Data Science - מדע הנתונים

אודות ההתמחות

ההתמחות* עוסקת בכלים ושיטות מתחום ה Data Science וה Big Data ונושאת אופי מעשי hands on המגובה ברקע התיאורטי.
הסטודנטים עוברים על מקבצים של בעיות שונות ומגוונות על בסיס נתוני אמת – לרוב עם משמעויות עסקיות, לומדים למדל את הנתונים ולהפיק תובנות ומשמעויות תוך שימוש באלגוריתמי למידה ואלגוריתמים נוספים בתחום, דוגמא: חיזוי התנהגות מניות, ניתוח התנהגות לקוחות/ספקים, חיזוי ומידול מחירי מוצרים, תובנות מנתונים מרשתות חברתיות, זיהוי תבניות התנהגות עם מבנים ברצף, עבודה עם נתונים עם אילוצים בהיקף רחב ועוד.
כלל הפעילות בהתמחות מבוססת על הכלים המקובלים בתעשייה בימים אלה, והתכנים מתעדכנים באופן עקבי בהתאם להתפתחויות בתעשייה.

ראש ההתמחות: ד"ר שי הורוביץ.
לעמוד המרצה באתר >>

מטרות ההתמחות

• הקניית יכולות מעשיות מגובות ברקע תאורתי בתחומי ה Data Science וה Big Data
• הכרת הכלים המקובלים בתחום וביצוע פרויקטים על נתוני אמת
• הפקת תובנות מנתונים
• הקניית יתרון לבוגרים בתעשייה על פני חבריהם

תוצרי למידה של ההתמחות - סטודנטים שסיימו בהצלחה את ההתמחות:

• ידעו לקחת בעיה עם נתונים ולעבור את כל שלבי העיבוד החל מאיסוף, הרצת השיטות השונות ועד הסקת מסקנות והצגתן באופן ברור
• ידעו להשתמש בכלי פיתוח בתחום ולבחור טכנולוגיות מתאימות עבור פרויקטים בתחום
• ידעו לשפר מערכות על בסיס למידה מניתוח הנתונים

מדוע כדאי להתמחות במדע הנתונים?

1. מקצוע מבוקש עם מחסור חמור בתעשיה לאנשים עם ידע בתחום
2. שדרוג סט הכלים העומדים בפני הבוגר על מנת לפתור בעיות
3. התמחות מעשית עם הרגליים על הקרקע, בהכלים שעובדים איתם בתעשיה

לאילו תפקידים מכוונת ההתמחות?

1. מדען נתונים Data Scientist
2. אנליסט נתונים
3. ארכיטקט מערכת מוכוונת נתונים
4. מפתח תוכנה עם יכולות אנליטיות

מפרט קורסי ההתמחות

• סמסטר א' / 3 ש"ס : למידה עמוקה במדע הנתונים
  דרישות שמע: למידה חישובית וכריית נתונים
  דרישות במקביל: מבוא למדע הנתונים Data Science
  
  
• סמסטר א' / 3 ש"ס : מבוא למדע הנתונים Data Science
  דרישות שמע: אלגוריתמים I, מבוא להסתברות וסטטיסטיקה, אלגברה ליניארית II, חשבון אינפיניטסימאלי III
  דרישות במקביל: למידה עמוקה במדע הנתונים
  
  
• סמסטר ב' / 2 ש"ס : סמינריון DS
  דרישות שמע: למידה עמוקה במדע הנתונים; מבוא למדעי הנתונים Data Science
  
  
• שנתי / 2.5 ש"ס : סדנת פרויקט גמר
  דרישות במקביל: למידה עמוקה במדע הנתונים; מבוא למדעי הנתונים Data Science

העשרה ומידע נוסף

1. What is Data Science
2. Data Science Jobs

* יתכנו עדכונים /שינויים ע"פ החלטת הנהלת הפקולטה.