לימודי הנדסת נתונים לתואר ראשון | הנדסת נתונים ומידע

תואר ראשון בהנדסת נתונים: העתיד כבר כאן

לפרטים ולמידע נוסף

כיום המכונות מסוגלות לעשות דברים שכאילו לקוחים מעולמות המדע הבדיוני. עוזרים חכמים כמו סירי ואלכסה מנהלים אתנו שיחות, רכבים אוטונומיים נוסעים לבדם בכבישים וברחבי העולם כבר מוקמות ערים חכמות שכל המערכות שלהן מסונכרנות בזמן אמת. מדע מוכוון-נתונים, משמע התחום ההנדסי והמדעי העוסק בהפקת ידע מתוך נתונים הנרכשים ממגוון רחב של מקורות, הפך בשנים האחרונות לתחום מוביל בתעשייה עתירת-הידע ובאקדמיה.

מה תפקידם של מהנדסי נתונים?

מהנדסים ומהנדסות המתמחים בטיפול בנתונים (Data science and engineering) הם אלה שמאפשרים למכונות להפיק ידע ותובנות ממגוון רחב של מקורות, לנתח ולעבד אותות ונתונים באופן ממוחשב, לאחסן את הנתונים הללו ולהעביר אותם באופן בטוח. השילוב בין עקרונות של מדעי הנתונים ומתודולוגיות הנדסיות מאפשר למהנדסי ומהנדסות הנתונים להתמודד עם אתגרי העולם האמיתי, להניע חדשנות ולתרום לחברה.

למי מתאימים לימודי הנדסת נתונים?

התוכנית לתואר ראשון בהנדסת נתונים מתאימה לסטודנטים המצטיינים בראיה כמותית ואנליטית, מעוניינים בשילוב בין הנדסה למחקר, ושואפים למסלול מקצועי בו יוכלו להפגין יכולות של למידה מעשית, שיתוף פעולה בין-תחומי, חדשנות ופתרון בעיות, תקשורת אפקטיבית, אתיקה ופרספקטיבה גלובלית.

למה כדאי לי ללמוד הנדסת נתונים בבר-אילן?

לימודי הנדסת נתונים יציידו את הסטודנטים בידע תיאורטי רחב, מיומנויות ומודעות אתית, הנדרשים לשם ניתוח ועיבוד יעילים וממוחשבים של אותות ונתונים. בין השאר, ילמדו בתוכנית ניתוח נתונים, עיבוד אותות, למידת מכונה, למידה עמוקה והסקה סטטיסטית, יחד עם מיומנויות מתקדמות בתכנות, מערכות מחשוב ואלגוריתמיקה. התוכנית כוללת פרויקטים שנתיים מורחבים, בהם מושם דגש על יצירתיות ועצמאות.

בנוסף, התוכנית להנדסת נתונים של בר-אילן שמה דגש מיוחד על למידת מכונה ועיבוד האותות הסטטיסטי, על יסודותיו העיוניים והמעשיים, ומקנה לבוגריה כלים מודרניים רבים לטיפול באותות ונתונים המייצגים מגוון תופעות פיסיקליות. בד בבד, תעניק התוכנית לבוגריה הבנה מעמיקה של "מחזור הנתונים" (איסוף נתונים, עיבודם וניתוחם, הסקת מסקנות והשלכתן על הידע הנצבר), ראיה מערכתית-הנדסית רחבה, ויכולות מעשיות בנושאי הליבה של מדעי הנתונים.

כל אלה יהפכו אותך לנכס יקר ערך בקרב מעסיקים, בתעשיות עתירות-הידע, ביחידות הטכנולוגיות בצה"ל או באוניברסיטאות המחקר המובילות, ויאפשרו לך למלא מגוון תפקידי פיתוח ומחקר, ובהם: פיתוח תוכנה לעיבוד וניתוח נתונים והסקה סטטיסטית, פיתוח אלגוריתמים מודרניים ללמידת מכונה ועיבוד אותות ממקורות שונים, ניתוח תיאורטי של בעיות והערכת ביצועים, ניהול, אחסון והעברת נתונים באופן אמין ומאובטח ועוד.

מהם תנאי הקבלה ללימודי הנדסת נתונים בבר-אילן?

