תואר שני במתמטיקה במגמת מדעי הנתונים

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 17 שעות סמסטריאליות (34 נ"ז) מתוך קורסי הבחירה של מדעי הנתונים או של המחלקה למתמטיקה, לפי הפירוט הבא:

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

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

               אשכול התמחות: 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 (88-762).

 

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

 

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
89-6542	נושאים מתקדמים בלמידה עמוקה				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'
80-392	גנומיקה חישובית	2	1
80-672	שיטות מתקדמות לאנליזת הגנום	2
80-675	אינפורמטיקה רפואית-כריית מידע רפואי	1	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
89-594	ייצוגים פורמליים לשפות טבעיות				2	1
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
88-6980	רשתות ומורכבות בעולם האמיתי	2	1

 

אשכול 5 במדעי הנתונים – קורסי יסוד בחירה:

מס' הקורס	שם הקורס	סמסטר א'			סמסטר ב'
		ה'	ת'	ס'	ה'	ת'	ס'
88780	למידה מפוקחת ולא מפוקחת	2
88-826	גאומטריה דיפרנציאלית 2				3
88-833	אנליזה פונקציונלית				3
89-6542	נושאים מתקדמים בלמידה עמוקה				2	1

 

סמינרים במדעי הנתונים:

מס' הקורס	שם הקורס	סמסטר א'			סמסטר ב'
		ה'	ת'	ס'	ה'	ת'	ס'
88-650	סמינר נושאים במתמטיקה פיננסית						2
88-6788	סמינר במדעי הנתונים						2
88-789	סמינר ברשתות			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
89-454	ממבנה למשמעות	2
89-608	עיבוד וזיהוי דיבור				2	1
89-687	שיטות דיפ-לרנינג לטקסטים ורצפים				2	1
89-6873	למידה באמצעות חיזוקים
89-6874	למידה עמוקה לתפיסה
89-919	מודלים הסתברותיים יישומיים במדעי המחשב

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