Computer Vision met PyTorch in 2026: CNNs, Transfer Learning en Sollicitatievragen
Computer vision met PyTorch: bouw CNNs vanaf nul, pas transfer learning toe met voorgetrainde modellen en bereid je voor op technische sollicitatiegesprekken.
Data Science & ML
DATA
Uitgebreid Data Science en Machine Learning-curriculum met Python als hoofdtaal. Van datamanipulatie met Pandas en NumPy tot het implementeren van Deep Learning-modellen met TensorFlow/Keras, via klassieke ML met Scikit-Learn. Omvat ook MLOps-vaardigheden om modellen in productie te deployen en te onderhouden met Docker, FastAPI en cloudplatformen.
Wat je zult leren
Modern Python met objectgeoriënteerd programmeren en best practices
Datamanipulatie met Pandas, NumPy en SQL (BigQuery)
Visualisatie met Matplotlib, Seaborn en Plotly
Beschrijvende en inferentiële statistiek met Statsmodel
Machine Learning met Scikit-Learn en XGBoost (regressie, classificatie, clustering)
Deep Learning met TensorFlow en Keras (CNN, RNN, Transformers)
NLP en GenAI met Hugging Face, LangChain en LLM's (GPT, Gemini)
MLOps met MLflow, Docker, FastAPI en Streamlit
Ontwikkelomgevingen: Jupyter, Google Colab
Cloud-deployment met Google Compute, Cloud Storage en GPU
Belangrijkste onderwerpen om te beheersen
De belangrijkste concepten om deze technologie te begrijpen en je gesprekken te halen
1
Python: typen, datastructuren, OOP, decorators, generators, context managers
2
NumPy: arrays, broadcasting, indexering, gevectoriseerde operaties, lineaire algebra
3
Pandas: DataFrames, Series, indexering, groupby, merge, pivot, tijdreeksen
4
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window functions, CTE's, query-optimalisatie
5
Visualisatie: Matplotlib (figures, axes, subplots), Seaborn (statistische plots), Plotly (interactief)
6
Statistiek: verdelingen, hypothesetesten, betrouwbaarheidsintervallen, regressie
7
Feature Engineering: encoding, schaling, feature-selectie, feature-creatie
8
Supervised ML: lineaire/logistische regressie, bomen, Random Forest, XGBoost, metrics
9
Unsupervised ML: K-Means, hiërarchische clustering, PCA, t-SNE
10
ML Pipeline: train/test-splitsing, kruisvalidatie, hyperparameter-tuning, overfitting
11
Deep Learning: perceptrons, backpropagatie, activatiefuncties, optimizers, verliesfuncties
12
CNN: convoluties, pooling, architecturen (ResNet, VGG), transfer learning
13
RNN/LSTM: sequenties, verdwijnende gradiënt, attentiemechanisme, Transformers
14
NLP: tokenisatie, embeddings, word2vec, BERT, LLM fine-tuning
15
MLOps: versioning (MLflow), containerisatie (Docker), API (FastAPI), monitoring
16
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), GPU-training, Vertex AI
17
AI-ethiek: bias, uitlegbaarheid (SHAP, LIME), eerlijkheid, AVG
De Data Science & ML-challenge van vandaag
Eén fragment per dag. Vind de bug, of bewijs dat er geen is.
Recente Data Science & ML artikelen
Ontdek onze nieuwste artikelen en gidsen over Data Science & ML
LangChain voor Data Scientists in 2026: LLMs, Agents en Sollicitatievragen
Beheers LangChain 0.3 voor data science: LCEL-chains, RAG-patronen, ReAct-agents en memory-systemen. Inclusief sollicitatievragen en productie-deployment strategieën.
MLOps in 2026: MLflow, Model Registry en technische sollicitatievragen
MLOps-sollicitatievragen over de ML-levenscyclus, MLflow experiment tracking, promotie in de model registry, uitrolpatronen, driftmonitoring en systeemontwerp voor 2026, met Python-code en antwoorden.