תואר שני במדעי הנתונים עם תזה / בלי תזה

מה לומדים בתואר ולמה כדאי ללמוד אותו בבר-אילן?

מה מיוחד בתואר שני במדעי הנתונים באוניברסיטת בר-אילן?

ככל שמערכות טכנולוגיות הופכות מורכבות, כך גובר הצורך באנשי מקצוע שמבינים את העיקרון המתמטי שמאחורי המודלים, ולא רק את אופן השימוש בהם. תואר שני במדעי הנתונים במחלקה למתמטיקה בבר-אילן מעניק בדיוק את השילוב הזה: עומק תאורטי לצד תשתית יישומית שמאפשרת להבין כיצד מודלים עובדים בפועל, לנתח את גבולותיהם ולפתח פתרונות חדשים.

השילוב בין עקרונות מתמטיים, כלי Data Science ויישום במעבדות יוצר תשתית מקצועית מלאה. בוגרים מספרים כי שילוב זה בין קורסים תאורטיים, חשיבה אלגוריתמית ועבודה מחקרית העניק להם יתרון משמעותי בהשתלבות בתפקידי פיתוח, מחקר ועבודה עם מערכות מבוססות נתונים.

המחלקה למתמטיקה נמנית עם המרכזים המחקריים המובילים בישראל: שני מכוני מחקר פעילים, סמינרים בתחומים כמו אנליזה, קומבינטוריקה, הצפנה וגיאומטריה אלגברית, חוקרים אורחים ותשתיות מחשוב מתקדמות. הישגי הסגל, בהם פרס קריל, פרס לויצקי, מלגות אלון ורוטשילד, ועוד משקפים את הרמה הגבוהה שאליה נחשפים הסטודנטים מדי יום.

התוכנית מיועדת לבעלי תואר ראשון במדעים מדויקים - מתמטיקה, מדעי המחשב, הנדסה, פיזיקה או ביואינפורמטיקה - המעוניינים להתקדם לתפקידי פיתוח, מחקר או Data Science, ולהתבסס על ידע מתמטי שמאפשר יצירה, ולא רק שימוש בכלים קיימים.

 

מהן אפשרויות התעסוקה והקריירה?

בוגרי התוכנית משתלבים בתפקידי פיתוח, מחקר וניתוח נתונים, כגון:

  • Data Scientist ו-Machine Learning Engineer

  • פיתוח אלגוריתמים בהייטק, ביטחון וסייבר

  • מחקר יישומי במעבדות מו"פ

  • מודלים פיננסיים וביטוחיים

  • עיבוד אותות, עיבוד תמונה וניתוח רשתות מורכבות

  • מחקר אקדמי לתואר שלישי בארץ ובעולם

איך בנויה תוכנית הלימודים?

מבנה תוכנית הלימודים

התוכנית מוצעת בשני מסלולים: עם תזה (מחקרי) או ללא תזה (לימודי).

מסלול מחקרי (עם תזה) - 32 נ"ז

מיועד לסטודנטים השואפים להשתלב במחקר אקדמי או תעשייתי, או לפתח יכולת תאורטית מעמיקה.

רכיבי הלימוד:

  • קורסי יסוד: 9 נ"ז

  • קורסי ליבה: 4-9 נ"ז

  • אשכול התמחות: 7-10 נ"ז

  • סמינר: 2 נ"ז

  • קורסי בחירה: השלמה ל-32 נ"ז

  • תזה מחקרית (14 נ"ז, קורס 88-3002)

    מסלול לימודי (ללא תזה) - 46 נ"ז

    מיועד לסטודנטים המעוניינים בהעמקת ידע יישומי ללא מחויבות למחקר ארוך טווח.

    רכיבי הלימוד:

  • קורסי יסוד: 9 נ"ז

  • קורסי ליבה: 4-9 נ"ז

  • שני אשכולות התמחות: 14-20 נ"ז (לפחות 7 מכל אשכול)

  • סמינרים: 4 נ"ז

  • קורסי בחירה להשלמה ל-46 נ"ז

     

    בשני המסלולים יש ללמוד גם קורסי יסוד באנגלית ויהדות בהתאם לדרישות האוניברסיטה.

אילו קורסים לומדים בתואר?

 

  • קורסים ייחודיים

  • שחזור מחקרים - ניתוח מאמרים מרכזיים ושחזור האלגוריתמים או התוצאות.

  • הסקה בייסיאנית - שיטות הסתברות מתקדמות המהוות בסיס ללמידת מכונה.

  • קורסים נוספים באשכולות ההתמחות כוללים Machine Learning, NLP, מודלים הסתברותיים, רשתות, אופטימיזציה חישובית, עיבוד מידע מדעי ועוד.

     

אילו התנסויות מעשיות יש בלימודים לתואר?

התוכנית לתואר השני במדעי הנתונים פועלת בתוך מרחב מחקרי הכולל סמינרים בתחומים המשיקים ל-Data Science כמו אנליזה, הסתברות, מתמטיקה שימושית, קומבינטוריקה, הצפנה וגיאומטריה אלגברית. לצד זאת מתקיימות קבוצות לימוד, כנסים והרצאות אורח של חוקרים מובילים.

סטודנטים במסלול המחקרי משתלבים במעבדות בתחומי למידת מכונה, הצפנה, תהליכים סטוכסטיים ורשתות ומיישמים בפועל את עקרונות הלמידה התאורטיים.

 

מהם תנאי הקבלה לתואר?

  • מסלול מחקרי: ממוצע 84+ בתואר ראשון במדעים מדויקים

  • מסלול לימודי: ממוצע 80+

  • ריאיון עם יועץ התוכנית

  • נדרש רקע מתמטי מתאים

איך יוצרים איתנו קשר?

רוצות ורוצים לדעת עוד על תואר שני במדעי הנתונים עם/ בלי תזה?