סדנה זו מספקת הכשרה מעשית בעולמות הלמידה המונחית והלא־מונחית, תוך עבודה עם Python וספריית Scikit-learn. המשתתפים לומדים לבנות Pipelines מלאים הכוללים Feature Engineering, בחירת מודלים והערכת ביצועים, ולהתנסות באלגוריתמים מרכזיים כגון Regression, Decision Trees, Random Forest, k-NN ו־Clustering.
הסדנה מבוססת על Use Cases עסקיים אמיתיים, ומקנה כלים להתמודדות עם אתגרים נפוצים בפרויקטי ML, בהם Overfitting, נתונים לא מאוזנים ו־Anomaly Detection, בדגש על יישום מעשי בסביבה ארגונית.
מרצה
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.
התמחות
AI, Deep learning, Machine Learning, Prompt Engineering, Python
בקורס הזה נצלול לפרקטיקה היומיומית של ה-Data Scientist, ובאמצעות use-case-ים שונים ניחשף באופן שיטתי והדרגתי לעולם אינסופי של כלים, שיטות, אתגרים, עקרונות, וכמובן – מודלים סטטיסטיים. נתוודע ל-CRISP-DM, המתודולוגיה המקובלת לפיתוח בעולם ה-Data Science, נבין את השלבים השונים שלה, וניישם אותם בפועל על אוסף רחב של בעיות עסקיות מעולמות תוכן שונים. נכיר לעומק את החבילה הנפוצה ביותר בעולם ה-Machine Learning, הלא היא Scikit-Learn.
בנוסף, במהלך הקורס הסטודנטים יקבלו משימות פרויקט ביניהן פרויקט מסכם, בו יוכל כל סטודנט להתנסות בטכניקות וברעיונות שנלמדו בקורס מול בעיה עסקית אמיתית. על הסטודנטים יהיה להסביר את הבעיה העסקית שנבחרה ואת הנתונים המלווים אותה, להדגים את תהליכי ה-pre-processing וה-feature engineering שלהם, ולהציג את המודלים שבהם בחרו להשתמש בסופו של דבר.
צוות הקורס
רז שמואלי
Algorithm Developer
מומחה בכיר בתחומי ה-Machine Learning, Deep Learning ופיתוח אלגוריתמים, בעל ניסיון מקצועי בפיתוח פתרונות AI מתקדמים והובלת צוותי פיתוח. כיום משמש כ-Senior Algorithm Developer & Team Leader בחברת Corsound AI, שם הוא עוסק בפיתוח אלגוריתמים בתחומי Computer Vision, עיבוד אודיו ומערכות AI רב-מודאליות (Multimodal AI). בעבר שימש כמפתח אלגוריתמים בכיר בחברות Tevel ו-Pipl, עם התמחות בראייה ממוחשבת, רובוטיקה, Reinforcement Learning ופיתוח מודלים לזיהוי הונאות. בנוסף, צבר ניסיון כ-Data Scientist בחברת ironSource, שם עסק בפיתוח מערכות המלצה וביישום מודלים מתקדמים בסביבות Production.
דרור גבע
ראש תחום Data Science
דרור גבע משמש כ-Head of AI & Data Science בנאיה טכנולוגיות, ומוביל את הפעילות המקצועית והטכנולוגית של החברה בתחומי הבינה המלאכותית, למידת המכונה ומדעי הנתונים.
במסגרת תפקידו, דרור אחראי על הובלה וניהול של פרויקטי AI מקצה לקצה, החל משלב זיהוי הצרכים העסקיים, אפיון הדרישות והגדרת פתרונות טכנולוגיים, דרך בחירת ארכיטקטורות, טכנולוגיות ומודלים מתאימים, ועד לפיתוח, יישום והטמעת הפתרונות בסביבות Production.
לדרור ניסיון מעשי נרחב באפיון ופיתוח פתרונות AI מתקדמים, לרבות שילוב מודלי שפה גדולים (LLMs), פיתוח מערכות מבוססות Generative AI, פתרונות RAG, סוכני AI ואוטומציה של תהליכים עסקיים. בנוסף, הוא עוסק בהובלת תהליכי מחקר ופיתוח, הגדרת שאלות מחקר, איסוף ועיבוד נתונים, פיתוח אלגוריתמים ומודלים של Machine Learning ו-Deep Learning, ועבודה בסביבות ענן.
דרור משלב הבנה עסקית עם מומחיות טכנולוגית מעמיקה, תוך עבודה שוטפת מול לקוחות וגורמים מקצועיים, תרגום אתגרים עסקיים לפתרונות AI ישימים והובלת צוותי פיתוח ומומחי Data Science למימוש פתרונות חדשניים בארגונים.
דרור מוביל את הכשרות ה- Data Science בנאיה קולג’ וכן קורסים נוספים בתחומי ה- Python
וה-Machine Learning.
