התחייבות לעבודה
מוכר לפיקדון
בפיקוח משרד הכלכלה
המסלול יפתח בקרוב בעוד…
רוצים להיות Data scientist? מלאו את הטופס:
על הקורס בקצרה
למידת מכונה – Machine Learning הינה מתודולוגיה לפיתוח מערכות שהתנהגותם משתנה כל הזמן בהתאם לנתונים. לדוגמא, תוכנת דואר אלקטרוני שלומדת את התנהגותו של המשתמש ומסננת ספאם, עורך טקסט שלומד את המשתמש ומציע לו השלמת מילים אוטומטית, רובוט לניקוי הבית שלומד איך לעבור על השטח של הדירה בצורה יעילה ועוד. ניתן להגיד שאין היום תוכנה שלא ניתן לאפיין בה מודול של למידה.
בעולם בו כמויות המידע הזורמות לארגון הולכות ומתעצמות, גובר הצורך למצות את היתרון העסקי מחקר הנתונים והפיכתם לתובנות עסקיות.
מדען הנתונים – Data scientist מתמחה בניתוח נתונים, לשם יצירת יתרון עסקי תחרותי לארגון. לצורך כך הוא נדרש לבקיאות במגוון כלי אנליזה, מודלים סטטיסטיים, אלגוריתמים של למידת מכונה, כריית נתונים וחיזוי.
כחלק מעבודתו, מדען הנתונים נדרש להתמודד עם מגוון רחב של מקורות מידע, מידע גולמי, נתונים מובנים ושאינם מובנים. ביכולתו לחשוף תבניות ודפוסי התנהגות בעלות ערך עסקי לארגון ולתמוך בתהליך קבלת ההחלטות של המנהלים בארגון.
מדען הנתונים מתמודד עם מגוון דרישות ושאלות עסקיות כגון: מהי רמת יעילותו של הארגון? כיצד ניתן לחזות סיכון ותקלות? כיצד ניתן לשמר לקוחות ולחזות נטישת לקוח? מהי רמת ההשפעה של גורמים שונים על הצלחתו של הארגון? ועוד.
שפת Python הפכה את התחום לזמין לכל אחד – בעזרת עשרות חבילות תוכנה שפותחו ב-Python, משימות של ניתוח נתונים, בניית מודלים לחיזוי ואף משימות אלגוריתמיות רבות הפכו לפשוטות וזמינות לכל אחד. בכתיבת מספר קטן של שורות קוד ניתן לנתח נתונים, לסווג מסמכים, לעבד ולנתח תמונות בקלות וזאת בלי הצורך בידע אקדמי מעמיק.
קורס Data Science and Machine Learning של מכללת ג'ון ברייס מכין את בוגריו לקראת השתלבות בעולם ה- Data Science, ומקנה ידע נרחב. כמו כן, קורס זה שם דגש רב על הכנה מעשית, ומשלב תרגולים רבים.
פרויקט ומשימות Hands – on
על מנת ליצור חווית למידה אפקטיבית והכנה מקיפה לעולם האמיתי, הסטודנטים יעבדו על פרויקט מקיף. הפרויקט יבוצע בזוגות, תוך תרגול פתירת בעיית Machine Learning מקצה לקצה.
הפרויקט בנוי מהשלבים הבאים:
1. בחירת ובחינת בעיה עסקית ומציאת דטה סט מתאים
2. חקר נתונים ראשוני
3. הכנת הנתונים לתהליכי Machine Learning
4. בניית מודלי Machine Learning
5. ולידציה על איכות המודלים
6. פיתוח תהליך מלא כולל deploy של הפתרון
בנוסף לכך, יתבצעו במהלך הקורס, על ידי המנהל המקצועי של המסלול, משימות המדמות אתגרים של אנשי מקצוע בתחום.
מטרות הקורס
מטרת הקורס הנה לחשוף את הסטודנטים אל חזית עולם ה-Machine Learning, תוך שימת דגש על הפן העסקי והפרקטי. הקורס יאפשר לבוגרים לזהות הזדמנויות (use cases) לשימוש ביכולות אלו בארגון ולאפשר יישום את השיטות הנלמדות, הלכה למעשה.
קהל היעד
ליווי מקצועי
לירן בן חיים
מנהל מקצועי לתחום Data Science ו- Machine Learning בג'ון ברייס הדרכה. מנכ"ל משותף בחברת בינה – BINA, יעוץ ופיתוח תוכנה בע״מ. בעל 20 שנות ניסיון בניתוח, ניהול ופיתוח פרוייקטי תוכנה עתירי נתונים לחברות בארץ ובחו"ל. מדריך ותיק בג'ון ברייס הדרכה.
