מה זה Coursera?
סקירה קצרה של פלטפורמת הלימוד הגדולה בעולם — מי מאחוריה, איך התעודות מוכרות, ומה ההבדל מ-Udemy ו-edX.
צפו בסרטון ←Coursera · סדרה של 5 קורסים
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה של IBM
אלגוריתם שמנבא איזה לקוח עומד לעזוב, או מערכת שמזהה הונאה תוך שניות — מאחורי כל אלה עומד מהנדס למידה חישובית שיודע לתרגם נתונים למודלים שעובדים. בישראל חסרים כ-2,500 מומחי בינה מלאכותית, מהם כ-1,000 בעלי תארים מתקדמים, וסדרת חמשת הקורסים הזו של IBM בונה בדיוק את הכישורים שהפער הזה דורש.
רמת בינייםרמת קושי
סדרה של 5 קורסיםתעודה
להרשמה בקורסרה ←
הקורס הראשון חינם · audit · ללא כרטיס אשראי
רמה
רמת ביניים
מסגרת
סדרה של 5 קורסים
מה תלמדו
✓
כישורים דרושים בתחום הלמידה החישובית
✓
בינה מלאכותית ולמידה חישובית הלכה למעשה
✓
קידוד פרויקטים משלך מתחילתם ועד סופם
✓
הבנה תיאורטית מוצקה לצד תרגול באלגוריתמים
✓
ההבדל בין למידה מפוקחת ללא-מפוקחת ומתי להשתמש בכל אחת
✓
עבודה עם אלגוריתמים של רגרסיה
מיומנויות שתרכשו
כלים: Jupyter Notebooks ו-Watson Studio
ספריות: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, Keras ו-TensorFlow.
אלגוריתמים: למידה מפוקחת ולא מפוקחת, רגרסיה, סיווג, אשכולות, רגרסיה ליניארית, רגרסיית רידג', אלגוריתמים של למידה חישובית (ML), עץ החלטה, למידת עשרות, אנליזת הישרדות, אשכול K-means, DBSCAN, והפחתת ממדי נתונים.
§ סקירת הקורס
01
תיאור הקורס
אלגוריתם שמנבא איזה לקוח עומד לעזוב, או מערכת שמזהה הונאה תוך שניות — מאחורי כל אלה עומד מהנדס למידה חישובית שיודע לתרגם נתונים למודלים שעובדים. בישראל חסרים כ-2,500 מומחי בינה מלאכותית, מהם כ-1,000 בעלי תארים מתקדמים, וסדרת חמשת הקורסים הזו של IBM בונה בדיוק את הכישורים שהפער הזה דורש.
§ תוכן עניינים
02
מבנה הקורס
ניתוח נתונים exploratory עבור למידת מכונה
קורס 1 • 14 שעות • 4.6
פרטי קורס
מה תלמדו
קורס זה מציג לך את למידת מכונה ואת תוכן התעודה המקצועית. במהלך הקורס תבין את החשיבות של נתונים איכותיים. תלמד טכניקות נפוצות לאיסוף נתונים, ניקוי שלהם, שימוש בהנדסת תכונות, ולהכינם לניתוח ראשוני ולבדיקות השערות.
- לאסוף נתונים ממקורות שונים: SQL, מסדי נתונים NoSQL, APIs, ענן
- לתאר ולהשתמש בטכניקות נפוצות בבחירת תכונות והנדסת תכונות
- לטפל בתכונות קטגוריות ודירוגים, כמו גם בערכים חסרים
- להשתמש במגוון טכניקות לזיהוי וטיפול בערכים חריגים
- להסביר מדוע שינוי המידות הוא חשוב ולהשתמש במגוון טכניקות לשינוי מידות
מי צריך לקחת קורס זה?
קורס זה מיועד למי שמעוניינים להיות מדעני נתונים ומחפשים לרכוש ניסיון מעשי בלמידת מכונה ובינה מלאכותית בהגדרות עסקיות.
כישורים שתרכוש
- קטגוריה: ניתוח אשכולות
- קטגוריה: הפחתת ממדי
- קטגוריה: למידה לא מפוקחת
- קטגוריה: ניתוח רכיב עיקרי (PCA)
- קטגוריה: אשכול K Means
למידת מכונה מפוקחת: רגרסיה
קורס 2 • 20 שעות • 4.7
פרטי קורס
מה תלמדו
קורס זה מציג לך אחד מסוגי הדגם המרכזיים בלמידה מפוקחת: רגרסיה. תלמד כיצד לאמן מודלים של רגרסיה כדי לחזות תוצאות רציפות וכיצד להשתמש במדדי שגיאה כדי להשוות בין מודלים שונים.
