קורס Advanced Data Science Techniques בנאיה קולג' הוא תוכנית הכשרה מתקדמת ייחודית של 130 שעות אקדמיות המיועדת למדעני נתונים מתחילים המבקשים להעמיק את הידע המקצועי שלהם ולהתמחות בטכניקות החדשניות ביותר בתחום. הקורס מתמקד בתחומים מתקדמים כולל מנגנוני המלצה, יסודות הלמידה העמוקה, יישומי עיבוד תמונה וניתוח טקסטים, וטכניקות מתקדמות במכונה למידה הכוללות ניתוח אנומליות, הנדסת פיצ'רים וסטטיסטיקה מתקדמת. שיטת הלימוד הייחודית מבוססת על Use Cases רלוונטיים מעולמות תוכן שונים, תוך דגש על תרגול מעשי נרחב ודיונים מקצועיים שמעניקים הבנה עמוקה של הטכניקות המתקדמות ביותר בעולם מדעי הנתונים. המשתתפים יפתחו יכולות מתקדמות בפיתוח מודלים מורכבים, ניתוח נתונים ברמה גבוהה וטיפול באתגרים מתקדמים הנדרשים בתעשייה, מה שיאפשר להם להתקדם לתפקידי Senior Data Scientist, מחקר ופיתוח אלגוריתמים או מומחי Deep Learning בחברות הטכנולוגיה המובילות. הקורס מועבר על ידי עמית רפל, מדען נתונים וותיק ומנוסה, בוגר הטכניון בהנדסת חשמל ופיזיקה ובעל ניסיון רב בהובלת פרויקטים טכנולוגיים עתירי מידע. נאיה קולג' הוא מוסד הכשרה מוביל ומוכר בתחום הדאטה והטכנולוגיה, בעל שותפויות עם חברות הטכנולוגיה הגדולות כמו מיקרוסופט, אורקל וטאבלו, המעניק הכשרה איכותית ומקצועית המותאמת לדרישות השוק המתקדמות ביותר.
גילוי נאות: אתר TechMonster אינו נציג, שלוח או קשור לבית הספר המופיע בעמוד זה, ואינו חלק מהפעילות העסקית או האקדמית שלו. כל המידע המוצג נאסף ממקורות זמינים באינטרנט, אינו מסופק או מאושר על ידי בית הספר עצמו, וייתכן שאינו עדכני או מדויק. בית הספר אינו אחראי בכל צורה למידע המוצג באתר זה, ואין לראות בו מידע רשמי, מחייב או מייצג את עמדותיו. לקבלת מידע רשמי ומעודכן, יש לפנות ישירות לבית הספר. האתר אינו אחראי לכל נזק או טעות הנובעים מהשימוש במידע זה.
היקף שעות
130 שעות
משך הקורס
לא ידוע
מתכונת הקורס
מיקום בארץ
מטרות הקורס
מטרת קורס Data Science בנאיה קולג' היא להעניק ידע מתקדם למדעני נתונים מתחילים שעברו הכשרות שונות ונכנסו לתפקיד בתעשייה בשנה האחרונה. הקורס שואף לפתח יכולות מקצועיות ברמה גבוהה יותר המאפשרות למשתתפים לענות על הדרישות המתקדמות של השוק, שכן כיום לא מספיק לדעת רק להפעיל וליישם מודלים על דאטה. המטרה היא לחזק את הבסיס הטכנולוגי והמתודולוגי של מדעני הנתונים הצעירים.
הקורס מכוון להעמיק בנושאים מתקדמים מתחום Deep Learning, ובעיקר בנושאי עיבוד תמונה וניתוח טקסטים, תוך פיתוח יכולות בטכניקות רוחביות השימושיות בשלבים שונים של תהליך Data Science. המשתתפים ירכשו מיומנויות מתקדמות במנגנוני המלצה, אלגוריתמים מורכבים, ויישום מודלים מתוחכמים בצורה מושכלת. המטרה היא שכל משתתף יפתח הבנה עמוקה יותר של המודלים הזמינים לו, מה שיהפוך את התהליך המקצועי שהוא מבצע למקצועי ומדויק יותר.
הקורס שואף להכשיר מדעני נתונים המסוגלים להוביל פרויקטי Data Science מקצה לקצה ברמה מתקדמת, תוך פיתוח יכולות הסקה סטטיסטית, היכרות עם טכניקות מתקדמות ושימוש במודלים בצורה מושכלת. המטרה הסופית היא להעניק למשתתפים את הכלים הנדרשים כדי להתקדם לתפקידים בכירים יותר בתחום מדעי הנתונים ולהיות מסוגלים להתמודד עם האתגרים המורכבים ביותר בתעשייה המתפתחת במהירות.