Online live Sessions בנושאים מתקדמים
במהלך הקורס יתקיימו מפגשי אונליין עם המנהל המקצועי של המסלול בנושאים מתקדמים.
התואר, ההסמכה והבידול
לקבלת תעודת גמר מטעם ג'ון ברייס הדרכה יש לעמוד בדרישות הבאות:
האקדמיה המקוונת של ג'ון ברייס מציעה לתלמידים מגוון רחב של קורסי Online בלמידה עצמית כהשלמה ממוקדת לתחום הנלמד. כמו כן במהלך הקורס, בנוסף לשעות הלימוד בכיתה, יתקיימו מפגשי תמיכה וליווי המתבצעים מרחוק – Live Sessions. המפגשים מאפשרים לתלמידים לקבל מענה וסיוע ממרצה/מתרגל בנוגע לחומר הנלמד בצורה יעילה וממוקדת, ללא צורך בהגעה למכללה.
460 שעות לימוד:
320 שעות לימוד פרונטליות
20 שעות Online live sessions – נושאים מתקדמים – 10 מפגשים של שעתיים (לא בימי הקורס)
כ- 20 למידה עצמית באמצעות קורסים מקוונים של John Bryce Online Academy
כ- 100 שעות עבודה עצמית על משימות ופרוייקטים
לימודי ערב מ- 17:30 עד 21:45, שני מפגשים שבועיים
לימודי בוקר בין השעות 9.00-16.30, פעמיים בשבוע
הלימודים אינם מתקיימים בחגים ומועדים
חלק מהשיעורים בקורס יכול שיועברו במסגרת למידה מקוונת (live session). המכללה שומרת לעצמה את הזכות להעביר עד 10% משעות הלימוד בקורס במסגרת למידה מקוונת כאמור
המכללה שומרת לעצמה את הזכות לערוך שינויים בתנאים הנוגעים לקורס על מנת להתאים את הלימודים לנסיבות שאינן בשליטתה. לרבות באמצעות שינוי מקום הלימוד, שינוי מועד פתיחת הקורס, החלפת מתכונת הלימוד ללימודים מקוונים, ו/או הקפאת הלימודים בקורס והמשכם לאחר חלוף הנסיבות שדרשו זאת ו/או כל שינוי אחר שיידרש לאור נסיבות שאינן בשליטת המכללה כאמור. בקרות נסיבות כאמור, המכללה תבחר ותיישם כל שינוי שידרש בהתאם למיטב שיקוליה המקצועיים.
1 – 0
שנות ניסון
20,000 – 18,000
4 – 2
שנות ניסון
25,000 – 21,000
8 – 5
שנות ניסון
29,000 – 26,000
9+
שנות ניסון
33,000 – 29,000
Themes:
General introduction
Examples
Tools
Libraries
Data sources
Interesting sites
Read more
Themes:
Working with data types
Collections
Control structures
Implementing Functions
Error Handling
Working with files and data
OOP
Threads
Python standard library
Online live session – Web Scrapping techniques and tools
Read more
Python Programming
Themes:
NumPy Basics
Generating Data Using NumPy
Numpy Arrays
Array operations
Filtering Data
Numpy Linear algebra
Working with matrixes
Online live session – Flask Web Framework
Introduction to SciPy
Statistics
Polynomial operations
Interpolations
Types of matplotlib charts
Basic customizations
Advanced customizations
3d graphing
Pandas package
Seaborn package
Online live session – Docker
Read more
Data Analysis and Visualization using
NumPy, Scipy, Matplotlib
Themes:
Initial concepts and business motivation
Reviewing machine learning problems and basic components
CRISP-DM methodology – the typical work cycle of the Machine Learning project
Basic familiarity with the work environment in Python
Data Types
Correlations
Regression
Feature Distribution
Online live session – Kaggle Competitions
Outliers Detection
Data Scaling and Normalization
Feature Selection
Feature Extraction
Generalization
Bias
Variance
Classification
Scikit-learn
train-test-validation
Online live session – Open CV
cross validation
over\under-fitting
Confusion Matrix
Accuracy
ROC Curve
Lift Charts
K-NN
Decision Trees
Linear Regression
Logistic Regression
SVM
Naïve Bayes
K-Means and GMM
Association Rules
Online live session – Image Processing Libraries&tools
Hierarchical Clustering
Evaluating Unsupervised methods
Ensemble Methods: Random Forest, Bagging, etc.
