Hogeschool West-Vlaanderen
Howest Kortrijk
Sint Martens Latemlaan 1B
Tel: 056 24 12 11
Kortrijk@howest.be - Website: www.howest.be
Basiskennis statistiek, databases en netwerkmodellering13449/1286/2021/1/62
Studiegids

Basiskennis statistiek, databases en netwerkmodellering

13449/1286/2021/1/62
Academiejaar 2020-21
Komt voor in:
  • Bachelor in de netwerkeconomie, trajectschijf 2
Dit is een enkelvoudig opleidingsonderdeel.
Studieomvang: 6 studiepunten
Totale studietijd: 150,00 uren
Tweede examenkans: wel mogelijk.
Men kan dit opleidingsonderdeel niet volgen binnen een
  • examencontract (met het oog op het behalen van een creditbewijs).
  • examencontract (met het oog op het behalen van een diploma).
Docenten: Deraedt Ann, Hofman Geert, Puttemans Lansen
Docenten zijn nog niet (allemaal) gekend.
Taalvak: Nee
Onderwijstalen: Nederlands

Volgtijdelijkheid

Op dit opleidingsonderdeel is er geen volgtijdelijkheid van toepassing.

Doelstellingen

0201 10 De student kent de diverse database vormen en structuren en kan de functie hiervan opnoemen.
0205 20 De student structureert een probleem met behulp van tools waardoor het eenvoudig kan worden omgezet naar een digitale omgeving.
0206 20 De student kan op basis van een probleemstelling de juiste keuzes maken omtrent de noodzakelijk te voorzien datastructuren en database vormen.
0208 35 De student maakt eenvoudige relationele en niet-relationele databases en kan deze aanspreken via een online omgeving.
0304 35 De student kiest de juiste tools om samenwerking tussen gebruikers en ontwikkelaars projectmatig mogelijk te maken en hanteert deze op een adequate manier.
0306 36 De student begrijpt het nut van versiebeheer en kan gebruik maken van tools die dit vlot mogelijk maken.
0401 10 De student begrijpt statistische methodes en concepten.
0402 10 De student kan diverse abstracte types netwerk opnoemen met hun kenmerken en toepassingen.
0405 20 De student analyseert met behulp van statistiek data om deze te helpen verklaren.
0408 35 De student kan een netwerk visualiseren en analyseren met behulp van geschikte digitale tools.

Inhoud

In de module Basiskennis statistiek, databases en netwerkmodellering focussen we enerzijds op statistiek:

  • Waarom begrijp je best beschrijvende statistiek?
  • Hoe interpreteer je cijfers of ze liegen of niet?
  • Wat zijn goede cijfer voorstellingen?
  • ...

Anderzijds bekijken we ook het aspect van databeheer. We besteden aandacht aan:

  • het beheer van data in relationele databases;
  • wanneer is data big data;
  • hoe modelleer je een business model naar een data model;
  • begrippen als ETL krijgen een betekenis;

We bouwen verder op de Arduino.

  • Top: je hebt een game gemaakt.
  • Ja en, er moeten nog gegevens bijgehouden worden: of je wint, duur van een spel, ....
  • We gaan dus een koppeling maken met data-opslag.
  • Die data kunnen we dan analyseren met gepaste data analyse software

Tenslotte is er nog een belangrijk nieuw aandeel in de cijferproblematiek.

  • We bekijken de data vanuit een netwerk topologie.
  • Wat zijn hubs in het netwerk?
  • Hoe analyseer je een sociaal netwerk?
  • Wat is het kritisch punt om crowd funding effectief te maken?
  • Wat zit achter het concept van 'The Winner takes it all'?

Studiematerialen

HandleidingVerplicht
Uitgewerkte voorbeelden en casesVerplicht
WebcursusVerplicht
WebsitesVerplicht
ZelfstudiemateriaalVerplicht

Leerresultaten en deelcompetenties

PBANE02K: De netwerkondernemer gebruikt zijn computationele vaardigheden om te communiceren met digitale experten.
CodeOmschrijving
PBANE02KDe netwerkondernemer gebruikt zijn computationele vaardigheden om te communiceren met digitale experten.
PBANE03K: De netwerkondernemer selecteert de gepaste digitale tools voor de gestelde doelproblemen en gebruikt deze om oplossingen te genereren en te formuleren.
CodeOmschrijving
PBANE03KDe netwerkondernemer selecteert de gepaste digitale tools voor de gestelde doelproblemen en gebruikt deze om oplossingen te genereren en te formuleren.
PBANE04K: De netwerkondernemer analyseert (big) data met behulp van gepaste tools, formuleert op basis hiervan, al dan niet visueel, hypotheses en verklaringen.
CodeOmschrijving
PBANE04KDe netwerkondernemer analyseert (big) data met behulp van gepaste tools, formuleert op basis hiervan, al dan niet visueel, hypotheses en verklaringen.

Werkvormen

  • Activerend hoorcollege
    Extra informatie: introductie bij de thema's
  • Begeleid zelfstandig leren
    Extra informatie: uitwerken van een eigen oplossing van de aangeboden cases
  • Samenwerkend leren
    Extra informatie: uitwerken van het stappenplan voor de aangeboden cases
  • Werkcollege / Practicum
    Extra informatie: demo van de cases

Evaluatie

Evaluatie(s) voor de eerste examenkans
MomentVorm%Opmerking
examenperiode 2 buiten examenroosterpermanente evaluatie: andere vorm of combinatie van vormen (Permanente evaluatie)100,00De permanente evaluatie bevat schriftelijk verslagen, online assessment (herhaalbaar), groepswerk, deelname aan het online platform, deelname aan de offline opdrachten, meerdere gesprekken met de student. Voor alle opdrachten in groep maakt peer-assessment deel uit van de evaluatie.
Evaluatie(s) voor de tweede examenkans
MomentVorm%Opmerking
examenperiode 2 buiten examenroosterpermanente evaluatie: andere vorm of combinatie van vormen (Permanente evaluatie)100,00De permanente evaluatie bevat schriftelijk verslagen, online assessment (herhaalbaar), groepswerk, deelname aan het online platform, deelname aan de offline opdrachten, meerdere gesprekken met de student. Voor alle opdrachten in groep maakt peer-assessment deel uit van de evaluatie. De groepsopdrachten kunnen ofwel online worden gefaciliteerd of individueel worden gemaakt. Voor de overige opdrachten worden de deadlines terug opengesteld van eind juni tot half september. De gesprekken (minstens 2x) en de presentatie van de opdracht (1x) moet in die periode via afspraak met de lector(en) worden geregeld.