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 ומועמדות שלא למדו תואר ראשון בתחום נדרשים ללמוד את קורס ההשלמה 35958 מבוא לתכנות פייתון (2 נ"ז).

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   

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

התוכנית לתואר שני בלימודי מידע במגמת מדעי הרוח הדיגיטליים מקנה לסטודנטים ידע והתנסות מעשית בשיטות חדשות של למידת מכונה (machine learning) ובינה מלאכותית, כלים מתקדמים לניתוח סטטיסטי, ביג דאטה וּוִיזואליזציה של מידע.

התוכנית נועדה להקנות לסטודנטים ידע וכלים שיאפשרו להם להפוך למומחי דיגיטל ואנליסטים של נתונים גדולים, תוך הבנת השיטות והטכנולוגיות העדכניות הניתנות ליישום במדעי הרוח והחברה.

בתוכנית זו קיימים קורסים המשלבים AI בתואר.

שם בתעודה: לימודי מידע במגמת מדעי הרוח הדיגיטליים

בוגרי התוכנית לתואר שני בלימודי מידע במגמת מדעי הרוח הדיגיטליים יוכלו להשתלב במקומות עבודה מגוונים, כגון חברות הייטק העוסקות בשירותי דיגיטציה, שימור ופיתוח, חברות לניהול תוכן, מוזיאונים, ארכיונים, ספריות, מוסדות אקדמיים וגופי מורשת.
בנוסף, סטודנטים מצטיינים במגמת מדעי הרוח הדיגיטליים יוכלו להמשיך ללימודי דוקטורט במחלקה למדעי המידע.

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 מדעי הרוח הדיגיטליים 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. 
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.

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.

מדעי הרוח הדיגיטליים מחוללים מהפכה כבר עכשיו באופן שבו אנו משמרים, מעבדים, מנתחים ומפיצים ידע. הם מאפשרים לנו להפוך מידע לידע בעל ערך והם המפתח לגילוי סודות העבר ולעיצוב העתיד. זהו תחום חדשני, תוסס ודינמי שלא מפסיק להתפתח, הממנף את כוחם של כלים דיגיטליים מתקדמים כדי לחקור, לנתח ולפרש את הפסיפס התרבותי העצום של ההיסטוריה האנושית. במהלך לימודי תואר שני במגמת מדעי הרוח הדיגיטליים נראה כיצד ניתן לקחת את המורשת התרבותית העצומה של האנושות, המפוזרת על פני ספריות, ארכיונים ומוזיאונים - וכיצד לייצג, למדל, לנתח, לדמות ולהנגיש אותה למוחות הצעירים ולדורות הבאים בעזרת טכנולוגיות מידע מתקדמות וכלי בינה מלאכותית.

למדעי הרוח הדיגיטליים יישומים רבים בשלל תחומים. בעזרת הידע, המומחיות והמיומנויות של בוגרי מדעי הרוח הדיגיטליים היסטוריונים יכולים לעורר לחיים את דפי ההיסטוריה; לשחזר אתרים ותרחישים היסטוריים, למפות התפשטות אימפריות או לחקור ציביליזציות אשר נכחדו. בתחום הספרות ניתן להשתמש בטכנולוגיות של כריית טקסט כדי לחשוף דפוסים נסתרים בשפה של סופרים ומשוררים ידועים. ארכיאולוגים יכולים לשתף פעולה עם מדעני מידע כדי ליצור מודלים תלת ממדיים של מונומנטים עתיקים.

בוגרי ובוגרות המגמה למדעי הרוח הדיגיטליים מפתחים שיטות ופלטפורמות חדשניות המבטיחות שימור והנגשה של חפצים תרבותיים בעלי ערך. הם יוצרים מאגרים דיגיטליים המשמרים מסמכים חשובים, תמונות, סרטונים וסוגי מדיה נוספים, מתעדים ומנציחים את עושר המורשת התרבותית שלנו. בנוסף, הם גם משמרים תוצרי תרבות בלתי מוחשיים, כגון: מסורות שעברו בעל פה, אומנויות במה ומנהגים מקומיים, כמו, למשל, שימור מוזיקה מסורתית ילידית.

