Technion Data Science

מכירים את ההרגשה ששולחים קורות חיים ואף אחד לא חוזר אליכם?
אם הייתם חוקרים את הנעשה אצל משאבי אנוש, הייתם מבינים שקורות החיים הם רק קצה הקרחון בתהליך המחקר אודותיכם. מידע על מועמדים נאסף מפעילותם ברשתות חברתיות, בלוגים, תמונות ופעילות היסטורית באינטרנט. מהמידע נבנה פרופיל אישיותי ורק אז נבחנת ההתאמה למשרה.

הגידול משמעותי שחל בכמות הנתונים בשנים האחרונות הפך את עולמנו למונע על ידי נתונים (Data Driven World). כתוצאה מכך, ישנה עלייה במגוון היישומים מבוססי הנתונים בתחומים השונים.

ה-Data Science הפך לאחד התפקידים המאתגרים והמתגמלים בחברות, ונחשב למקצע העתיד. מומחה הנתונים נדרש לתת פתרונות מדעיים לאתגרים הכרוכים בעבודה עם כמויות גדולות ומגוונות של נתונים, ביצוע מחקרים להפקת תובנות עסקיות מנתונים עבור הארגון (Business Intelligence), טיוב וסידור המידע המשמש למחקרים, והפעלת אלגוריתמים ומודלים שונים של כריית נתונים ו- Machine Learning על המידע שנאסף.

הכישורים הנדרשים מ- Data Science מתמקדים בתהליך הבא:
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.
בתוכנית נכיר את הכלים איתם עובד ה-Data Science בהתבסס על הכרות עם Microsoft SQL Server ושפות הפיתוח Python ו-R. בסיומה, יגיש הסטודנט עבודת גמר המתבססת על מחקר נתונים הכולל כל שלבי הפיתוח וההטמעה שנלמדו בתכנית.

מטרת התוכנית:
התכנית תכין את התלמיד להיות מדען נתונים מיומן עם יכולת עבודה עצמאית וכחלק מצוות מולטי דיסציפלינרי. התכנית תספק את הידע ואת הכלים הדרושים כדי לפתח פרויקטים של למידת מכונה (Machine Learning) וליישם אותו במערכות הייצור. בסוף התכנית התלמידים יהיו מוכנים ל:
• עבודה על פרויקט מדעי נתונים מהתחלה עד הסוף.
• עבודה בסביבה משותפת.
• לכתוב פרוטוקול מחקר לפני תחילת הפרויקט.
• לספק נתונים נקיים ומכנים לאנליזה.
• לפתח מודלים מנבאים בשימוש כלים מתאימים עבור הבעיה ולי הדרישות של הלקוח.
• להיות מסוגל לנתח ולבצע בקרת איכות של פרויקטים אשר פותחו ע"י צוותים אחרים.
• לכתוב דו"ח סיכום המסביר את המתודולוגיה ששימשה את הפרויקט והמודלים שפותחו יחד עם תקוף המודלים.
• הטמעת המודלים שפותחו והדרכה של משתמשי הקצה לעשות שימוש נכון ומושכל בהם.

יתרונותיה הבולטים של התוכנית:
• מיקוד בכלים הנפוצים בתחום, עם התמקדות ב- Microsoft SQL Server ושפות הפיתוח Python ו-R.
• קורס מעשי במהותו, המשלב יישום תרגולים רבים ובניית פרויקט אישי במקביל לידע התיאורטי הנרכש.
• הקורס מועבר בהדרכתם של מרצים מובילים וותיקים המאושרים ע"י מוסד הטכניון.
• סביבות תרגול וירטואליות מתקדמות שהוקמו במיוחד לכל מודל.
• ליווי אישי של התלמיד לאורך כל המסלול וגם לאחריו.

• תואר ראשון באחד מהתחומים הבאים: מערכות מידע/ תעשיה וניהול/ הנדסה/ מדעים מדויקים/ כלכלה.
• מתאים לבוגרי קורס BI.
• נדרשת אוריינטציה טכנולוגית.
• מעבר מבחן התאמה.
• ראיון אישי / ייעוץ להכוונה אישית.
• כל המשתתפים יידרשו להשתתף בקורסי הרקע המהווים חלק מתוכנית הלימודים (תכנות ב-R, Python, מסדי נתונים ותכנות ב-SQL) קורסי הרקע יקנו למשתתפים את הידע הנדרש לתכנית הלימודים.

משך הלימודים כ-7 חודשים, בימים שני וחמישי בין השעות 17:30-21:30.
תכנית הלימודים מורכבת מ-255 שעות אקדמיות.
(5 שיעורים ראשונים בלבד יתקיימו בימי שישי אחת לשבוע)

• תכנות בPython
• בסיס נתונים ותכנות SQL
• מבוא למדעי הנתונים
• נתונים
• מבוא לסטטיסטיקה
• למידה סטטיסטית
• למידת מכונה (Machine Learning)