Course · 8 chapters
Datawerk met AI
Use AI to clean messy data, ask sharper questions, surface hidden patterns, and turn findings into decision-ready stories. Excel examples, vendor-agnostic, 8 chapters, ~3h.
What you'll be able to do
- Turn vague requests into sharp questions
- Clean messy data with AI formulas
- Spot anomalies in your data fast
- Write summaries that drive decisions
- Build reproducible analysis templates
- Catch AI hallucinations before they ship
What's inside
- 1AI voor data-analisten: begin hier
Een oriëntatie van 12 minuten op het leerpad voor data-analisten — waarom het bestaat, wat je ermee kunt, hoe de zeven hoofdstukken samenhangen en waar je begint.
- 2De Moderne AI-Workflow voor Analisten
Breng de volledige AI-ondersteunde analyseloop in kaart — van vraag tot actie — en ontwikkel de gewoontes die elk Large Language Model tot je dagelijkse denkpartner maken.
- 3Betere Vragen Stellen aan Data
Zet vage zakelijke verzoeken om in precieze analytische deelvragen — en gebruik AI om elke vraag te ontleden, uit te dagen en aan te scherpen voordat je de data aanraakt.
- 4Data opschonen & herstructureren met AI
Win de 60-80% analysetijd terug die verloren gaat aan rommelige data — gebruik AI om anomalieën te detecteren, Microsoft Excel-opschoningsformules te genereren, structuren te hervormen en transformaties te valideren voordat ze je model bereiken.
- 5Verkennende analyse met AI
Laat AI patronen, correlaties, anomalieën en vervolgvragen uit je data naar boven halen — zodat je minder tijd besteedt aan staren naar spreadsheets en meer tijd aan het vinden van wat ertoe doet.
- 6Storytelling met Data + AI
Zet analytische bevindingen om in overtuigende verhalen die beslissingen aandrijven — gebruik AI om grafiektitels, annotaties, executive summaries en slidestructuren te maken terwijl jij het verhaal bepaalt.
- 7Reproduceerbare analysepatronen met AI
Maak elke analyse herhaalbaar, controleerbaar en klaar voor overdracht — met AI om je analyseworkflows te documenteren, te templaten en te automatiseren.
- 8Bias, fouten & hallucinaties in datawerk
Herken de drie faalvormen van AI-ondersteunde analyse — systematische bias, foutieve uitvoer en zelfverzekerde verzinsels — en bouw verificatieprotocollen die ze opvangen voordat ze je stakeholders bereiken.
Frequently asked questions
- What will I learn in this course?
- You learn to apply AI across the full analysis loop: turning vague requests into precise questions, cleaning and reshaping data in Excel, running exploratory analysis, telling data stories, building reproducible workflows, and catching AI errors. It runs 8 chapters in about 3 hours.
- Who is this course for?
- It is for working data analysts and business professionals who already analyze data and want to add AI to their daily workflow. The practitioner level assumes you do this work and want to do it faster and with more rigor.
- Do I need to code or use a specific AI tool?
- No coding is required, and the course is vendor-agnostic, so it works with any large language model rather than one product. Microsoft Excel is the running tool example for cleaning and reshaping data.
- How long is it and is there a certificate?
- The course runs about 3 hours across 8 chapters: a short orientation plus seven learning chapters. It is a self-paced skill path inside AI Academy by Anthropos, and you earn a certificate of completion when you finish the path.
- Is this course free?
- No, this is a paid skill path included with an AI Academy subscription.
Earn a certificate
Complete all chapters to receive your certificate of completion.