Cursus CHARGE
Cursus CHARGE

Driedaagse cursus CHARGE

CHARGE is een intensieve driedaagse cursus speciaal ontworpen voor dataprofessionals die werken aan de energietransitie. CHARGE wordt georganiseerd door Alliander en de Radboud Universiteit. 

    Algemeen

    Wat ga je leren?

    CHARGE richt zich op dataprofessionals die werkzaam zijn in de energiesector en betrokken bij de energietransitie. De voertaal van de cursus is Engels. Het doel van de cursus is om je kennis van geavanceerde data-analysetechnieken te verdiepen, met een focus op Time Series Analysis en Network Science. Daarnaast legt CHARGE de nadruk op de ethische en duurzame aspecten van datagestuurde besluitvorming in de energiesector. Door een combinatie van theorie en praktijk word je voorbereid op de complexe uitdagingen van de energietransitie. 

    Aan het eind van de cursus zul je geïnspireerd zijn door nieuwe ideeën en weten hoe je theoretische kennis kunt omzetten naar de praktijk. Het uiteindelijke doel is om innovatieve oplossingen te ontwikkelen binnen je organisatie en zo de energietransitie een impuls te geven. 

    Na afloop van de cursus

    De cursus biedt je: 

    • Geavanceerde kennis: Diepgaande lezingen over de laatste ontwikkelingen en methodes in Time Series Analysis en Network Science. 
    • Praktische vaardigheden: Hands-on ervaring door middel van casestudies van Alliander, zodat je theoretische concepten kunt toepassen op uitdagingen in de energiesector. 
    • Ethisch en duurzaam denken: Inzicht in de ethische implicaties rondom data science en AI, specifiek voor de energiesector. Dit helpt je om verantwoord en bewust beslissingen te nemen door je eerder opgedane kennis opnieuw te evalueren vanuit een ethisch perspectief.  

    Daarnaast biedt de cursus je de mogelijkheid om ervaringen uit te wisselen met andere professionals die te maken hebben met vergelijkbare uitdagingen binnen de energietransitie. 

    Logo Alliander

    Samenwerking

    Deze cursus is ontwikkeld in samenwerking met Alliander.

    Afbeelding van de docenten van CHARGE

    Iets voor jou? 

    Deze cursus is bedoeld voor dataprofessionals met een sterke achtergrond in data science, AI en machine learning, die werkzaam zijn in de energiesector. Het is geschikt voor iedereen die verantwoordelijk is voor datagestuurde besluitvorming en zijn of haar technische vaardigheden wil verdiepen, terwijl ook de ethische aspecten van hun werk worden verkend. 

    Toelatingseisen voor CHARGE

    Om in aanmerking te komen, moet je aan de volgende criteria voldoen: 

    • Je werkt als dataprofessional in de energiesector en hebt aantoonbare ervaring in data science, kunstmatige intelligentie of machine learning. 
    • Je bent betrokken bij datagestuurde besluitvorming en probleemoplossing in de sectoren energietransmissie, distributie of infrastructuur. 

    Startdatum

    06 november 2024, 09:00
    Plaats
    Nijmegen
    Kosten
    € 1.980
    Korting(en)
    Medewerkers en (oud-)studenten van de Radboud Universiteit en het Radboudumc krijgen 10% korting.
    Vrijgesteld van btw
    Ja
    Inclusief lunches, koffie en thee.
    Onderwijsvorm
    Op locatie
    Voertaal
    Engels
    Bijeenkomsten
    06 november 2024, 09:00 - 17:00
    13 november 2024, 09:00 - 17:00
    20 november 2024, 09:00 - 17:00
    Aantal bijeenkomsten
    3

    Factsheet

    Type onderwijs
    Cursus
    Eindresultaat
    Certificaat, Edubadge

    Contactinformatie

    Heb je een vraag over deze training? Neem dan contact met ons op.

    Programma

     

    CHARGE beslaat drie dagen, waarbij elke dag een belangrijk thema behandelt dat essentieel is voor datawetenschap in de energiesector. 

    • Dag 1: Time Series Analysis   

    Op deze dag worden de principes en technieken van Time Series Analysis behandeld, een essentieel hulpmiddel om trends in data te voorspellen en analyseren. Je leert hoe je deze technieken kunt toepassen op uitdagingen in de energiesector.  