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

התוכנית מורכבת באופן מדורג משנה א׳ עד ג׳, ומשלבת קורסי חובה, סדנאות מעשיות ופרויקט גמר טכנולוגי.

שנה א׳ - יסודות הפיתוח והנתונים:

• תכנות, מבני נתונים וסיבוכיות.
• מסדי נתונים (SQL) ותכנון חוויית משתמש .(UI/UX)
• יסודות מערכות הפעלה וניהול זיכרון.
• חשיבה מתמטית ללימודי בינה מלאכותית.

שנה ב׳ - Full-Stackומדע נתונים:

• תכנות צד לקוח וצד שרת  APIוארכיטקטורות ווב.
• מסדי נתונים מתקדמים NoSQL ,וביג דאטה.
• תקשורת מחשבים, סטטיסטיקה ו Python-לניתוח נתונים.
• סדנה יישומית במדע הנתונים.
• קורסים חדשניים: בניית צ’טבוטים לאוטומציה ארגונית, שיווק דיגיטלי בכלי AI וניתוח רשתות חברתיות.

שנה ג׳ – התמחויות מתקדמות ופרויקט גמר:

• סייבר ואבטחת מידע, חישוב ענן (Cloud) וDevOps.
• בינה עסקית (BI) וניהול מוצרי דאטה.
• סדנת UI/UX מתקדמת.
• פרויקט גמר טכנולוגי בשיתוף חברות הייטק וארגונים ציבוריים.

למה כדאי לכם ללמוד במסלול הזה?

• המסלול הוא חלק מרשת עולמית יוקרתית של  iSchools- המחלקה למדעי המידע ויישומי בינה מלאכותית.
• בתוכנית תלמדו מסגל הכולל אנשי אקדמיה ותעשייה ומורכב מחוקרות וחוקרים בעלי שם לצד מומחים מגוגל, סיילספורס, מיקרוסופט ועוד.
• המסלול כולל למידה מבוססת פרויקטים - סדנאות ופעילויות עם שותפים מהתעשייה, המאפשרת ליצור תיק עבודות שמדבר בשפת המגייסים.

למי מתאים ללמוד במסלול?

זה מסלול אידיאלי לאנשים שרוצים להשתלב בעולם ההייטק עם ידע עדכני במגוון רחב של תחומים מבוקשים ולקבל מקפצה לקריירה ארוכה ומשתלמת.

שם בתעודה: לימודי מידע וטכנולוגיות אינטרנט

התואר פותח דלתות לעבודה במגוון רחב מאוד של משרות. הקשרים שתיצרו במהלך הלימודים, והידע הרחב שתרכשו, יאפשרו לכם לבנות במהירות קריירה בהייטק. בוגרות ובוגרי התוכנית משתלבים בתפקידים כגון:

• פיתוח ווב (Full-Stack) ופיתוח .BI
• אנליזה לביג דאטה.
• DevOps , ניהול אוטומציה ואינטגרציה.
• ניהול דיגיטל.
• חוקרי סייבר ואבטחת מידע.
• מטמיעי פתרונות AI וצ’טבוטים לארגונים.

מגישים בקשת מועמדות ללימודים באוניברסיטת בר-אילן במערכת ההרשמה. בתוך מספר ימים תקבלו הודעה על קליטת הבקשה, וכשבוע לאחר מכן תוכלו לברר את סטטוס הבקשה במערכת האינ-בר.

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

בתואר הראשון בלימודי מידע חד־חוגי באוניברסיטת בר־אילן הסטודנטים לומדים להתמצא בתחומים המובילים כיום את עולם ההייטק – טכנולוגיה, דאטה ובינה מלאכותית – ומפתחים מיומנויות מעשיות שמכינות אותם לעבודה עם מערכות מידע מתקדמות ופתרונות דיגיטליים. הם רוכשים מיומנויות מעשיות כמו תכנות, פיתוח Full Stack, אבטחת מידע, ניתוח נתונים ושיווק דיגיטלי מבוסס AI — בשילוב הבנה חברתית, אתית ופסיכולוגית של עולם המידע. התוכנית כוללת גם פרויקט גמר טכנולוגי עם חברות הייטק, מה שמאפשר תרגול אמיתי של פתרון בעיות במערכות מתקדמות. זהו מסלול רב-תחומי שמחבר בין ידע טכנולוגי, יצירתיות וחשיבה ביקורתית — ומוביל לקריירה משמעותית.
 

