תלמדו כיצד לבצע ניתוח נתונים מעמיק (EDA) באמצעות Pandas, NumPy ו-Matplotlib, כולל זיהוי מג
לומדים להפוך מידע גולמי לתוצר ברור ושימושי, עם דגש על הבנה, ניתוח והצגת מסקנות שניתן לעבוד איתן.
קורס Data Science Specialist
מסלול Data Science מתקדם שמחבר בין ניתוח נתונים, סטטיסטיקה, Machine Learning, Deep Learning ו-Generative AI. עובדים עם Python והספריות המרכזיות בתחום, בונים מודלים, מעריכים ביצועים ומתקדמים עד לפריסה של פתרונות בסביבות ענן.
תרגול מעשי וכלים עדכניים 440 שעות לימוד
אורך הקורסערב 7 חודשים
רמת קהלמתאים לבעלי רקע
מתכונת לימודפרונטלי או אונליין
יתרון ייחודיMachine Learning, Deep Learning, GenAI ופריסה לענן
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.
קריירה, תפקידים ושכר בתחום דאטה
המסלול מכוון לתפקידי Data Science ו-Machine Learning. הטווחים נלקחו מעמוד הזדמנויות התעסוקה בסילבוס הקורס.
Data Scientist
מתחיל₪ 25K – 30K
מנוסה₪ 25K – 40K
סניור₪ 40K – 45K
Machine Learning Engineer
מתחיל₪ 25K – 30K
מנוסה₪ 30K – 35K
סניור₪ 40K – 55K
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
הגעתי מתחום הביוכימיה שלא קשור לתחום הדאטה והיום אני מנהל צוות דאטה ומחקר בחברת מזון גדולה. אולי אתם לא מגיעים מהתחום, אבל זה לא אמור להפריע לכם להצליח בו.
אמיר חמודהHead of Big Data, שטראוס
קורס דאטה סיינס
הקורס הוא פשוט מקיף דרך פייתון, SQL, המודלים הקלאסים, Deep Learning, באמת הכל כולל הכל. ממליץ בחום
לירון אלוןאנליסט, מון אקטיב
קורס Data Science, ניתוח מערכות מידע
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
למי מתאים הקורס?
תנאי קבלה
ראיון אישי/ ייעוץ להכוונה מקצועית
מסלול ההכשרה והסילבוס
תוכנית הלימודים בנויה בהדרגה: מתחילים בIntroduction ומתקדמים עד Large Language Models (LLMs), LangChain, and AI Agents. בכל שלב משלבים הסבר, תרגול וכלים רלוונטיים כדי לחבר בין הידע לבין ביצוע בפועל.
מה תלמדו בקורס
- תלמדו כיצד לבצע ניתוח נתונים מעמיק (EDA) באמצעות Pandas, NumPy ו-Matplotlib, כולל זיהוי מג
- תרכשו שליטה מלאה בטכנולוגיות Machine Learning – תלמדו לבנות, לאמן ולשפר מודלים חכמים עבור
- פתחו אלגוריתמים מתקדמים כגון Regression, Classification, Clustering CNNs ו-LSTMs – ותחקרו
- תרכשו מיומנויות עבודה בסביבות ענן.
- תצברו ניסיון בפרויקטים תוך יישום טכניקות מתקדמות של AI ו-ML.
מה כולל הקורס
440 שעות לימוד
היקף הלימודים האקדמיים לפי נתוני הקורס במקור.
תרגול ופרויקטים
משימות ופרויקטים שמחברים את חומר הלימוד לתהליכי עבודה מהתחום.
תעודת סיום
תעודת סיום ניתנת בכפוף לעמידה בדרישות הקורס.
סילבוס מפורט
תיאור המודול
המודול מתמקד בIntroduction. בין הנושאים המרכזיים: Course structure & objectives, Types of Machine Learning, Overview of Deep Learning.
נושאים נלמדים
Course structure & objectivesTypes of Machine LearningOverview of Deep LearningReal-World Applications of AI across industriesRole of Open Source in AI development
תיאור המודול
המודול מתמקד בPython Programming. בין הנושאים המרכזיים: Writing simple scripts, Working with data types, Collections.
נושאים נלמדים
Writing simple scriptsWorking with data typesCollectionsImplementing Functions
תיאור המודול
המודול מתמקד בVersion Control. בין הנושאים המרכזיים: Introduction to version control, Git fundamentals, Branching & merging strategies in Git.
נושאים נלמדים
Introduction to version controlGit fundamentalsBranching & merging strategies in GitCollaborative development using Git & GitHubVersioning in large-scale projects
תיאור המודול
המודול מתמקד בEDA (Exploratory Data Analysis) with Python. בין הנושאים המרכזיים: Numpy basics & memory optimization, Data cleaning & handling missing values, Pandas DataFrames & Series.
נושאים נלמדים
Numpy basics & memory optimizationData cleaning & handling missing valuesPandas DataFrames & SeriesData aggregation & basic statisticsCreating plots & graphs with Matplotlib & Seaborn
תיאור המודול
המודול מתמקד בML - Supervised Learning Foundations. בין הנושאים המרכזיים: Features, labels, & datasets (training, validation, test sets), Regression models (Linear Regression), Classification models (Logistic Regression).
