Data II
SQL, Databases, Machine Learning, Regressie, Classificatie & Pre-processing
SQL: Selecteren
Introductie databases, RDBMS, SELECT, FROM, DISTINCT, COUNT en bewerkingen.
SQL: Filteren, Sorteren & Groeperen
WHERE, LIKE, IN, ORDER BY, GROUP BY en HAVING.
SQL: Sorteren, Groeperen & Combinaties
ORDER BY, GROUP BY, HAVING en krachtige combinaties in één query.
Oefentoets
Voorbereiding op toetsmoment 1.
Toetsmoment 1
Toets over SQL: selecteren, filteren, aggregeren, sorteren en groeperen.
SQL: Joining & Verzamelingenleer
JOIN types en set theory voor databases.
SQL: Subqueries
Geneste queries en geavanceerde SQL technieken.
ML: Train/Test Split, KNN
Introductie machine learning, train/test split, underfitting/overfitting en KNN.
ML: Lineaire Regressie & Metrics
Lineaire regressie en evaluatiemetrieken.
Oefentoets
Voorbereiding op toetsmoment 2.
Toetsmoment 2
Toets over SQL joining, subqueries en introductie ML.
ML: Regularisatie & Cross Validation
Lineaire regressie, regularisatie en cross validation.
ML: Classificatie Metrics
Classificatie evaluatiemetrieken.
ML: Grid Search
Hyperparameter tuning met grid search.
ML: Pre-processing
Data pre-processing voor machine learning.
Oefentoets
Voorbereiding op toetsmoment 3.
Toetsmoment 3
Toets over machine learning.