Read more
Machine Learning
Themes:
Big data basic concepts
Hadoop basics
Spark
Microsoft Azure services
Online live session – Microservices
AWS
Google Cloud Platform
Read more
Big Data and cloud
Themes:
Deep Learning intro
Neural networks
Building and training NN
CNN
RNN
Online live session – Face Detection and Recognition
SOM
Auto Encoders
Other types
Tensorflow and keras packages
Read more
Deep learning
Themes:
Working with unstructured data
NLP
Online live session – Elasticsearch
Unbalanced data
Dimensionality reduction
PCA/LDA
Online live session – Object Detection
Deployment – web and desktop
Read more
Advanced topics
Ongoing Project
התואר, ההסמכה והבידול
לקבלת תעודת גמר מטעם ג'ון ברייס הדרכה יש לעמוד בדרישות הבאות:
האקדמיה המקוונת של ג'ון ברייס מציעה לתלמידים מגוון רחב של קורסי Online בלמידה עצמית כהשלמה ממוקדת לתחום הנלמד. כמו כן במהלך הקורס, בנוסף לשעות הלימוד בכיתה, יתקיימו מפגשי תמיכה וליווי המתבצעים מרחוק – Live Sessions. המפגשים מאפשרים לתלמידים לקבל מענה וסיוע ממרצה/מתרגל בנוגע לחומר הנלמד בצורה יעילה וממוקדת, ללא צורך בהגעה למכללה.
460 שעות לימוד:
320 שעות לימוד פרונטליות
20 שעות Online live sessions – נושאים מתקדמים – 10 מפגשים של שעתיים (לא בימי הקורס)
כ- 20 למידה עצמית באמצעות קורסים מקוונים של John Bryce Online Academy
כ- 100 שעות עבודה עצמית על משימות ופרוייקטים
לימודי ערב מ- 17:30 עד 21:45, שני מפגשים שבועיים
לימודי בוקר בין השעות 9.00-16.30, פעמיים בשבוע
הלימודים אינם מתקיימים בחגים ומועדים
חלק מהשיעורים בקורס יכול שיועברו במסגרת למידה מקוונת (live session). המכללה שומרת לעצמה את הזכות להעביר עד 10% משעות הלימוד בקורס במסגרת למידה מקוונת כאמור
המכללה שומרת לעצמה את הזכות לערוך שינויים בתנאים הנוגעים לקורס על מנת להתאים את הלימודים לנסיבות שאינן בשליטתה. לרבות באמצעות שינוי מקום הלימוד, שינוי מועד פתיחת הקורס, החלפת מתכונת הלימוד ללימודים מקוונים, ו/או הקפאת הלימודים בקורס והמשכם לאחר חלוף הנסיבות שדרשו זאת ו/או כל שינוי אחר שיידרש לאור נסיבות שאינן בשליטת המכללה כאמור. בקרות נסיבות כאמור, המכללה תבחר ותיישם כל שינוי שידרש בהתאם למיטב שיקוליה המקצועיים.
דברו ישר עם הבוגרים שלנו
דברו ישר עם הבוגרים שלנו
מחלקת השמה
בוגרי הקורס כבר עובדים!
תעשיית ההייטק מחפשת בוגרי הכשרות מקצועיות, רציניות עם ידע עדכני ורלבנטי לעולם העבודה.
מכללת ג'ון ברייס חיפה מלווה אתכם צעד אחר צעד בדרך לכניסה לעולם העבודה וחושפים אתכם לכל הזדמנויות הקריירה האפשריות!
הכנת
קורות חיים
סדנאות
לחיפוש עבודה
סימולציה
לפני ראיון
דרושים
משרות לבוגרים
בין המעסיקים שלנו:
בואו גם ללמוד וישר לעבוד
אולי יעניין אותך גם…
שנת 2021 היא השנה של השינויים, העידן החדש שנכנסנו אליו לא מאפשר לכם להיות אנונימיים, במיוחד אם אתם רוצים לחפש את האתגר החדש שלכם ולפרוץ החוצה במובן התודעתי והמקצועי. אנחנו לא נחזור לעולם הישן אף פעם ונגמרו הימים של להתחבא מאחורי תמונה או אתר. היום צריך ומומלץ לספר את מה שאתם יודעים ויש להפוך גם ל"אושיות רשת" מקצועיים על מנת להגיע למצב בו המילים שלכם ישפיעו על כל מי שצופה בכם. כדי להניע את התהליך, נעבור על 10 כללים שתוכלו לעשות כדי להשפיע יותר על המיתוג האישי שלכם, כולל כמה צריך לפרסם, מתי לפרסם, מה לפרסם, וכיצד לנצל כמה מהתכונות המגניבות של לינקדאין. נוכחות חזקה בלינקדאין תוביל אתכם לשימוש נכון ואפקטיבי.
תהיו בקשר
שד' ההסתדרות 46,חיפה
מרקוני 27,חיפה
ימים א'-ה': 08:00-21:00
ימי ו: 08:00-13:00
טלפון: 074-760-0700
השאירו פרטים עכשיו