Introductie

Datascience, een snelgroeiend, interdisciplinair wetenschapsgebied, is in de komende jaren de belangrijkste aanjager voor innovatie. Het lectoraat Data Science aan De Haagse Hogeschool is erop gericht onderzoek van wereldklasse te verrichten op het gebied van mens- en praktijkgerichte datascience en artificial intelligence.

Met gebruikmaking van methoden, algoritmen, technologieën en/of tools genereren we data waarmee we belangwekkende patronen kunnen ontdekken en voorspellingen kunnen doen. Deze data worden gebruikt om in een chaotische wereld vanuit menselijk perspectief besluitvorming, management, governance en beleid te ondersteunen.

Over het lectoraat

Baan van de toekomst

Een carrière als datawetenschapper wordt wel gezien als de beste carrière voor de toekomst. Op tal van vlakken maken beslissers gebruik van data om te komen tot afgewogen beleid. Beleid over meer of minder actuele vraagstukken. Door allerlei datasciencemethoden toe te passen, kunnen wij als lectoraat daarin toegepast onderzoek verrichten. Kunnen we op basis daarvan komen met valide oplossingen.

Vraagstukken datascience

Die vraagstukken zijn heel breed. Hoe kunnen we beleid ondersteunen bij de transitie naar meer duurzame energiebronnen?  Hoe kunnen we data gebruiken om ‘smart mobility’ nog slimmer te maken? Hoe kunnen we de participatie van burgers vergroten en het beleid daarin verbeteren? Hoe kunnen we de besluitvorming ondersteunen in bijvoorbeeld een plotseling optredende pandemie? Hoe kunnen we de bewustwording en betrokkenheid van patiënten verbeteren door data te gebruiken?

Ondersteuning datascience

Hoe kan het toegepast wetenschappelijk onderzoek van het lectoraat Data Science de maatschappij ondersteunen in de beantwoording van bovenstaande vragen? We doen dit door bijvoorbeeld nieuwe methoden te ontwikkelen voor de snellere evaluatie van een belangrijke vaccin. Door de effecten te voorspellen van maatregelen die de verspreiding van een besmettelijke ziekte moeten beperken. Door te voorspellen hoe groot de sociale bereidheid is van inwoners om te participeren in energietransities. Of door nieuwe dynamische planningssystemen voor autonome voertuigen te ontwikkelen.

dr. Lampros Stergioulas

Over de lector

dr. Lampros Stergioulas

Lampros Stergioulas is als lector Data Science verbonden aan De Haagse Hogeschool. Bij de Faculteit IT & Design geeft hij leiding aan de onderzoeksgroep Data Science. Daarnaast is hij als chaired professor in Business Analytics verbonden aan de University of Surrey Business School (Zuid-Engeland. 
Lampros Stergioulas is ook actief voor de Europese Commissie als expert op het gebied van artificial intelligence, datascience en onderzoeksethiek. In diverse programma’s, gesponsord door de Europese Unie en EU-lidstaten, treedt hij op als evaluator. Sinds januari 2022 is hij houder van de Unesco-leerstoel 'Artificial Intelligence and Data Science for Society', die voor vier jaar aan De Haagse is toegekend.

LinkedIn profiel

Meer over Lampros Stergioulas

 

Lampros studeerde informatica en natuurkunde aan de Nationale Universiteit van Athene en behaalde aan de University of Liverpool (Verenigd Koninkrijk) een master en een PhD in elektrotechniek. 
Inmiddels heeft hij meer dan 200 wetenschappelijke publicaties op zijn naam staan en verscheidene PhD-theses begeleid en beoordeeld op het gebied van datascience, mensgericht computergebruik, gezondheidsinformatica, datagestuurde sociale innovatie, modellering en simulatie en intelligente systemen. 

Hij was hoofdonderzoeker in meer dan 30 EU-projecten, en coördinator van 4 Europese onderzoeksprojecten waarin hij samenwerkte met de EUR en met nationale publieke organisaties zoals het Europees Centrum voor ziektepreventie en -bestrijding (ECDC), het Europees Geneesmiddelenbureau (EMA), de Europese Commissie, de National Health Service (Verenigd Koninkrijk) als ook nationale en regionale autoriteiten binnen Europa. 

