התחום של נתונים (דאטה) הפך בשנים האחרונות לליבת העיסוק של המון חברות טכנולוגיות וסטארטאפים. נראה שנתונים הפכו להיות "הזהב החדש" בעשורים האחרונים, כאשר במובן מסוים כל חברה גדולה היום נמצאת "בעסקי הנתונים". בהתאם לכך, מדען הנתונים (מה שנקרא גם דאטה סיינטיסט) הפך להיות אחד המקצועות המבוקשים בתחום ההייטק, וזאת לאור מה שמכונה ביג-דאטה. למה הכוונה? כל עוד הנתונים אותם אספו חברות וארגונים היו בהיקפים סבירים, והדאטה הייתה נאספת בצורה מובנית ופשוטה, ניתן היה לארגן את הנתונים בצורה מועילה ובאורח סביר ללא צורך באיש של מדע הנתונים. אולם מרגע שהצמיחה של סקטור ההייטק הפכה להיות אוריינטד כלפי נתונים, וארגונים החלו לחשוב במונחי ביג-דאטה, נוצר צורך לארגן את המידע והנתונים בצורה יעילה וחכמה.
אפשר להבין זאת היטב באמצעות דוגמה: נניח ואנחנו אוספים נתונים על משהו פשוט יחסית להבנה, כמו למשל אתר האיקומרס שלנו. אם כל מה שאנחנו אוספים הוא מספר הכניסות לאתר, אז אין צורך במדען נתונים, שהרי זה רק טור אחד של מידע. אולם אם אנחנו אוספים נתונים נוספים כגון גילאי הגולשים, מיקום, מוצא, שעות הגלישה, זמן חשיפה, מעורבות, מאפיינים אישיים, נטיות שונות, מידע על מי שמבצע בפועל רכישות וכדומה וכדומה, אז אנחנו אוספים מידע שמורכב מהמון נקודות. כדי לעשות שכל בנתונים האלה, צריך לארגן אותם בצורה חכמה. בשורה התחתונה, לצביר הנתונים הללו יכולה להיות עבורנו משמעות כלכלית, ולכן נוצר צורך במומחה נתונים שיארגן עבורנו את כל הנתונים.
כיצד נראית עבודת מדע הנתונים?
אם נדבר ממש על היום-יום של העבודה, מה שעושה איש מדע נתונים הוא לאסוף את המידע ממאגרי הנתונים השונים באמצעות טכניקות שונות כגון דאטה מיינינג, Web Scraping וכדומה. לאחר מכן, הוא מסנן את המידע המוטעה או את הבאגים שנוצרו בתהליך האיסוף. כמו כן, איש מדע הנתונים מייצר מודלים לחיזוי התנהגויות משתמשים באמצעות למידת מכונה (עץ החלטות, מודלי רגרסיה וכדומה). בנוסף, האחראי על מדע נתונים בארגון, אחראי במידה רבה על הגנת המידע הנשמר, וכן על פיתוח תהליכים לזרימה נכונה של מידע.
בקליפת אגוז, מה שבעצם עושה פונקציית הדאטה סיינטיסט בארגון, הוא ניתוח מאקרו של הנתונים הנאספים על ידי החברה. דבר זה נעשה על ידי יישום פרקטיקות כגון למידת מכונה ומודלי חיזוי שונים, וזאת על מנת למצות את הנתונים ולחלץ תובנות מהנתונים, שישמשו את הארגון על מנת לבצע החלטות עסקיות כאלה ואחרות.
מה החומר הנלמד בלימודי מדע נתונים?
בקורס מדע נתונים מקבלים את הכלים שמדע הנתונים צריך לשם ביצוע תפקידו. למשל איסוף מידע, ניקוי מידע, איסוף נתונים וסטטיסטיקה. בעצם איש מדע הנתונים חייב לדעת מתמטיקה ולהבין מתמטיקה, היות ובסופו של דבר הוא מתעסק המון עם מספרים ונתונים. מעבר לכך, בקורס לימודי מדע נתונים לומדים אלגוריתמים, למידת מכונה, Deep learning, וכן שפות תכנות בסיסיות המשמשות לאיסוף נתונים ובניית מודלים (כגון SQL, פייתון ו-R).
מה הרקע הנדרש ללימודי מדע נתונים?
איש מדע נתונים חייב לבוא עם רקע במתמטיקה; לכן, הקורס אופטימלי לאנשים עם תואר במדעים מדויקים (מתמטיקה, פיזיקה או לפחות תואר שמחייב לימודי סטטיסטיקה ברמה מחקרית). בנוסף, עליו לדעת אנגלית ברמה גבוהה יחסית. מעבר לכך, הקורס מתאים לאנשים עם רקע בהייטק (למשל אנשי QA) או אנשים עם ניסיון בעבודה עם נתונים; המקרה הקלאסי הוא כמובן איש דאטה אנליסט שמחליט "להשתדרג" לתפקיד של דאטה סיינס.
מה היתרון בלימודי מדע נתונים ב-INT?
היתרון הגדול בקורס דאטה סיינס הוא שהקורס משלב חלק מעשי, וכן הטמעה מעשית Hands-On של החומר הנלמד. כל תלמיד בקורס מדע נתונים לוקח חלק בפרויקט מעשי בחברה או ארגון כזה או אחר, ומלווה על ידי מרצה באופן צמוד. בסוף הקורס, התלמיד מגיש פרויקט גמר בפני מגייסים מהתחום. כמו כן, במהלך הקורס תהיה לתלמידים גישה למרצים ואנשים שעובדים בתעשייה, על מנת לקבל מידע ממקור ראשון על התפקיד, וכן הזדמנות ליצור קשרים עם מעסיקים ומגייסים.
רוצים לשמוע על קורס דאטה סיינס שלנו במכללת INT? לחצו כאן