- להבחין בין השימושים והיישומים של סיווג ורגרסיה
- לתאר ולהשתמש במודלים של רגרסיה ליניארית
- להשתמש ברגרסיות רגולריזציה: Ridge, LASSO ו-Elastic net
מי צריך לקחת קורס זה?
קורס זה מיועד למי שמעוניינים להיות מדעני נתונים ומחפשים לרכוש ניסיון מעשי בטכניקות של רגרסיה בלמידת מכונה מפוקחת בהגדרות עסקיות.
כישורים שתרכוש
- קטגוריה: למידה לא מפוקחת
- קטגוריה: אלגוריתמים של למידת מכונה (ML)
- קטגוריה: למידה מפוקחת
- קטגוריה: אלגוריתמים של סיווג
- קטגוריה: עץ החלטות
למידת מכונה מפוקחת: סיווג
קורס 3 • 24 שעות • 4.8
פרטי קורס
מה תלמדו
קורס זה מציג לך אחד מהסוגים המרכזיים של משפחת המודלים של למידת מכונה מפוקחת: סיווג. תלמד כיצד לאמן מודלים חיזויים כדי לסווג תוצאות קטגוריות.
- להבחין בין השימושים והיישומים של סיווג ואנסמבלים של סיווג
- לתאר ולהשתמש במודלים של רגרסיה לוגיסטית
- להשתמש במגוון מדדי שגיאה כדי להשוות ולבחור את מודל הסיווג המתאים ביותר לנתונים שלך
מי צריך לקחת קורס זה?
קורס זה מיועד למי שמעוניינים להיות מדעני נתונים ומחפשים לרכוש ניסיון מעשי בטכניקות סיווג בלמידת מכונה מפוקחת בהגדרות עסקיות.
כישורים שתרכוש
- קטגוריה: רשתות עצביות מלאכותיות
- קטגוריה: ניתוח נתונים
- קטגוריה: תכנות Python
- קטגוריה: למידה מפוקחת
- קטגוריה: למידת מכונה לא מפוקחת
למידת מכונה לא מפוקחת
קורס 4 • 23 שעות • 4.7
פרטי קורס
מה תלמדו
קורס זה מציג לך אחד מסוגי הלמידה המרכזיים בלמידת מכונה: למידה לא מפוקחת. תלמד כיצד למצוא תובנות מקבוצות נתונים שאין להם משתנה מטרה או מסווג.
- להסביר את סוגי הבעיות המתאימות לגישות של למידה לא מפוקחת
- לתאר ולהשתמש באלגוריתמים נפוצים של אשכולות והפחתת ממדים
מי צריך לקחת קורס זה?
קורס זה מיועד למי שמעוניינים להיות מדעני נתונים ומחפשים לרכוש ניסיון מעשי בטכניקות למידה לא מפוקחת בהגדרות עסקיות.
כישורים שתרכוש
- קטגוריה: רשתות עצביות מלאכותיות
- קטגוריה: למידה מחזקת
- קטגוריה: למידת מכונה
- קטגוריה: למידה עמוקה
- קטגוריה: keras
למידה עמוקה ולמידה מחוזקת
קורס 5 • 31 שעות • 4.6
פרטי קורס
מה תלמדו
קורס זה מציג לך שתי מההתמחויות הכי מבוקשות בלמידת מכונה: למידה עמוקה ולמידה מחוזקת.
- להסביר את ספקי הבעיות המתאימים לגישות למידה לא מפוקחת
- לפרט ולהשתמש באלגוריתמים נפוצים להס clustering והפחתת ממדים
מי צריך לקחת קורס זה?
קורס זה מיועד למי שמעוניינים להיות מדעני נתונים ומחפשים לרכוש ניסיון מעשי בלמידה עמוקה ולמידה מחוזקת.