    • Dag 2: Network Science  

    Deze dag gaat dieper in op Network Science, een krachtige methode om complexe netwerken, zoals energienetwerken, te begrijpen of analyseren. Je leert hoe je relaties binnen deze netwerken kunnen modelleren en interpreteren, waardoor je beter inzicht krijgt in systeemgedrag, kwetsbaarheden en optimalisatie.  

    • Dag 3: Ethiek en duurzaamheid  in Data Science 

    De laatste dag draait om de ethische en duurzaamheidskwesties die spelen bij het gebruik van data science en AI in de energiesector. Het gaat onder andere over hoe goede wetenschap te bedrijven, de impact van AI op het energieverbruik van AI-oplossingen en manieren om het energieverbruik te verminderen. Je gaat in discussie en bestudeert casestudies om kritisch inzicht te ontwikkelen en verantwoord te handelen.  

    Elke dag bestaat uit lezingen in de ochtend, gegeven door experts, en praktische casestudies in de middag, zodat je direct aan de slag kunt met wat je hebt geleerd.  

    Dr. Bernard van Gastel

    Dr. Bernard van Gastel is universitair docent Duurzame Digitalisering, gespecialiseerd in het voorspellen van het energieverbruik van softwaren en de brede maatschappelijke impact daarvan, zoals inclusie en privacy. Momenteel is hij kwartiermaker voor duurzaamheid bij het informaticainstituut iCIS, om duurzaamheid daar op de kaart te zetten bij zowel onderzoek als onderwijs. Hij is daar bezig het Software Energy Lab op te zetten om energieverbruik van software door te kunnen meten. 

    Portret van Bernard van Gastel

    Radboud Science Podcast

    Bernard van Gastel verscheen in de Radboud Science Podcast S3 #01: Hoeveel stroom kost onze IT? Tegenwoordig lijkt er overal wel een programmaatje voor te zijn. Denk maar aan de apps op  je mobiel of programma's op je laptop. Al die programma's gebruiken veel stroom. Kan dat ook duurzamer? En zo ja, hoe? In deze aflevering zoeken podcast hosts Sophie en Bob, samen met onderzoeker Bernard van Gastel, de antwoorden op deze vragen.

    Beluister het gesprek nu op je favoriete podcast app!

     

    Andere sprekers

    CHARGE wordt gegeven door een team van ervaren docenten van de Radboud Universiteit. 

    Yuliya Shapovalovais universitair docent Data Science, gespecialiseerd in Time Series Analysis. Yuliya heeft veel ervaring met het toepassen van deze technieken op energie-uitdagingen in samenwerking met bedrijven, zoals Alliander. 
    • Lucia Cavallaro is universitair docent Data Science, met expertise in Network Science. Haar onderzoek richt zich op de analyse van complexe netwerken, waaronder energiesystemen en sociale netwerken. 
    • Luca Consoli is universitair hoofddocent aan het Institute for Science in Society. Zijn specialisatie is de ethiek van wetenschap en de maatschappelijke impact van technologische en wetenschappelijke ontwikkelingen. 

    Daarnaast zullen professionals van Alliander en de Radboud Universiteit bijdragen aan het programma door hun praktijkervaring en wetenschappelijke expertise te delen in de sessies. 

    Kosten

    De kosten voor deze cursus bedragen € 1.980,00 inclusief lunch, thee en koffie. Medewerkers en (oud-)studenten van de Radboud Universiteit en het Radboudumc krijgen 10% korting. Lees hier meer over korting en subsidie

    Inschrijving

    Je kunt je nog niet inschrijven voor deze cursus. Laat je gegevens achter via het 'Houd me op de hoogte-formulier' en ontvang per mail updates over de training. 

    Door je in te schrijven deel je persoonsgegevens met ons. Je kunt erop vertrouwen dat we je persoonsgegevens met zorg en vertrouwelijk behandelen. Meer informatie hierover vind je in onze privacyverklaring. Als je meer wilt weten over zaken zoals betalingen of annuleringen, bekijk dan onze algemene voorwaarden