שעות אקדמיות
בעולם עתיר נתונים, הנדסת נתונים תופסת תפקיד מרכזי. היא מאפשרת איסוף, עיבוד, פיתוח וניהול של כמויות אדירות של נתונים, תוך הבטחת אבטחתם וזמינותם.
תהליך הנדסת נתונים מתחיל בקליטת נתונים ממקורות מגוונים, ואחסונם בצורה יעילה ומאובטחת. לאחר מכן, הנתונים עוברים עיבוד וניתוח מעמיק, שמטרתם להפיק מהם תובנות עסקיות רלוונטיות.
ניהול תקין של תהליכי DataOps – ניהול מחזור החיים של תהליכי הנתונים – הוא חיוני להצלחת הנדסת נתונים. ניהול זה כולל ניהול שינויים, תיקוני באגים ותחזוקה שוטפת, תוך הבטחת זרימה חלקה של הנתונים לאורך כל התהליך.
האתגר המרכזי כיום הוא להתמודד עם העלייה בשימוש בשירותי ענן ומחייב מומחיות בניהול נתונים בסביבת ענן, תוך שימוש בטכנולוגיות מתקדמות ופתרונות חדשניים.
הנדסת נתונים היא תחום מרתק ומתפתח, המציע מגוון רחב של הזדמנויות תעסוקתיות אטרקטיביות.
בעידן ה-BIG DATA עם והגידול האקספוננציאלי בנפח הנתונים הפך DATA ENGINEERING למקצוע מבוקש בשל החשיבות שיש לתהליכי איסוף, תחזוקה, עיבוד וניתוח נתונים והפקת תובנות על פי הנתונים הללו.
כאשר תהליך ניתוח הנתונים יותר יעיל ניתן להפיק החלטות אסטרטגיות מבוססות נתונים ועם ההתקדמות הטכנולוגית, מחשוב ענן, מסגרות מחשוב מבוזרות, טרנספורמציה דיגיטלית, הפכה הנדסת נתונים למורכבת יותר וגם כזו שיכולה להעניק יתרון תחרותי לארגון.
מהנדסי נתונים חיוניים בתכנון, בנייה ותחזוקה של תשתית נתונים יציבה ויעילה.
מהנדסי נתונים נדרשים לידע נרחב ומגוון, הכולל הבנה מעמיקה של מחשוב ענן, פלטפורמות ענן וכלים לניהול נתונים בענן; שליטה בכלי עיבוד נתונים, מסגרות מחשב מבוזרות ושפות תכנות כמו Python ו-Java; ידע נרחב במסדי נתונים, תהליכי חילוץ וטרנספורמציה ומודלים נתונים; והכרות עם פלטפורמות ענן כמו AWS, GCP, Azure ועוד.
בנוסף לידע המקצועי, תכונות אישיות רבות תורמות להצלחה בתחום, כגון: יכולת פתרון בעיות ונטייה אנליטית, חשיבה לוגית, יצירתית ויכולת לנתח נתונים מורכבים; מוטיבציה גבוהה, רצון ללמוד ולהתפתח באופן מתמיד; ואהבה ללמידה, סקרנות טכנולוגית ותשוקה להרחבת הידע.
הנדסת נתונים מתאימה לבעלי מיומנויות אנליטיות, בעלי עניין רב בטכנולוגיה, חובבי נתונים שמחפשים למידה מתמשכת.
מהנדסי נתונים יכולים להשתלב במגוון תעשיות ומגזרים כמו בריאות, מסחר אלקטרוני, פיננסים, חברות טכנולוגיה, חברות ייעוץ.
מהנדס נתונים יכול להרוויח בממוצע 18,000 ₪ לחודש.
עבודה הנדסת נתונים תפגיש אתכם עם מבני נתונים, הטמעה של מערכות DATA מסוגים שונים, עבודה עם מבחר כלי ביג דאטה דוגמתMySQL, Postgres, Elasticsearch, Couchbase, AeroSpike, העבודה כוללת עיבוד הנתונים והתשתיות של הפרויקט, החברה, ניתוח והתאמת הנתונים בהתאם לצרכים העסקיים ועוד.
