מיומנויות ניתוח, חשיבה מוצרית ואפיון מבוסס AI
כלי AI ואוטומציה משולבים בתהליך העבודה במקום שבו הם מוסיפים מהירות, דיוק ויכולת לבצע משימות מורכבות בצורה יעילה יותר.
ניתוח מערכות מידע
מסלול שמחבר בין הבנת צורך עסקי, אפיון מערכות, תכנון ארכיטקטורה ועבודה עם צוותי פיתוח. כלי AI משתלבים בתהליך כדי לחדד דרישות, לייצר חלופות, לייעל תיעוד ולבנות Workflows חכמים כחלק מעבודת מנתח המערכות.
שילוב כלי AI בתהליך העבודה 245 שעות לימוד
אורך הקורסערב 7 חודשים
רמת קהלמתאים לבעלי רקע
מתכונת לימודפרונטלי או אונליין
יתרון ייחודיאפיון, ארכיטקטורה ותהליכי AI לאורך מחזור חיי המערכת
בוגרינו עובדים בחברות המובילות
למה ללמוד ניתוח מערכות?
ניתוח מערכות 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 ניתוח מערכות
המסלול מכין לעבודה באפיון מערכות ותהליכים עסקיים, ניהול דרישות וחיבור בין הצורך העסקי לבין הפתרון הטכנולוגי. טווח השכר המוצג הוא לתפקיד הישיר מנתח.ת מערכות מידע.
מנתח.ת מערכות מידע
מתחיל₪ 13K – 18K
מנוסה₪ 17K – 24K
סניור₪ 22K – 30K
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
בחרתי בג'ון ברייס כדי להתקדם ולהתפתח מקצועית. אני מאוד שמח על הבחירה הזאת. אני חושב שבעקבות הקורס שעשיתי פה, שדרגתי את עצמי הן מבחינת שכר והן מבחינת התפקידים שלפני זה לא היו פתוחים בפני.
אמיתי גתמנתח מערכות, Salesforce
קורס ניתוח מערכות מידע , ניתוח מערכות מידע
הקורס נתן לי כלים מדהימים והיום אני נמצא במקום שאני נמצא בו אך ורק בזכותו. הקורס נותן את כל הכלים ליצור אפיונים בצורה נכונה ומקצועית
אלי ודבסקיDeloitte, Regional Technololgy Leader
בוגר קורס ניתוח מערכות מידע
הקורס גם נותן כל מיני דברים, נקרא לזה דברים נוספים מקבילים כמו שיטה של עבודה ב- Agile, מה זה BI ,Big Data וכדומה אז אני ממליץ מאוד"
איציק עובדיהבוגר קורס ניתוח מערכות מידע
קורס ניתוח מערכות מידע
למי מתאים הקורס?
תנאי קבלה
מסלול ההכשרה והסילבוס
תוכנית הלימודים בנויה בהדרגה: מתחילים בייזום פרויקט וחשיבה מוצרית, חקר AI וניהול דרישות מונחה AI ומתקדמים עד פרויקט גמר: תיק מערכת טכנולוגי. בכל שלב משלבים הסבר, תרגול וכלים רלוונטיים כדי לחבר בין הידע לבין ביצוע בפועל.
מה תלמדו בקורס
- מיומנויות ניתוח, חשיבה מוצרית ואפיון מבוסס AI
- Product Design Thinking ופיתוח מהיר (LCNC & Vibe Coding)
- שליטה במידול נתונים רלציונים מתקדם (RDBMS)
- דאטה, סוכנים אוטונומיים ואנליטיקה מתקדמת (Big Data & BI)
- ניהול פרויקטים בעולם מורכב, רגולציה ואתיקה
- שליטה בארגז כלים מקצועי ועשיר
- שילוב עבודה פרקטית עם כלי AI ופיתוח מהיר
מה כולל הקורס
245 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 בייזום פרויקט וחשיבה מוצרית, חקר AI וניהול דרישות מונחה AI. בין הנושאים המרכזיים: חקר מצב קיים והבנת פערים עסקיים., פיתוח מיומנויות של חשיבה מערכתית., הגדרת מדדי הצלחה (KPIs) וחישוב מודל החזר השקעה (ROI) תוך שימוש ב-AI..
