Data Science

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

יש לכם שאלות? צרו איתנו קשר / קראו שאלות נפוצות

בוגרי הקורס

​