Advanced Data Science Techniques

תחום ה-Data Science מתפתח במהירות, ואנשי מקצוע נדרשים לשלוט בטכניקות מתקדמות מעבר למודלים בסיסיים של Machine Learning. קורס זה מיועד למדעני נתונים בתחילת דרכם המעוניינים להעמיק את הידע המקצועי שלהם בתחומי Deep Learning, עיבוד תמונה, עיבוד שפה טבעית (NLP) וטכניקות מתקדמות לפיתוח מודלים. במהלך הקורס המשתתפים יתרגלו פתרון בעיות אמיתיות באמצעות Use Cases מהתעשייה וירכשו כלים מתקדמים שיאפשרו להם להתמודד עם אתגרי Data Science מורכבים ולהוביל פרויקטים ברמה גבוהה.

הורדת סילבוס

מועד פתיחה:

על פי דרישת לקוח

זמן ויום:

על פי דרישת לקוח

שעות אקדמאיות:

130

דרגת קושי:

מתקדם

שפה:

עברית

בוגרים ממליצים

מרצה

עמית רפל

Data Scientist

עמית הינו Data Scientist בכיר עם ניסיון של למעלה מעשור בפיתוח, מחקר והטמעה של פתרונות מתקדמים בעולמות הדאטה, Machine Learning ו-Deep Learning.

משמש כ Data Scientist במרכז הרפואי תל אביב משנת 2023, ובמקביל פועל כ Data Scientist עצמאי בתכנון ויישום פתרונות מקצה לקצה בתחומי Data Mining, BI, חקר ביצועים וניתוח נתונים.

בעל ניסיון עשיר בהוראה והדרכה כמרצה ב-NAYA Technologies בקורסי Big Data ו Data Science . כיהן בתפקידי ניהול, יזמות ו-CTO, ומשלב רקע הנדסי עמוק, חשיבה אנליטית מתקדמת וניסיון מעשי רחב בעבודה עם Python, מודלים סטטיסטיים ומערכות מורכבות מהתעשייה והאקדמיה.

התמחות

Python, SQL, SPARK EXPERT, Machine Learning, Deep learning, NPL, AWS

מרכז רפואי איכילוב

Module 1: Recommendation Systems

Introduction to Recommendation Engines
Content-Based Filtering
Collaborative Filtering
Dealing with Sparse Data
Dimensionality Reduction
Matrix Factorization

Module 2: Deep Learning Fundamentals

Introduction to Deep Learning
Neural Networks
Multi-Layer Perceptron (MLP)
Deep Architectures with Keras
Batch Normalization
Pooling Techniques
Attention Mechanisms
Optimization Algorithms

Module 3: Computer Vision with Deep Learning

Image Processing Fundamentals
Computer Vision Terminology
Image Processing Tools
Convolutional Neural Networks (CNNs)
Practical Image Classification Applications

Module 4: Natural Language Processing (NLP)

NLP Fundamentals
Text Mining Techniques
NLP Terminology
Recurrent Neural Networks (RNNs)
Practical NLP Applications

Module 5: Advanced Machine Learning Techniques

Advanced Cross Validation
Error Analysis
Dimensionality Reduction
Anomaly and Outlier Detection
Feature Engineering Techniques
Applied Statistics for Data Science

Module 6: Applied Data Science Use Cases

Real-World Data Science Projects
End-to-End Model Development
Advanced Modeling Techniques
Solving Complex Business Problems
Practical Workshops and Professional Discussions
Best Practices for Modern Data Science Projects

לפתח וליישם מודלים מתקדמים של Machine Learning ו-Deep Learning.
לתכנן ולבנות מערכות Recommendation מתקדמות.
לפתח מודלים לעיבוד תמונה באמצעות CNN.
ליישם פתרונות בתחום עיבוד השפה הטבעית (NLP).
לבצע Feature Engineering מתקדם ולשפר ביצועי מודלים.
להתמודד עם מערכי נתונים מורכבים ונתונים דלילים.
לבצע Error Analysis ולשפר את איכות המודלים.
לבחור את הטכניקות והאלגוריתמים המתאימים בהתאם לבעיה העסקית.
להוביל פרויקטי Data Science מורכבים משלב הרעיון ועד לפיתוח המודל.