נושאים נלמדים
חקר מצב קיים והבנת פערים עסקיים.פיתוח מיומנויות של חשיבה מערכתית.הגדרת מדדי הצלחה (KPIs) וחישוב מודל החזר השקעה (ROI) תוך שימוש ב-AI.חילוץ אוטומטי של דרישות פונקציונליות ולא-פונקציונליות (NFRs).כתיבת מסמך חזון (Vision) ו-User Stories.
תיאור המודול
המודול מתמקד בProduct Design Thinking: אפיון תהליכים (BDD), חווית משתמש (UX) ופיתוח מהיר. בין הנושאים המרכזיים: אפיון תהליכים עסקיים בשיטת BDD: כתיבת תרחישים מובנים בשפת Gherkin לגישור בין האפיון הפונקציונלי לשלב הפיתוח והבדיקות., פיתוח פתרונות Low-Code/No-Code: בנייה ויישום של מערכות ואפליקציות עסקיות בפלטפורמת Base44., Vibe Coding: יישום מתודולוגיות פרומפטינג מתקדמות וכתיבת קוד באמצעות Claude להקמה מהירה של רכיבי תוכנה וממשקים..
נושאים נלמדים
אפיון תהליכים עסקיים בשיטת BDD: כתיבת תרחישים מובנים בשפת Gherkin לגישור בין האפיון הפונקציונלי לשלב הפיתוח והבדיקות.פיתוח פתרונות Low-Code/No-Code: בנייה ויישום של מערכות ואפליקציות עסקיות בפלטפורמת Base44.Vibe Coding: יישום מתודולוגיות פרומפטינג מתקדמות וכתיבת קוד באמצעות Claude להקמה מהירה של רכיבי תוכנה וממשקים.שילוב AI-Driven Workflows: אוטומציה של תהליכים, ניהול ידע, ותמלול משימות עסקיות והפיכתן למשימות לביצוע (Action Items) בפלטפורמות Claude ו-Base44.בניית אב-טיפוס מתפקד (MVP): עיצוב ושרטוט מסכים חכמים (Wireframing), אפיון חווית משתמש (UX) והקמת מוצר ראשוני מחובר לבסיסי נתונים.
תיאור המודול
המודול מתמקד במודל נתונים, עיצוב מונחה-תחום (DDD) ואפיון מוכוון עצמים (OOA). בין הנושאים המרכזיים: מידול נתונים מידול נתונים רלציוניים, לא־רלציוניים ווקטוריים., מידול נתונים בעולמות SQL, NoSQL ו-Vector Databases כתשתית ל-RAG., ארכיטקטורת Domain-Driven Design (DDD) ומיפוי Bounded Contexts..
נושאים נלמדים
מידול נתונים מידול נתונים רלציוניים, לא־רלציוניים ווקטוריים.מידול נתונים בעולמות SQL, NoSQL ו-Vector Databases כתשתית ל-RAG.ארכיטקטורת Domain-Driven Design (DDD) ומיפוי Bounded Contexts.אפיון מוכוון עצמים (OOA) ומידול מחלקות.
תיאור המודול
המודול מתמקד בארכיטקטורת תוכנה וענן, ממשקים (APIs), ו-Microservices. בין הנושאים המרכזיים: מעבר ממונולית ל-Microservices וחשיבה מונחית אירועים (EDA)., ארכיטקטורת ענן עדכנית ו-API Gateway., תכנון ותיעוד ממשקי REST API באמצעות Swagger..
