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

The change from a closed institution to an open living environment for patients with late stages of dementia will give the patients more freedom in their day-to-day life. The effect of this change on the patients’ mobility, activity and interaction with others will be assessed with sensor technology…

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.

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 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…

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.

Sport Data Center

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.

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

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 extensive use of electronic communication channels and other devices has opened new possibilities for collecting data on human behavior. This information is sometimes openly accessible, but largely part of administrative registration systems that are not open to the broader public. The data provides…

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

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.

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

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 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.

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

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.

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.

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

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

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.

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’.

Creating information portals for support of European environmental policy.

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

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.

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

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.

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.…

There are around 300,000 people in the Netherlands who donate blood on a regular basis. Women can give blood up to three times a year and men up to five times, resulting in approximately one million blood donations each year. Patients that receive this donated blood are already in a vulnerable condition,…

Leiden University and the Ministry of Infrastructure and Water Management are involved in a collaboration in the form of a research project titled 'Data-Driven Risk Assessment in Infrastructure Networks'

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…

The use of increasingly large and diverse datasets to guide urban climate action has implications for how, and by whom, local governments are held accountable.

LIACS is a partner in the EU Erasmus+ Curriculum Development for the Asian education system. The knowledge available in the field of Data Science and Artificial Intelligence education will be shared and adapted for the Asian market.

This project develops a scientific method to extract clinically relevant new information from patient forum websites that discuss patient experiences concerning e.g. medication, nutrition, co-morbidities, genetic factors etc.

Wat is een goede wetgeving inzake gegevensbescherming? Hoe kan een dergelijke wetgeving goed worden ontwikkeld? Is de Europese wetgeving hierover adequaat, en is deze toepasbaar in China?

Geneeskunde/LUMC, Wiskunde en Natuurwetenschappen

Promotie

Dit onderzoek richt zich op het proces waarmee docenten eigen lespraktijk stapsgewijs kunnen aanpassen in de richting van activerende didactiek en gedifferentieerd onderwijs.

Read-Urban was a first project to investigate whether policy recommendations can be made with the aid of linked data collections and data science and to gain experience with the success factors for such a process.

Promotor: P.D. Grünwald

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

Machine Learning is becoming a more and more substantial technology for industry.