M.Sc. in Machine Learning and Data Science באוניברסיטת רייכמן (הבינתחומי)
בתעשייה של היום הולכת וגוברת הדרישה למדעני נתונים. אלה הם מומחים שעושים שימוש בשיטות ניתוח נתונים סטטיסטיות ובכלים מענף למידת המכונה כדי להפיק אוטומטית תחזיות ותובנות משלל סוגים של נתונים עסקיים. כיום השילוב שבין הטכנולוגיה לנתונים נוכח ומשמעותי מאי פעם, והוא בא לידי ביטוי במגוון של תחומים במשק, מהייטק ועד רפואה, תחבורה ומסחר.
בבית הספר למדעי המחשב של אוניברסיטת רייכמן (הבינתחומי) מתקיימת תכנית לתואר שני בלמידה חישובית ומדעי הנתונים - Machine Learning and Data Science. תכנית זו מקנה לסטודנטים כלים פרקטיים בתחומי למידת המכונה ומדעי הנתונים ומאפשרת להם לבחון לעומק סוגיות אקטואליות ומבוקשות בענפים כגון למידה חישובית וטכנולוגיות ביג דאטה. בעזרת הידע הנרכש בתכנית הסטודנטים יכולים להשתלב בתפקידי מפתח בתחום ההייטק ובעולם הארגוני, כגון Data Scientist, בתחום ה - AI, דאטה אנליסט ו - Data Engineer וכן באפשרותם להשתמש בכלים הנלמדים כדי להתקדם במקומות העבודה שלהם כיום.
תכנית הלימודים
בתכנית לתואר שני הסטודנטים משלבים בין לימוד היבטים אלגוריתמיים וסטטיסטיים של תחום מדעי הנתונים לבין יישומים פרקטיים של כלים ופלטפורמות דאטה שונות. במהלכה הם מקבלים מגוון כלים שחיוניים למעוניינים להשתלב בתפקידי מדעני נתונים ובענף הלמידה החישובית.
כמו כן, הם לומדים לעומק על שפת התכנות פייתון הנחוצה בתחום מדעי הנתונים לביצוע של למידה חישובית מתקדמת וניתוח סטטיסטי מסוגים שונים. במסגרת קורסי הבחירה בתכנית נלמדים תחילה כלים בסיסיים בתחומים כגון מסדי נתונים וביג דאטה, ובהמשך נרכשות מיומנויות מתקדמות בענפים כגון למידה עמוקה, ביולוגיה חישובית, אנליזה נומרית, אינפורמטיקה סביבתית וענפים נוספים.
מתכונת הלימוד
היקפה של התכנית לתואר שני הוא כשנתיים והיא כוללת ארבעה סמסטרים. התכנית היא מובנית באופן שמותאם במיוחד לבעלי קריירה. השיעורים מתקיימים באחד מימי השבוע ובימי שישי. תכנית זו נלמדת בשפה האנגלית.
הסטודנטים לוקחים חלק בקורסי חובה ובחירה עיוניים וכן מובילים פרויקטים מעשיים שבהם הם משלבים בין האקדמיה לתעשייה ויכולים לפתח כלים מקצועיים ומחקריים חשובים להמשך דרכם. לקראת סיומה של התכנית הם עורכים פרויקט גמר, שמתקיים בשיתוף עם חברות מובילות במשק. במקרים מיוחדים יכולים הסטודנטים לבצע את פרויקט הגמר במקומות התעסוקה הנוכחיים שלהם, הדבר כפוף לאישורים. מטרתו של הפרויקט היא לסייע לסטודנטים להטמיע את החומר הנלמד ולהתנסות הלכה למעשה בהתמודדות עם דילמות מן התעשייה בתחום למידת המכונה ומדעי הנתונים.
נושאי הלימוד
סטודנטים בתכנית זו לומדים מגוון של נושאים, כגון:
|
|
סגל הוראה
ראש התכנית הוא פרופסור שתחומי מחקרו מתמקדים בשימושי ניתוח נתונים בביולוגיה המולקולרית. בעבר פיתוח שיחה לניתוח נתונים משבבי DNA אשר יושמה במסגרות שונות בשימוש קליני.
סגל החוקרים והמרצים כולל מומחים מן האקדמיה והתעשייה לתחומים כגון ביג דאטה, למידה עמוקה (Deep Learning) וענפים נוספים.
על מוסד הלימוד
באוניברסיטת רייכמן מתקיימות עוד מבחר תכניות לתואר שני המסייעות לאקדמאים להרחיב את הידע הפרקטי והמחקרי שבידיהם לצורך קידום הקריירה. בין היתר ניתן ללמוד לתואר שני במדעי המחשב, תואר שני במנהל עסקים, תואר שני במשפטים, תואר שני בכלכלה התנהגותית, תואר שני בכלכלה פיננסית, תואר שני בממשל, תואר שני במשפטים ועוד. חלק מן התכניות הללו הן בינלאומיות, מדובר במסלולים המתקיימים בשפה האנגלית שבהם לומדים יחד סטודנטים מן הארץ ומרחבי העולם.
תנאי קבלה
התנאים להגשת מועמדות לתכנית - תואר ראשון במדעי המחשב בממוצע 80 ומעלה וציון ממוצע 85 ומעלה בתחומים כמותיים מדעיים - סטטיסטיקה, מתמטיקה, הנדסה, מדעים.
קבלת מועמדים לתכנית נעשית על בסיס בחינה של כלל התעודות והמסמכים שאותם מציגים המועמדים, ונעשית על ידי וועדת קבלה.
מועמדים שאינם בעלי רקע במדעי המחשב נדרשים לקורסי השלמה. הקורסים כרוכים בתשלום נוסף, ואינם כלולים בשכר הלימוד.
בעת קבלת המועמדים נשמר שוויון הזדמנויות מלא ולא נעשית כל אפליה בשל גזע, מין, דת או לאום. מועמדים המתקבלים לתכנית מחויבים בתשלום מקדמה.
תנאי הסף למי שאינם בוגרי מדעי המחשב: תואר ראשון שכולל 5 קורסים מתמטיים - אלגברה ליניארית 1 + 2, חדו"א 1 +2, הסתברות.
תעודה
לסטודנטים שעומדים בהצלחה בכל חובותיהם במהלך התכנית מוענק תואר שני M.Sc. ב - Machine Learning and Data Science מטעם אוניברסיטת רייכמן.