BG_GRADIENT_200px_dots.png

Data Science

המחזור הבא

16.8.21

משך הקורס

4 חודשים מלאים

ימים ומועדי הלימוד

חמישה ימי לימוד מלאים - מתוכם שלושה עם מרצה ושניים של מעבדות ותרגול עצמי

16.8.21

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

IMG_8652.jpg

שם הבוגר.ת

תפקיד היום

IMG_8756.jpg

שם הבוגר.ת

תפקיד היום

IMG_8684.jpg

שם הבוגר.ת

תפקיד היום