מסלול Data Analyst שמחבר בין עבודה טכנית עם נתונים לבין הבנה עסקית. לומדים לאסוף, לנקות, לנתח ולהציג מידע באמצעות SQL, Python, Excel ו-Power BI, ומשלבים כלי AI כדי לייעל שאילתות, ניתוח, הסקת מסקנות והצגת תובנות.
שילוב כלי AI בתהליך העבודהמוכר לפיקדון חיילים משוחררים
אורך הקורסערב 5 חודשים · בוקר 2 חודשים
רמת קהלמתאים למתחילים
מתכונת לימודפרונטלי או אונליין
יתרון ייחודיSQL, Python, Excel, Power BI ו-AI לניתוח עסקי
בוגרינו עובדים בחברות המובילות
למה ללמוד דאטה?
דאטה הוא תחום שמחבר ידע מקצועי עם יכולת יישום. המסלול בנוי כדי לתת בסיס מסודר, להעמיק בכלים המרכזיים ולתרגל תהליכי עבודה שמופיעים בפועל בתפקידים מהתחום.
להפוך נתונים גולמיים לתובנות עסקיות.
לומדים להפוך מידע גולמי לתוצר ברור ושימושי, עם דגש על הבנה, ניתוח והצגת מסקנות שניתן לעבוד איתן.
לעבוד עם הכלים המרכזיים של אנליסט נתונים.
לומדים להפוך מידע גולמי לתוצר ברור ושימושי, עם דגש על הבנה, ניתוח והצגת מסקנות שניתן לעבוד איתן.
לבנות דוחות ודשבורדים.
לומדים להפוך מידע גולמי לתוצר ברור ושימושי, עם דגש על הבנה, ניתוח והצגת מסקנות שניתן לעבוד איתן.
לשלב AI בתהליכי ניתוח ועבודה יומיומית.
כלי AI ואוטומציה משולבים בתהליך העבודה במקום שבו הם מוסיפים מהירות, דיוק ויכולת לבצע משימות מורכבות בצורה יעילה יותר.
לצאת עם ניסיון מעשי ותיק עבודות.
התרגול מחובר למשימות ולפרויקטים שמדמים עבודה מהתחום, כדי להפוך ידע תיאורטי ליכולת ביצוע שאפשר להציג ולהסביר.
קריירה, תפקידים ושכר בתחום דאטה
המסלול מכשיר לעבודה עם נתונים, SQL, BI, Python וכלי AI. הסילבוס מציג מספר כיווני קריירה עם טווחי שכר לפי ותק.
Data Analyst
מתחיל₪ 10K – 16K
מנוסה₪ 18K – 24K
סניור₪ 25K – 32K
BI Developer
מתחיל₪ 14K – 18K
מנוסה₪ 18K – 22K
סניור₪ 22K – 28K
Business Data Analyst / Product Analyst
מתחיל₪ 13K – 17K
מנוסה₪ 18K – 24K
סניור₪ 25K – 34K
AI Data Specialist / Operations & Automation Specialist
מתחיל₪ 15K – 19K
מנוסה₪ 20K – 28K
סניור₪ 30K – 40K
טווחי השכר הם אינדיקטיביים בלבד ומשתנים לפי ניסיון, תפקיד, חברה, היקף אחריות ותנאי השוק.
מחלקת ההשמה של ג'ון ברייס
לצד ההכשרה המקצועית, ניתן לקבל כלים שמסייעים להתכונן לתהליך הכניסה לשוק העבודה - מהצגת הידע והפרויקטים ועד הכנה לראיונות והיכרות עם הזדמנויות רלוונטיות.
מערך ההשמה מסייע בחשיפה למשרות ובהכוונה לתפקידים שעשויים להתאים לפרופיל המקצועי של הבוגר.
עובדים על הצגה ברורה של הידע, הפרויקטים והכלים שנרכשו, באופן שמתאים לתפקידי היעד.
מתרגלים הצגה עצמית, שאלות מקצועיות והסבר של תהליכי עבודה ופתרון בעיות.
חיזוק הפרופיל המקצועי והצגת מסלול הלמידה, היכולות והתוצרים בצורה ברורה למגייסים.
הליווי נועד לסייע בהכנה לשוק העבודה ובחשיפה להזדמנויות. אין בכך התחייבות להשמה, לקבלה לעבודה או לרמת שכר מסוימת.
