מה זה דאטה סיינס?

מדע הנתונים, או Data Science באנגלית זה תחום רחב הכולל את השימוש במתודולוגיות, טכניקות וכלים מתקדמים לאיסוף, ניתוח, והצגה של נתונים. המטרה העיקרית של מדע הנתונים היא להוציא משמעות ותובנות מתוך סטים גדולים ומורכבים של נתונים, הנקראים גם "נתונים גדולים" או "Big Data".

התחום משלב בין מספר דיסציפלינות כמו מתמטיקה, סטטיסטיקה, מדעי המחשב, ומדעי ההתנהגות, ומאפשר לחקור ולנתח נתונים בדרכים שלא היו אפשריות בעבר. זה כולל כלים כמו ניתוח סטטיסטי, למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית, וראיית מחשב.

מדעני נתונים משתמשים בשיטות אלו כדי לחזות מגמות, לזהות דפוסים, לבצע קטגוריזציה, ולפתור בעיות מורכבות במגוון תחומים, כולל עסקים, רפואה, מדעי הטבע, הממשלה, ועוד. היכולת להבין ולנתח נתונים בצורה יעילה ומדויקת היא מרכיב חיוני בעולם המודרני, שבו כמויות עצומות של מידע נוצרות ונאספות כל יום.

תפקידים ומשימות של מדען הנתונים:

1. איסוף והכנת נתונים: מדען הנתונים נדרש לאסוף נתונים ממגוון מקורות, כמו מאגרי מידע, API-ים, סקרים ועוד. הם צריכים לדעת להתמודד עם נתונים לא מובנים או חסרים ולהפוך אותם לסט נתונים נקי ומסודר לניתוח.
2. ניתוח סטטיסטי ולמידת מכונה: מדען הנתונים משתמש בסטטיסטיקה ובשיטות של למידת מכונה כדי לחקור ולזהות דפוסים והתנהגויות מתוך הנתונים. זה יכול לכלול פיתוח והדרכת מודלים סטטיסטיים, ניתוח רגרסיות, קלאסטריזציה, ועוד.
3. בניית ואימות מודלים: מדעני נתונים בונים מודלים פרדיקטיביים וקובעים את דיוקם ויעילותם. הם נדרשים לבחון את תוצאות המודלים באמצעות בדיקות סטטיסטיות ואימות צולב.
4. הצגת נתונים ותובנות: מדעני נתונים צריכים להיות מסוגלים לתרגם את הממצאים והתובנות מהנתונים לשפה ברורה ונגישה. זה כולל כתיבת דוחות, יצירת ויזואליזציות של נתונים ומצגות לקהלים שונים.
5. פתרון בעיות עסקיות ותכנון אסטרטגי: מדעני נתונים עובדים על פתרון בעיות עסקיות מורכבות ומשפיעים על החלטות אסטרטגיות בארגון דרך הנתונים שהם מנתחים.
6. שיתוף פעולה עם צוותים טכניים ועסקיים: מדעני נתונים צריכים לדעת לעבוד בצוותים מרובי משתתפים, כולל מהנדסים, אנליסטים, אנשי שיווק וניהול. הם יכולים לתת ייעוץ והדרכה טכנית לצוותים אלה.

כישורים וידע נדרשים:

• ידע במתמטיקה וסטטיסטיקה: הבנה בסטטיסטיקה, הסתברות, ומתמטיקה היא חיונית לניתוח נתונים.
• מיומנויות תכנות וניתוח נתונים: שליטה בשפות תכנות כמו Python או R, ושימוש בכלים כמו SQL לעבודה עם מאגרי נתונים.
• ידע ב-Machine Learning וניתוח אלגוריתמי: הבנה בתחום למידת מכונה, כולל אלגוריתמים שונים וכיצד ליישם אותם.
• מיומנויות ויזואליזציה של נתונים: יכולת להציג נתונים באופן ברור ומובן, כולל שימוש בכלים כמו Tableau או PowerBI.
• מיומנויות תקשורת: יכולת לתרגם ממצאים מורכבים לשפה פשוטה ולהציג אותם בפני קהלים שונים.

