תואר שני בלימודי מידע במגמת מדע נתונים יישומי

התוכנית מתמקדת במדע נתונים יישומי ובניתוח מתקדם של נתונים באמצעות כלי בינה מלאכותית ולמידת מכונה. הלימודים משלבים יסודות תיאורטיים עם עבודה מעשית על מודלים, על אלגוריתמים ועל נתונים מורכבים. כמו כן, הלימודים כוללים גם למידה עמוקה ומודלים גדולים של שפה (LLM).

בשנה הראשונה ללימודים, הסטודנטים והסטודנטיות לומדים קורסי השלמה, ובהם:

• יסודות תכנות בפייתון ומתמטיקה למדע הנתונים
• קורסים בהסתברות
• מסדי נתונים
• למידת מכונה מפוקחת
•  ניתוח אקספלורטורי של נתונים (EDA). 

בשנה השנייה נלמדים קורסים מתקדמים במדע נתונים יישומי, ובהם:

• למידת מכונה בלתי מפוקחת.

• מבני נתונים וסיבוכיות.

• ויזואליזציה של נתונים ובינה עסקית.

• ביג דאטה ו־NoSQL.

• סוכני AI ולמידה עמוקה.

• מודלים גדולים של שפה (LLM) לעיבוד שפה טבעית (NLP) ולנתונים לא־טקסטואליים.

• ניתוח רשתות נתונים וגרפי ידע.

בסיום השנה השנייה מבצעים פרויקט גמר מקיף, המאגד את הידע והכלים שנרכשו ומאפשר יישום מעשי של פתרונות בתחום.

למי מתאימה התוכנית?

התוכנית מיועדת לבוגרי ובוגרות תואר ראשון המעוניינים להשתלב או להתקדם בעולמות מדע הנתונים, ניתוח מידע ובינה מלאכותית - הן במסלולים יישומיים בתעשייה והן במסלולים מחקריים. היא מתאימה למי שמחפשים שילוב של עומק תיאורטי, מיומנויות טכנולוגיות ויכולת יישום מעשית.

מה מייחד את התוכנית בבר-אילן?

• לימוד יישומי של  מדעי נתונים ובינה מלאכותית.
• את התוכנית מלמד סגל הוראה בעל שם בינלאומי לצד מרצים ומרצות מובילים מתעשיית ההייטק.
• דגש על כלים עדכניים כמו Deep Learning, LLM, AI Agents וגרפי ידע.
• הלימודים מוכוונים ליישום ולחשיבה מבוססת נתונים, המותאמים לצורכי השוק והמחקר העכשווי.

שם בתעודה: לימודי מידע במגמת מדע נתונים יישומי

התואר פותח דלתות לתעסוקה בתחומים כמו הייטק, בריאות, פיננסים, אקדמיה ומגזר ציבורי - ומאפשר להשתלב בעמדות שבהן נדרשת הבנה מעמיקה של נתונים ושל טכנולוגיה. בוגרי ובוגרות התוכנית משתלבים במגוון תפקידים מבוקשים בתעשיית מדע הנתונים והבינה המלאכותית, ובהם:

• מומחים ומפתחים בלמידת מכונה.
• אנליסטים, חוקרי ומנתחי נתונים ורשתות.
• מפתחים בתחום עיבוד השפה הטבעית (NLP) והבינה המלאכותית.
• מומחים בכריית נתונים וטקסטים.
• מומחי אוטומציה ארגונית

לאחר הגשת הבקשה להרשמה תקבלו הודעה במייל על קליטתה, ובמקרה הצורך גם על מסמכים שחסרים להשלמת התהליך. בקשה שהוגשה בצירוף כל המסמכים הנדרשים עוברת לבדיקה במחלקה ובבית הספר ללימודים מתקדמים. ניתן לברר את סטטוס הבקשה במערכת אינ-בר.

ניתן לשלב את הלימודים בתוכנית לתואר שני בלימודי מידע במגמת טכנולוגיות מידע עם לימודים לתעודת הוראה.

*מעודכן לשנה"ל תשפ"ז

ממוצע 76 לפחות בלימודי תואר ראשון – במקרה הצורך ייערך ראיון אישי.

התואר השני מיועד גם לסטודנטים ולסטודנטיות שאינם בוגרי תואר ראשון במדעי המידע ויישומי בינה מלאכותית, בכפוף ללימודי השלמה, שנלמדים בסמסטר א' של בשנת הלימודים הראשונה לתואר.

כל הסטודנטים מתקבלים בהתחלה למסלול ללא תזה.

את לימודי ההשלמה יש לסיים בממוצע 80 לפחות וציון עובר בכל קורס לצורך המשך לימודי התואר במסלול ללא תזה. 

מועמדים ומועמדות שלא למדו תואר ראשון בתחום נדרשים ללמוד שני קורסי השלמה (4 נ"ז) הבאים:

1. קורס 35958 מבוא לתכנות פייתון.

2. קורס 35756 יסודות מתמטיים למדעי הנתונים.

מועמדים ומועמדות שלמדו תואר ראשון דו חוגי בלימודי מידע ולא למדו את הקורס יסודות מתמטיים, יחויבו ללמוד את קורס ההשלמה 35756, בלבד. 
 

על מנת להתקבל למסלול עם תזה יש לסיים את לימודי ההשלמה בממוצע 86 לפחות ובציון עובר בכל קורס.