סיפורי בוגרים
למעשה תוך כדי הקורס כבר התחלתי לקבל הצעות עבודה ומצאתי עבודה עוד בזמן הקורס. לכן אני ממליץ לכל מי שרוצה דלת לתעשייה לבחור בג'ון ברייס.
בר כהןבוגר קורס Data science
קורס Data Analyst
לאחר 4 חודשים התחלתי את תפקידי החדש "באזרחות" כ-BI Analyst בחברת data בוטיק עם המון כלים להתחיל את השלב הבא עם תחושת מסוגלות בזכות הכלים שרכשתי בקורס והליווי הצמוד.
דור עובדיהData analyst Bi, חברת YGC
קורס Data analyst Bi - Analyst Data בחברת YGC
בזכות ג'ון ברייס השתלבתי כמתכנת בשוק העבודה
אלי ברעםלאומית, מתכנת
קורס Data Analyst
למי מתאים הקורס?
חסרי רקע בתחום המעוניינים לעסוק בתחום Data Analysis
בעלי ניסיון קודם בעבודה מול נתונים
אנשים המעוניינים לשנות קריירה ולהיכנס לעולם ההייטק
תנאי קבלה
ראיון אישי / ייעוץ להכוונה מקצועיתיכולת בסיסית של עבודה מול מחשב12 שנות לימוד
מסלול ההכשרה והסילבוס
תוכנית הלימודים בנויה בהדרגה: מתחילים בDatabase Structures ומתקדמים עד Big Data Analysis & Cloud Platforms. בכל שלב משלבים הסבר, תרגול וכלים רלוונטיים כדי לחבר בין הידע לבין ביצוע בפועל.
מה תלמדו בקורס
להפוך נתונים גולמיים לתובנות עסקיות.
לעבוד עם הכלים המרכזיים של אנליסט נתונים.
לבנות דוחות ודשבורדים.
לשלב AI בתהליכי ניתוח ועבודה יומיומית.
לצאת עם ניסיון מעשי ותיק עבודות.
מה כולל הקורס
210 שעות לימוד
היקף הלימודים האקדמיים לפי נתוני הקורס במקור.
תרגול ופרויקטים
משימות ופרויקטים שמחברים את חומר הלימוד לתהליכי עבודה מהתחום.
למידה היברידית
אפשרות לשלב למידה בכיתה ורכיבי למידה מרחוק בהתאם למתכונת הקבוצה.
למידה מקוונת
חומרי השלמה ומשאבים דיגיטליים כחלק מתהליך הלמידה.
תעודת סיום
תעודת סיום ניתנת בכפוף לעמידה בדרישות הקורס.
סילבוס מפורט
תיאור המודול
המודול מתמקד בDatabase Structures. בין הנושאים המרכזיים: הבנת המבנה הלוגי והפיזי של מסדי נתונים., עיצוב סכמות וטבלאות בצורה נכונה ויעילה., הגדרת מפתחות ראשיים וזרים ליצירת קשרים בין נתונים..
נושאים נלמדים
הבנת המבנה הלוגי והפיזי של מסדי נתונים.עיצוב סכמות וטבלאות בצורה נכונה ויעילה.הגדרת מפתחות ראשיים וזרים ליצירת קשרים בין נתונים.היכרות עם סוגי קשרים מרכזיים בין ישויות.שימוש בכלי AI לסיעור מוחות ולבניית מודלים ראשוניים של דאטה.
תיאור המודול
המודול מתמקד בBasic SQL Data Analysis. בין הנושאים המרכזיים: היכרות עם שפת SQL וסביבת העבודה ב-SQL Server., כתיבת שאילתות בסיסיות לשליפת נתונים באמצעות SELECT, ו-DISTINCT..
נושאים נלמדים
היכרות עם שפת SQL וסביבת העבודה ב-SQL Server.כתיבת שאילתות בסיסיות לשליפת נתונים באמצעות SELECTו-DISTINCT.סינון, מיון וטיפול בערכי Null.חיבור טבלאות באמצעות JOIN וכתיבת תתי-שאילתות בסיסיות.שימוש בכלי AI לכתיבה, הסבר, תיקון ודיבוג של שאילתות SQL.
