This dissertation focuses on developing new mathematical and statistical methods to properly represent time-varying covariates and model them within the context of time-to-event analysis.

Bij Data Science & Artificial Intelligence leer je hoe je functies van het brein, zoals denken, geheugen, leren en aandacht in modellen kunt gieten. Deze kennis kun je gebruiken om computers en systemen op vergelijkbare of betere manieren te laten functioneren.

The research in this dissertation aims to optimise blood donation processes in the framework of the Dutch national blood bank Sanquin. The primary health risk for blood donors is iron deficiency, which is evaluated based on donors' hemoglobin and ferritin levels.

Hoewel data science op veel plaatsen nu in schwung is, werden er in Leiden al lang geleden data science technieken ontwikkeld. Op dit moment combineren Leidse statistici dankzij hun brede expertise de verworvenheden van de statistiek met de nieuwste methoden van statistical en machine learning.

Studievoorlichting

Hoe maken we de informatie in handgeschreven historische onderzoeksverslagen toegankelijk en doorzoekbaar? Leidse data scientists werken samen met andere universiteiten aan een methode om cultureel erfgoed beter te ontsluiten.

Een uitgebreid overzicht van software en data beschikbaar gesteld door de afdeling Environmental Biology is beschikbaar op de Engelse versie van de CML-website

5 november 2025 Kosten: € 2.054- Locatie: Centrum Den Haag

Are you interested in studying Data Science & Artificial Intelligence in Leiden? Would you like to know more about this Bachelor programme at Leiden University? Do you have some last questions that only a student can answer? Then sign up for the Experience Day!

Ben jij nieuwsgierig naar hoe wetenschap en technologie bijdragen aan een duurzame en innovatieve toekomst? Bij de Universiteit Leiden onderzoek je de wereld van data, natuurwetten en levende systemen. Van wiskunde tot kunstmatige intelligentie, van klimaatvraagstukken tot hightech innovaties: je leert…

Ben jij nieuwsgierig naar hoe wetenschap en technologie bijdragen aan een duurzame en innovatieve toekomst? Bij de Universiteit Leiden onderzoek je de wereld van data, natuurwetten en levende systemen. Van wiskunde tot kunstmatige intelligentie, van klimaatvraagstukken tot hightech innovaties: je leert…

Promotor: Prof.dr. J.N. Kok, Co-promotor: A.J. Knobbe

In this thesis we explore machine and deep learning approaches that address keychallenges in high dimensional problem areas and also in improving accuracy in wellknown problems. In high dimensional contexts, we have focused on computational fluid dynamics (CFD) simulations.

Ben jij nieuwsgierig naar hoe wetenschap en technologie bijdragen aan een duurzame en innovatieve toekomst? Bij de Universiteit Leiden onderzoek je de wereld van data, natuurwetten en levende systemen. Van wiskunde tot kunstmatige intelligentie, van klimaatvraagstukken tot hightech innovaties: je leert…

Ben jij nieuwsgierig naar hoe wetenschap en technologie bijdragen aan een duurzame en innovatieve toekomst? Bij de Universiteit Leiden onderzoek je de wereld van data, natuurwetten en levende systemen. Van wiskunde tot kunstmatige intelligentie, van klimaatvraagstukken tot hightech innovaties: je leert…

Loopbaan en solliciteren

Op 12 september 2019 verdedigde Michiel Rhoen zijn proefschrift 'Big Data, Big Risks, Big Power Shifts: Evaluating the General Data Protection Regulation as an instrument of risk control and power redistribution in the context of big data'. Het promotieonderzoek is begeleid door promotoren prof.dr.mr.…

Promotor: P.D. Grünwald

Workshop

Workshop

Workshop

Er zijn in Nederland ongeveer 300.000 mensen die regelmatig bloed geven. Vrouwen kunnen tot drie keer per jaar bloed geven en mannen tot vijf keer, wat neerkomt op ongeveer een miljoen bloeddonaties per jaar. Patiënten die dit donorbloed krijgen, verkeren al in een kwetsbare positie. Daarom is kwaliteitsbewaking…

Predictive maintenance (PdM) is a maintenance policy that uses the past, current, and prognosticated health condition of an asset to predict when timely maintenance should occur.