De onderzoeksinteressen van Lampros Stergioulas liggen op de gebieden toegepaste AI, datascience en -analyse, gezondheidsinformatica, datagestuurd management en innovatie, systeemmodellering en -simulatie als ook bij data-ethiek. Met dit alles wil hij een real-world impact bewerkstelligen op het gebied van gezondheidszorg, welzijn en duurzaamheid. 

“Onze missie is om wetenschappelijke expertise toe te passen om echte problemen op te lossen met behulp van data, om besluitvorming en beleidsvorming te ondersteunen en levens en gemeenschappen ten goede te transformeren en om zowel private als publieke sectoren te helpen innoveren en groeien met behulp van datawetenschap."

 

Met ons onderzoek bevorderen we de kennis en geven vorm aan toekomstig onderzoek in Data Science en AI.

Team

Carin Hederik

Carin Hederik

Senior Managementassistent

Carin Hederik
Senior Managementassistent

Ze wil graag bijdragen aan een open, stimulerende en positieve werkomgeving. In haar functie haalt ze plezier uit het plannen, organiseren en ondersteunen van het lectoraat.

chederik@hhs.nl

Mathis Mourey

Mathis Mourey

Mathis Mourey

His research in the Data Science research group focuses on the application of machine learning methods on educational datasets.

m.j.f.mourey@hhs.nl

Ester de Jonge

Ester de Jonge

Ester de Jonge

Zij ontrafelt graag complexe vraagstukken en werkt vanuit de overtuiging dat gezondheid voor iedereen bereikbaar moet zijn.

Bob Tuynman

Bob Tuynman

https://www.thuas.com/sites/hhs/files/2023-02/thumbnail_image007_0.jpg

Cor Beyers

Cor Beyers

Hij werkt aan het extraheren van inzichten uit Big Data door het gebruik van geavanceerde analytische methoden om de zakelijke besluitvorming te verbeteren.

 

Hani Al-Ers

Hani Al-Ers

Hani Al-Ers

Momenteel doet hij onderzoek op het gebied van gezondheid en educatie en leidt hij daarnaast de Research Education-activiteiten in de Dutch Innovation Factory.

070 - 93 445 72 30

Xiao Peng

Xiao Peng

Xiao Peng

Momenteel voert Xiao Peng onderzoek uit naar het onderwerp Triple Helix: hoe je academici, overheid en professionals uit het werkveld effectief met elkaar verbindt.

06-14328346
​​​​​​​x.peng@hhs.nl

Projecten

Onderwijsstatistieken

Om de kans op studiesucces te verhogen, is het belangrijk om achter oorzaken van uitval te komen. Lectoraat Data Science onderzoekt of de vooropleiding van studenten een relatie heeft met wel of niet succesvol doorlopen van de opleiding.
Lees meer

Slimme knuffel ‘Smart Teddy’ past op ouderen

Een slimme knuffel die gezelschap houdt én waakt over het welzijn, kan voor ouderen betekenen dat zij langer thuis kunnen wonen en minder zorg nodig hebben.
Lees meer

Toegankelijkheid van openbare voorzieningen in kaart (Samen op pad)

Voor mensen met een beperking is informatie over de toegankelijkheid van openbare voorzieningen heel belangrijk. Vooraf weten waar een invalideparkeerplaats of een openbaar toilet is, zorgt ervoor dat deze mensen op pad kunnen gaan.
Lees meer

Publicaties

Publicatie

Publicatielijst Lampros Stergioulas

Download PDF

Publicatie

Publicaties Lampros Stergioulas op Google Scholar

Lees meer

Publicatie

Publicaties Hani Al-Ers op Google Scholar

Lees meer

Publicatie

Publicaties Xiao Peng op Google Scholar

Lees meer

Nieuws

Lampros Stergioulas
28 februari 2022

Unesco-leerstoel ‘AI & Data Science’ bij De Haagse Hogeschool

Algemeen

‘Artificial Intelligence and Data Science for Society’. Zo heet de leerstoel die Unesco onlangs heeft toegekend aan De…
Lees meer