DIKW

DIKW Academy Alumni dag

Op 29 Oktober 2019 houd DIKW Academy voor het eerst een Alumni dag

Voor de oud studenten van de DIKW Academy wordt voor de eerste keer een Alumni dag georganiseerd.

Op veler verzoek is het dan eindelijk zover. We organiseren een alumni dag op dinsdag 29 Oktober aanstaande. We zijn gestart in 2015 en ondertussen is de groep alumni gegroeid tot meer dan 150 mensen, daar zijn we trots op! 

Naast een gezellig samenzijn met de nodige versnaperingen willen we twee nieuwe modules gaan piloten.

We kunnen ons geen kritischer publiek voorstellen dan onze gewaardeerde oud studenten, dus zijn jullie bij deze uitgenodigd om als eerste met deze modules kennis te maken.

Programma

  • 15:30 inloop
  • 16:00 Process mining met bupaR
  • 17:30 Diner
  • 18:00  Agent Based Modeling
  • 19:30 borrel

Meer over Process mining met bupaR

Met process mining kunnen processen in bedrijven en andere organisaties op een datagedreven manier worden geanalyseerd. Op papier worden vaak bedrijfsprocessen afgebeeld zoals ze zouden lopen op een ideale manier, via het happy flow. De werkelijkheid is vaak anders, met alternate flows en bottlenecks. Met process mining worden processen gevisualiseerd zoals deze in werkelijkheid plaatsvinden. Ook kan worden gesimuleerd wat het effect is van aanpassingen aan processen op bijvoorbeeld de doorlooptijd. We laten op deze dag zien hoe je event log data als input kan gebruiken in bupaR, een suite aan packages in R speciaal ontwikkeld voor process mining.

Meer over Agent Based Modeling

Agent-based modeling is een ‘nieuwe’ veelbelovende manier van modelleren om complexe vraagstukken te kunnen beantwoorden en om complexe systemen beter te kunnen begrijpen. De toename aan rekenkracht, computergeheugen en beschikbare data maakt agent-based modelling een steeds populairdere tool om te gebruiken. Door te focussen op de individuele elementen (agents) en hun interactie, kan complex systeemgedrag worden gesimuleerd naar standaarden die veel realistischer zijn dan in andere typen modellen. Deze hybride vorm van modelleren is geschikt voor implementatie van meerdere verschillende statistische- en modelleertechnieken die specifiek zijn afgestemd op het vraagstuk of probleem. Agent-based modelling kan bijvoorbeeld gebruikt worden om te voorspellen hoe de economie zich ontwikkelt aan de hand van het gedrag van banken, investeerders, aandeelhouders, consumenten en producenten. Je zou denken dat koersvoorspellingen reeds gebaseerd zijn op complexe berekeningen en duidelijk begrip van hoe het een samenhangt met het ander. Maar niets is minder waar. Wereldleiders volgen voorspellingen die gebaseerd zijn op simpele berekeningen en intuïtie, met als gevolg dat economische crisissen vaak pas veel te laat worden herkend.