Het gebruik van ‘Big data’ is niet meer weg te denken binnen het wetenschappelijk onderzoek. Voor dit onderzoek maken we gebruiken van diverse grote databestanden.

Data Sets afdeling Economie

Studenten- en Onderwijszaken, Centre for Innovation

Het merendeel van de wetenschappers, van archeologen tot zoölogen, verzamelt enorme hoeveelheden gegevens. Hun databanken bevatten grote hoeveelheden informatie die voor de mens moeilijk te filteren zijn. Met een stevige basis in de statistiek en de computerwetenschappen kunnen we algoritmes ontwikkelen…

Het verzamelen en interpreteren van grote hoeveelheden data is niet meer weg te denken uit de maatschappij en de wetenschap. De Universiteit Leiden is een kennis- en expertisecentrum van data science dat de nadruk legt op interdisciplinaire samenwerking en innovatie.

Door individuele gezondheidsgegevens te vergelijken met groepsdata, kunnen artsen advies op maat geven en kunnen patiënten leren van elkaars ervaringen. Wessel Kraaij, hoogleraar Applied Data Analytics, laat zien hoe persoonlijke data een voorspellende waarde kunnen hebben.

Data reuse en big data: een ordening voor persoonlijke data reuse.

Een uitgebreid overzicht van software en data beschikbaar gesteld door de afdeling Industriële Ecologie is beschikbaar op de Engelse versie van de CML-website

The department of CADS adheres to the Leiden University Research Data Management Regulations and to the international principles for FAIR data.

Promotor: J.N. Kok, Co-Promotor: A.J. Knobbe

Een uitgebreid overzicht van software en data beschikbaar gesteld door CML is beschikbaar op de Engelse versie van de CML-website

Moderne computergestuurde simulatietools die diverse industrieën gebruiken, produceren gigabytes aan data. Maar momenteel kost het dagen of zelfs weken om die gegevens te verwerken. Om zo goed mogelijk gebruik te maken van al deze data, ontwikkelt het DAMIOSO-project algoritmen en middelen om deze enorme…

Sport Data Center

Sociaal wetenschappelijk onderzoek leert ons om menselijk gedrag en maatschappelijke structuren te begrijpen. Deze worden bepaald door veel verschillende factoren. Dat maakt het onderzoek complex en vergroot de kans op onterechte conclusies. Het kiezen van de onderzoeksmethoden en analyses is dan ook…

Promotores: J.C. van Houwelingen, S.A. van de Geer

Het Data Science Onderzoeksprogramma (DSO) ​​​​is een universiteitsbreed programma dat erop gericht is de kwaliteit van het bestaande data science-onderzoek te verhogen en het gebruik van data science-methoden te bevorderen bij alle faculteiten van de Universiteit Leiden.

Het Leiden Centre of Data Science (LCDS) is een netwerk van onderzoekers uit verschillende wetenschappelijke disciplines, die gebruik maken van innovatieve methodes voor het omgaan met data.

Modern sterrenkundig onderzoek levert enorme hoeveelheden data op. In deze opleiding richt je je op ontwikkeling en toepassing van nieuwe data-mining technologieën. Je combineert Sterrenkundeonderzoek met relevante vakken uit het programma Computer Science.

This thesis applies data mining in commercial settings in the telecommunications industry.

Netherlands Statistics (CBS), Leiden University and the University of Amsterdam have started a collaboration in the form of a research project titled 'Enriching official economic statistics using data-driven modelling techniques'.

Met het SAPPAO-project willen we de voorspelling van geplande vluchten nauwkeuriger en betrouwbaarder maken. De volledige naam van het project is ‘A Systems Approach towards Data Mining and Prediction in Airlines Operations’.

LUMC Technology Focus Area (TFA) Data Analytics is een samenwerkingsverband van verschillende onderzoeksgroepen in het LUMC die nieuwe kwantitatieve en computationele methodologie ontwikkelen voor biomedisch en klinisch onderzoek.

