AI Experts | Data Science, Machine Learning and Deep Learning
מכללת ג'ון ברייס ירושלים

440

 שעות אקדמיות

על הקורס

עולם DATA SCIENCE

עולם מדע הנתונים הוא תחום מרתק ורב השפעה המסייע לארגונים להפיק תובנות בעלות ערך רב על בסיס נתונים .
מדע הנתונים מבוסס על איסוף יעיל של נתונים ממקורות שונים, ניקוי ועיבוד נתונים, ניתוח נתונים וניסוח תובנות ברורות וממוקדות, תוך תרגום ממצאי הניתוח להמלצות מעשיות לפעולה.

מדע הנתונים קריטי להתמודדות עם אתגרים עסקיים ולפיתוח טכנולוגיות, חשבה חדשנית, עתיד עתיר הזדמנויות.

איך הפך DATA SCIENCE למקצוע כל כך מבוקש ולמה כדאי להשתלב בתחום?

 Data Science הוא תחום עיסוק מרתק שהפך למבוקש מאוד בעקבות התרבות הנתונים בקנה מידה עצום והחיפוש של ארגונים להפיק תובנות מונעות נתונים לצורך קבלת החלטות מושכלת.
היום כבר ברור לכולם שמינוף נתונים יכול לשפר יעילות, לגבש אסטרטגיה, למקסם הכנסות.

 

מומחי Data Science נהנים משכר גבוה ותנאים נוחים והיות ומדובר בתחום המתפתח כל הזמן גם מהזדמנויות רבות להתפתחות מקצועית.

מתאים לכם לעבוד בהייטק? מלאו את הטופס וקבלו ייעוץ קריירה חינם:

מהם הכישורים שנדרשים כדי להיות DATA SCIENCE למקצוע כל כך מבוקש ולמה כדאי להשתלב בתחום?

Data Science דורש סט מיומנויות מגוון לרבות כישורי תכנות(Python, R), הבנת מושגים סטטיסטיים ומודלים מתמטיים, ידע באלגוריתמים של למידת מכונה וטכניקות ליצירת מודלים חזויים, הדמיית נתונים ועוד.
כמו כן, כישורים אנליטיים, פתרון בעיות, מיומנויות תקשורת גבוהות.

למי זה מתאים?

Data Science הוא עיסוק שמתאים לבעלי נטייה טכנית, שמעוניינים לחבר בין סטטיסטיקה, מתמטיקה, ניתוח, חובבי נתונים שאוהבים לעבוד עם נתונים ולפתור חידות, בעלי בסיס מתמטי וסטטיסטי רחב אשר מחפשים עבודה המבוססת על למידה מתמשכת.

איפה אפשר לעבוד ומה השכר?

מדעני נתונים יכולים להשתלב במשרות במגוון מגזרים דוגמת בריאות, טכנולוגיה, פיננסים, מסחר אלקטרוני, שירותי ייעוץ, חינוך ועוד.

מדען נתונים מרוויח לחודש בממוצע כ-24,470 ₪.

מיתוסים על תפקיד DATA SCIENCE

קיימות סברות מוטעות בנוגע למדעני נתונים. אחת מהן היא שמדובר בעיסוק למתמטיקאים בלבד, אבל האמת היא שכדי לעבוד בתחום נחוצה גם הבנת נתונים, חשיבה סטטיסטית וחשיבה עסקית. סברה רווחת נוספת היא שמדעני נתונים עוסקים בעיקר בקידוד ועל אף שמדובר בכלי רב ערך, מדעני נתונים עוסקים בהרבה יותר מקידוד כדי לענות על שאלות ולהתמודד עם בעיות מורכבות. כמו כן, נהוג לחשוב שמדעני נתונים עובדים לבד מול מחשב אבל בפועל מדובר בעבודה בצוותים רב תחומיים ונמצאים בתקשורת רציפה עם מגוון בעלי תפקידים.

השאירו פרטים לתיאום בדיקת התאמה ללא עלות!

