תואר ראשון במדעי הנתונים B.Cs
ראש המחלקה
העולם עובר מהפכה חסרת תקדים בכל הקשור לכמות המידע והנתונים הזמינים ומשפיעה על חיינו בכל היבט אפשרי. רפואה מותאמת אישית, מסחר אלקטרוני, רכבים עצמאיים, יצירת תוכן, כל אלו הן דוגמאות מעטות ליישומים שרק עד לא מזמן היו בגדר חלום רחוק. בבסיס אפליקציות אלה עומדת היכולת לנתח נתונים באופן מדויק ומקיף. מדע הנתונים עוסקים בדיוק בנושא זה.
הסטטיסטיקה מפתחת ומיישמת אוסף כלים שעוזר להבין מודלים של הטבע והחברה ולאשש השערות לגביהם, ואילו מדע הנתונים המודרני עוסק ברובו בחיזוי תוצאות על פי שפע של מידע הזמין. למדענית נתונים דרושה הכשרה בסטטיסטיקה, אלגוריתמיקה תכנות והנדסה. במסגרת תוכנית הלימודים עוסקים הסטודנטים ברכישת כלים ודרכי חשיבה המאפשרים ניתוח אופטימלי של נתונים במערכות מורכבות ובתנאי אי ודאות. הסטודנטים במחלקה זוכים לרכוש מיומנויות במתמטיקה, בתורת ההסתברות, תכנות, הנדסה ובסטטיסטיקה. בנוסף הסטודנטים צוברים ניסיון בפיתוח כלים מודרניים ממוחשבים לניתוח נתונים. תהליך ההכשרה הוא תובעני ומחייב פיתוח מיומנויות רבות. הדרך מאתגרת, אך מסיימי המסלול ירכשו כישורים שיהיו קרש קפיצה לפיתוח החיים המקצועיים בשוק העבודה או להמשך התפתחות בלימודים ובמחקר.
תוכנית הלימודים במדעי הנתונים בספיר היא תוכנית מגוונת ומעמיקה. התוכנית שמה לעצמה למטרה להכשיר את הסטודנט לקראת השתלבות בתעשייה במגוון תפקידים כגון: אנליסט, מהנדס נתונים, אלגוריתמאי ועוד. לכן, לצד הידע הנרכש במהלך הקורסים, התוכנית מקנה פרקטיקות ושיטות עבודה מקובלות.
מעבר להכוונה לתעשייה, התוכנית מקנה בסיס איתן גם למי שמבקש להתפתח בתפקידי מחקר, שגם אותם ניתן למצוא כיום בתעשייה. לכן, התוכנית מאפשרת לסטודנט להעמיק בתחומים כמו הסתברות וסטטיסטיקה, ומציעה קורסים מתקדמים בנושאים אלה. בנקודה זו חשוב לציין כי לאור ההתפתחויות בעולם ה AI, ובמציאות בה קידוד הפך להיות זמין, ופשוט מאי פעם - דווקא החשיבה המחקרית, ההבנה העמוקה של הקופסה השחורה - מקבלים יותר משקל, והופכים להיות ייתרון של ממש, גם בתעשייה.
התוכנית מאפשרת לסטודנט להתנסות במגוון רחב של יישומים ועולמות תוכן: עיבוד תמונה, עיבוד מידע טקסטואלי, תכנון וניתוח ניסויים, מסחר אלקטרוני ועוד
חשוב לציין - התוכנית לתואר ראשון במדעי הנתונים בספיר הינה תוכנית של מצוינות, ומציעה הכשרה עמוקה ומגוונת. הדרך מאתגרת, ונדרשת מוטיבציה ואמביציה. אמנם מסיימי המסלול יזכו בקרש קפיצה משמעותי לקריירה עשירה ומגוונת.
בזכות הסגל
אנשי הסגל של התוכנית כולם בעלי רקע אקדמי חזק, חוקרים מנוסים, ובעלי ניסיון עשיר מהתעשייה. מדובר בשילוב ייחודי ויוצא דופן של ידע תאורטי מעמיק, לצד ניסיון במימושו בפרקטיקה ובעולם האמיתי.
בהתאמה למגוון התפקידים המוצעים כיום למדען הנתונים, קורסי התוכנית מתחלקים לארבעה אשכולות:
הסתברות וסטטיסטיקה
מקורסי יסוד המקנים את הבסיס לחשיבה מחקרית (הסתברות וסטטיסטיקה, רגרסיה, סטטיסטיקה חישובית), ועד לקורסים מתקדמים (אותות אקראיים, הסקה בייסיאנית, תאוריה סטטיסטית)
למידת מכונה ויישומיה
מבוא ללמידת מכונה, נושאים מתקדמים בלמידת מכונה, מבוא ללמידה עמוקה, נושאים מתקדמים בלמידה עמוקה, שיטות בלמידה חישובית לעיבוד תמונה, שיטות בלמידה חישובית לעיבוד מידע טקסטואלי, מסחר אלקטרוני.
