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.

*מעודכן לשנה"ל תשפ"ז

ממוצע 76 לפחות בלימודי תואר ראשון – במקרה הצורך יערך 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.

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

כל הסטודנטיות והסטודנטים מתקבלים למסלול ללא תזה.

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. פרטי התקשרות עם המנחים לתארים מתקדמים ניתן למצוא באתר המחלקה. ניתן להיעזר ביועצים לתואר שני לשם מציאת המנחה.

את הבקשות יש לשלוח למזכירות המחלקה במייל 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. פרטים נוספים בפרק המבוא.

תוכנית הלימודים הינה עם התמקדות 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.

בשנה הראשונה, הסטודנטים והסטודנטיות מקבלים הכשרה בסיסית בתכנות בשפת פייתון, במסדי נתוניםוכלים לניתוח נתונים, עיצוב חווית משתמש  במערכות מידע ובטכנולוגיות של מציאות מדומה ומורחבת (XR)  ובשיווק דיגיטלי בעזרת כלי בינה מלאכותית מתקדמים.

בשנה השנייה, לומדים קורסים מתקדמים בניתוח נתונים, כגון מסדי נתונים למתקדמים, וניתוח ביג דאטה NoSql. הטכנולוגיות הנלמדות בקורסים אלו מאפשרות לנהל ולנתח נתונים בארגונים בקלות וביעילות. בנוסף, בשנה השניה הסטודנטית והסטודנטיות רוכשים כלים מתקדמים לניהול מוצרי דאטה ואוטומציה תוך שימוש בכלי בינה מלאכותית, Business Intelligence וLow Code No Code. התוכנית מעניקה לבוגריה הכשרה מקיפה המאפשרת להם להשתלב בהצלחה במגוון תפקידים מובילים בתעשייה.

סגל ההוראה בתוכנית כולל חוקרים עם שם בינלאומי בתחומי מדעי המידע ובינה מלאכותית לצד מרצים מובילים מתעשיית ההייטק, המביאים עימם ידע תעשייתי עדכני. עם שילוב ייחודי של ידע טכנולוגי ויכולת פיתוח פתרונות חדשניים מבוססי בינה מלאכותית  התוכנית מכשירה את הסטודנטים להוביל בעולמות ניהול וניתוח נתונים, הטמעת הבינה המלאכותית ואוטמציה ארגונית.

התוכנית מציעה מסלול ללא תזה וכן מסלול מחקרי עם תזה במגוון נושאים כגון, חקר הבינה המלאכותית על היבטיה השונים, חקר המדיה החברתית, חקר התנהגות המשתמש בסביבה טכנולוגית, מחקר חישובי של מאגרי מידע בתחומי דעת שונים ועוד.

משך הלימודים: שנתיים 

מסלולי לימוד 

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

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

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

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

השלמות לתואר שני:

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

1. קורס 35958 מבוא לתכנות פייתון.

2. קורס 35980 מבוא למדעי המידע.

דרישות משותפות לכל 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