בקיצור, מדען נתונים חייב להיות אדם סקרן, אוהב מספרים וחדור מטרה, שמסוגל לחשוב באופן ביקורתי ולפתור בעיות באמצעות נתונים.

דאטה סיינטיסט ג'וניור (עד שנה ניסיון) יתחיל תפקיד ראשון בתחום בשכר ממוצע סביב ה₪18,771.

מדען נתונים עם שנתיים ניסיון: המשכורת החודשית הממוצעת תהיה סביב ה₪16,924.

דאטה סיינטיסט עם 5 שנות ניסיון ומעלה ירוויח משכורת סביב ה₪20,467.

Data Scientist במשרה ניהולית (מעל 8 שנים ניסיון): המשכורת החודשית הממוצעת תהיה סביב ה₪29,881.

רוצים להרוויח משכורת כזאת? הירשמו למחזור הקרוב של קורס Data Science כבר עכשיו!

כדי להיכנס לתחום הדאטה סיינס, חשוב לפתח מגוון כישורים טכניים ורכים. לדוגמא, ידע בתחומים כמו תכנות (Python או R מועדפים), ניתוח נתונים, ויזואליזציה של נתונים, וכישורים מתקדמים ב-Excel ו-Tableau. כמו כן, כישורי תכנון וארגון, יכולת למידה מהירה ויישום יצירתי של פתרונות, ותשומת לב רבה לפרטים הם חשובים מאוד. בנוסף, יכולת לעבוד באופן עצמאי בסביבה משתנה ומהירה, וכישורי תקשורת ברורים, הן בכתב והן בעל פה, הם חיוניים להצלחה בתחום.

כדאי להתחיל בהשכלה פורמלית, כגון תואר במדעי המחשב, סטטיסטיקה ומתמטיקה, או תחום קשור. בסיום התואר יש לעבור קורס דאטה סיינס כדי לקבל את הידע והכישורים הרלוונטיים לתחום עצמו. שימו לב  שהקורס כולל אפשרות לסטאז, מעשי שייתן לכם לצבור ניסיון ראשוני ויביא את החומר הנלמד לידי ביטוי בעולם האמיתי.

לימוד דאטה סיינס במכללת REAL TIME מציע שילוב של תכנים עדכניים ומעשיים עם הדגש על יישום החומר בפועל. הקורס מתמקד בהענקת ידע טכני ומיומנויות נדרשות לשוק העבודה, כולל למידת מכונה, ניתוח נתונים, ויזואליזציה ועוד. הלימודים מתבצעים באווירה מעשית ומאפשרים לכם לפתח פרויקטים אישיים תוך שימוש בכלים מתקדמים. כמו כן, התכנית מספקת יתרונות כמו צוות הוראה מנוסה והכוונה אישית. 

הנה מה שתלמדו לעשות בקורס Data Science

• איסוף וניקוי נתונים: תחקרו ותקבעו מקורות הנתונים הנכונים, תאספו נתונים מהם, ותנקו את הנתונים משגיאות או חוסרים.
• ניתוח נתונים וסטטיסטיקה: תשתמשו במתודולוגיות סטטיסטיות ואלגוריתמים לניתוח הנתונים וזיהוי דפוסים.
• למידת מכונה ומודלים פרדיקטיביים: תפתחו ותטמיעו מודלים מנבאים תוצאות או מזהים תופעות.
• ויזואליזציה והצגת נתונים: תיצרו גרפים ודשבורדים המציגים את הממצאים באופן ברור ונגיש.
• הסקת מסקנות וקבלת החלטות: תנתחו הנתונים לצורך קבלת החלטות מושכלות בארגון.

הירשמו למחזור הקרוב של קורס Data Science כבר עכשיו!

• קורס סייבר ואבטחת מידע
• קורס Full Stack
• קורס בניית אתרים
• קורס למידת מכונה
• קורס דאטה סיינס
• קורס דאטה אנליסט
• קורס DEVOPS
• קורס IT
• קורס אוטומציה
• קורס Real Time Embedded