מתכונת והיקף לימודים
היקף הקורס Advanced Data Science Techniques בנאיה קולג' הוא 130 שעות אקדמיות מתקדמות, המיועדות למדעני נתונים מתחילים המבקשים להעמיק את כישוריהם המקצועיים.
- שיטת הלימוד המתקדמת: הקורס מבוסס על מתודולוגיה ייחודית של למידה דרך Use Cases רלוונטיים מעולמות תוכן שונים, המאפשרת חשיפה לאתגרים חדשים ויישום מעשי של רעיונות ועקרונות מתקדמים. הגישה היישומית והפרקטית כוללת הסברים מעמיקים ותרגול מעשי רב, תוך דיון מקצועי על פתרונות אפשריים והעלאת רעיונות יצירתיים למימוש.
- תרגול מעשי ומעורבות אקטיבית: במהלך השיעורים המשתתפים יתנסו בתרגול מעשי נרחב המאפשר מימוש הידע הנרכש במהלך הלימודים. נאיה קולג' מקפידה על יצירת סביבת למידה אינטראקטיבית ומאתגרת, שבה המשתתפים מפתחים יכולות מתקדמות בטכניקות שונות בעבודה על נתונים תוך התמודדות עם בעיות אמיתיות מהתעשייה.
- דרישות קדם ובחינת כניסה: הקורס מיועד למשתתפים בעלי ידע ונסיון של כשנה בתחום Data Science, כולל תכנות בפייתון ברמה גבוהה עם Pandas ו-ScikitLearn. כל משתתף נדרש לעמוד במבחן כניסה הבוחן את רמת הידע, ובמפגש השני של הקורס יציג פרויקט אישי מהעבר להוכחת הניסיון המעשי בתחום.
למי זה מתאים?
- מדעני נתונים מתחילים המחפשים להתמחות ברמה גבוהה יותר: הקורס Advanced Data Science Techniques בנאיה קולג' מיועד במיוחד למדעני נתונים בעלי ניסיון של כשנה בתעשייה, שעברו הכשרות שונות ורוצים להעמיק את כישוריהם המקצועיים. אנשי מקצוע אלו ירכשו יכולות מתקדמות בטכניקות Deep Learning, מנגנוני המלצה ועיבוד תמונה וטקסט, מה שיאפשר להם להתקדם לתפקידי Senior Data Scientist או מומחי אלגוריתמים בחברות הטכנולוגיה המובילות.
- מתכנתי Python מנוסים הרוצים להתמחות במדעי הנתונים: אנשי מקצוע בעלי רקע טכנולוגי חזק ויכולות תכנות בפייתון ברמה גבוהה, כולל ניסיון עם Pandas ו-ScikitLearn, יכולים למצוא בקורס זה דרך מהירה ויעילה להתמחות בתחום המבוקש של מדעי הנתונים. המשתתפים יפתחו הבנה מעמיקה של אלגוריתמים מתקדמים, מודלים של Machine Learning ויכולות ניתוח נתונים ברמה מקצועית שתאפשר להם מעבר חלק לקריירה חדשה ומתגמלת.
- בוגרי תחומים כמותיים המעוניינים להתמחות בטכניקות מתקדמות: בוגרי הנדסה, מתמטיקה, פיזיקה או סטטיסטיקה בעלי בסיס חזק בחשיבה אנליטית ורקע במתמטיקה, המחפשים להתמקצע בטכנולוגיות המתקדמות ביותר בתחום הדאטה. נאיה קולג' מעניק להם הזדמנות ליישם את הידע התיאורטי שלהם בפרויקטים מעשיים ולפתח מומחיות בתחומים חדשניים כמו עיבוד תמונה, ניתוח טקסטים ואלגוריתמי המלצה המבוקשים בשוק העבודה.
תנאי תשלום ומימון
- השקעה בהתמחות מתקדמת: קורס Advanced Data Science Techniques בנאיה קולג' מהווה השקעה אסטרטגית בקריירה מקצועית מתקדמת בתחום מדעי הנתונים המבוקש ביותר כיום. ההשקעה בהכשרה איכותית זו מבטיחה החזר מהיר דרך שכר גבוה יותר ואפשרויות קידום משמעותיות בתחום המתפתח במהירות.
- ייעוץ אישי ותכנון פיננסי: נאיה קולג' מבין כי השקעה בהכשרה מקצועית מתקדמת היא החלטה חשובה המצריכה תכנון כלכלי מדוקדק. המטרה היא לאפשר לכל משתתף פוטנציאלי לקבל החלטה מושכלת ובטוחה לגבי השקעתו בעתיד המקצועי.
