קורס Data Science

בעידן הנוכחי, שבו הנתונים הם הנכס החשוב ביותר של חברות וארגונים, הביקוש לData Scientists שיכולים לחקור, לנתח ולייצר תובנות משמעותיות מנתונים רק הולך וגובר. כדאטה סיינטיסט, תלמדו להשתמש באלגוריתמים מתקדמים, למידת מכונה, וכלים סטטיסטיים לפתרון בעיות מורכבות.

הקורס יכסה את היסודות של כריית נתונים, עיבוד וניקוי נתונים, יצירת מודלים פרוגנוסטיים וקלאסיפיקציה, והצגת נתונים באמצעות טכניקות ויזואליזציה מתקדמות. תעבורו על פרויקטים פרקטיים, תשתמשו ב-Python ו-SQL לניתוח נתונים, ותלמדו לבנות מודלים מורכבים שישפיעו על החלטות עסקיות.

קורס Data Science מתאים לכל מי שמעוניין להעמיק את הידע בתחום, החל מבוגרים טריים של לימודי מדעים מדוייקים ועד לאנשי דאטה שכבר צברו ניסיון ורוצים לשפר את כישוריהם. הקורס כולל תמיכה אישית מהמרצים וליווי במהלך הפרויקטים. לאחר סיום הקורס, תהיו מצוידים בכל הידע והכלים הדרושים להשתלבות בתפקידי דאטה סיינס בשוק העבודה.

לימודי דאטה סיינס בכל מקום שנוח לכם

הקורס מציע גמישות מרבית באופן הלמידה, כולל אפשרות ללימודים פרונטליים או קורס Data Science אונליין, על מנת להתאים לכל אחד. הלימודים מתקיימים בחדרי לימוד נעימים ומאובזרים היטב במתחם המכללה בכתובת נחלת יצחק 32 תל אביב, או מהנוחות של הבית שלכם דרך הכיתה הווירטואלית שלנו.

באילו משרות תוכלו להשתלב בסיום קורס Data Science?

אנליסט Data Science יכול להשתלב במגוון רחב של משרות ותפקידים, בהתאם לכישוריו, ניסיונו ותחומי העניין שלו. הנה כמה מהמרכזיים שבהם:

תפקידים אנליטיים מובהקים:

• אנליסט נתונים (Data Analyst): זהו תפקיד הליבה עבור בוגרי קורס Data Science רבים. אנליסט נתונים אחראי על איסוף, ניקוי, עיבוד וניתוח נתונים כדי לזהות מגמות, דפוסים ותובנות משמעותיות. הם משתמשים בסטטיסטיקה, כלים ויזואליים ושפות תכנות כדי להציג את ממצאיהם ולסייע בקבלת החלטות עסקיות.
• אנליסט עסקי (Business Analyst) עם אוריינטציה אנליטית: תפקיד זה מתמקד בהבנת צרכים עסקיים ושימוש בנתונים כדי להציע פתרונות ולשפר תהליכים. אנליסט עסקי עם רקע בדאטה סיינס יכול לבצע ניתוחים מעמיקים יותר ולהשתמש במודלים סטטיסטיים כדי לתמוך בהמלצותיו.
• אנליסט מוצר (Product Analyst): עובד בצמוד לצוותי פיתוח מוצרים, מנתח נתוני שימוש במוצר, התנהגות משתמשים ומדדים עסקיים כדי לקבל החלטות לגבי פיתוח, שיפור ותמחור מוצרים.
• אנליסט שיווק (Marketing Analyst): מנתח נתוני קמפיינים שיווקיים, התנהגות לקוחות, פילוח שוק ומגמות כדי לייעל את מאמצי השיווק, להגדיל את החזר ההשקעה (ROI) ולשפר את חוויית הלקוח.
• אנליסט פיננסי (Financial Analyst) עם כישורי דאטה סיינס: משתמש בנתונים וטכניקות אנליטיות כדי לבצע תחזיות פיננסיות, לנתח ביצועים, לזהות סיכונים והזדמנויות ולתמוך בהחלטות השקעה.
• אנליסט תפעול (Operations Analyst): מנתח נתונים תפעוליים כדי לזהות צווארי בקבוק, לשפר יעילות, לייעל תהליכים ולהפחית עלויות.

