תואר שני במתמטיקה במגמת מדעי הנתונים

שלחו לחבר

להרשמה

התכנית לתואר שני במתמטיקה במגמת מדעי הנתונים, מבוססת על תואר שני עם תוכן מתמטי עשיר, בשילוב קורסים במדעי הנתונים ובמדעי המחשב הנותנים הבנה תאורטית ומעשית רחבה של הנושאים הנוגעים ללמידת מכונה ועיבוד מידע

התוכנית מיועדת לסטודנטים בעלי תואר ראשון במקצועות מתמטיים (מתמטיקה, מדעי המחשב, הנדסה, ביו-אינפורמטיקה או פיסיקה). 

הסטדנטים צריכים להגיע אחרי קורס חזק באלגוריתמים, ועם ידע בתיכנות, כולל יכולת לעבוד באחת השפות המיועדות לטיפול יעיל בקבצים גדולים (כגון חבילת Pandas ב-Python או ההליכים הרלוונטיים ב-Matlab  או R). במסלול המחקרי עם תזה תינתן עדיפות לתלמידים המגלים פוטנציאל להמשך הלימודים לדוקטוראט.  שני המסלולים, עם ובלי תיזה יהיו, במתכוון, מסלולים מאתגרים.

ראש התוכנית

פרופ' יורם לוזון 

על מנת לתאם פגישה יש לפנות לכתובת louzouy@math.biu.ac.il

 

מדעי הנתונים – המסלול המחקרי (עם תזה):

הלימודים כוללים 34 שעות סמסטריאליות לפי הפירוט הבא:

               קורסי יסוד: 5.5-7 ש"ש (11-14 נ"ז),

               קורסי ליבה: 2-4.5 ש"ש (4-9 נ"ז),

               אשכול בחירה או נקודות בהיקף זה מקורסי היסוד והליבה: 3.5-5 ש"ש (7-10 נ"ז),

               סמינר: 1 ש"ש (2 נ"ז),

               קורסי בחירה: השלמה ל-17 ש"ש (34 נ"ז).

               כמו כן יש להירשם לתזה במדעי הנתונים (88-7620), שהיקפה הפורמלי 12 נ"ז.

 

מדעי הנתונים – המסלול הלימודי (ללא תזה):

הלימודים כוללים 46 שעות סמסטריאליות לפי הפירוט הבא:

               קורסי יסוד: 5.5-7 ש"ש (11-14 נ"ז),

               קורסי ליבה: 2-4.5 ש"ש (4-9 נ"ז),

               שניים מאשכולות הבחירה: 7-9 ש"ש (14-18 נ"ז),

               סמינרים: 2 ש"ש (4 נ"ז),

               קורסי בחירה: השלמה ל-23 ש"ש (46 נ"ז).

 

קורסי היסוד במדעי הנתונים:

 

מס' הקורס

שם הקורס

סמסטר א'

סמסטר ב'

 

 

ה'

ת'

ס'

ה'

ת'

ס'

 

 

 

 

 

 

 

 

88-784

אופטימיזציה

2

1

 

 

 

 

88-775

תאוריה סטטיסטית

 

 

 

3

2

 

88-962

תהליכים סטוכסטיים

3

 

 

 

 

 

88-833

אנליזה פונקציונלית

 

 

 

3

 

 

88-826

גאומטריה דיפרנציאלית 2

 

 

 

3

 

 
 

 

קורסי הליבה במדעי הנתונים:  

 

מס' הקורס

שם הקורס

סמסטר א'

סמסטר ב'

 

 

ה'

ת'

ס'

ה'

ת'

ס'

88-782

תורת האינפורמציה

3

 

 

 

 

 

89-511

למידת מכונה

2

2

 

 

 

 

88-780

למידה מפוקחת ולא מפוקחת

2

 

 

 

 

 

89-654

שיטות מתקדמות בלמידה חישובית

 

 

 

2

 

 

89-542

ניהול נתוני עתק ברשת

 

 

 

2

 

 

89-678

סדנה במדעי הנתונים

 

 

 

2

 

 
 

אשכול 1 במדעי הנתונים – ביו-רפואה:

 

מס' הקורס

שם הקורס

סמסטר א'

סמסטר ב'

 

 

ה'

ת'

ס'

ה'

ת'

ס'

80-556

פרקים בגנומיקה

 

 

 

2

1

 

80-672

שיטות מתקדמות לאנליזת הגנום

2

 

 

 

 

 

80-675

כריית מידע רפואי

 

 

 

2

1

 
 

 

אשכול 2 במדעי הנתונים – שפה טבעית:

 

מס' הקורס

שם הקורס

סמסטר א'

סמסטר ב'

 

 

ה'

ת'

ס'

ה'

ת'

ס'

89-680

עיבוד שפות טבעיות

3

 

 

 

 

 

89-687

שיטות למידה עמוקה לטקסטים ורצפים

2

 

 

 

 

 

89-565

הבנת טקסטים

 

 

 

2

 

 
 

 

אשכול 3 במדעי הנתונים – שוק ההון:

 

מס' הקורס

שם הקורס

סמסטר א'

סמסטר ב'

 

 

ה'

ת'

ס'

ה'

ת'

ס'

88-6200

מודלים פיננסיים

 

 

 

3

1

 

88-629

תמחור אופציות

 

 

 

3

1

 

88-649

מסחר אלגוריתמי

2

 

 

 

 

 
 

 

אשכול 4 במדעי הנתונים – רשתות:

 

מס' הקורס

שם הקורס

סמסטר א'

סמסטר ב'

 

 

ה'

ת'

ס'

ה'

ת'

ס'

89-526

אלגוריתמים דינמיים

2

 

 

 

 

 

88-778

מדעי הרשתות

 

 

 

3

 

 

88-779

גרפים אקראיים ורשתות

 

 

 

2

 

 
 

 

סמינרים במדעי הנתונים:

 

מס' הקורס

שם הקורס

סמסטר א'

סמסטר ב'

 

 

ה'

ת'

ס'

ה'

ת'

ס'

80-903

סמינר בגנומיקה

 

 

 

 

 

1

88-650

סמינר נושאים במתמטיקה פיננסית

 

 

 

 

 

2

88-6788

סמינר במדעי הנתונים

 

 

 

 

 

2

88-789

סמינר ברשתות

 

 

2

 

 

 

89-448

סמינר מתקדם בלמידת מכונה

 

 

 

 

 

2

89-452

סמינר ניהול נתוני עתק ברשת בעזרת המונים

 

 

2

 

 

 
 

 

קורסי בחירה במדעי הנתונים:

 

מס' הקורס

שם הקורס

סמסטר א'

סמסטר ב'

 

 

ה'

ת'

ס'

ה'

ת'

ס'

27-504

רשתות עצבים ולימוד על-ידי מכונה

4

2

 

 

 

 

88-558

גרפים מרחיבים

2

 

 

 

 

 

89-570

בינה מלאכותית

2

1

 

 

 

 

89-755

ניתוח אלגוריתמים

2

 

 

 

 

 
 

כמו כן יוכרו כקורסי בחירה קורסים אחרים, בעלי רמה נאותה ונושא מתאים, באישור פרטני של ראש התוכנית.