Datascience. Data scientist: most sexy job of 21th century

Maat: px

Weergave met pagina beginnen:

Download "Datascience. Data scientist: most sexy job of 21th century"

Pieter-Jan Aalderink
8 jaren geleden
Aantal bezoeken:

1 Datascience Data scientist: most sexy job of 21th century

2 Van data naar waarde: Data gedreven sturing

3 Analyse van ongestructureerde data Kindermishandeling opsporen voor de GGD Amsterdam

4 Opgave GGD Amsterdam ziet vrijwel alle kinderen Signalering kindermishandeling en vervolgstap lastig Professionals leggen vermoeden vast in vrije tekst Hoe groot is de groep kinderen? Kunnen we uit de vrije teksten het vermoeden van kindermishandeling afleiden?

vermoeden vast in vrije tekst Hoe groot is de groep kinderen?

5 Techniek Machine learning, text mining Vanuit data vertrekken, niet vanuit inhoud Doel: inzicht in patronen en inschatten of er een vermoeden kindermishandeling is

6 Proces Vermoeden mishandeling ± kinderen ± teksten

7 Resultaat Welke kinderen hebben we gemist Welke informatie mist er Wanneer was een melding terecht geweest

8 Implementatie Professional ondersteunen in primair proces Beleidsmakers inzicht geven in groepen kinderen, registratie, interventie Vastgelegde werkwijze vs. professionele ruimte? Toepassingen: professional ondersteunen in beslissingsproces met (on)gestructureerde data

interventie Vastgelegde werkwijze vs. professionele ruimte?

9 Datagedreven sturing bij Voortijdig Schoolverlaten Ontwikkeling voorspellingsmodel voor Zuid Holland Zuid

10 Achtergrond en Doel

11 Achtergrond Voortijdig SchoolVerlaters (VSV): jongeren tot 23 zonder startkwalificatie VSV hebben meer moeite bij het vinden van een baan en komen vaker in contact met justitie VSV is slecht voor de kenniseconomie Startkwalificatieplicht verplicht leerlingen zonder startkwalificatie door te leren tot hun 18de VSV percentage neemt af, maar de categorie 18+ is in - n als enige toegenomen

de kenniseconomie Startkwalificatieplicht verplicht leerlingen zonder startkwalificatie door te

12 Achtergrond De Dienst Gezondheid & Jeugd (Zuid-Holland Zuid) begeleidt VSV bij het vinden van werk of terugstroming naar onderwijs Juiste aanwending van (beperkte) middelen is hierbij essentieel Enerzijds: preventievere aanpak: Kunnen we uitval aan zien komen en voorkomen? Anderzijds: van de groep VSV (18+): in welke jongeren moeten we tijd steken?

middelen is hierbij essentieel Enerzijds: preventievere aanpak: Kunnen we uitval aan

13 Achtergrond

14 Doel Doel: Inzicht in (combinatie van) voorspellende indicatoren Voorspellingsmodel voor welke leerlingen de kans op behalen startkwalificatie (na hun 18de) klein is Middel: Data Science

15 Eerste data-analyse: uitkomsten

16 Man vs. Vrouw De mannen binnen de gedefinieerde groep presteren minder goed dan de vrouwen.

17 Denominatie Leerlingen die hun middelbaar onderwijs aan een reformatorische school volgden doen het beter.

18 Aantal jaar VO Leerlingen die een geheeltallig aantal jaar middelbaar onderwijs hebben gevolgd hebben een grotere succes kans.

19 mbo niveau Het mbo niveau* speelt ook een rol bij succes: het behalen van een startkwalificatie. * Een mbo niveau 1 diploma geldt niet als startkwalificatie

20 Volgende stap: Voorspellingsmodel

21 Data analyse Model Computer benutten (Machine Learning) bij het analyseren van interacties die het menselijk vermogen te boven gaan.

22 Voorspellingsmodel: Kenmerken: "persoon_geslacht", "start_kwali_plicht", "aant_mbo1_school_wissels", "aantal_jaar_onderwijs", "VO_aantal_jaar_onderwijs", "VO_aantal_switches", "VO_school_first_jaren", "VO_diploma_aantal", "VO_diploma_leeftijd", "MBO_diploma_aantal", "MBO_diploma_leeftijd", "MBO_aantal_jaar_onderwijs", "VO_school_last_jaren", "MBO_aantal_switches", "MBO_school_first_jaren", "MBO_school_last_jaren",

23 Voorspellingsmodel: Er zijn 80 kenmerken geanalyseerd en in het model getest Eerste betrouwbare resultaat voorspelt 74,0% van de gevallen goed 58% haalt daadwerkelijk startkwalificatie Benchmark: Voorspel dat iedereen kwalificatie haalt. 58% score

24 Opvallende uitkomsten: Schoolresultaten zijn in het model de beste voorspellers Literatuur: achtergrondkenmerken (herkomst, salaris ouders, geslacht etc.) zijn ook van invloed Stelling: achtergrond kenmerken komen tot uiting in schoolresultaten: daarom zijn schoolresultaten goede (beste?) voorspellers Correlatie vs. Causaliteit!

25 Toepassing

26 Toepassing: Gerichte preventie en ondersteuning van jongeren (VSV): concrete inzet bij nieuw studiejaar 2015/2016 Het model maakt voor iedere jongere van 18 een inschatting op basis van schoolprestaties tot dan toe Ondersteunende tool voor de professional

28 Sociale online data Anouk Meerman

29 Data-analyses Sociale online data Interne data WWW data Open & externe data

30 2) Grip op prostitutie Kunnen we prostituees Twee casussen 1) Prioritering handhaving traceren op sociale online platformen? Zo ja, wat kunnen we over hen (en netwerk) te weten komen? Kunnen we onze handhaving prioriteren op wat er speelt in de stad? En zo effectiever handhaven met de middelen die we hebben?

31 1) Prioriteren handhavingspraktijken Wat leeft er in de stad? Doen we de juiste dingen? 1300 meldingen Hotspots en routes handhavers sociale online berichten Parkeerboetes en overlast registraties

32 Negatief Positief 223 Tuin Honden Auto s Afval Parkeren A Top 5 klachten ONLINE Sentiment per onderwerp Fietsen Terras Rijnkade Markt Horeca Waar wordt geklaagd?

33 2) Traceren (online)prostitutie netwerk

34 Datascience Data scientist: most sexy job of 21th century

Vergelijkbare documenten

Risico profilering VSV. Machine Learning project ZHZ

Risico profilering VSV. Machine Learning project ZHZ Risico profilering VSV Machine Learning project ZHZ Agenda Context ZHZ Data Model Resultaten & Toepassing Uitbreiding Gesprek 8 november 2015 www.ynformed.nl 2 Context Zuid-Holland Zuid Veel 18 plussers