In deze opleiding leer je om concepten uit de statistiek en informatica te gebruiken om waardevolle informatie te halen uit grote hoeveelheden data.

Deze opleiding combineert een breed scala aan statistische methoden met moderne Data Science technieken.

In this PhD-thesis several new and existing data science application are described that are particularly focused on applications for tax administrations.

Industrial manufacturing processes, such as the production of steel or the stamping of car body parts, are complex semi-batch processes with many process steps, machine parameters and quality indicators.

Computers worden zo slim, dat ze op termijn wellicht de rol van de rechter overnemen. Tot die tijd buigen Leidse experts zich over de vraag, aan welke normen verantwoordelijke data science moet voldoen.

Een uitgebreid overzicht van software en data beschikbaar gesteld door de afdeling Environmental Biology is beschikbaar op de Engelse versie van de CML-website

Op 7 februari 2019 verdedigde Helena Ursic-Vrabec haar proefschrift 'Uncontrollable: Data subject rights and the data- driven economy'. Het promotieonderzoek is begeleid door promotor prof. dr. S. van der Hof.

Het Sport Data Center, een consortium van universiteiten waarvan Universiteit Leiden penvoerder is, is erkend als Certified Partner van Sportinnovator. Daarmee wordt het Sport Data Center een belangrijk onderdeel van het Sportinnovator ecosysteem. Sportinnovator is het nationale programma voor sport-innovatie,…

Onderzoekers van het Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS) ontwikkelen een systeem dat automatisch waarschuwingen uitstuurt wanneer onderdelen van motoren de eerste verschijnselen van vermoeidheid beginnen te vertonen. Het project duurt 4 jaar.

D1.3 describes a set of five case studies relevant in the context of the EuDEco project. Case studies are considered relevant if they are initiatives focusing on the promotion of big data and data reuse or pilots facilitating data reuse in one form or the other. The case studies were expected to allow…

Hoewel data science op veel plaatsen nu in schwung is, werden er in Leiden al lang geleden data science technieken ontwikkeld. Op dit moment combineren Leidse statistici dankzij hun brede expertise de verworvenheden van de statistiek met de nieuwste methoden van statistical en machine learning.

Hoe maken we de informatie in handgeschreven historische onderzoeksverslagen toegankelijk en doorzoekbaar? Leidse data scientists werken samen met andere universiteiten aan een methode om cultureel erfgoed beter te ontsluiten.

Op 21 november 2018 verdedigde Lieke Kools haar proefschrift 'Essays on wealth, health, and data collection'. Het promotieonderzoek is begeleid door promotoren prof. dr. K.P. Goudswaard en prof. dr. C.L.J. Caminada.

Als onderzoekers hun data FAIR maken, kunnen computers grote hoeveelheden data koppelen en patronen herkennen waardoor onderzoekers veel sneller tot nieuwe inzichten kunnen komen. In Leiden, de bakermat van FAIR data, legt professor Barend Mons uit wat die term inhoudt.

Creating information portals for support of European environmental policy.

Promotor: Prof.dr. J.N. Kok, Co-promotor: A.J. Knobbe

EuDEco (modellering van de Europese Data Economie) is een Coordination & Support Action (CSA) die financiering ontvangt van het Europese Horizon 2020 programma.

D2.2 comprises the in-depth legal analysis of the initial heuristic model, focused on addressing, in more detail, the main legal concerns for data reusers in the European data economy. This detailed analysis of the legal propositions presented in D2.1 is supplemented by an analysis of the technological,…

Developing robust algorithms and theory for establishing cause-effect relationships from observational data that scale up to large data sets

Op 12 september 2019 verdedigde Michiel Rhoen zijn proefschrift 'Big Data, Big Risks, Big Power Shifts: Evaluating the General Data Protection Regulation as an instrument of risk control and power redistribution in the context of big data'. Het promotieonderzoek is begeleid door promotoren prof.dr.mr.…