ציון פסיכומטרי 650 לפחות
130 כמותי
5 יח"ל במתמטיקה, ציון 80 לפחות
5 יח"ל בפיזיקה, ציון 80 לפחות

לבדיקת סיכויי קבלה להרשמה לתוכנית

לקבלת פרטים נוספים על אודות לימודי הנדסת נתונים או להרשמה ללימודי תואר בהנדסת נתונים באוניברסיטת בר-אילן, ניתן לפנות אלינו דרך עמוד צור קשר או
בטלפון: 03-5317733 | שלוחה 11

מי עומד בראש התוכנית ללימודי הנדסת נתונים בבר-אילן?

בראש התוכנית עומד פרופ' שרון גנות, המתמחה בעיבוד אותות דיבור. פרופ' גנות עוסק בפיתוח שיטות מגוונות לעיבוד דיבור הנקלט במערכי מיקרופונים, ובכללן שיטות מוכוונות-נתונים (למידת מכונה ולמידה עמוקה). במחקריו בשנים האחרונות, פיתח פרופ' גנות, בין היתר, אלגוריתם המיועד למכשירי שמיעה משוכללים, שידע למקד את השמיעה בהתאם לקשב שמבקש המוח. פרופ' גנות מפתח פתרונות לאיכון דוברים בחדרים מהדהדים ורועשים והפרדתם בעזרת שיטות למידה עמוקה; ובשנים האחרונות הוא לוקח חלק בפיתוח רובוט בעל יכולות חברתיות שיוכל לסייע לצוותים רפואיים בבתי חולים במיון ראשוני. פרופ' גנות זכה בהכרה בינלאומית ובפרסים יוקרתיים רבים על מחקריו.

רוצים לקרוא עוד על פרופסור שרון גנות? הקליקו כאן

מה נלמד במהלך התואר בהנדסת נתונים?

תוכנית לימודי הנדסת נתונים היא ארבע-שנתית ונשענת על ארבעה אדנים:

רקע מתמטי מורחב: חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי, אלגברה מורחבת, לוגיקה וקומבינטוריקה, אנליזה הרמונית, משוואות דיפרנציאליות רגילות וחלקיות, מערכות לינאריות, אותות ומערכות, אופטימיזציה, ועוד.
כישורי מחשוב ואלגוריתמיקה: מבוא לתכנות ומחשבים, מבני נתונים ומסדי נתונים, אלגוריתמים, תכנות מונחה עצמים, תכנות בפייתון, מעבדה בהנדסת נתונים, מחשוב ענן, חישוב מבוזר, אלגוריתמים מקוונים, ועוד.
עיבוד אותות, למידת מכונה והסקה סטטיסטית: תורת ההסתברות, סטטיסטיקה, עיבוד אותות הנקלטים מחיישנים שונים, תהליכים אקראיים, תורת האינפורמציה, בינה מלאכותית, למידת מכונה, אלגוריתמים סטטיסטיים לעיבוד אותות וללמידת מכונה, למידה עמוקה ועוד.
יישומיות: מיומנויות מימוש מודרניות ומתקדמות הנרכשות במעבדות שונות לניתוח נתונים והסקה סטטיסטית ובפרויקטים שנתיים מורחבים. כמו כן, מסלול ייעודי וייחודי המוקדש ליישומים מגוונים של הנדסת נתונים בתחומי ידע מגוונים: ביו-אינפורמטיקה, עיבוד דיבור, עיבוד שפות טבעיות, ערים חכמות, אקונומטריקה, מטבעות קריפטוגרפים, הנדסת חומרים, אלקטרואופטיקה ועוד.

בנוסף למסלול היישומים, על הסטודנטים בתוכנית ללימודי הנדסת נתונים לבחור שני מסלולי התמחות (מתוך חמישה אפשריים), התואמים את חזית הידע בתחום מדעי/הנדסת הנתונים:

1. לימודי הנדסת נתונים עם התמחות ברשתות ותקשורת:

במסגרת מסלול התמחות זה נלמד רשתות תקשורת, מחשבים ואינטרנט, ניהול מידע ברשת ובענן, ניתוח מתמטי של רשתות, רשתות חברתיות, ועוד.

2. לימודי הנדסת נתונים עם התמחות בעיבוד וניתוח מידע ולמידה סטטיסטית:

במהלך מסלול התמחות זה נלמד מודלים גנרטיביים, למידה מונחית ובלתי מונחית, למידה מבוססת חיזוקים, אלגברה נומרית, עיבוד אותות תהליכים עיתיים בזמן ובתדר, עיבוד אותות מרובה חיישנים, היתוך מידע ועוד.

