TOP HOT – מסלולי הכשרה המבוקשים של נאיה קולג’

חייגו עכשיו: 073-2865544

Data Science Bootcamp

מסלול הכשרה אינטנסיבי בשעות הבוקר המיועד למובטלים, עובדים בחל"ת, וכל מי שמעוניין תוך 3 חודשים לצאת לשטח!
תיאור הקורס:

מטרת תפקידו של מדען הנתונים – Data Scientist הינה ביצוע מחקרי מידע מעמיקים בכדי להפיק תובנות עסקיות בהתבסס על חיזוי או זיהוי דפוסי התנהגות בנתונים עסקיים של הארגון. תהליך העבודה על הנתונים ארוך, מכיל הרבה שלבים וביניהם ניקוי וטיוב של הנתונים, סידור, השלמת פערים ותיקונים, הכנה של נתונים להרצה של מודל, הפעלת אלגוריתמים שונים של מידול, כריית מידע ו- Machine Learning על המידע וכמובן תקשור התוצאות למקבלי החלטות. מודל טוב ייושם בתהליכים העסקיים של החברה ויניב תוצאות רצויות.

תיאור ההכשרה:

מסלול זה מקנה את הכלים הנדרשים לכל שלב ושלב בעבודתו של ה-Data Scientist עם דגש על פרקטיקה ויכולות תכנות מתקדמות. מעבר לתרגול השוטף שיתבצע כחלק מתהליך הלימוד של כל נושא, יינתנו במהלך המסלול פרויקטים “אמיתיים”, כך שבסוף המסלול יהיה ברשות הסטודנט תיק עבודות מכובד שילווה אותו בהמשך דרכו. מטרת ההכשרה להכין את הבוגרים לראיונות עבודה לתפקידי Data Scientist Junior.

מסלול הכשרה זה בונה את הידע בהדרגתיות תוך כדי יישום של הטכניקות הרלוונטיות ביותר וחשיפה לטכנולוגיות השכיחות בתעשיה. התשתית של ההכשרה מאפשרת לסטודנטים לחוות אלמנטים שונים של יישום בשטח ודרכם, מעבר ללימוד התאורטי של התחום והנושא, להכיר איך מריצים פרויקט Data Science בחברות היום ועם אילו אתגרים מתמודדים הן בצד העסקי וכן בצד הטכנולוגי.

  • ההכשרה מועברת בסביבת ענן Google Colab – סביבה שהופכת להיות יותר ויותר נפוצה, במיוחד בסטארט-אפים, ומאפשרת הרצה של הקוד והמודלים
  • ההכשרה מבוססת על Use-cases רבים ומגוונים על מנת לחשוף את הסטודנטים לשאלות עסקיות שונות, סוגי דאטה ואתגרים שתמונים בה
  • ההכשרה כוללת מספר פרויקטים מעשיים ורמתם עולה מאחד לשני. עבודה על הפרויקטים תתקיים בצוותים ותכלול הצגה – כהכנה לעבודה בשטח
  • ההכשרה תכלול כלים וטכנולוגיות שיסייעו ל-Data Scientist מתחיל להתמצא בסביבה הטכנולוגית הארגונית.

תוך כדי הכשרה הסטודנטים ילמדו ויידעו לענות על שאלות מקצועיות מגוונות וביניהן:

  • מה ההבדל בין מודלים שונים, ובאילו תרחישים נעדיף מודל מסוים
  • איזה מדדים קיימים בסוגי בעיות Machine Learning וכיצד נבחר את המדד המתאים לבעיה העסקית
  • איך מתמודדים עם דאטה לא מאוזן
  • הורדת כמות המשתנים בשיטות של Feature Selection ו-Dimensionality reduction
  • הכרות בסיסית עם יסודות תיאורטיים בעולמות האלגברה והסטטיסטיקה
  • ועוד שאלות רבות!

מסלול הכשרה זה מלווה בלפחות 50% תרגול מעשי במהלך השיעורים, ובנוסף הסטודנטים יקבלו משימות ופרויקטים לכל נושא רלוונטי, במסגרתם יוכלו לממש את הידע הנרכש במהלך השיעורים. תוצרים של הפרויקטים יוצגו במפגשי סיום לכל נושא, יועלו לחשבון GitHub של כל סטודנט ובכך ייצרו תיק עבודות עשיר ומקצועי להצגה בפני המעסיקים בהמשך.

צוות המדריכים שלנו

עמית הינו Data Scientist בחברת נאיה טכנולוגיות, מנהל תחום Data Science בנאיה אקדמי ומרצה בכיר
עוד…

מורן אלקובי מרצה

עמית רפל

דרור גבע הינו Data Scientist מוביל בנאיה טכנולוגיות, בוגר נאיה קולג’ לפני מספר שנים ומאז
עוד…

דרור גבע

טדי הוא הבעלים של חברת dataclue uk המתמחה בפיתוח אלגוריתמים ובינה מלאכותית עבור מערכות ביולוגיות,
עוד…

ד”ר טדי לזבניק

אלון הוא יועץ בתחום ה-‏Data Science בנאיה טכנולוגיות, מומחה ב-Deep Learning לעיבוד תמונה. חובב רובוטיקה ו-Reinforcement
עוד…

בעלי נסיון ב-Data Analysis, BI, פיתוח, המעוניינים להעשיר את יכולותיהם בתחום תחקור הנתונים.

  • בעלי נסיון באחד או יותר תחומים המתוארים להלן:
  • רקע בתכנות בשפה עילית כלשהי
  • נסיון בניתוח נתונים (SQL, כלי BI)
  • דרישות קדם בקרב מפתחים: נסיון בפיתוח תוכנה בסביבה של מוצרי דאטה, עם נסיון בממשק מול אנשי דאטה
  • תארים רלוונטיים: מדעי מחשב, מערכות מידע, הנדסה, מדעים מדויקים, מדעי החיים, סטטיסטיקה/מתמטיקה, תעשיה וניהול.
  • יעוץ עם גורם מקצועי + מעבר מבדק התאמה הבוחן יכולות אנליטיות של המועמד/ת
  • שליטה טובה בשפה האנגלית
  • 80% נוכחות מינימום
  • הגשת כל הפרויקטים במהלך ההכשרה
  • 25/07/2021 מועד פתיחה
  • 09:00-16:30 | 5 ימיםdaysימים ושעות
  • 560academic hours שעות אקדמיות
  • בסיסי ומתקדםcourse levelרמת הקורס
  • עבריתlanguageשפת הדרכה
  • לבדיקת התאמה לקורס
  • [current_url]

    השאירו פרטים ונחזור אליכם בהקדם!

Call Now Button דילוג לתוכן