הדרך היעילה לעבוד כ-DATA ENGINEERING היא באמצעות קורס שיעניק לכם את הידע והמיומנויות הדרושים לעבודה בתחום.
תלמדו לשלוט באומנות של ניהול נתונים יעיל, המכסה אחסון, אחזור, הובלה וטיפול של נתונים, שילוב חלק עם הענן, חיבור מערכות פנים ארגוניות עם שירותי ענן מתקדמים.
חשוב לבחור קורס המעניק לכם גם ידע בניהול תהליכי DataOps – פיקוח על כל מחזור החיים של תהליכי הנתונים.
קורס הכשרת Data Engineer/DataOps במכללת ג'ון ברייס ירושלים נועד להכשיר אנשי מקצוע מיומנים בתחום הנדסת נתונים ו-DataOps, תוך שימת דגש על כלים פרקטיים רלוונטיים לעבודה בארגונים ובענן.
הקורס מתמקד בעולם הנתונים המודרני לרבות סוגי נתונים, מקורות נתונים, בסיסי נתונים, מאפשר לבצע ניהול נתונים בצורה יעילה כולל אחסון, אחזור, שינוע וטיפול בנתונים, עבודה אופטימאלית עם ענן ושילוב מערכות פנים ארגוניות עם שירותי ענן, כמו גם ניהול תהליכי DataOps ניהול מחזור החיים של תהליכי נתונים וכן עבודה עם כלים וטכנולוגיות AI: אוטומציה, יצירת נתונים סינתטיים, ניתוח נתונים ועוד. הקורס כולל תרגילים רבים, פרויקטים ואתגרים ליישון הידע הנרכש תוך התמקדות בטכנולוגיות רלבנטיות ומתקדמות בתחום והכנה לשוק העבודה.
תוכנית הלימודים כוללת סקירה של תחום הנדסת הנתונים, הכלים והמתודולוגיות, הכרות עם עקרונות עבודה ופעולות בסיסיות בלינוקס, מבנה מערכת ההפעלה, פקודות קבצים בסיסיות, Shell, תהליכים, אבחון מערכת וכלים פופולריים, כתיבת סקריפטים.
כמו כן, הכרות מעמיקה עם טכנולוגיות נתונים, יסודות שפת Python וכן הכרות עם שירותי ענן שונים: אחסון, מסדי נתונים, כלים לבניית תהליכי Data ו-DataOps, מסדי נתונים רלציוניים, עקרונות בסיסי נתונים רלציונים תוך שימוש ב-MySQL ו-PostgreSQL, מסדי נתונים לא רלציוניים
ועקרונות עבודה עם data, סוגים, פורמטים וכלים, מתודולוגיות מודרניות לניהול והוצאת גרסאות חדשות, סנכרון בין צוותים ועוד, כלים להגדרת ולניהול תהליכים: Data pipeline tools, Design patterns, Automated testing, Model deployment tools ו-Cloud tools, כלים לניהול וניתוח נתונים מרובי ממדים, עיבוד נתונים מעמיק.
בנוסף, יתקיים פרויקט גמר שבו יישמו התלמידים את הידע שרכשו במהלך הקורס.
הקורס נמשך כ-380 שעות לימוד: 230 שעות לימוד פרונטליות, כ- 50 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- 85% מן המפגשים לפחות ובהגשת תוצרי כל הפרויקטים לאורך הקורס.
הקורס יקנה לעם את המיומנויות הנדרשות בתחום הנדסת נתונים תוך שימת דגש על כלים פרקטיים רלוונטיים לעבודה בארגונים ובענן, כך שתוכלו להשתלב בסיומו בעבודה בתעשייה.
תהיו בקשר
ימים א'-ה': 08:00-21:00
ימי ו: 08:00-13:00
6460*