נושאים נלמדים
מעבר ממונולית ל-Microservices וחשיבה מונחית אירועים (EDA).ארכיטקטורת ענן עדכנית ו-API Gateway.תכנון ותיעוד ממשקי REST API באמצעות Swagger.עבודה עם עולם הקונטיינרים (Docker/Kubernetes).ניהול מערכות תורים (Kafka/RabbitMQ) לתקשורת בין רכיבים.
תיאור המודול
המודול מתמקד בבינה עסקית (BI), Big Data ואנליטיקה מתקדמת. בין הנושאים המרכזיים: היכרות עם כלי Big Data ועולמות ה-BI., הגדרת דרישות למודלים של Predictive Analytics ו-Machine Learning., Prompt Engineering מתקדם, עבודה רב-שלבית ושיפור דיוק תוצרים..
נושאים נלמדים
היכרות עם כלי Big Data ועולמות ה-BI.הגדרת דרישות למודלים של Predictive Analytics ו-Machine Learning.Prompt Engineering מתקדם, עבודה רב-שלבית ושיפור דיוק תוצרים.הקמת סוכנים אוטונומיים (Agents) ואוטומציות חכמות לניהול משימות שוטפות.אפיון דשבורדים ניהוליים מבוססי AI.
תיאור המודול
המודול מתמקד בניהול פרויקטים אג'ילי בעולם מורכב: DevSecOps וסייבר. בין הנושאים המרכזיים: ניהול פרויקטים בסביבת Agile ושילוב תהליכי CI/CD., שילוב היבטי סייבר משלב האפיון - זיהוי איומים (OWASP) ותקינות פרטיות (GDPR)., הגדרת גבולות אחריות, רגולציה ואתיקה בעת שילוב מערכות AI..
נושאים נלמדים
ניהול פרויקטים בסביבת Agile ושילוב תהליכי CI/CD.שילוב היבטי סייבר משלב האפיון - זיהוי איומים (OWASP) ותקינות פרטיות (GDPR).הגדרת גבולות אחריות, רגולציה ואתיקה בעת שילוב מערכות AI.ניהול סיכוני מערכות עוקפות ארגון (Shadow IT).
תיאור המודול
המודול מתמקד בפרויקט גמר: תיק מערכת טכנולוגי. בין הנושאים המרכזיים: אפיון פתרון טכנולוגי הכולל אינטגרציה עם סוכן AI., הוכחת פתרון לבעיה עסקית., ייצור ROI חיובי לארגון..
נושאים נלמדים
אפיון פתרון טכנולוגי הכולל אינטגרציה עם סוכן AI.הוכחת פתרון לבעיה עסקית.ייצור ROI חיובי לארגון.
סך כל שעות הלימוד בקורס: 245 שעות
הורדת הסילבוס מתאפשרת לאחר השארת פרטים
טכנולוגיות וכלים
Apache KafkaBase44ClaudeDockerKubernetesNoSQLRabbitMQSQLSwaggerVector Databaseתעודת 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 לבוגרי מדעי המחשב המעוניינים להעמיק את הידע בניתוח מערכות, מפתחי תוכנה המעוניינים להשתלב בתהליכי הגדרת דרישות ואפיון מערכות, מהנדסי תעשייה וניהול המעוניינים לרכוש כלים לניתוח מערכות מידע.
בין הנושאים המרכזיים: ייזום פרויקט וחשיבה מוצרית, חקר AI וניהול דרישות מונחה AI, Product Design Thinking: אפיון תהליכים (BDD), חווית משתמש (UX) ופיתוח מהיר, מודל נתונים, עיצוב מונחה-תחום (DDD) ואפיון מוכוון עצמים (OOA), ארכיטקטורת תוכנה וענן, ממשקים (APIs), ו-Microservices.
245 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 ניתוח מערכות מידע מתאים לכם?
השאירו פרטים ונחזור אליכם עם מידע על המחזור הקרוב, תנאי הקבלה, מתכונת הלימודים ואפשרויות התשלום.