Workshop

The use of increasingly large and diverse datasets to guide urban climate action has implications for how, and by whom, local governments are held accountable.

This thesis deals with the use of sound in interactions in the context of participatory systems and data sonification. We investigate an interactive environment where participants perceive information of the data through sound elements.

Moji Aghajani vertelt op Diesfestival over inzet van AI en big data in depressie- en agstonderzoek.

Als gevolg van de grote technologische vooruitgang in de gezondheidszorg worden in toenemende mate gegevens verzameld tijdens de uitvoering van klinische onderzoeken.

Tomography is a powerful technique to non-destructively determine the interior structure of an object.Usually, a series of projection images (e.g.\ X-ray images) is acquired from a range of different positions.

Hoewel de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) vanaf mei 2018 de bescherming van persoonsgegevens in de hele EU harmoniseert, resulteren de open normen ervan in combinatie met culturele verschillen tussen landen in verschillen in de praktische implementatie, interpretatie en handhaving van…

Onderzoeken hoe gegevens afkomstig van draagbare technologieën kunnen worden gebruikt om effectieve gedragsveranderingen te identificeren die hopelijk zullen leiden tot gezondheidsverbeteringen.

This monograph focuses on clustering of objects in high-dimensional data, given the restriction that the objects do not cluster on all the attributes, not even on a single subset of attributes, but often on different subsets of attributes in the data.

This thesis focuses on data found in the field of computational drug discovery. New insight can be obtained by applying machine learning in various ways and in a variety of domains. Two studies delved into the application of proteochemometrics (PCM), a machine learning technique that can be used to…

Promotor: Prof.dr. J.N. Kok

Machine Learning is becoming a more and more substantial technology for industry.

Promotor: Prof.dr. B.R. Katzy

The deeper understanding of an organism's pathology is important for developing treatments. Over centuries of systematic research, clinical researchers have demonstrated that the more information they acquire about the cellular properties and their organisation in the tissue, the better they can understand…

Sport Data Center

The class-imbalance problem is a challenging classification task and is frequently encountered in real-world applications. Various techniques have been developed to improve the imbalanced classification performance theoretically and practically.

Promotor: A.P.IJzerman Co-promotor: A. Bender

Op 21 november 2018 verdedigde Lieke Kools haar proefschrift 'Essays on wealth, health, and data collection'. Het promotieonderzoek is begeleid door promotoren prof. dr. K.P. Goudswaard en prof. dr. C.L.J. Caminada.

Nederland wint al jaren de meeste medailles bij schaatsen op de Olympische Spelen. Hoe ze dat doen? Op gevoel. Bewegingswetenschapper Jeroen van der Eb van de Data Mining & Sports groep van het Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS) wil dat schaatsers hun schaatsen afstellen op basis…

Op 20 februari 2019 vond een bijzondere bijeenkomst over data science plaats in de Tweede Kamer. De doelstelling van de bijeenkomst was om met overheidsorganisaties in dialoog te gaan over dataontwikkelingen binnen de overheid.

In bijna elk wetenschappelijk vakgebied wordt gebruik gemaakt van data science. Dat biedt vele nieuwe mogelijkheden, maar ook nieuwe dilemma’s. Daarom vindt op 5 maart het symposium ‘Fairness and Transparency, towards responsible data science’ plaats. Hoofdspreker Ricardo Baeza-Yates licht een tipje…

The marine shipping industry is one of the strongest emitters of nitrogen oxides (NOx), a pollutant detrimental to ecology and human health. Over the last 20 years, the pollution produced by power plants, the industry sector, and cars has been decreasing.

Time-series forecasting through modelling sequences of temporally dependent observations has many industrial and scientific applications. While machine learning models have been widely used to create time-series forecasting models, creating efficient and performant time-series forecasting models is…