Search results

… van artikel 13 van deze Regeling; k. Klager: degene die een klacht indient over ongewenst gedrag; l. Beklaagde: degene tegen wie de klacht is gericht; m. Betrokkene: eenieder die direct of indirect bij de behandeling van de klacht door de Klachtencommissie is betrokken; n. Klachtencommissie: de Klachtencommissie Ongewenst Gedrag zoals bedoeld in paragraaf 2 van de Regeling; o. Student: de (aankomend) student, extraneus, cursist of deelnemer die staat respectievelijk stond ingeschreven bij de … waarbij de instelling betrokken is. 4. Het instellingsbestuur draagt de kosten die in het kader van deze Regeling worden gemaakt. Alle kosten komen ten laste van de instelling waar de klacht wordt ingediend. 5. Het instellingsbestuur wijst een contactpersoon aan waartoe de secretaris respectievelijk plaatsvervangend secretaris zich kan wenden in het kader van de behandeling en afhandeling van klachten waarbij de instelling betrokken is. Paragraaf 2 Klachtencommissie Artikel 5 Eisen leden … vervolgens een verslag van haar bevindingen en een schriftelijk advies uit aan het instellingsbestuur dat bij de klacht betrokken is. 8. De secretaris draagt er namens de Klachtencommissie zorg voor dat het dossier na afhandeling van een klacht aan de contactpersoon van de instelling waarop de klacht betrekking heeft wordt overgedragen ter archivering. 9. De Klachtencommissie evalueert haar werkzaamheden en past zo nodig haar handelwijze aan. Daartoe belegt de Klachtencommissie eenmaal per jaar een …

… Master Data Science for Decision Making 1 First year courses DSDM Year 1 Core Courses Data Science & Knowledge Engineering Data Mining Full course description Data mining is a major frontier field of computer science that studies the extraction of useful and interesting patterns from large collections of data. This course consists of a step-by-step introduction to data-mining systems. This includes a discussion of the process of acquiring raw data, … system is producing useful patterns. The lectures and labs will emphasize the practical use of the presented techniques and the problems of developing real data-mining applications. A number of real data sets will be analysed and discussed. After completing this course students will have obtained a preliminary methodological and theoretical bases for studying and applying data mining techniques to large collections of data. Prerequisites None. Recommended reading I.H. Witten and E. Frank … of simulation, such as the model cycle, discrete event simulation, output analysis and experimental design. Students will be able to employ simulation as a tool for evaluation. Prerequisites Calculus (1&2), Linear Algebra Recommended reading 1. Nonlinear Programming, Theory and Algorithms, by Bazaraa, Sherali, and Shetty (Wiley). 2. Combinatorial Optimization, Algorithm and Complexity, by Papadimitriou and Steiglitz (Dover Publications). …