During the programme

The MDDD curriculum consists of five learning tracks: Human AI Interaction, Ethical Design, Data Science, Applied Research, and Critical Thinking and Data Studies. Each block focuses on a step in the design process and incorporates various knowledge and skills from these learning tracks. During the four ten-week blocks, you will work on projects, follow workshops and lectures within these tracks.

The curriculum is based on the demands and challenges of the professional field. This means you can work on genuine, data-driven solutions based on your passions, personal interests, and (domain) expertise. In this setting, you quickly develop a good sense of what you have to offer as a data-driven designer and how to position yourself within a multidisciplinary team of professionals.

Learning tracks

Design intelligent interfaces (e.g., adaptive systems, recommender systems, chatbots) using data, machine learning, and AI.

Use value-sensitive Design and collaborate closely with stakeholders considering the ethical aspects and human values within a data-driven project.

Use data and machine learning to learn about how users interact with a product, app, service, or system, and use those insights to enhance the Design of the user experience.

Organisations face data challenges and are always seeking new innovative insights. You, as a student, can offer a fresh perspective gained through the master's programme's learning tracks. During the programme, you will work in a team on a real-life project, provided by an external organisation or research group. You will apply data analysis and problem-solving skills to help organizations overcome challenges. By collaborating with professionals from various industries, you will gain practical experience and contribute to growth and innovation. You will use this project as your case study for the programme. This gives you the opportunity to develop new skills and master the learning competencies in a professional context. You will be paired with a client project coach, a skilled member of our lecturer team to help guide you through this process.

Reflect and critique how datafication affects and interacts with individuals, organizations, and society.

Applied Research project

Organisations face data challenges and are always seeking new innovative insights. You, as a student, can offer a fresh perspective gained through the master's programme's learning tracks. During the programme, you work in a team on a real life project, provided by an external organisation or research group. You will use this project as your case study for the programme. This gives you the opportunity to develop new skills and master the learning competencies in a professional context. 

Content of the Master Data-Driven Design

The program consists of four blocks, each ten weeks:

During the Exploration Phase, you will participate in a four-week bootcamp to level up your knowledge and skills in all five tracks. After the bootcamp, you will select a client brief and conduct exploratory research on the problem it presents with the help of resources given to you in the five learning tracks. At the end of the block, you will be able to present your unstructured research findings in a problem space presentation which challenges the original brief and shows different perspectives on the problem.

In this phase, you will define and frame your research problem by transforming your research findings into a workable problem. You will bring order to the chaos of empirical data by transforming it into actionable knowledge that reveals meaning in the observed behaviors, preferences, values, etc. gathered during the investigation phase. This understanding will allow you to recognize the opportunities and constraints that will shape the scope for developing solutions. At the end of this phase, you will deliver a definitive project brief that provides more context than the original brief, presents a final problem statement, and pinpoints possibilities and limitations that set the space for generating solutions in the next phases.

In deze fase bedenk je oplossingen voor het eerder geïdentificeerde probleem. Je zoekt inspiratie uit verschillende bronnen, schetst ideeën, wireframes en ontwikkelt low-fidelity prototypes van haalbare oplossingen. Je deelt creatieve resultaten, werkt samen met deskundigen, vormt hypothesen en ontwerpt experimenten voor ideeëntesten. Aan het eind moet je één of meer ideeën hebben om te prototypen en te testen. Tevens lever je een reflectie op het proces en een projectuitvoeringsplan voor de laatste fase.

In deze fase valideer je werkende oplossingen en bereid je het ontwerp voor op implementatie bij de opdrachtgever. Je elimineert minder geschikte oplossingen, analyseert de beste, en bepaalt de implementatiemethode. Dit gebeurt via een agile methode: bouwen/prototyping, testen/analyseren en itereren/herhalen. Je sluit af met een laatste pitch en presentatie van resultaten aan assessoren, opdrachtgever en collega's.


Want to know more about this programme?


This full-time programme expects you to be available to engage in educational activities at the University for forty hours a week.

Students and lecturers form an active learning community in which we aim to develop strong social cohesion. You will be expected on campus for an average of three days a week, plus two days of self-study. There will be lectures, the Coding Club for extra support with coding assignments, the Writing Club for extra support with academic writing and several guest lectures. At times, you will participate in design sprints and pressure cookers, during which you work in a team on design processes.

We expect you to shape your own learning process. An important tool is our digital learning environment (DLE). The DLE enables you to prepare for classes, alone or in groups. Not only does this grant you a lot of flexibility as to when and where you study - face-to-face teaching time is much more valuable when you come into class well prepared.
Important parts of the curriculum are about interacting with professionals from the creative field. You work with them on a variety of actual problems that businesses encounter or that are happening in society at large.

This programme follows programmatic learning, which focuses on meaningful reflection and feedback. The primary function of assessment within programmatic assessment is to guide and stimulate your development process as a student, especially through feedback. The 5 learning tracks all relate to each other, and you will have one formative assignment per block that tests you on the learning outcomes for all 5 tracks.

The English variant of this programme offers the international experience of the creative industries. Our students come from many different educational and cultural backgrounds, which provides you with the unique experience of participating in an international and interdisciplinary classroom.

