Tijd

Onderdeel

Zaal

09.15-09.30

Inloop en ontvangst

BW.0.40

Welkom en toelichting op programma

BW.0.40

09.30-10.15

Hoeveel technologieën zitten er achter een grote webshop? door Tyron Offerman MSc:

Op dit moment zitten we in de begindagen van de Vierde Industriële Revolutie. Nieuwe technologieën komen met hoog tempo op ons als consumenten, maar ook op organisaties, af. In dit proefcollege kijken we kort terug naar de voorgaande industriële revoluties. Vervolgens gaan we kijken wat dit nieuwe tijdperk voor een impact heeft op de business en IT van organisaties. We zullen dit vanuit een integraal en holistisch perspectief doen.

BW.0.31

10.15-11.00

Proefcollege door dr. A.J. (Arno) Knobbe over “Sport Data Science”:

Sport Data Science gaat over het analyseren van data uit de sport, om de uitvoering daarvan makkelijk, succesvoller of gezonder te maken. In de topsport gaat het natuurlijk vooral om het verkrijgen van een topprestatie. Omdat het tegenwoordig een stuk makkelijker is om data te verzamelen, bijvoorbeeld door middel van wearables, wordt het mogelijk om via data science inzicht te krijgen in hoe je beter kunt presteren. In het schaatsen bijvoorbeeld kijken we of trainingsdata over de afgelopen 15 jaar inzicht geeft in wat wèl, en wat niet een effectieve training is. Daarmee gebruik je de ervaring over het verleden om training in de toekomst effectiever te maken. In het wielrennen wordt zo mogelijk nog meer data verzameld, doordat elke racefiets tegenwoordig met een powermeter uitgerust is. Daardoor weet je op elk moment van de race hoe hard een renner moet werken, en hoe zwaar hij of zij het heeft (via de hartslag). Via data science proberen we te modelleren hoe het lichaam van een renner reageert op bepaalde inspanning, en hoe dit afhankelijk is van de aard van de race. Daarmee is een team in staat om voor toekomstige races, bijvoorbeeld alle etappes in een aankomende Tour de France, te voorspellen hoe deze uitpakken voor een gegeven renner. Deze informatie helpt in de voorbereiding van de renner en het bepalen van de juiste racestrategie. In deze presentatie geef ik voorbeelden van de inzet van data science in de sport, zowel in de top- als breedtesport.

BW.0.40

11.00-11.15

Pauze

11.15-11.45

Presentatie door de OD dr. F.W. Takes

BW.0.40

11.45-12.15

Q&A : I&E Studenten & I&E Studieadviseur vertellen over Informatica & Economie:  vraag maar raak

BW.0.31

12.15-13.00

Lunch

13.00-13.45

Proefcollege door dr. J.N. (Jan) van Rijn over “Algoritmes programmeren”:

In dit inleidende proefcollege  kijken we naar wat voorbeelden en verschillen tussen verschillende algoritmen zijn. Sommige algoritmen zijn erg simpel (bijvoorbeeld mathematische operatoren zoals een staartdeling) terwijl andere erg complex zijn (bijvoorbeeld grote taalmodellen, zoals ChatGPT). We zullen zien dat simpele algoritmen ook zonder computer kunnen worden uitgevoerd, en een simpel algoritme op de computer programmeren in een toegankelijke programmeer taal (Python).

BW.0.40

13.45-14.30

Practicum behorend bij proefcollege “Algoritmes programmeren”.

DM009 en DM021

14.30-14.45

pauze

14.45-15.30

Proefcollege door dr. T.W.J. (Tobias) Kappé over “Sorteren kan je leren”:

Hoe sorteert een computer een lijst? En hoe doe je dat eigenlijk op een efficiënte manier? In dit gemengde hoor- en werkcollege bekijken én ervaren we diverse sorteeralgoritmen. We zullen zien dat je kan nadenken over dit soort problemen voordat je ook maar één regel code schrijft.

BW.0.40

15.30 uur

Afsluiting