Data Science Studievakken
Wageningen University & Research biedt een grote selectie van studievakken in verschillende domeinen zoals plant-, dier-, omgevings-, sociale en agrotechnologie en voedingswetenschappen. Onderzoek in deze gebieden vereist een toenemende hoeveelheid vaardigheden en kennis op het gebied van big data en data science. Wageningen University & Research biedt een groeiend aantal studievakken met focus op data science.
Specialiseren in Data Science binnen WUR?
Hieronder presenteren we een lijst met Data Science vakken en tracks die worden aangeboden door verschillende onderzoeksgroepen voor BSc- en MSc-studenten. In die vakken en tracks leren studenten relevantie en praktische toepassingen van Data Science binnen de WUR-domeinen.
Studenten kunnen ook Data Science vakken volgen en van alle programma's worden gekozen als vrije keuze. Bovendien bevatten een aantal MSc-opleidingen Data Science vakken als tracks. Bekijk alle Data Science vakken en tracks per opleiding:
Het is ook mogelijk om een specialisatie te volgen gericht op Data Science. De specialisatie Data Science for Health Promotion kun je volgen bij de master Communication, Health and Life Sciences. Wil je meer weten, vraag het dan aan de studieadviseur of neem contact op met data@wur.nl.
Data Science vakken
Information Technology (INF)
Amsterdam Institute for Advanced Metropolitan Solutions (YMS)
Human nutrition (HNE)
Systems and Synthetic Biology (SSB)
Consumption and Healthy Lifestyles
Operations Research and Logistics
Business Economics
Mathematical and Statistical Methods (MAT)
- Statistics for Data Scientists
- (Advanced) Statistics
- Advanced Statistics for Nutritionists
- R for Statistics
Communication, Philosophy and Technology (CPT)
Library (LIB)
Farm Technology (FTE)
Crop Systems Analysis (CSA)
Wildlife Ecology and Conservation Group (WEC)
Bioinformatics (BIF)
- Hypothesis Generation from Omics Data (NEW)
- Algorithms in Bioinformatics
- Biological Data Analysis and Visualisation
- Practical Computing for Biologists
Geo-information Science and Remote Sensing (GRS)
- Deep Learning in Data Science
- Smart Environments
- Geo Scripting
- Machine Learning for Spatial Data (PhD / postdoc)