כישורים שתרכוש
- קטגוריה: רגרסיה ליניארית
- קטגוריה: אלגוריתמים של למידת מכונה (ML)
- קטגוריה: רגרסיה Ridge
- קטגוריה: למידה מפוקחת
- קטגוריה: ניתוח רגרסיה
ראיתם את הקורס. מוכנים להירשם?
מעבר לקורסרה · הקורס הראשון פתוח לצפייה חינם · ביטול בכל שלב
§ עוזרים להתחיל
צפו · 2 דק'
צפו · 2 דק'
צפו · 2 דק'
3 וידאוים קצרים לפני שנרשמים לקורס.
לפני שאתם מוציאים כרטיס אשראי — קחו 6 דקות. סבר על Coursera, איך נרשמים, ואיך התעודה משתלבת בלינקדאין שלכם.
איך נרשמים ב-2 דקות
הדגמה ויזואלית של תהליך ההרשמה — מהקלקה על "להרשמה" ועד תחילת הקורס הראשון. כולל אופציית audit חינמי.
צפו בסרטון ←איך מכניסים את התעודה ל-LinkedIn
הוספת התעודה כ-License & Certification בפרופיל לינקדאין, עם קישור ל-Coursera שמעלים את הקרדיביליות.
צפו בסרטון ←מוכנים להתחיל?
הקורס מחכה. התעודה מחכה.
הקורס זמין ב-Coursera. הקורס הראשון בסדרה פתוח לצפייה ללא תשלום.
coursera
תעודה מקצועית
קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בלמידת מכונה של IBM
— Coursera
✓
⚠ MSL הוא קטלוג קורסים — לא ספק הקורס.
הקורס מתפרסם ומנוהל דרך פלטפורמת Coursera. תוכן הקורס, עלויות, תעודות, ותנאי שימוש — באחריות Coursera והמרצים. MSL מציג את המידע מתוך מטרה לעזור לגולש לבחור, ולא מספק את הקורס עצמו.
אלגוריתם שמנבא נטישת לקוחות, מודל שמזהה תקלה במכונה לפני שהיא קורית, מערכת שממליצה על מוצר ברגע הנכון — כל אלה הם תוצרים של למידה חישובית, התחום שהפך מתחביב אקדמי לעמוד-שדרה של חברות טכנולוגיה שלמות. בישראל חסרים כ-2,500 מומחי בינה מלאכותית, מהם כ-1,000 בעלי תארים מתקדמים, ופער כזה לא נסגר עם הרצאה אחת — הוא נסגר עם ידיים על המקלדת ופרויקטים אמיתיים.
סדרת התעודה הזו של IBM, המורכבת מחמישה קורסים, לוקחת אותך מהבסיס התיאורטי ועד כתיבת קוד שרץ. תלמד כיצד עובדים אלגוריתמים של רגרסיה, מה ההבדל בין למידה מפוקחת ללא-מפוקחת, ומתי כל גישה מתאימה — לא ברמת הסיסמאות אלא ברמה שמאפשרת לך לבחור מודל ולהצדיק את הבחירה.
הדגש כאן הוא על שילוב בין הבנה ופרקטיקה: לצד התיאוריה תקודד פרויקטים משלך, תתנסה באלגוריתמים ותראה כיצד הם מתנהגים על נתונים שאינם נקיים ומסודרים — כלומר, נתונים מהעולם האמיתי. את הסדרה אפשר לעבור בקצב אישי דרך מיטב לימוד עצמי, מה שמתאים במיוחד למי שמשלב לימוד עם עבודה ומעדיף להתקדם בשלבים.
התפקידים שאליהם הסדרה פותחת דלת מגוונים: מהנדס למידה חישובית, מדען נתונים, מנתח נתונים, מהנדס נתונים, חוקר NLP, מפתח אלגוריתמים ומומחה למידת מכונה. ההתאמה לכל תפקיד תלויה כמובן ברקע הקודם שלך ובהמשך ההתמחות — זו הערכה של כיווני-קריירה אפשריים ולא הבטחה לשכר או למשרה מסוימת.
הרמה היא רמת ביניים, כך שהיכרות בסיסית עם תכנות ועם מושגי-יסוד תעזור לך להפיק מהסדרה את המרב. בסוף הדרך מחכה תעודה המעידה על השלמת סדרה של חמישה קורסים — ובעיקר, תיק פרויקטים שמדבר בעד עצמו.
מקורות
- Coursera
- מוסד שמואל נאמן 2024