BDaM Challengeweek 2021

Gotta Rank Them All

Nieuws

Volg hier het laatste challengeweek nieuws

Deadline aanleveren deadline

Deadline aanleveren deadline De deadline voor het aanleveren van de (uitwissel) data is verplaatst naar vanmiddag 17:00 uur. De...

Het centrale data-model

Hieronder een afbeelding van het centrale datamodel:   Elke entiteit vertaald zich naar een eigen .csv-bestand, waarbij de attributen...

Wees welkom bij een workshop!

Er is op drie dagen steeds per dag één workshop beschikbaar, die je kunt bezoeken via het workshopkanaal op...

De opdracht

De opdracht

Wat is de beste stad voor jou als student om in te leven (op woensdag 20 januari 2020)?  

 

In “Ranking your city!” draait het om het objectief in kaart brengen van jouw stad en het analyseren van alle andere steden. Bij aanvang wordt jullie team gevraagd op basis van “eerste gedachten of gevoel” aan te geven op welke plek jullie stad zal eindigen.  

Het team dat het best zijn top 10 CityRanking weet te onderbouwen, het best kan beargumenteren waarom de eerste inschatting fout dan wel goed was en de meeste challengeweek achievements heeft behaald, wint de BDaM Wissel Bokaal.  

 

Wat moet je doen? Een studentgroep (=julie team) krijgt een stad toegewezen. Het team moet deze stad karakteriseren. Dit gebeurt op basis van 5 aspecten om de steden min of meer vergelijkbaar te houden. 

 

  1. Restaurants, horeca, events en uitgaansgelegenheden 

  1. Treinen (en openbaar vervoer) 

  1. Twitter berichten 

  1. CBS gegevens (aantal studenten,  aantal diefstallen, aantal sportclubs, etc) 

  1. Weer (temperatuur, zon/regen dagen) 

 

Jullie team moet bij aanvang inschatten (op basis van "gevoel") hoe hoog je stad zal eindigen in de rankinglist. 

Vervolgens gaan jullie informatie verzamelen en opslaan.  

Voorbeelden van actuele informatie zijn de NS-API en Twitter-API. Het Centraal Bureau voor Statistiek (CBS) is bijvoorbeeld een bron waar je meer statische en algemene informatie kunt verkrijgen. 

 

Op woensdag moeten jullie verzamelde gegevens - geupload worden naar een centrale plek. De centrale plek wordt beschikbaar gesteld aan alle studenten.  

Dan begint het analyseren. Uit de grote bak aan verzamelde gegevens zullen jullie die gegevens moeten halen die jullie verhaal onderbouwen. Elk team heeft immers een andere stad geanalyseerd en heeft dat waarschijnlijk net weer anders gedaan dan jullie. Hoe ga je de vergelijking maken? Waarom is de ene stad dan beter dan de andere? Waarop baseer je dat dan? 

 

Uiteindelijk moeten jullie een eindpresentatie geven. Deze eindpresentatie gaat over hoe jullie tot jullie Top 10 zijn gekomen.   

De eindpresentatie wordt beoordeeld op 2 aspecten: 

1) Hoe goed heeft jullie team je eigen stad gekarakteriseerd? 

2) Hoe goed en objectief hebben jullie je ranking Top 10 onderbouwd met data? 

 

Naast de eindpresenatie zijn er ook challenweekpunten te verdienen met de achievements/opdrachten in deze week. 

Het BDaM Team

onderstaande docenten zijn verbonden aan de specialisatie Business Data Management

Roland Westveer

Roland Westveer

expert database, organisatie

Docent informatica, BDaM

Rudolf Brugman

Rudolf Brugman

expert datawarehousing en datapreparation

Docent informatica, coördinator BDaM

Liv Harkes

Liv Harkes

expert datamodelleren, simulaties

Docent informatica, BDaM

Mischa Barthel

Mischa Barthel

expert datamodelleren, PowerBI

Docent informatica, BDaM

Remco Meisner

Remco Meisner

expert businessvragen

Docent informatica, BDaM

Chaimae Lamaakchaoui

Chaimae Lamaakchaoui

expert Machine Learning

Docent informatica, Bdam

Rik Lukey

Rik Lukey

expert data analyse en geo

Docent informatica, BDaM

Pieter Zwaan

Pieter Zwaan

expert toetsafname

Onderwijsassistent

James Walls

James Walls

expert datamanagement / excel

Docent BDaM

Business Data Management

data insights & decision making

data modelleren

Om data te kunnen analyseren, moet je eerst de data opschonen, ordenen en aan elkaar relateren. In een datamodel maak je dit inzichtelijk.

data analyseren

In data zitten vaak verborgen inzichten die je door de goede vragen te stellen en een goede analyse boven water krijgt.

data visualiseren

Het maken van visualisaties helpt de data-analist om de resultaten van de analyse inzichtelijk te maken.