Junior Data Scientists בעלי ניסיון של כשנה בתעשייה.
Data Scientists המעוניינים להעמיק בטכניקות מתקדמות של Machine Learning ו-Deep Learning.
אנשי AI המעוניינים להתמחות בתחומי Computer Vision ו-NLP.
Data Scientists המעוניינים לשפר את יכולות פיתוח המודלים והסקת המסקנות שלהם.
אנשי Data Science המעוניינים להתקדם לתפקידים מקצועיים בכירים יותר.

המעבר מתפקיד Junior Data Scientist לאיש מקצוע מוביל דורש הרבה מעבר להיכרות עם אלגוריתמים בסיסיים. מדעני נתונים נדרשים להבין לעומק את תהליך פיתוח המודלים, לבחור את הטכניקות המתאימות לכל בעיה עסקית, להתמודד עם נתונים מורכבים ולהכיר את התחומים המתקדמים ביותר בעולם הבינה המלאכותית.

קורס Advanced Data Science Techniques נבנה עבור אנשי Data Science המעוניינים להרחיב את ארגז הכלים המקצועי שלהם ולהעמיק בנושאים מתקדמים כגון Recommendation Systems, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing וטכניקות מתקדמות ב-Machine Learning. הלמידה מתבצעת באמצעות Use Cases מעשיים המדמים אתגרים אמיתיים מהתעשייה, תוך שילוב תרגולים, דיונים מקצועיים ופיתוח פתרונות מקצה לקצה. בסיום הקורס יוכלו המשתתפים להתמודד עם פרויקטי Data Science מורכבים ולהוביל תהליכי פיתוח מודלים ברמה מתקדמת.

צוות הקורס

אלון תם

Data Science & AI Entrepreneur

אלון בעל ניסיון עשיר של מעל 15 שנה בפיתוח, הובלה והוראה בעולמות הדאטה, ה-AI וה-SaaS. מרצה לדאטה סיינס במכללת NAYA משנת 2020, מלמד החל מ-Python ועד ארכיטקטורות מתקדמות של Deep Learning ו-Generative AI. מייסד שותף ו-CTO של Livv.ai, פלטפורמת SaaS חכמה לשוק הנדל״ן האמריקאי, אותה הקים מאפס, כולל פיתוח והטמעה של מודלים מתקדמים ב-Machine Learning ו-Computer Vision. בעבר כיהן כסמנכ״ל מו״פ וראש חטיבות פיתוח בחברות טכנולוגיה מובילות, הוביל צוותים של עשרות מפתחים, טרנספורמציות Agile, CI/CD ושדרוגי ארכיטקטורה רחבי היקף. משלב ראייה עסקית, עומק טכנולוגי וניסיון מוכח בהובלת מוצרים סקיילביליים בענן.

לפרטים נוספים

דרור גבע

ראש תחום Data Science

דרור הוא ראש תחום Data Science בנאיה טכנולוגיות.
את מסלולו המקצועי החל כאנליסט וכלכלן באגף העסקי בבזק בינלאומי ולאחר מכן קורס Data Science בנאיה קולג’, השתלב בנאיה כ-Data Scientist והתקדם.

במסגרת עבודתו כמנהל תחום ה- Data Scienceבנאיה טכנולוגיות עוסק דרור בהובלה של פרויקטים מקצה לקצה כולל הגדרת שאלות מחקר מדויקות, איסוף והכנת נתונים לקראת הרצה ותחקור, פיתוח אלגוריתמים והעלאה לProduction- .
לדרור נסיון בכתיבת קוד לקראת בניה של מודלים שונים וכן בעבודה בסביבות ענן.

פרויקטים מעניינים שעשה עוסקים ב:
Classification & Regression modes, Deep learning and vision, LLM and Generative AI, predictive maintenance & anomaly detection, clustering and recommender systems

דרור מוביל את הכשרות ה- Data Science בנאיה קולג’ וכן קורסים נוספים בתחומי ה- Python
וה-Machine Learning. בעל תואר ראשון בכלכלה וחובב מושבע של כלי GENAI וטכנולוגיות BLOCKCHAIN

לפרטים נוספים

AWS & SPARK

BIG DATA SERVICES & DATA OPS

PYTHON AND PYDATA

SQL

ORACLE

מבואות

VIZUALIZATIONS TOOLS

PYTHON & SQL

ML OPS

MACHINE LEARNING & DATA SCIENCE

NAYAI