מדעי הנתונים 360: מתאוריה לפרקטיקה
מרצה
גיורא שמחוניתיאור הקורס
הקורס שפותח בשיתוף חברת Intel,
עורך היכרות עם אחד התחומים המסעירים והמשפיעים של העשור האחרון, מדעי הנתונים ובינה מלאכותית.
הקורס פותח כחלק מהיוזמה של מרכז הבינה המלאכותית באוניברסיטת תל אביב, שהוקם בשנת 2019 במטרה לקדם את השימוש, ההוראה והמחקר בתחומי AI ודאטה. המרכז מאגד כ־300 חוקרים ממגוון רחב של תחומים, מהנדסה ומדעי המחשב ועד מדעי החברה והרוח ופועל להטמעת כלים חדשניים בקרב חוקרים, אנשי מקצוע וסטודנטים בכל שלב בדרך האקדמית או המקצועית שלהם.
קורס זה הוא חלק מתוכנית שמטרתה לצייד את חוקרי דור העתיד בתחומים השונים בכלים טובים יותר. בקורס אנו שמים דגש על איסוף נתונים, הסקה סטטיסטית, ובניית מודלים קלאסיים וחדשניים תוך גישה פרקטית המותאמת הן לעולם המחקר והן לעולם התעשייה.
אם יש לכם רקע מדעי בסיסי במתמטיקה, סטטיסטיקה, או מחשבים ואתם רוצים להבין איך באמת עובדים עם נתונים, מה עומד מאחורי המודלים שמעצבים את העולם הדיגיטלי שלנו, ואיך אפשר להפוך דאטה לתובנות פרקטיות זה המקום הנכון להתחיל בו.
סרטון לדוגמה
רשימת הנושאים בקורס
- איסוף וארגון של נתונים: סקרים, טבלאות, web scraping
- ניקוי והבנה של נתונים: סיכומים, ויזואליזציה, principal component analysis
- הסקה סטטיסטית: אמידה, בדיקת השערות
- בניית מודלים על נתונים: רגרסיה לינארית ולוגיסטית
- כלים ורעיונות בסיסיים בשיטות מודרניות: עצי החלטה, gradient descent, רגולריזציה, פירוקי bias-variance
- שיטות מודרניות לבניית מודלים: Random Forest, Boosting, Deep learning - ניתוח אשכולות (cluster analysis): kmeans, dbscan, relation to PCA and autoencoders
- הקורס כולל עבודה מעשית נרחבת עם נתונים בסביבת Python
פרטים נוספים
מקוון | 3 ש"ס | עברית
