Van 19e-eeuwse meesters in de statistiek tot hedendaagse whiz kids in de data science. In Begrip voor Data Science gaan Jan Willem Blank en Michel van der List ... » 

Van 19e-eeuwse meesters in de statistiek tot hedendaagse whiz kids in de data science. In Begrip voor Data Science gaan Jan Willem Blank en Michel van der List op zoek naar hoe statistiek en algoritmes de wereld hebben veranderd.Michel van der List en Jan Willem Blank werken met veel enthousiasme bij Interpolis. De afgelopen jaren spraken zij veelvuldig op congressen en universiteiten over het vakgebied. De gesprekken die na afloop van deze congressen en gastcolleges ontstonden over statistiek en machine learning, brachten Michel en Jan Willem op het idee om de inhoud van de presentaties in een praktisch boek op te schrijven. Het resultaat ligt nu voor je. Een boek met daarin de basisbeginselen van machine learning. Een boek voor iedereen die geïnteresseerd is in de achterliggende methodieken voor een beter begrip van de toepassingen in het heden en in de toekomst.Over de auteursMICHEL VAN DER LIST is business change manager bij Interpolis en economisch psycholoog. Hij houdt zich al ruim 20 jaar bezig met de rol die voorspellingen spelen in ons dagelijks leven: van de weersvoorspellingen tot aanbevelingen op Spotify of Netflix, van fraudedetectie tot het voorspellen van de beurskoersen. Bij het doen van voorspellingen wordt – ook bij Interpolis – steeds meer gebruikt gemaakt van machine learning. Michel pakt hier samen met Jan Willem een leidende rol in.JAN WILLEM BLANK werkt sinds 2004 als data scientist in de marketing. Tijdens de studie Sociale Wetenschappen trok de statistische kant van de studie de aandacht. Hij startte zijn loopbaan als data-analist in de telecomsector waar hij in aanraking kwam met de eerste toepassingen van machine learning. Sinds 2008 werkt hij als data scientist bij Interpolis waar hij in multidisciplinaire teams machine learning toepassingen ontwikkelt en middels statistische methoden en technieken data omzet in praktisch toepasbare inzichten. «