Een vakman over zijn werk horen praten, daar krijg je energie van. Koo Rijpkema werkt al bijna 35 jaar voor de Technische Universiteit Eindhoven op het gebied van toegepaste statistiek en data science. Wanneer je hem hoort praten, spat het enthousiasme ervan af. Zo’n 30 jaar geleden vonden zijn collega’s en hij dat universitaire kennis niet alleen maar binnen de universiteitsmuren zou moeten blijven, maar dat deze toegankelijk moet zijn voor iedereen. Zo begonnen ze met het geven van cursussen voor het bedrijfsleven.
Ingenieurs van de toekomst
Sinds de start van Koo's docentschap bij PAO Techniek en Management en de komst van het internet in 1992 is er een hoop veranderd op het gebied van data – het vakgebied zit nog steeds volop in de lift. Kijk je naar data mining, dan zijn de inzichten van een paar jaar geleden al lang niet meer nieuw. Tijdens Koo’s cursussen voor PAOTM komen dan ook altijd de meest actuele inzichten aan bod.
‘’In statistiek, data science en data mining gebeurt zoveel! Wanneer ik over 3 jaar weer een cursus geef, zal die er heel anders uitzien.’’ Nuttig dus voor mensen uit het bedrijfsleven die op een behapbare manier hun kennis op peil willen houden en die hun kennis over data bij willen spijkeren met de nieuwste ontwikkelingen.
Geen trucs
Tegenwoordig zijn er ontzettend veel mensen die in data science werken. Koo merkt dat de behoefte om de techniek achter de formules te snappen groot is, en dat is precies wat hij wil bereiken. ‘’Het is niet zo dat je tijdens de cursus een paar trucjes krijgt van ‘’Hier heb je een programma, druk even op die knop en het werkt.’’
‘’Soms heb je ook wel deelnemers die denken van ‘’Geef mij maar een fantastisch softwarepakket en vertel me even wat ik wel en wat ik niet moet doen.’’ Ja, dat is eigenlijk niet wat wij met de cursus proberen te bereiken. We willen dat de deelnemers ook echt begrijpen wat ze doen en zo zelf aan de slag kunnen.’’
Waarom zou je dat willen, zelf aan de slag?
Een mooi voorbeeld:. ‘’Het is een beetje als rijles. Je hoeft niet alle rotondes van Nederland uit je hoofd te leren – het gaat erom dat je leert hoe je er veilig overheen kunt gaan.’’ En wanneer je dat eenmaal onder de knie hebt, kan je ook rotondes die je nog niet eerder hebt gezien veilig nemen. Kennis van de techniek achter de formules is niet alleen belangrijk voor de mensen die zelf met data werken, maar ook voor mensen die het werk van anderen moeten beoordelen.
Het hoogwater in de zomer van 2021 in Limburg is een mooi voorbeeld waarom accurate voorspelling van data zo belangrijk is. ‘’Je kunt met modellen hoogwater voorspellen. Maar als een voorspelmodel niet goed werkt en mist dat er hoogwater is, is dat echt funest!’’.
Samenwerken aan kennisdeling
Tijdens de cursussen komen vragen van cursisten op een interactieve manier aan bod – samen wordt er gezocht naar oplossingen. Heel nuttig voor cursisten dus. Koo: ‘’Maar omgekeerd net zo. De vragen die leven in het bedrijfsleven spelen worden weer geïntegreerd in het onderwijs.’’ En zo doen we samen aan kennisontwikkeling. Koo: ‘’Ik ben dankbaar voor de mensen die een cursus volgen en die gezond kritisch zijn. Ik vind het heerlijk als mensen op een gemotiveerde manier tegengas geven!’ Koo vindt het geweldig om mensen enthousiast te krijgen over data science. ‘’Het delen van kennis en misschien nog belangrijker, het delen van je fascinatie over het vakgebied, dat is niet te vervangen door het kijken naar een filmpje.’’
Een cursus van Koo volgen?
Ben jij werkzaam in het werkveld van data science en loop je tegen iets aan? Of wil je graag op een interactieve manier op de hoogte blijven van de laatste ontwikkelingen? Meld je dan aan voor de cursussen van Koo op het gebied van data science en applied statistics.