תיאור המודול
המודול מתמקד בAdvanced SQL & Performance. בין הנושאים המרכזיים: עבודה עם פונקציות סקלאריות, פונקציות טקסט ותאריך., שימוש בפונקציות אגרגציה לניתוח וסיכום נתונים., קיבוץ נתונים וסינון קבוצות באמצעות GROUP BY ו-HAVING..
נושאים נלמדים
עבודה עם פונקציות סקלאריות, פונקציות טקסט ותאריך.שימוש בפונקציות אגרגציה לניתוח וסיכום נתונים.קיבוץ נתונים וסינון קבוצות באמצעות GROUP BY ו-HAVING.עבודה עם פונקציות חלון כמו ROW_NUMBER, RANK, LEAD ו-LAG.שימוש בכלי AI לאימות פלטים ולהצעת שיפורים לביצועי שאילתות.
תיאור המודול
המודול מתמקד בMSSQL Programming. בין הנושאים המרכזיים: עבודה עם משתנים וסוגי נתונים מתקדמים., שימוש בבקרת זרימה באמצעות תנאים ולולאות., פיתוח והרצה של Stored Procedures..
נושאים נלמדים
עבודה עם משתנים וסוגי נתונים מתקדמים.שימוש בבקרת זרימה באמצעות תנאים ולולאות.פיתוח והרצה של Stored Procedures.שימוש ב-GitHub Copilot לסיוע בכתיבה, הסבר ושיפור קוד SQL.
תיאור המודול
המודול מתמקד בPython, Pandas & Data Logic. בין הנושאים המרכזיים: יסודות Python: משתנים, סוגי נתונים, מחרוזות ואופרטורים., עבודה עם תנאים, לולאות, רשימות, מילונים, טאפלס ופונקציות., ייבוא נתונים מקבצי CSV, Excel ו-SQL אל תוך DataFrames..
נושאים נלמדים
יסודות Python: משתנים, סוגי נתונים, מחרוזות ואופרטורים.עבודה עם תנאים, לולאות, רשימות, מילונים, טאפלס ופונקציות.ייבוא נתונים מקבצי CSV, Excel ו-SQL אל תוך DataFrames.ניקוי, סינון, מיון, קיבוץ, Pivot וחיבור טבלאות באמצעות Pandas.ביצוע EDA, זיהוי חריגים, הבנת מדדים סטטיסטיים ושימוש ב-AI לבדיקה, הסבר ושיפור קוד.
תיאור המודול
המודול מתמקד בAI, Prompt Engineering & Automation Workflows. בין הנושאים המרכזיים: בניית פורטפוליו אישי ומקצועי ב-GitHub וניהול גרסאות בקוד., הנדסת פרומפטים מתקדמת לאנליסטים: הגדרת תפקיד, אילוצים ודוגמאות., עבודה בטוחה עם מידע רגיש, הסתרת נתונים וניהול סיכוני הזיות של AI..
נושאים נלמדים
בניית פורטפוליו אישי ומקצועי ב-GitHub וניהול גרסאות בקוד.הנדסת פרומפטים מתקדמת לאנליסטים: הגדרת תפקיד, אילוצים ודוגמאות.עבודה בטוחה עם מידע רגיש, הסתרת נתונים וניהול סיכוני הזיות של AI.בניית Workflows אוטומטיים ב-n8n, כולל טריגרים מתוזמנים והפקת דוחות.שילוב LLM בתהליכי אוטומציה לניתוח נתונים, טיפול בשגיאות ושליחת דוחות במייל.
תיאור המודול
המודול מתמקד בPower BI & AI. בין הנושאים המרכזיים: חיבור למקורות נתונים שונים והכנת הדאטה באמצעות Power Query., בניית מודל נתונים, הגדרת קשרים וכתיבת מדדים בסיסיים ב-DAX., יצירת ויזואליזציות מתקדמות ודשבורד מנהלים אינטראקטיבי..
נושאים נלמדים
חיבור למקורות נתונים שונים והכנת הדאטה באמצעות Power Query.בניית מודל נתונים, הגדרת קשרים וכתיבת מדדים בסיסיים ב-DAX.יצירת ויזואליזציות מתקדמות ודשבורד מנהלים אינטראקטיבי.שימוש ביכולות AI ב-Power BI: תשאול בשפה טבעית, נרטיבים אוטומטיים וזיהוי חריגות.אבטחת נתונים, שיתוף דוחות והפצתם בענן, כולל Row-Level Security.