להיות DATA SCIENCE

מדעני נתונים נהנים מעבודה דינאמית, מרתקת ומגוונת הכוללת איסוף, ניתוח, פרשנות של נתונים תוך שימוש בטכניקות וכלים מתקדמים.
בין היתר, הם אוספים נתונים ממגוון מקורות, מנקים נתונים תוך טיפול בנתונים חסרים או שגויים כדי להתמודד עם חוסר עקביות, מפתחים מודלים של למידת מכונה ובוחרים אלגוריתמים מתאימים, מאמנים מודלים תוך שימוש בהיסטוריית נתונים, מעריכים ביצועים של מודלים באמצעות מדדים שונים, מבצעים ניתוח באמצעות טכניקות סטטיסטיות ומתמטיות, מחלצים דפוסים ומפיקים תובנות משמעותיות על פי הממצאים השונים.

איך להפוך DATA SCIENCE

קורס מדעי נתונים יסלול לכם את הדרך לעבודה בתחום מדע הנתונים ויקנה לכם את המומחיות הטכנית הנדרשת – שליטה בסטטיסטיקה, מתמטיקה ותכנות הרלבנטיים להבנת שיטות ואלגוריתמים במדעי הנתונים, כמו גם יקנה לכם מיומנויות תכנות בשפות הרלבנטיות כמו Python או R .

במסגרת קורס מדעי הנתונים תלמדו על למידת מכונה, הדמיית נתונים בצורה יעילה ותתנסו בפרויקטים בהשראת העולם האמיתי.

קורס DATA SCIENCE במכללת ג'ון ברייס ירושלים

קורס דאטה סיינס בירושלים

קורס Data Science and Machine Learning של מכללת ג'ון ברייס ירושלים יכין אתכם להשתלבות בתחום המרתק. במסגרת הקורס תלמדו מהי למידת מכונה: עקרונות, מודלים, אלגוריתמים ויישומים בעולם האמיתי, ניתוח נתונים: טכניקות מתקדמות לחשיפת תובנות עסקיות חבויות, Python: שפת התכנות המובילה בתחום, המאפשרת לכם לפתח פתרונות חדשניים, AI: טכנולוגיות חכמות ומתקדמות, כמו עיבוד תמונה, ניתוח טקסט וזיהוי פנים.
הקורס כולל הכנה מעשית – תרגולים רבים ופרויקטים יישומיים, שיעניקו לכם את הביטחון והניסיון הדרושים להשתלבות בשוק העבודה.

צוות המרצים מורכב ממומחים בעלי ניסיון רב בתחום, שיעניקו לכם ידע תיאורטי מעמיק וינחו אתכם בפרויקטים יישומיים.

מה תלמדו בקורס?

התוכנית המקיפה מתעמקת בעקרונות הליבה של מדעי הנתונים, כולל ניסיון מעשי באמצעות פרויקטים מהעולם האמיתי. קורס Data Science and Machine Learning  מכסה מגוון רחב של נושאים: באמצעות תכנות Python תלמדו לעבוד עם טיפוסי נתונים, מבנים, פונקציות, קבצים, אובייקטים ועוד כלים חיוניים לעיבוד נתונים וניתוחם, ניתוח נתונים וויזואליזציה, למידת מכונה כולל הכרות עם אלגוריתמים נפוצים כמו K-NN, עצים, רגרסיה לינארית ועוד.
בנוסף, לימוד לעבוד עם פלטפורמות מובילות בענן כמו Hadoop, Spark, AWS ו-Azure  ופרויקט גמר על בסיסו תוכלו ליישם את הידע שנרכש.

משך הקורס, ימי הלימוד והתעודה

הקורס משתרע על פני כ-440 שעות לימוד המחולקות ל: 320 שעות לימוד אקדמיות, כ- 20 למידה עצמית באמצעות קורסים מקוונים של John Bryce Online Academy וכ- 100 שעות עבודה עצמית על משימות ופרויקטים.

הזכאות לתעודת גמר, מטעם ג'ון ברייס הדרכה, מותנית בנוכחות ב- 80% מן המפגשים לפחות

ובהגשת תוצרי כל הפרויקטים לאורך הקורס.

כך תשתלבו בשוק העבודה לאחר הקורס

קורס Data Science and Machine Learning  מכסה נושאים רלבנטיים לתחום מדע הנתונים ויאפשר לכם יחד עם פרויקט הסיום להשתלב בעבודה בתחום מיד עם סיום הקורס כולל פורטפוליו שמציג את היכולות שלכם.

עדיין מתלבטים? לפגישת ייעוץ ללא עלות השאירו פרטים!

מלאו את הטופס וקבלו ייעוץ קריירה חינם: