תואר שני במדע המידע

תוכנית הלימודים הייחודית המשלבת ידע תיאורטי עדכני עם התנסות מעשית, ומתמקדת בניהול מידע, בניתוח נתונים ובשילוב טכנולוגיות בינה מלאכותית בסביבות ארגוניות.

בשנה הראשונה מונחת התשתית המקצועית באמצעות קורסים כמו:

• יסודות מדעי המידע וניהול ידע.
• תכנות וניתוח נתונים (כולל Python).
• מסדי נתונים רלציוניים וSQL.
• עיצוב חוויית משתמש.
• שיווק דיגיטלי וניתוח קהלים בעזרת כלי AI.
• פיתוח סוכני AI לאוטומציה ארגונית וניהול דאטה.
• חקר רשתות חברתיות, OSINT ומודיעין עסקי.

בשנה השנייה עוברים לעולמות מתקדמים ולומדים בין השאר:

• סייבר ואבטחת מידע.
• מסדי נתונים למתקדמים, Big Data ו-NoSQL.
•  למידת מכונה, LLMs ומדע נתונים יישומי.
• ניהול מוצרי דאטה ואוטומציה ארגונית בכלי AI וLCNC.
• יישום ופיתוח מערכות BI וקבלת החלטות מבוססת מידע.

הלמידה מתקיימת באמצעות סדנאות ופרויקטים יישומיים המדמים אתגרים מהשטח, ומאפשרים להתנסות בכלים ובטכנולוגיות הנהוגים כיום בתעשייה – גם ללא רקע תכנותי מוקדם.

למי מתאימה התוכנית?

התואר השני במדע המידע מתאים למי שרוצים להשתלב בצומת שבין מידע, טכנולוגיה וניהול - ולהוביל תהליכים מבוססי דאטה בארגונים. התוכנית מיועדת בין השאר ל:

• אנשי ונשות מערכות מידע וטכנולוגיה.
• מנהלי ומנהלות פרויקטים ומוצרים.
• אנליסטים ואנליסטיות, חוקרי מידע ו-OSINT.
• אנשי שיווק דיגיטלי, מחקר ומודיעין עסקי.
• בוגרי ובוגרות תואר ראשון המעוניינים בהסבה או בהתמחות טכנולוגית.

מה מייחד את התואר השני במדע המידע בבר-אילן?

• התואר מתמקד בניהול דאטה ובינה מלאכותית בארגונים.
• סגל אקדמי בעל שם עולמי לצד מרצים ומרצות מהתעשייה.
• במהלך הלימודים תתנסו בעבודה עם הכלים והטכנולוגיות הנהוגים כיום בשוק.
• התוכנית מותאמת גם למי שמגיעים מרקע שאינו טכנולוגי.

בתוכנית זו קיימים קורסים המשלבים AI בתואר.

הגישה הרב-תחומית של התוכנית מאפשרת לבוגרים ובוגרות להשתלב ולהוביל תהליכי  חדשנות, אוטומציה וקבלת החלטות מבוססת מידע – כמעט בכל ארגון. בוגרי ובוגרות התוכנית משתלבים במגוון תפקידים ובהם:

• יישום והטמעה של בינה מלאכותית בארגונים.
• אמון ושיפור מודלים של AI מותאמים אישית.
• מחקר סייבר.
• ניהול ופיתוח כלים לאוטומציה ארגונית.
• ניתוח נתונים ואנליזה.
• ניהול מוצרי דאטה ואינטגרציה.
• ניהול פרויקטים טכנולוגיים.
• פיתוח ממשקים, BI וויזואליזציה של נתונים.
• ניהול מידע עסקי ו-OSINT.

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.

ממוצע של 76 לפחות בלימודי התואר הראשון. בעת הצורך ייערך ראיון אישי.

כל הסטודנטים מתקבלים מלכתחילה למסלול ב' – מסלול ללא עבודת מחקר.

סטודנט המעוניין בכתיבת תזה יגיש בקשה לשינוי מסלול בשנה הראשונה ללימודיו, והבקשה תידון על ידי הוועדה המחלקתית.

סטודנטים שלא למדו לB.A במחלקה יידרשו ללמוד 4 נ"ז קורסי השלמה.

סטודנטים שלמדו B.A משני במחלקה יידרשו ללמוד 4 נ"ז השלמה.
 

בתוכנית מדע המידע:

קורסי השלמה (4 נ"ז):

1. קורס 35980 מבוא למדע המידע 

2. קורס 35958 מבוא לתכנות פייתון

סטודנטים המעוניינים להמשיך את לימודיהם  נדרשים לסיים את ההשלמות בממוצע של 80 לפחות עם ציון עובר בכל אחד מהקורסים.

סטודנטים המעוניינים להמשיך את לימודיהם במסלול עם תזה נדרשים לסיים את ההשלמות בממוצע של 86 לפחות עם ציון עובר בכל אחד מהקורסים.

תוכנית הלימודים לתואר שני במחלקה למדעי המידע עם התמחות בניהול דאטה ובינה מלאכותית בארגונים, מספקת חוויה אקדמית ייחודית וחדשנית הנחשבת למובילה בתחומה. התוכנית מתמקדת בשילוב טכנולוגיות בינה מלאכותית עם כלים מתקדמים לניתוח נתונים, אוטומציה ושיווק דיגיטלי, במטרה לייעל תהליכים ולשפר את תהליך קבלת ההחלטות בארגונים. תכני הלימוד נבנו במיוחד להכשיר אנשי מקצוע בעלי מיומנויות טכנולוגיות מתקדמות, תוך דגש על שילוב בין ידע תיאורטי עמוק לבין יישומים מעשיים בתעשייה.

התוכנית מתאפיינת בשיטות הוראה חדשניות המשלבות כלים טכנולוגיים מתקדמים שמסייעים לסטודנטים לרכוש מיומנויות מעשיות בשטח. הקורסים כוללים תכנים מעשיים וסדנאות יישומיות, שבהן נלמדים עקרונות למידת מכונה, ניתוח נתונים ומסדי נתונים. הלמידה מתבצעת באמצעות פרויקטים יישומיים המדמים אתגרים אמיתיים בתעשייה, עם שימוש בטכנולוגיות מתקדמות ושיטות ניתוח כמותיות לעיבוד נתונים גדולים ויצירת פתרונות מותאמים אישית.

בוגרי התוכנית ייהנו ממגוון רחב של אפשרויות תעסוקה בתחומים טכנולוגיים ועסקיים רבים. בזכות הכשרה מעמיקה בכלי בינה מלאכותית, ניתוח נתונים מתקדם ופיתוח פתרונות טכנולוגיים מותאמים אישית, הם יכולים להשתלב בתעשיות מגוונות כמו הייטק, פיננסים, בריאות, מוסדות ממשל ותרבות. בוגרי התוכנית ימצאו את עצמם בתפקידים כמו מיישמי בינה מלאכותית, מפתחי BI, מנתחי נתונים, מנהלי מוצרי דאטה, מנהלי פרויקטים טכנולוגיים, מומחי פסיכוטכנולוגיה, פרטיות ואבטחת מידע, מנהלי מידע עסקי, מפתחי צ'טבוטים ואנליסטים בתחום הרשתות החברתיות. בזכות הגישה הרב-תחומית המשלבת ידע תיאורטי ומעשי, בוגרי התוכנית מצוידים בכישורים המתאימים לשוק העבודה המתפתח, עם יכולת להוביל חדשנות ולתכנן פתרונות טכנולוגיים שיביאו לשיפור תהליכים ארגוניים ולקבלת החלטות מבוססות דאטה.

משך הלימודים - שנתיים.

מסלול א' - כולל ביצוע מחקר והגשת עבודת גמר בכתב.

מסלול ב' - ללא עבודת מחקר.
 

מסלול א' - עם עבודת מחקר  

34 נ"ז (כולל 2 סמינריונים).

במסגרת הלימודים על הסטודנטים לכתוב שתי עבודות סמינריוניות ולהשתתף בתרגילי מעבדה, במחקרים ובקולוקוויום מחלקתי.

הסטודנטים ייבצעו פרויקט מסכם במסגרת הקורסים המתקדמים בשנה ב'.

המנחה ייקבע באישור הוועדה המחלקתית לתארים מתקדמים וראש המחלקה.

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

נושא ייקבע בתיאום עם הוועדה המחלקתית.
 

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 

42 נ"ז (כולל 2 סמינריונים)
מכסת השעות לתואר לבוגר תואר ראשון מורחב / ראשי/ משני, במדע המידע ו/או בספרנות.

32 נ"ז (כולל 2 סמינריונים)
מכסת השעות לבעלי תעודת "ספרן מוסמך" בספרנות/לימודי תעודה במדע המידע.

במסגרת הלימודים על הסטודנטים לכתוב שתי עבודות סמינריוניות ולהשתתף בתרגילי מעבדה, בסיורים במחקרים ובסקרים הנערכים במחלקה.

הסטודנטים ייבצעו פרויקט מסכם במסגרת הקורסים המתקדמים בשנה ב'.

דרישות משותפות בכל המסלולים:

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