למי מתאים תואר ראשון בלימודי מידע חד-חוגי?

התואר מתאים לסטודנטים סקרנים ויצירתיים שרוצים להשתלב בעולמות של הייטק, דאטה, פיתוח ווב, סייבר ובינה מלאכותית. אין צורך ברקע קודם — רק רצון ללמוד, לשאול שאלות ולפתח כלים שמשנים את המציאות הדיגיטלית והחברתית כאחד.
 

איך בנויה תוכנית הלימודים?

• שנה א': תכנות, מערכות הפעלה, מסדי נתונים, תכנון חוויית משתמש

• שנה ב': Full Stack, סייבר, ביג דאטה, ניתוח רשתות חברתיות, יישומי AI

• שנה ג': DevOps, מחשוב ענן, בינה עסקית, ניהול מוצרי דאטה, פרויקט גמר עם התעשייה

התוכנית משלבת קורסים טכנולוגיים מתקדמים לצד ניתוח מעמיק של השפעות הטכנולוגיה על החברה.
 

מה היתרונות המרכזיים של לימודי מידע?

• שילוב בין תכנות, דאטה, סייבר ובינה מלאכותית

• הבנה חברתית ופסיכולוגית של מערכות מידע

• פרויקט גמר עם חברות מובילות בשוק

• מגוון אפשרויות תעסוקה בתחומי הייטק, חדשנות וממשל
   

במה שונה המסלול ממסלולי טכנולוגיה אחרים?

התוכנית בלימודי מידע אינה מסתפקת בקוד — היא שמה דגש גם על בני האדם מאחורי המסך. זהו מסלול שמשלב יכולות טכנולוגיות מתקדמות עם חשיבה בין-תחומית, אתית וחדשנית, מתוך הבנה שהמידע עצמו הוא לא רק מספרים, אלא גם ערכים, קשרים והזדמנויות.

איך פרויקט הגמר בתואר בלימודי מידע מכין את הסטודנטים לעבודה בתעשייה?

פרויקט הגמר מאפשר לסטודנטים ליישם את הידע והמיומנויות שרכשו במהלך התואר על אתגרים אמיתיים מתוך עולם התעשייה. הם עובדים בשיתוף פעולה עם חברות הייטק וארגונים גדולים, מתמודדים עם בעיות טכנולוגיות מורכבות ומפתחים פתרונות חדשניים שמדמים עבודה מקצועית בשוק.

שם בתעודה: לימודי מידע

בוגרי התוכנית נהנים ממגוון רחב של אפשרויות תעסוקה במגזרי ההייטק, הממשל ובמשרות טכנולוגיות במגוון רחב של ארגונים במשק, כגון מפתחי ווב Full Stack , מנהלי אוטומציה ואינטגרציה בארגונים, מנתחי נתונים (data analysts), מנהלי מוצרי מידע ודאטה, מומחי DevOps , אנליסטים של מדיה חברתית וחוקרי סייבר, מומחי שיווק דיגיטלי, מפתחי בינה עסקית (BI), ומטמיעי פתרונות AI  וצ'טבוטים לארגונים.

בנוסף, התוכנית פותחת דלתות לעבודה עם מערכות מסדי נתונים מסוגים שונים ולפיתוח פתרונות טכנולוגיים מתקדמים לביג דאטה בארגונים.

מגישים בקשת מועמדות ללימודים באוניברסיטת בר-אילן במערכת ההרשמה. בתוך מספר ימים תקבלו הודעה על קליטת הבקשה, וכשבוע לאחר מכן תוכלו לברר את סטטוס הבקשה במערכת האינ-בר.

ניתן לשלב את הלימודים בתוכנית לתואר ראשון בלימודי מידע עם לימודים לתעודת הוראה.