קורס Google BigQuery הינו תוכנית הכשרה מעשית המיועדת להקנות למשתתפים את הידע והכלים לעבודה עם Google BigQuery – מחסן הנתונים (Data Warehouse) המנוהל של Google Cloud Platform. במהלך הקורס ילמדו המשתתפים כיצד לטעון, לנהל ולנתח כמויות גדולות של נתונים באמצעות SQL, לבצע אופטימיזציה של ביצועים ועלויות, לעבוד עם טבלאות Partitioned ו-Clustered, להשתמש ביכולות אנליטיות מתקדמות כגון Window Functions, CTEs, Arrays ו-STRUCTs, ולבנות דוחות אינטראקטיביים באמצעות Google Data Studio. התוכנית משלבת ידע תיאורטי עם תרגול מעשי ומעניקה למשתתפים ניסיון בעבודה עם אחד ממנועי האנליטיקה המבוקשים בעולם ה-Data וה-Big Data.
מרצה
אבי ישר
Data Engineering
אבי הינו מומחה בתחום Big Data העוסק בתחום Data Engineering ופיתוח BI מזה מספר שנים בחברות הייטק. אבי הינו בוגר תואר ראשון ושני מחקרי (MSc) בהנדסת תעשייה וניהול בהצטיינות יתרה, התמחות ב – Big Data .אבי סיים את לימודיו בגיל 23 בעודו בשירות קבע בחיל המודיעין. כמו כן, אבי בוגר נאיה קולג’ במסלול הכשרה Data Engineering, אשר גויס לחברת נאיה טכנולוגיות מיד עם תום המסלול לאור הרמה הגבוהה של ידע והפוטנציאל המקצועי שהפגין.
התמחות
Python, Tableau, SQL Server
Google BigQuery הוא אחד ממחסני הנתונים (Cloud Data Warehouse) המתקדמים בעולם, המאפשר לארגונים לנתח כמויות עצומות של נתונים במהירות וביעילות, ללא צורך בניהול תשתיות. הפלטפורמה מהווה חלק מרכזי מ־Google Cloud Platform ומשמשת חברות רבות לבניית פתרונות BI, אנליטיקה מתקדמת, Data Engineering ודוחות עסקיים בזמן אמת. שליטה ב־BigQuery הפכה למיומנות מבוקשת עבור Data Analysts, BI Developers, Data Engineers ו־Data Scientists העובדים בסביבות Cloud.
קורס Google BigQuery של NAYA College מעניק הכשרה מעשית וממוקדת לעבודה עם BigQuery, החל מהיכרות עם הארכיטקטורה של הפלטפורמה ועד לפיתוח פתרונות אנליטיים מתקדמים. במהלך הקורס ילמדו המשתתפים לעבוד עם מבנה הפרויקטים וה־Datasets של BigQuery, לבצע טעינה וייצוא של נתונים, לכתוב שאילתות SQL מתקדמות וליישם יכולות אנליטיות באמצעות פונקציות Window, CTE, ARRAY, STRUCT ו־UNNEST.
בהמשך ההכשרה יעמיקו המשתתפים בשיטות לאופטימיזציה של ביצועים ועלויות באמצעות Partitioning, Clustering ו־Materialized Views, ילמדו לנתח תוכניות הרצה (Execution Plans), להבין את מודל התמחור של BigQuery וליישם Best Practices לעבודה יעילה עם מחסני נתונים בענן. בנוסף, יכירו את תהליך החיבור בין BigQuery ל־Google Data Studio (Looker Studio) לצורך יצירת דוחות ודשבורדים אינטראקטיביים.
התוכנית משלבת למידה Hands-On עם מעבדות מעשיות ותרגול על תרחישים מהעולם האמיתי, ומעניקה למשתתפים את הידע והכלים הנדרשים לתכנון, פיתוח ואופטימיזציה של פתרונות אנליטיים בענן. בסיום הקורס יהיו הבוגרים מסוגלים לעבוד באופן עצמאי עם Google BigQuery, לפתח שאילתות מתקדמות, לשפר ביצועים ועלויות, ולבנות פתרונות Data ו־BI מודרניים המבוססים על Google Cloud Platform.
צוות הקורס
ניב בדלי
Senior Data Engineer
ניב הינו מהנדס דאטה בכיר עם ניסיון עשיר בפיתוח והובלת תשתיות Data ו Big Data בארגונים גדולים. משמש כ-Senior Data Engineer ב-Hello Heart משנת 2025, עם ניסיון קודם בתפקידי Senior Data Engineer ב 888holdings ומהנדס Data, AI & ML במכבי שירותי בריאות. מתמחה בעבודה עם Apache Spark, Apache Airflow ופתרונות ענן מבוססי AWS, כולל בניית תהליכי Data Pipelines, אוטומציה ו CI/CD. במקביל משמש כמרצה ל-Big Data במכללת NAYA, ומשלב ניסיון Hands-On מהתעשייה עם הכשרת דור העתיד של מהנדסי דאטה. בעל רקע חזק באוטומציה, ניטור ותפעול מערכות מורכבות, עם ראייה מערכתית ויכולת הובלה טכנולוגית.
אופיר עפרי
CTO
אופיר הינו בעל ניסיון של למעלה מעשור בהובלה טכנולוגית, ארכיטקטורת דאטה ופתרונות Big Data בסביבות ארגוניות מורכבות. משמש כ CTO ב-NAYA Technologies משנת 2023, ולאורך השנים כיהן גם כ Head of Data Engineering וכ Tech Lead, עם אחריות על תכנון ארכיטקטורות, כתיבת מסמכי HLD/LLD והובלת צוותים טכנולוגיים. בעל מומחיות עמוקה בעולמות הענן (AWS, GCP, Azure), Big Data ופלטפורמות כגון Spark, Kafka, Hadoop, Cloudera, ELK ו-NoSQL, לצד ניסיון Hands On בפיתוח ב Java, Scala ו-Python. מוביל פרויקטים של הקמת תשתיות, מיגרציה מ On Prem לענן, Microservices ו Data Platforms מקצה לקצה. בנוסף, בעל ניסיון עשיר בהדרכה ובהכשרת צוותים בטכנולוגיות Big Data מתקדמות, תוך שילוב ראייה מערכתית וניסיון מעשי רחב מהתעשייה.
יאיר אלון
Data & AI Architect
יאיר הינו יזם טכנולוגי, ארכיטקט דאטה ומומחה AI עם ניסיון עשיר בפיתוח, הובלה והדרכה בעולמות ה-Data Science, Data Engineering ו-MLOps. משמש כמייסד שותף ו-CTO של Verifex.ai משנת 2025, ובמקביל מדריך ראשי ל-Data Science ו-Data Engineering במכללת NAYA משנת 2020. כיהן בתפקידי מפתח ב-NAYA Technologies (חלק מ-EPAM), כולל VP R&D ו-Data Architect, והוביל צוותים, ארכיטקטורות דאטה ותשתיות AI מקצה לקצה. בעל ניסיון Hands-On כ-Data Engineer, Data Scientist ומפתח Full Stack, כולל הובלת צוותי פיתוח בחברות מוצר. משלב ראייה מערכתית, עומק טכנולוגי וניסיון מוכח בהקמה והובלה של פתרונות מורכבים בסקייל ארגוני.
