מתעניינים/ות בלימודים במכללה האקדמית כנרת?

    DaTa Analyst

    • מטרת הקורס:

      הקניית כלים תאורטיים ומעשיים לעיבוד, הבנה ודיוק נתונים

    אודות הקורס

    תכנית ייחודית בשיתוף הרשות לחדשנות.

    בעידן המודרני בו אנו חיים, מערכות שלמות, פשוטות ומורכבות כאחד, מייצרות כמויות נתונים עצומות שלעיתים רבות הן אינן מדויקות ואינן רלוונטיות.

    במהלך קורס זה, נלמד לקרוא ולדייק נתונים. נלמד לבחון שימוש בנתוני עבר של מערכות תוך בחינת צרכים עתידיים ונלמד לייצר מערכות נתונים מותאמות בצורה מדויקת לצרכי מערכות בהווה ובעתיד.

    רכזת אקדמית:

    ד"ר יעל דובינסקי מנהלת אקדמית של ביה"ס להייטק במכללה האקדמית כנרת.
    ראש המחלקה להנדסת תוכנה במכללה האקדמית כנרת, ומנהלת את חטיבת הפיתוח KIC-Dev במרכז חדשנות כנרת. בעלת תואר ראשון ושני במדעי המחשב, טכניון, ותואר שלישי בחינוך למדע וטכנולוגיה מהטכניון. מרצה וחוקרת בתחום תהליכי פיתוח, ניהול פרויקטים, ו-IoT. מומחית ברמה בינלאומית ביישום הפרדיגמה האג'ילית (Agile management).

    סגל ההוראה:

    דרור בן עמי : מרצה במגוון מכללות אקדמיות כנרת, צפת, יזרעאל, במקצועות ה Data-Science: כריית-חציבת נתונים, נתוני-עתק, שפות תכנות, מערכות FullStack , מערכות לומדות, מודלים מתמטיים, מבנה נתונים.

    מנהל פרויקט, מומחה ויועץ בתחום data-science  מנחה פרויקטים תעשייתיים-מסחריים במכללות שונות. שותף פעיל בפיתוח פרויקטים בתחום מדעי הנתונים במסגרת מרכז כנרת לחדשנות (KIC).

    פרופ' מאלכ יוסף:  חוקר בתחום ביו-אינפורמטיקה ומדעי הנתונים. מרצה בשפת תכנות מתקדם Python, תכנות מתקדם java  מדעי נתונים וביג דאטה.

    מומחה בכתיבת קוד באמצעות  מערכת KNIME וכתיבת קוד ללא קוד.

    • חובות הקורס:

      85% נוכחות לפחות, השלמת מטלות הקורס.

    • תנאי קבלה:

      רקע טכנולוגי, ידע בסיסי בפיתוח ותכניות (שפת תכנות כלשהי).

    • תעודות סיום:

      לעומדים/ות בחובות הקורס תוענק:
      תעודת "Data Analyst" מטעם היחידה ללימודי חוץ של המכללה האקדמית כנרת

    • המסלול כולל

      • ביג דאטה:

      מבוא לביג דאטה, טכנולוגיות לניהול דאטה, אסטרטגיות לניהול דאטה, SQL ו NoSQL, גישות לשימוש ב NoSQL,
      מבוא ל- MongoDB, Cassandra

      • מבוא ל Data Science:

      מהו data science, ההיבט העסקי, ניתוח בעיה, איכות ואחסון דאטה, שיטות לניתוח דאטה, למידת מכונה, ויזואליזציה של דאטה, רשות נוירונים, מודלים לחיזוי.

      • פיתוח ב Python:

      מבוא לפיתוח, משתנים וטיפוסי נתונים, קלט ופלט, בקרת זרימה, ספריות, פונקציות, Lambda, מערכים, שימוש ב Numpy, Pandas, ויזואליזציה.

      • חדשנות, יזמות, עבודת צוות, כישורים רכים והתנסות בהייטק.

      הכשרה מעשית תתבצע ע"י כלי KNIME (סביבה פתוחה) ובאמצעותו יבצעו הסטודנטים פרויקט שייבחר במהלך הקורס, יחד עם הסטודנטים.

    • מסגרת הקורס:

      144 ש"ל אקדמיות,30 מפגשים (5 חודשים)

      שינוי גודל גופנים
      ניגודיות