תפקידים מתקדמים יותר עם התפתחות הקריירה:

• מדען נתונים (Data Scientist): לאחר צבירת ניסיון, אנליסט דאטה סיינס יכול להתקדם לתפקיד של מדען נתונים. תפקיד זה כולל בנייה ויישום של מודלים מורכבים יותר של למידת מכונה ובינה מלאכותית, ביצוע מחקר מתקדם ופתרון בעיות עסקיות מורכבות באמצעות נתונים.
• מהנדס נתונים (Data Engineer): אנליסט עם כישורי תכנות חזקים יכול לעבור לתחום הנדסת הנתונים, העוסק בתכנון, בנייה ותחזוקה של תשתית הנתונים, צינורות העברת נתונים ומחסני נתונים.
• אנליסט בינה עסקית (Business Intelligence Analyst): מתמקד ביצירת דוחות, דשבורדים וויזואליזציות כדי לספק תובנות עסקיות לבעלי עניין בארגון. תפקיד זה לעיתים קרובות חופף לתפקיד אנליסט הנתונים אך יכול להתמקד יותר בהיבטים של דיווח וניטור ביצועים.
• מנהל צוות אנליטיקה (Analytics Manager/Director): לאחר ניסיון ניהולי, אנליסט יכול לקדם ולנהל צוות של אנליסטים, להוביל פרויקטים אנליטיים ולפתח את האסטרטגיה האנליטית של הארגון.

תפקידים ספציפיים לתעשיות:

כישורי דאטה סיינס מבוקשים כמעט בכל תעשייה. בהתאם לכך, אנליסט יכול למצוא משרות ספציפיות לתעשייה שלו, כגון:

• אנליסט נתונים בתחום הבריאות: ניתוח נתוני מטופלים, תוצאות טיפול, יעילות בתי חולים ועוד.
• אנליסט נתונים בתחום הפיננסים: ניתוח שוק, ניהול סיכונים, זיהוי הונאות.
• אנליסט נתונים בתחום המסחר האלקטרוני: ניתוח התנהגות לקוחות באתר, המלצות מוצרים, אופטימיזציה של מסעות לקוח.
• אנליסט נתונים בתחום הטכנולוגיה: ניתוח נתוני שימוש בתוכנה, ביצועי מערכות, ניתוח לוגים.

חשוב לציין כי הגבולות בין התפקידים השונים יכולים להיות מטושטשים, ובארגונים קטנים יותר אנליסט דאטה סיינס עשוי למלא מספר תפקידים בו זמנית.

כדי להצליח במשרות אלו, אנליסט דאטה סיינס צריך להיות בעל שילוב של כישורים טכניים (כגון תכנות, סטטיסטיקה, עבודה עם מסדי נתונים וכלים אנליטיים) וכישורים רכים (כגון חשיבה אנליטית, פתרון בעיות, תקשורת והצגת נתונים).

• אנליסט נתונים:עוסק באיסוף, ניקוי, וניתוח נתונים ליצירת תובנות עסקיות. 

השכר החודשי ההתחלתי של בוגר קורס ללא ניסיון עשוי להתחיל מכ-15,000 ש"ח.

• Data Scientist: מבצע ניתוחים מורכבים ומפתח מודלים פרדיקטיביים על בסיס נתונים גדולים. 

בוגר לימודי דאטה סיינס יתחיל בשכר מכובד של סביב 20,000-25,000 ש"ח.

• מהנדס Machine Learning: פיתוח אלגוריתמים ומודלים של למידת מכונה. 

השכר החודשי ההתחלתי עשוי להיות סביב 20,000-25,000 ש"ח.

• אנליסט אינטליגנציה עסקית (BI): עיבוד נתונים עסקיים והצגתם באמצעות דוחות ודאשבורדים. 

אנליסט BI מתחיל יהנה משכר התחלתי של כ-15,000 ש"ח.

ההשתלבות בתפקידים אלו ללא ניסיון קודם תהיה קלה יותר אם תבחרו לעשות התמחות מעשית בחטיבת הפיתוח שלנו, דבר שיאפשר לכם ליצור פורטפוליו אותו תוכלו להציג בגאווה למעסיקים פוטנציאליים