
Data Science
המחזור הבא
משך הקורס
4 חודשים מלאים
ימים ומועדי הלימוד
חמישה ימי לימוד מלאים - מתוכם שלושה עם מרצה ושניים של מעבדות ותרגול עצמי
תפקידו של מדען הנתונים – Data Scientist – הינו לבצע מחקרי מידע מעמיקים בכדי להפיק תובנות עסקיות לארגון, לטייב ולסדר את המידע המשמש למחקרים השונים, להפעיל אלגוריתמים של מידול, כריית מידע ו- Machine Learning ולסייע בבניית תהליכי הכנת המידע ואופטימיזציה של האלגוריתמים השונים
הצורך להתמודד עם כמויות גדולות של מידע הוליד בשנים האחרונות תפקידים רבים והתמחויות שונות כגון ה Data Analyst, Business Intelligence, Big Data. עם זאת, היכולת לשלב בין כל אלו ולהוסיף עליהם נדבך ייחודי של חיזוי, נותרה נחלתם של מעטים, ובשנים האחרונות ביסס עצמו ה-Data Scientist - מדען נתונים כ ”מקצוע הנחשק ביותר של המאה ה-21″.
תחום ה Data Science מנסה לברר את הסיבה שהמספרים נראים כמו שהם נראים.
הכישורים הנדרשים מ-Data Scientist רבים ומגוונים ומתמקדים בארבע שלבים עיקריים של עבודה עם המידע:
אינטגרציה – איסוף מידע ממגוון מערכות ועבודה עם כמויות גדולות של מידע (Big Data) ועיבוד מידע לא מובנה (Unstructured)
חקירה – תכנות וניתוח סטטיסטי, יצירת חיבור בין בסיסי נתונים שונים.
ניתוח אנליטי – חיזוי, כריית מידע, אופטימיזציה, עיבוד מידע טקסטואלי ואנליזה לנתונים.
הצגה – פרסום תוצאות על בסיס ניתוח המידע שנאסף
בקורס נכיר את הכלים איתם עובד ה- Data Scientist בהתבסס על שפות הפיתוח Python ו-R בסיומה יגישו הסטודנטים עבודת גמר המתבססת על מחקר נתונים הכולל כל שלבי הפיתוח וההטמעה שנלמדו.
הקורס מכשיר לתפקידי:
Data scientist
למי מתאים הקורס?
בוגרי תואר ראשון באחד מהתחומים הבאים: מערכות מידע / כימיה / הנדסת תעשיה וניהול / הנדסה ביו רפואית / כלכלה / מנהל עסקים /סטטיסטיקה/ פיזיקה / מתמטיקה. בוגרי תארים אחרים יוכלו להתקבל על בסיס עמידה במבחנים.
הקורס מיועד בראש ובראשונה ליוצאי אתיופיה (מי שנולד/ה באתיופיה או שלפחות אחד מהוריו/ה נולד באתיופיה) אנו נקבל גם מועמדים שאינם יוצאי אתיופיה על בסיס מקום פנוי.
בנוסף עליך:
להשתתף בקורסי הרקע המהווים חלק מתוכנית הלימודים (Introduction to: SQL, PYTHON, EXCEL, STATISTICS)
לעבור את כל שלבי המיון
להתפנות ללימודים מסביב לשעון לאורך4 חודשים
לשכנע אותנו בנחישותך להשתלב בעבודה בתחום עם סיום הקורס.
מה בודק תהליך המיון?
רקע בתכנות
יכולות טכנולוגיות, ניתוח נתונים וחשיבה אנליטית
הבנה תהליכית וזיקה למספרים
רמת אנגלית: יכולת לקרוא חומר טכני ולהבינו ויכולת כתיבה
יכולת ירידה לפרטים והסקת מסקנות
בנוסף נבדוק עד כמה חקרת את התחום והבנת למה הגשת מועמדות, ולמה לדעתך תצליח/י בו. נבדוק גם את מידת המחויבות והיכולת שלך להתמיד בקורס, לסיימו בהצלחה ולהשתלב במקצוע.
שלבי המיון:
השתתפות ביום פתוח
מילוי טופס מועמדות ושאלון, הגשת מסמכים
השתתפות בסדנה מעשית
משימת בית ומבחן התאמה
ראיון אישי
מבנה הקורס:
500 שעות לימוד אקדמיות, מתוכן תרגול התמחות מעשית ופיתוח פרוייקטי לייב אשר פותחו במיוחד לטובת הקורס (הלמידה תהיה פיזית בכיתה בקמפוס טק-קריירה בלוד / בקפסולות / מרחוק – בהתאם להנחיות הממשלה בכל זמן נתון).
4 חודשים, 3 ימי לימוד מלאים בשבוע מבוקר עד לילה ויומיים תרגול.
לימודים מסביב לשעון: שילוב בין לימודים עם מרצה בכיתה, למידה עצמית אונליין, תרגול עצמי ובקבוצות
העשרות והרצאות אורח ע"י אנשי מקצוע העובדים בתחום
סיורים לימודיים בחברות הייטק (בהתאם לנהלי הקורונה במועד הרלווטני)
תכנית מקיפה להכנה לקריירה: כתיבת קו"ח מקצועיים באנגלית, כלים לחיפוש עבודה, הכנה לראיונות כולל סימולציות ע"י מראיינים מהתעשייה
תכנית מנטורים המלווים באופן אישי כל סטודנט עד להשתלבות מלאה בעבודה
תכנים עיקריים:
נלמד את האלגוריתמים הבסיסיים והחמים בשוק העבודה של ימינו כמו: SVM, K-means, Random Forest ורשתות נוירונים CNN, GAN ,RNN, LSTM ועוד ...
תכנות בPython - - תוך שימוש בחבילות למימוש האלגוריתמים (Numpy, Pandas, tensorflow, keras, scikit-learn)
מבוא למתמטיקה ומדעי הנתונים
סטטיסטיקה והסתברות
למידה סטטיסטית ב-R
למידת מכונה (Machine Learning)
למידה והתנסות בבסיסי נתונים
פרויקט מסכם