תיאור המודול
המודול מתמקד בExcel & AI. בין הנושאים המרכזיים: עבודה עם פתרונות מתקדמים בטבלאות ציר וניתוח נתונים קיימים., ביצוע What-If Analysis לבדיקת תרחישים עסקיים שונים., שילוב נתונים מתקדם באמצעות PowerPivot..
נושאים נלמדים
עבודה עם פתרונות מתקדמים בטבלאות ציר וניתוח נתונים קיימים.ביצוע What-If Analysis לבדיקת תרחישים עסקיים שונים.שילוב נתונים מתקדם באמצעות PowerPivot.שימוש בכלי AI מקומיים ליצירת נוסחאות וניתוח קבצים ללא העלאת מידע רגיש לענן.עבודה עם Copilot 365 לייעול משימות ניתוח, סיכום והפקת תובנות.
תיאור המודול
המודול מתמקד בBig Data Analysis & Cloud Platforms. בין הנושאים המרכזיים: היכרות עם מושגי יסוד בארכיטקטורת Big Data, כולל חמשת ה-Vs ואגמי נתונים., מבוא למחסני נתונים בענן ולפלטפורמות כמו Snowflake ו-Google BigQuery., הבנת תפקיד ה-Data Analyst בעבודה עם נפחי דאטה גדולים באמצעות SQL..
נושאים נלמדים
היכרות עם מושגי יסוד בארכיטקטורת Big Data, כולל חמשת ה-Vs ואגמי נתונים.מבוא למחסני נתונים בענן ולפלטפורמות כמו Snowflake ו-Google BigQuery.הבנת תפקיד ה-Data Analyst בעבודה עם נפחי דאטה גדולים באמצעות SQL.חיבור בין יכולות ניתוח, ויזואליזציה, AI ואוטומציה בסביבת דאטה מודרנית.סיכום המסלול והיערכות לבניית פרויקט גמר מעשי.
מסיימי הקורס שעומדים בדרישות המסלול זכאים לתעודת סיום מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. הסמכות חיצוניות, כאשר קיימות, כפופות לתנאי הגוף המסמיך.
למה ללמוד בג'ון ברייס, זרוע ההדרכה של matrix
המסלול מועבר במסגרת John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. כך ההכשרה המקצועית יושבת בתוך מעטפת טכנולוגית רחבה שמחוברת לעולמות הפיתוח, הענן, הדאטה, התשתיות וה-AI.
17,000+
עובדים בקבוצה
6,000+
לקוחות
50+
מדינות פעילות
חברה ציבורית
גלובלית ומובילה
John Bryce כחטיבת ההדרכה של Matrix
מרצים בעלי ניסיון מקצועי מהתעשייה
דגש על תרגול ויישום ולא רק על תיאוריה
חיבור לכלים וטכנולוגיות עדכניות
מערך ליווי והכנה לשוק העבודה
אפשרויות תשלום ומימון
פיקדון חיילים משוחררים
אפשרות שימוש בפיקדון לזכאים.
מימון ופריסת תשלומים
מסלולי תשלום נוחים ומותאמים.
פתרונות גמישים
מגוון אפשרויות בהתאם לצורך.
ליווי פיננסי
יועץ ילווה אתכם בבחירת המסלול.
שאלות נפוצות
המסלול מיועד לחסרי רקע בתחום המעוניינים לעסוק בתחום Data Analysis, בעלי ניסיון קודם בעבודה מול נתונים, אנשים המעוניינים לשנות קריירה ולהיכנס לעולם ההייטק.
בין הנושאים המרכזיים: Database Structures, Basic SQL Data Analysis, Advanced SQL & Performance, MSSQL Programming.
210 שעות לימוד אקדמיות וכ-26.5 מפגשים.
כן. מבנה המסלול כולל תרגול, משימות ויישום של הכלים הנלמדים בהתאם לנושאי הקורס.
הזכאות מותנית בנוכחות ב- 80% מהמפגשים לפחות, מעבר בהצלחה משימות ו/או מבחנים פנימיים, הגשת פרויקטים.