מדעי הנתונים 360: מתאוריה לפרקטיקה

התחילו את המסע שלכם בעולם ה־Data Science וה־AI: מהבנת נתונים גולמיים ועד בניית מודלים מתקדמים בגישה יישומית וב-Python. הקורס פותח בשיתוף חברת Intel.
Course
Free
3 Hours Per Week | 15 Weeks

What Will You Learn

  • איסוף וארגון של נתונים: סקרים, טבלאות, web scraping
  • ניקוי והבנה של נתונים: סיכומים, ויזואליזציה, principal component analysis
  • הסקה סטטיסטית: אמידה, בדיקת השערות
  • בניית מודלים על נתונים: רגרסיה לינארית ולוגיסטית
  • כלים ורעיונות בסיסיים בשיטות מודרניות: עצי החלטה, gradient descent, רגולריזציה, פירוקי bias-variance
  • שיטות מודרניות לבניית מודלים: Random Forest, Boosting, Deep learning - ניתוח אשכולות (cluster analysis): kmeans, dbscan, relation to PCA and autoencoders
  • הקורס כולל עבודה מעשית נרחבת עם נתונים בסביבת Python

Description

הקורס שפותח בשיתוף חברת Intel,
עורך היכרות עם אחד התחומים המסעירים והמשפיעים של העשור האחרון, מדעי הנתונים ובינה מלאכותית.

הקורס פותח כחלק מהיוזמה של מרכז הבינה המלאכותית באוניברסיטת תל אביב, שהוקם בשנת 2019 במטרה לקדם את השימוש, ההוראה והמחקר בתחומי AI ודאטה. המרכז מאגד כ־300 חוקרים ממגוון רחב של תחומים, מהנדסה ומדעי המחשב ועד מדעי החברה והרוח ופועל להטמעת כלים חדשניים בקרב חוקרים, אנשי מקצוע וסטודנטים בכל שלב בדרך האקדמית או המקצועית שלהם.

קורס זה הוא חלק מתוכנית שמטרתה לצייד את חוקרי דור העתיד בתחומים השונים בכלים טובים יותר. בקורס אנו שמים דגש על איסוף נתונים, הסקה סטטיסטית, ובניית מודלים קלאסיים וחדשניים תוך גישה פרקטית המותאמת הן לעולם המחקר והן לעולם התעשייה.

אם יש לכם רקע מדעי בסיסי במתמטיקה, סטטיסטיקה, או מחשבים ואתם רוצים להבין איך באמת עובדים עם נתונים, מה עומד מאחורי המודלים שמעצבים את העולם הדיגיטלי שלנו, ואיך אפשר להפוך דאטה לתובנות פרקטיות זה המקום הנכון להתחיל בו.

  • Main Academic Institution:
  • Price:
    Free
  • Pace:
    Self-Paced
  • Duration:
    3 Hours Per Week | 15 Weeks
  • Course Language:
    Hebrew
  • Course Subtitles Language:
    Hebrew Subtitles
    English Subtitles
    Arabic Subtitles
  • Certificate:
    Not Included
  • Academic Credit:
    Not Included
  • Prior Knowledge:
    ידע בסיסי באלגברה לינארית וחשבון אינטגרלי ברמת הקורסים המקובלים באקדמיה, ידע בסיסי בהסתברות ברמת קורס מבוא להסתברות, הכרות בסיסית עם סביבת מחשב ועקרונות כלליים של תוכנה ותכנות, ברמת קורס מבוא למחשבים, לא נדרשת היכרות עם Python, אך הנושא לא יילמד במפורט אלא יסופקו חומרים וסיוע לסגירת פערים עצמית
Let's Share This

Course Staff

גיורא שמחוני

מרצה
Tel Aviv University

מדען נתונים עם ניסיון עשיר בתעשייה.
מהמחלקה לסטטיסטיקה באוניברסיטת תל אביב, שם הוא גם מלמד קורס במדעי הנתונים ולמידת מכונה.

גיורא שמחוני

מרצה