De student moet de meest voorkomende statistische technieken (zoals t-testen, ANOVAs en regressie analyse) beheersen zowel qua betekenis, uitvoeren met behulp van software, en interpretatie van de resultaten.

Het betreft een overgangscurriculum. Er worden standaard geen contactmomenten voorzien. De student dient enkel deel te nemen aan de evaluatie.

Bedrijven beschikken vandaag de dag over een grote hoeveelheid data. Deze data zijn echter pas waardevol als ze er kennis uit kunnen halen die de bedrijfsstrategie ten goede komt. Een eerste stap die daarin gezet moet worden is een juiste analyse van de data.

In dit opleidingsonderdeel leer je werken met een verscheidenheid aan multivariate data analyse technieken die vaak toegepast worden in zowel praktijkgericht als wetenschappelijk onderzoek. De essentie van dit opleidingsonderdeel bestaat, naast een theoretische kennis van de technieken, uit het zelf analyseren van data om vervolgens de resultaten te vertalen in praktische aanbevelingen. Er wordt dan ook veel aandacht besteed aan het effectief communiceren van de resultaten en inzichten die aansluiten bij de noden van verschillende doelgroepen.