- תמיכה במעבר לקריירה מתקדמת: ההכשרה המתמחה במדעי הנתונים המתקדמים מהווה דרך מהירה ויעילה לשדרוג משמעותי של הקריירה המקצועית ולהשתלבות בתפקידי Senior Data Scientist או מומחי Deep Learning. המכללה מחויבת לעזור למשתתפיה למצוא את הפתרון המימוני המתאים ביותר עבורם, כדי לאפשר להם להתמקד בלמידה ובפיתוח הכישורים המקצועיים הנדרשים להצלחה בתחום המתקדם והמתגמל הזה.
איך מגיעים לנאיה קולג'?
קמפוס המכללה ממוקם במדינת היהודים 60 בהרצליה (כניסה A, קומה 2). ניתן להגיע בקלות עם רכב פרטי, כאשר חניונים ציבוריים נמצאים במרחק הליכה. לחלופין, ניתן להגיע בתחבורה ציבורית, כאשר תחנת רכבת הרצליה נמצאת במרחק של כ-10 דקות הליכה. קווי אוטובוס של חברת "דן" עוצרים בסמוך למכללה (קווים 29, 90, 91 ועוד).
רוב הקורסים מתקיימים בשעות אחר הצהריים והערב או ביום שישי בבוקר, על מנת להתאים למי שעובד במשרה מלאה. עבור מי שבוחר ללמוד בפורמט המקוון, ניתן לגשת לשיעורים מכל מקום, בזמן אמת, דרך פלטפורמת הלמידה המתקדמת של נאיה קולג'. המערכת קלה לשימוש ומאפשרת אינטראקציה מלאה עם המרצים והסטודנטים האחרים. צוות התמיכה הטכנית של המכללה זמין לסייע בכל בעיה שעשויה להתעורר.
סניף נאיה הרצליה
מדינת היהודים 60על מכללת נאיה קולג'
נאיה קולג' (NAYA College), חלק מקבוצת EPAM העולמית, היא מכללה מובילה בישראל המתמחה במקצועות הנתונים והמידע בתחום ההייטק. המכללה מציעה שיטת לימוד היברידית ייחודית שפותחה עוד לפני משבר הקורונה, המאפשרת לסטודנטים ליהנות מאינטראקציה מלאה עם המדריכים והכיתה, מבלי לוותר על נוחות הלמידה מהבית. היצע הקורסים כולל מגוון תחומים כגון Data Analysis, Business Intelligence, Data Science, Big Data, Database, Development ותשתיות. קורסים אלה מועברים על ידי מדריכים מוסמכים ומומחים מובילים מהארץ ומהעולם בעלי ניסיון בינלאומי. נאיה פועלת כמרכז הדרכה גלובלי, מעבירה הדרכות בארץ ובעולם, ואף מספקת קורסים לפלטפורמת ההדרכה של LinkedIn. המכללה מקיימת שיתופי פעולה עם חברות מובילות בתעשייה, כולל הסמכה רשמית מחברת Tableau הבינלאומית וקורסים בשיתוף משרד העבודה. הגישה של "מכללת בוטיק" מתבטאת ביחס אישי, שירות מעולה ודגש על התנסות פרקטית לאורך הלימודים, כולל פרויקט גמר מקיף. בוגרי המכללה יוצאים מצוידים בכלים עדכניים ורלוונטיים המאפשרים להם להשתלב ולהתקדם בתעשיית ההייטק התחרותית.
קורסים נוספים של נאיה קולג'
קורס Cloud DevOps Engineer
קורס NextGen Java Developer עם התמחות ב-Spark
קורס Practical Deep Learning
קורס Mastering MLOps
קורס Cloud & Big Data Engineer
קורס Practical Data Science
קורס Big Data and Cloud Administration
קורס Hybrid BI Developer
קורס Data Research Analyst
קורס יישום מערכות מידע ו-BI
רוצה ללמוד Data Science?
גילוי נאות: אתר TechMonster אינו נציג, שלוח או קשור לבית הספר המופיע בעמוד זה, ואינו חלק מהפעילות העסקית או האקדמית שלו. כל המידע המוצג נאסף ממקורות זמינים באינטרנט, אינו מסופק או מאושר על ידי בית הספר עצמו, וייתכן שאינו עדכני או מדויק. בית הספר אינו אחראי בכל צורה למידע המוצג באתר זה, ואין לראות בו מידע רשמי, מחייב או מייצג את עמדותיו. לקבלת מידע רשמי ומעודכן, יש לפנות ישירות לבית הספר. האתר אינו אחראי לכל נזק או טעות הנובעים מהשימוש במידע זה. שימוש באתר כפוף לתנאים המשפטיים המלאים הזמינים כאן.