The Data-driven Design lecturers

Bob is docent en coördinator bij de opleiding Communicatie en Multimedia Design (B) en bij de master Data-driven Design. 

Hij is gespecialiseerd in User Experience Design en Interaction Design en curriculumontwerp, met veel ervaring in het coachen van studenten die aan projecten voor klanten werken.

Bob is sinds 1996 betrokken bij de HU en heeft geholpen bij het ontwerpen van het curriculum van verschillende programma's, waaronder Internationale Communicatie en Media (momenteel Creative Business genoemd) en Communicatie en Multimedia Design. Voor dat laatste ontving hij de HUgenotenprijs 2010, een prijs voor uitmuntende prestaties van medewerkers en studenten van de HU.

Als een van de oprichters werkt Erik als docent en coördinator van het masterprogramma Data-driven Design (MDDD). 

Erik heeft een bachelordiploma Informatie- en Communicatietechnologie (software engineering) en een masterdiploma Mediatechnologie (kunst en technologie). Hij kwam in 2005 bij de HU en heeft aan verschillende onderzoeksprojecten gewerkt, evenals aan nieuwe onderwijsprogramma's die data science, media en design combineren. Zijn onderzoeksinteresses omvatten interactive machine learning, computational text analysis en het democratiseren van data science. Erik geeft ook les aan de masteropleiding Applied Data Science van de Universiteit Utrecht, waar hij studenten leert hoe ze aanbevelingssystemen voor private en publieke media kunnen ontwerpen en ontwikkelen.

Rhied Al-Othmani heeft uiteenlopende ervaring op het gebied van grafisch ontwerp en heeft de afgelopen negen jaar aan projecten gewerkt variërend van print tot web en branding voor een grote verscheidenheid aan klanten.

Naast haar huidige functie als docent bij bachelor Communication & Multimedia Design en de master Data-driven Design, is zij tevens Studieloopbaanbegeleider voor de studenten en lid van de Opleidingscommissie.

In 2011 behaalde Rhied haar BA in Digitale Communicatie aan de HU en in 2020 haar MA in Data-driven Design. Haar interesse voor gebruikerservaring en het vertalen van kennis naar de praktijk en deze gelijk toe te passen, trok haar aan om in het onderwijs te werken. Haar andere interesses zijn de ontwikkeling van chatbots, open overheidsdata en de kennis en instrumenten die nodig zijn om open data te begrijpen, interpreteren en toepassen.

Shakila is docent bij de master Data-driven Design en onderzoeker bij het lectoraat Human Experience & Media Design.

Ze heeft een interdisciplinaire achtergrond in experimentele en computationele studies van menselijk leren en gedrag, en heeft in het verleden bij verschillende internationale instituten gewerkt, waaronder het Max Planck Instituut en de Universiteit Utrecht.

Shakila komt oorspronkelijk uit Iran, waar ze haar BA in Computer Engineering voltooide. Vervolgens verhuisde ze naar de VS om een master en PhD in Cognitieve Wetenschappen en Computerwetenschappen te volgen aan de Universiteit van Indiana. Ze heeft een grote passie voor het begrijpen van de behoeften van individuen en gemeenschappen als geheel en het vinden van innovatieve oplossingen om hen te helpen. Als gevolg hiervan is haar onderzoek geleidelijk verschoven naar een toegepaste mensgerichte benadering die het ‘hier en nu’ van het leven van mensen kan verbeteren.

Jonas is docent bij de master Data-driven design en de bachelor Communication and Multimedia Design, waar hij vooral de vakken machine learning, data science en onderzoeksmethoden doceert. Hij heeft een academische achtergrond in kunstmatige intelligentie en cognitieve neurowetenschappen.

Jonas heeft 6 jaar gewerkt bij een toegepaste onderzoeksgroep op het gebied van gedragsverandering, waar hij zich richtte op statistische en methodologische vragen. Jonas is vooral geïnteresseerd in de relatie tussen gedrag, data en AI.

Tevens heeft Jonas een aanstelling bij het lectoraat Artificial Intelligence, waar hij studentenprojecten initieert die zich richten op het toepassen van machine learning op creativiteit en kunst.

Dr. Roelof de Vries is docent bij de master Data-driven Design en onderzoeker bij het lectoraat Human Experience & Media Design waar hij gedragsveranderingstechnologie en de evaluatie en validatie van deze technologieën onderzoekt.

Momenteel richt hij zich op het interdisciplinaire ontwerpproces van gedragsveranderingstechnologie. Hoe kunnen en willen we technologie voor gedragsverandering evalueren en valideren? Hoe kunnen we technologie voor gedragsverandering zo ontwerpen dat deze de groeiende complexiteit van uitdagingen op het gebied van gezondheid en welzijn helpt aanpakken?

Hij heeft een achtergrond in Kunstmatige Intelligentie (BSc aan de Universiteit van Amsterdam) en Informatiewetenschappen (MSc aan de Universiteit van Amsterdam). Zijn promotieonderzoek (Human Media Interaction groep aan de Universiteit Twente) op het snijvlak van design, psychologie, technologie en data science richtte zich op interactieve technologie en de rol van technologie bij gedragsverandering, met name op theorie gebaseerde en op maat gemaakte gedragsverandering technologie.

Do you have any questions?