3. לימודי הנדסת נתונים עם התמחות בראיה ממוחשבת וגרפיקה ממוחשבת:

במסגרת מסלול התמחות זה נלמד עיבוד תמונה, עיבוד דיגיטלי של גיאומטריה, ראיה ממוחשבת, אופטימיזציה והבנה של צורות ועוד.

4. לימודי הנדסת נתונים עם התמחות באופטימיזציה ואלגוריתמים:

במהלך מסלול התמחות זה נלמד תורת הגרפים, אלגוריתמים מקוונים, מבוזרים ומתקדמים, חישוב מקבילי בענן, שיטות למידה עמוקה לטקסטים ורצפים, למידת מכונה קוונטית, תורת המשחקים, מודלים דטרמיניסטיים וסטוכטיים בחקר ביצועים ועוד.

5. לימודי הנדסת נתונים עם התמחות באבטחת מידע ואמינות:

במסגרת מסלול התמחות זה נלמד צפינה, קריפטוגרפיה, חישוב בטוח, תכנות בטוח, אבטחת תקשורת, ניתוח מידע משמר פרטיות ועוד.

מהן אפשרויות התעסוקה לבוגרי ובוגרות לימודי הנדסת נתונים?

היישומים הבאים הם דוגמאות מוכרות מחיי מהיום-יום של כולנו, שמאחוריהם שנים של מחקר ופיתוח מאומצים בתחום הנדסת הנתונים:

פיתוח עוזרים חכמים :עוזרים חכמים המבוססים על בינה מלאכותית, דוגמת סירי ואלכסה, כוללים את היכולת לזהות אוטומטית קולות דיבור, להבין את הפקודות הניתנות להם ולתת להן את המענה המדויק. יכולות אלו צפויות בעתיד להתרחב אל מכשירים נוספים וייעודיים. דוגמה לכך היא הרובוט שמפתח פרופ' גנות במסגרת פרויקט ,HORIZON2020 המכשיר רובוטים לביצוע חלק מהמשימות הטכניות של הצוותים בבתי-חולים. מטרת העל של הפרויקט היא לפתח רובוטים המסוגלים לפתח אינטראקציה עם אנשים בסביבה הומת אדם, בעזרת יכולות שמיעה, ראייה והבנת טקסט.

ראייה הממוחשבת: ראיה ממוחשבת היא היכולות של מחשבים להפיק מידע משמעותי מתמונות דיגיטליות, סרטונים וקלט חזותי אחר. דוגמה טובה לכך היא הרכבים האוטונומיים. אלגוריתמים מתקדמים של ראייה ממוחשבת מנתחים את המידע החזותי סביב הרכב, מזהים בו עצמים ואנשים, ובכך מאפשרים לרכב לנסוע באופן אוטונומי תוך שמירה על בטיחות הנוסעים ומשתמשי הדרך.

פיתוח ערים חכמות: בערים חכמות כל המערכות העירוניות – החל מצריכה החשמל והמים, דרך מצב הרמזורים וזמני הגעת האוטובוסים ועד השאלת ספרים בספריה הציבורית – מסונכרנות בזמן אמת, ומאפשרות להנהלת העיר לנהל את המערכות בזמן אמת ולמנוע בזבוז. דוגמה לעיר חכמה כזו היא העיר סונגדו שבדרום קוריאה, שהקמתה החלה ב-2005. אולם ניתן להכיל פרוטוקולים של ערים חכמות גם על ערים קיימות, באמצעות מצלמות ומיקרופונים שכבר מותקנים ברחובות. בוגרי התוכנית יוכלו לנתח מידע רב זה, להתיך את המידע המגיע מהחיישנים השונים, למשל לשלב בין מידע השמע למידע הויזואלי, ולהשתמש בו, כדי לתגבר את התחבורה הציבורית בהתאם לביקוש, או כדי לסייע במניעת פשיעה ובכך להפוך את העיר למקום בטוח ונעים יותר עבור יושביה. הסטודנטים יחשפו גם לסוגיות אתיות הקשורות לטיפול במידע, לשידור שלו למרכז הבקרה ואחסונו באופן בטוח תוך שמירה על הפרטיות.

תוכנית תואר בהנדסת נתונים בבר-אילן מאושרת על ידי המל"ג לרישום ופרסום. הענקת התואר מותנית באישור המל"ג. תכנית הלימודים בהנדסת חשמל בהתמחות בעיבוד אותות או תוכנית הלימודים בהנדסת מחשבים במגמת גרפיקה ועיבוד נתונים יהוו "רשת בטחון" עבור תוכנית זו.