הנדסת נתונים
עבודה עם כלי ביג-דאטה, חישוב מקבילי ומבוזר, ויזואליזציה של מידע.
מדעי המחשב
תכנות מתקדם, בסיסי נתונים, מבני נתונים ואלגוריתמים, רשתות ואבטחת מידע.
תוכנית הלימודים
| שנה | סמסטר | קורס | חובה/בחירה |
|---|---|---|---|
| א' | א' | אלגברה לינארית 1 | חובה |
| א' | א' | חשבון דפרנציאלי ואינטגרלי 1 | חובה |
| א' | א' | מתמטיקה דסקרטית | חובה |
| א' | ב' | אלגברה לינארית 2 | חובה |
| א' | ב' | חשבון דפרנציאלי ואינטגרלי 2 | חובה |
| א' | ב' | מבוא להסתברות | חובה |
| א' | ב' | מבוא ללמידת מכונה | חובה |
| א' | ב' | תכנות מתקדם | חובה |
| ב' | א' | בסיסי נתונים | חובה |
| ב' | א' | הסקה סטטיסטית | חובה |
| ב' | א' | מבני נתונים ואלגוריתמים | חובה |
| ב' | א' | סמינר במדעי הנתונים | חובה |
| ב' | ב' | חקר ביצועים 1 | חובה |
| ב' | ב' | מבוא ללמידה עמוקה | חובה |
| ב' | ב' | סטטסיטיקה חישובית 1 | חובה |
| ב' | ב' | רגרסיה וניתוח שונות | חובה |
| ב' | ב' | סמינר במדעי הנתונים | חובה |
| ג' | א' | ויזואליזציה של מידע | חובה |
| ג' | א' | חישוב מקבילי ומבוזר | בחירה |
| ג' | א' | חקר ביצועים 2 | בחירה |
| ג' | א' | מבוא לתהליכים סטוכסטיים | חובה |
| ג' | א' | נושאים מתקדמים בלמידת מכונה | חובה |
| ג' | א' | סטטיסטיקה חישובית 2 | חובה |
| ג' | א' | שיטות בלמידה חישובית לעיבוד תמונה | בחירה |
| ג' | א' | פרויקט מסכם | חובה |
| ג' | ב' | מבוא להסקה בייסיאנית | בחירה |
| ג' | ב' | מערכות ביג-דאטה | חובה |
| ג' | ב' | נושאים מתקדמים בלמידה עמוקה | חובה |
| ג' | ב' | רשתות ואבטחת מידע | חובה |
| ג' | ב' | שיטות בלמידה חישובית למידע טקסטואלי | בחירה |
| ג' | ב' | תאוריה סטטיסטית | חובה |
| ג' | ב' | פרטיות ואתיקה של נתונים | חובה |
| ג' | ב' | סדנה בקריאה אקדמית | חובה |
| ג' | ב' | פרויקט מסכם | חובה |
מסלול רגיל
הלימודים מתקיימים שלושה ימים בשבוע בקמפוס, לאורך שני סמסטרים בשנה.
מסלול אינטנסיבי (בכפוף למספר נרשמים)
הלימודים מתקיימים יומיים מלאים בשבוע, לאורך שלושה סמסטרים בשנה, כולל סמסטר קיץ. מסלול זה יפתח בכפוף להרשמה של מספר סטודנטים מינימלי.
- תעודת בגרות מלאה בממוצע משקולל של 90 לפחות, וציון של 90 לפחות בבחינת הבגרות במתמטיקה, בהקיף של 5 יח״ל.
- בוגרי תואר ראשון בהנדסה, מדעי המחשב או מדעים מדויקים, בממוצע של 80 ומעלה, פטורים מהצגת בגרות/פסיכומטרי, אך מחויבים במעבר בחינה במתמטיקה לשם בחינת התאמה לתוכנית.
- כל המועמדים מחויבים בראיון אישי בפני וועדת קבלה.
תאריך עדכון: 07.01.26
ראשת המחלקה
ד"ר לילך לילי מונדקה lilachf@sapir.ac.il
רכזת המחלקה
גב' סיגל חרזי - sigal@sapir.ac.il | 077-9802769
רכזת סטודנטים
גב' רבקה יאיר פנחס - 077-9802889
ימים א', ג'-ה' בין השעות
10:00 - 13:00
14:00 - 15:30
יום ב' אין קבלת קהל
יום ו' בין השעות
בתיאום מראש
ימים א', ג'-ה' בין השעות
08:30 - 10:00
יום ב' אין מענה טלפוני
לפרטים נוספים וייעוץ
מרכז מידע ורישום - 6606* - 077-9802802
info@sapir.ac.il
* הענקת התואר מותנית באישור סופי של המל"ג
עוד עשוי לעניין אותך
