thema of niche. Dit kan bijvoorbeeld betrekking hebben op de relatie tussen data science, AI én remote sensing en/of robotics. Ook de ontwikkeling van Large Language Models (LLM’s), waarvan ChatGPT wellicht de bekendste is, kan aan de orde komen.

Na het afronden van de specialisatie ben je klaar voor je meesterproef: de afstudeeropdracht. Daarmee sluit je je opleiding af. Tijdens het afstuderen doorloop je zelfstandig een data science-project binnen een organisatie van jouw keuze.

Diploma: Bachelor of Science

Na je opleiding Data science & Artificial Intelligence draag je direct bij aan de innovaties in onze maatschappij. Je mag de titel Bachelor of Science voeren.