נושאים נלמדים
Features, labels, & datasets (training, validation, test sets)Regression models (Linear Regression)Classification models (Logistic Regression)Evaluation metrics (accuracy, precision, recall)Cross-validation & model tuning
תיאור המודול
המודול מתמקד בML - Classical Algorithms for Supervised Learning beyound regression. בין הנושאים המרכזיים: Decision Trees & Gini impurity, Random Forest & Ensemble Methods, Support Vector Machines (SVM).
נושאים נלמדים
Decision Trees & Gini impurityRandom Forest & Ensemble MethodsSupport Vector Machines (SVM)k-Nearest Neighbors (k-NN)Model interpretability & complexity
תיאור המודול
המודול מתמקד בML - Unsupervised Learning. בין הנושאים המרכזיים: K-Means Clustering, Dimensionality Reduction (PCA, t-SNE), Hierarchical Clustering & DBSCAN.
נושאים נלמדים
K-Means ClusteringDimensionality Reduction (PCA, t-SNE)Hierarchical Clustering & DBSCANAnomaly detection (Isolation Forest)Recommender Systems
תיאור המודול
המודול מתמקד בML - Time-Series Analysis. בין הנושאים המרכזיים: Time Series vs. regular data, Trend & seasonality decomposition, ARIMA & moving average models.
נושאים נלמדים
Time Series vs. regular dataTrend & seasonality decompositionARIMA & moving average modelsAuto-correlation function (ACF)Forecasting & model validation
תיאור המודול
המודול מתמקד בDeployment & Cloud for Data Scientists. בין הנושאים המרכזיים: Introduction to deployment & production-ready ML, Creating APIs with Flask/FastAPI, Cloud fundamentals.
נושאים נלמדים
Introduction to deployment & production-ready MLCreating APIs with Flask/FastAPICloud fundamentalsServerless technologyDeploying ML models in the cloud
תיאור המודול
המודול מתמקד בNeural Networks and Deep Learning. בין הנושאים המרכזיים: Fundamentals of Artificial Neural Networks (ANN), Backpropagation & weight updates, Optimizing deep neural networks (DNN).
נושאים נלמדים
Fundamentals of Artificial Neural Networks (ANN)Backpropagation & weight updatesOptimizing deep neural networks (DNN)Regularization techniques (Dropout, Batch Normalization)Hyperparameter tuning
תיאור המודול
המודול מתמקד בConvolutional Neural Networks (CNNs) and Image Recognition. בין הנושאים המרכזיים: Introduction to Image Processing & Computer Vision, Fundamentals of CNNs & filters, Pooling layers.
נושאים נלמדים
Introduction to Image Processing & Computer VisionFundamentals of CNNs & filtersPooling layersTransfer learning for image recognitionImplementing CNNs with TensorFlow & Keras
תיאור המודול
המודול מתמקד בRecurrent Neural Networks (RNNs) and Sequence Modeling. בין הנושאים המרכזיים: Introduction to Sequential Data & RNNs, Long Short-Term Memory (LSTM), Implementing LSTMs with TensorFlow/Keras.
נושאים נלמדים
Introduction to Sequential Data & RNNsLong Short-Term Memory (LSTM)Implementing LSTMs with TensorFlow/KerasSequence prediction tasksAdvanced sequence models
תיאור המודול
המודול מתמקד בGenerative AI (GenAI) – Concepts, Models, and Applications. בין הנושאים המרכזיים: Introduction to Generative AI, Autoencoders & Variational Autoencoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GANs).
נושאים נלמדים
Introduction to Generative AIAutoencoders & Variational Autoencoders (VAE)Generative Adversarial Networks (GANs)Diffusion ModelsTransformers for Generation
תיאור המודול
המודול מתמקד בLarge Language Models (LLMs), LangChain, and AI Agents. בין הנושאים המרכזיים: Introduction to Large Language Models (LLMs), Evolution of NLP models, Key architectures: GPT, T5, LLaMA, Claude, Mistral, DeepSeek.
נושאים נלמדים
Introduction to Large Language Models (LLMs)Evolution of NLP modelsKey architectures: GPT, T5, LLaMA, Claude, Mistral, DeepSeekPrompt Engineering & LangChain applicationsFunction calling in LLMs & AI AgentsUsing OpenAI, Hugging Face, & open-source models
סך כל שעות הלימוד בקורס: 440 שעות
הורדת הסילבוס מתאפשרת לאחר השארת פרטים
טכנולוגיות וכלים
AWS
ChatGPTClaudeDeepSeekDockerFlaskGitKerasLangChainLLMMatplotlibMistralMistralNumPyPandasPythonPyTorchScikit-learnSeabornTensorFlowתעודת סיום קורס
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 לבעלי תואר אקדמי במדעים/הנדסאים/ תארים רלוונטיים: מדעי מחשב, מערכות מידע, הנדסה, מדעים מדויקים, מדעי החיים, סטטיסטיקה/מתמטיקה, תעשיה וניהול., בעלי רקע בשפת תכנות מודרנית., בעלי רקע ב- BI ,Data Analysis - פיתוח מסדי נתונים ומערכות מידע..
בין הנושאים המרכזיים: Introduction, Python Programming, Version Control, EDA (Exploratory Data Analysis) with Python.
440 שעות לימוד אקדמיות.
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.
רוצים לבדוק אם Data Science Specialist מתאים לכם?
השאירו פרטים ונחזור אליכם עם מידע על המחזור הקרוב, תנאי הקבלה, מתכונת הלימודים ואפשרויות התשלום.