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.

Lezing, Webinar

Lezing, Seminar

Lezing, Seminar

Lezing, Webinar

Lezing, Webinar

Lezing, Seminar

Lezing, Seminar

Per 1 maart is prof.dr.ir. Wessel Kraaij benoemd tot directeur van het Data Science Onderzoeksprogramma (DSO) van de Universiteit Leiden. Hij is de opvolger van prof.dr. Joost Kok, die onlangs Leiden verruilde voor de functie van decaan in Twente.

Met een algoritme doorzoekt promovenda Manon Wintgens duizenden internationale belastingverdragen. Ze hoopt zo een systeem te ontwaren in het duizelingwekkende samenspel van landen, bedrijven en documenten. Het is een uniek onderzoek.

Computerwetenschapper Manolis Fragkiadakis werkt voor zijn promotieonderzoek aan een computerprogramma dat video’s van verschillende gebarentalen kan vergelijken. Hiermee kunnen verschillen tussen gebarentalen worden ontdekt, en dat kan vertaalfouten voorkomen. Uiteindelijk moet het programma alle gebarentalen…

Op gespecialiseerde internetfora delen patiënten van bepaalde ziektes ervaringen en steunbetuigingen met elkaar. Met de juiste data science-technieken kan zo’n forum belangrijke informatie voor onderzoekers naar boven halen. PhD-kandidaat Anne Dirkson verricht onderzoek naar die technieken.

Een mix van dataonderzoek, kunstmatige intelligentie en archeologie zorgde op 31 januari voor levendige discussies. Op die dag vond het seminar ‘AI & Data Science @ Archaeology’ plaats, waar het Data Science Onderzoeksprogramma (DSO), SAILS en de Faculteit Archeologie hun krachten bundelen.

Wouter Verschoof-van der Vaart verfijnt een kunstmatige intelligentie-systeem dat zelfstandig archeologische objecten op digitale beelden kan detecteren en classificeren. Zo’n systeem is broodnodig, want menselijke archeologen worden wereldwijd overspoeld met data.

Congres/symposium

Hoe kun je een zo prettig en gezond mogelijke leefomgeving creëren voor dementie-patiënten? Daniela Gawehns gebruikt data mining-technieken om verschillende soorten databronnen te doorzoeken en een antwoord te vinden op deze vraag. En passant slaat haar onderzoek een brug tussen twee wetenschappelijke…

Lezing, Seminar

De Universiteit Leiden investeert in vier jaar in totaal vier miljoen in de ontwikkeling van het wetenschapsgebied data science in combinatie met andere wetenschapsdomeinen. Het specialisme wordt: data science in het wetenschappelijk onderzoek. Zoals in de studie van de Chinese variant van Facebook.

Het onderzoeksprogramma Statistical Science houdt zich bezig met de analyse en interpretatie van grote hoeveelheden data, de kwantificering van onzekerheid met behulp van kansmodellen en de ontwikkeling en benchmarking van algoritmen en methoden gericht op dataonderzoek.

Op deze pagina verzamelen we de presentaties en video's van de Florence Nightingale Colloquia, seminars bij de faculteiten en andere evenementen gehost door het Data Science Onderzoeksprogramma.

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.

Data science

Sport Data Center

De Faculty of Governance and Global Affairs

De Faculteit der Sociale Wetenschappen combineert hooggekwalificeerd onderzoek en uitstekend onderwijs in de disciplines culturele antropologie, pedagogische wetenschappen, politieke wetenschap, psychologie, wetenschaps- en techniekstudies, evenals in multidisciplinaire benaderingen.

Het Data Science Onderzoeksprogramma (DSO) combineert Leidse promotieonderzoeken uit allerlei disciplines met data science. Het programma loopt nu ruim twee jaar, en levert verrassende eerste resultaten op. Hieronder vertellen een aantal promovendi over hun ervaringen en hun onderzoek.

Onderzoek aan het Leiden Centre of Data Science beslaat een breed scala aan onderwerpen en wetenschapsgebieden.

De Universiteit Leiden stelt één van de beste data science onderzoekers ter wereld aan. De Duits-Canadese prof. Holger Hoos werkt aan computers die zichzelf programmeren. ‘Zelflerende computers gaan ons helpen bij vele uitdagingen in interdisciplinaire vakgebieden’.

Juriste Gineke Wiggers wil de verwachte impact van juridische artikelen voorspellen. Carel Stolker, rector van de universiteit én vakgenoot van Wiggers, is enthousiast over het onderzoek. ‘Met zo’n big data project kunnen we er beter achter komen wat ons werk doet voor de maatschappij.’

Onderzoekers vanuit verschillende vakgebieden werken samen om oplossingen te bedenken voor maatschappelijke problemen.

De Faculteit Geesteswetenschappen

De maatschappij en de wetenschap veranderen in hoog tempo door grote ontwikkelingen in digitale informatieverwerking. Het LIACS staat hier middenin met vooraanstaand onderzoek in gegevensverwerking en kunstmatige intelligentie. Dat bereikt het instituut door een unieke combinatie van fundamenteel en…

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’.

De Faculteit Rechtsgeleerdheid

Promovendi Alex Brandsen en Wouter Verschoof-van der Vaart doen allebei een project binnen het universitaire Data Science onderzoeksprogramma. Ze introduceren termen als ‘text mining’ en ‘advanced machine learning’ in de archeologie. ‘Deze technieken zullen de archeologie efficiënter en goedkoper ma…

De Faculteit Archeologie

De Faculteit Geneeskunde

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.

Congres/symposium

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…

Op 15 mei is de nieuwe website over het onderzoeksprogramma Digitale Samenleving gelanceerd.

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'.

In bijna elk wetenschappelijk vakgebied wordt gebruik gemaakt van data science. Dat biedt vele nieuwe mogelijkheden, maar ook nieuwe dilemma’s. Daarom vindt op 5 maart het symposium ‘Fairness and Transparency, towards responsible data science’ plaats. Hoofdspreker Ricardo Baeza-Yates licht een tipje…

Op 19 juni reikte Jos van Wesemael (initiator van het opleidingsprogramma en hoofddirecteur FMC van het ministerie van Infrastructuur en Waterstaat) samen met Jaap van den Herik (LCDS) certificaten uit aan de derde lichting medewerkers van het ministerie van Infrastructuur en Waterstaat (IenW) die met…

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…

Individuen en huishoudens zien zich in toenemende mate geconfronteerd met risico’s waar zij zelf de verantwoordelijkheid voor moeten nemen. Zo zijn arbeidsrelaties steeds flexibeler geworden.

De Faculteit Wiskunde en Natuurwetenschappen

In de afgelopen maanden zijn twintig medewerkers van het Ministerie van Infrastructuur en Waterstaat (IenW) in een cursus nader ingegaan op de beleidsmatige kant van Data Science.

Hoe kan data science de Belastingdienst verbeteren? Mark Pijnenburg, senior data scientist bij de Belastingdienst, besloot om dit in een proefschrift te onderzoeken. Hij vertelt over zijn ervaringen: ‘Soms is een techniek wetenschappelijk gezien interessant, maar niet toepasbaar in de praktijk.’