המעוניינים בכתיבת עבודת מחקר יגישו בקשה לשינוי מסלול בסמסטר א' בשנה הראשונה ללימודים, יועצי תואר שני במחלקה למדעי המידע ויישומי בינה מלאכותית והוועדה לתואר שני של האוניברסיטה ידונו בבקשה.

במהלך סמסטר א' של שנה א' יש למצוא מנחה לעבודת התזה ונושא למחקר - שמות ופרטי התקשרות עם המנחים לתארים מתקדמים: https://is.biu.ac.il/node/2231. ניתן להיעזר ביועצים לתואר שני לשם מציאת המנחה.

את הבקשות יש לשלוח למזכירות המחלקה במייל (information-science.dept@biu.ac.il) בצירוף קורות חיים, נושא או כיוון למחקר ושם המנחה. תשובות יינתנו במייל.

סטודנטים וסטודנטיות שהשלימו תואר שני לא מחקרי ומעוניינים בקבלה לתוכנית להשלמת תזה בלבד, נדרשים לממוצע 88 לפחות בלימודי התואר הראשון והתואר השני.

תוכנית הלימודים לתואר שני במחלקה למדעי המידע ויישומי בינה מלאכותית מתמקדת במדע נתונים יישומי וניתוח נתונים מתקדם באמצעות כלי בינה מלאכותית ולמידת מכונה. התוכנית מציעה הכשרה מעמיקה בניתוח נתונים ובהבנה תאורטית, פיתוח ויישום של מודלים מתקדמים, כולל מודלים של למידה עמוקה (Deep Learning) ומודלים גדולים של שפה (LLM).

בשנה הראשונה, הסטודנטים והסטודנטיות מתחילים עם שני קורסי השלמה, כולל יסודות בתכנות בפייתון ומתמטיקה למדע הנתונים, לצד קורסים בהסתברות, מסדי נתונים, למידת מכונה מפוקחת, וניתוח אקספלורטורי של נתונים (EDA). הקורסים עוסקים בהבנת היסודות של מדע הנתונים, כריית נתונים, טקסטים וניתוח סטטיסטי של נתונים.

בשנה השנייה, התוכנית מציעה קורסים מתקדמים במדע נתונים יישומי. הסטודנטים לומדים על למידת מכונה בלתי מפוקחת, מבני נתונים וסיבוכיות, וויזואליזציה של נתונים ובינה עסקית, וביג דאטה וNoSQL. בהמשך, נלמדים קורסים חשובים כמו סוכני AI , למידה עמוקה, LLM ל NLP (עיבוד שפה טבעית) ולנתונים לא טקסטואליים, ניתוח רשתות נתונים וגרפי ידע, הקורסים עוסקים בעיבוד מידע מורכב ונתוני עתק, עם דגש על יצירת מודלים מתקדמים ויישומם לתחומי דעת וסוגי נתונים שונים.

בסוף השנה השנייה, הסטודנטים מבצעים פרויקט סיום גדול, שמאגד את הידע הנרכש בקורסים השונים ומאפשר יישום מעשי של הכלים והטכניקות שנלמדו בתחום עיבוד וניתוח נתונים ובינה מלאכותית.

סגל ההוראה בתוכנית כולל חוקרים עם שם בינלאומי בתחומי מדעי המידע והנתונים לצד מרצים מובילים מתעשיית ההייטק, המביאים עימם ידע תעשייתי עדכני, עם שילוב ייחודי של ידע טכנולוגי ויכולת פיתוח פתרונות חדשניים מבוססי  AI. התוכנית מכשירה את הסטודנטים להוביל בעולמות חקר נתונים והבינה המלאכותית בעידן הדיגיטלי.

משך הלימודים: שנתיים
 

מסלולי לימוד

מסלול א' - עם עבודת מחקר (תזה)

מכסת השעות - 34 נ"ז (כולל 2 סמינריונים)

הצעת מחקר יש להגיש עד סוף סמסטר א' של שנת הלימודים השנייה.

ראו תקנון בית הספר ללימודים מתקדמים בפרק המבוא.
ניתן להיעזר גם בהנחיות להכנת וכתיבת עבודות תזה במדריך לסטודנט באתר המחלקה.

בחינת הגמר תתבסס על עבודת הגמר ועל הביבליוגרפיה ששימשה בסיס לעבודת המחקר.

מסלול ב' - ללא עבודת מחקר

מכסת השעות - 42 נ"ז (כולל 2 סמינריונים) 

דרישות משותפות בשני המסלולים

במסגרת הלימודים בשני המסלולים על הסטודנטים לכתוב שתי עבודות סמינריוניות ולהשתתף בתרגילי מעבדה, בסיורים, בקולוקוויום מחלקתי, במחקרים, בכנסים ובסקרים הנערכים במחלקה.

אנגלית לתואר שני (פרטים על מבחני המיון, רמות הקורסים שייקבעו והקריטריונים למתן פטור לזכאים – ראה בפרק המבוא).

סטודנטים שלא קיבלו ציון פטור בבחינת המיון באנגלית, חייבים לעבור את הקורס באנגלית בשנת הלימודים הראשונה. דרישה זו מתייחסת גם לסטודנטים שהתקבלו עם השלמות.

על פי הדרישות הכלליות לתואר השני (ראו בפרק המבוא).

לקבלת פרטים נוספים   
ניתן לפנות למחלקה בטלפון 03-5318351,
בדוא"ל ובאתר המחלקה למדעי המידע  ויישומי בינה מלאכותית