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
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.
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
