קורס אונליין – תעודה מקצועית מוסמכת בFractal Data Science של Fractal Analytics

שיטה מובנית לפתרון בעיות

קורס 1

• 15 שעות
• 4.8 (70 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו

• להסביר את מחזור חיי הפרויקט בתחום נתוני המידע ואת תפקידה של הניתוח המובנה בפרויקט זה.
• להגדיר הצהרת בעיה במסגרת SMART.
• להסביר את הפעילויות, השיטות הטובות והנקודות לכישלון בשלב היישום.
• לבנות עץ בעיות מסוג MECE כדי לפרק בעיות עסקיות לחלקים.
• ליצור גיליון עבודה עבור הצהרת בעיה כדי להגדיר בעיות עסקיות.
• להסביר את תפקיד עיצוב ממוקד אדם במהלך פתרון בעיות עסקיות.

מיומנויות שתשיגו

• ניקוי וטרום-עיבוד נתונים
• ניתוח נתונים
• הנדסת תכונות
• המרה של נתונים
• ניתוח נתונים חקירתי

ניתוח נתונים באמצעות SQL

קורס 2

• 18 שעות
• 4.5 (26 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו

• לחלץ נתונים רלוונטיים מהמאגר בצורה יעילה בזמן.
• לבנות שאילתות SQL חזקות כדי להפיק תובנות.
• לנתח ולנהל מערכות נתונים גדולות ולהפיק מסקנות ממאגרי נתונים רלציוניים מורכבים.
• לאפשר לתלמידים ליצור ולשנות מאגרי נתונים לצורך פתרון בעיות עסקיות רלוונטיות.

מיומנויות שתשיגו

• חשיבה ביקורתית
• קבלת החלטות
• תקשורת
• מודעות להטיות קוגניטיביות

תובנות מ-Power BI

קורס 3

• 14 שעות
• 4.6 (26 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו

• לבחור ולהשתמש בגרפים המתאימים לבעיות נתונים ספציפיות.
• להשתמש ב-Power BI כדי להתחבר לנתונים ממגוון פורמטים.
• לתקשר תובנות מרכזיות מבעיה עסקית באמצעות דוחות ולוחות מחוונים.
• ליצור ויזואליזציות מתקדמות ב-Power BI באמצעות DAX.

מיומנויות שתשיגו

• רגרסיה לוגיסטית
• למידה ללא פיקוח
• טרום-עיבוד נתונים
• רגרסיה ליניארית
• עץ החלטה

פיתון לנתוני מדע

קורס 4

• 39 שעות
• 4.2 (34 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו

• להסביר את חשיבות פיתון במדע הנתונים ואת יישומיו בעולם האמיתי.
• ליישם פיתון כדי למניפול ולהשיג תובנות ממקורות נתונים מגוונים, תוך שימוש ב-Pandas ובסוגי נתונים רלוונטיים.
• ליצור ויזואליזציות של נתונים וליצור תובנות מתוך הפצות נתונים ומערכות יחסים בין תכונות.
• לפDevelop זרימת עבודה מקיפה להכנת נתונים עבור למידת מכונה, כולל חידוש נתונים והנדסת תכונות.

מיומנויות שתשיגו

• סיפור סיפורים
• ויזואליזציה של נתונים
• סיפורי נתונים

קבלת החלטות אנושית וההטיות שלה

קורס 5

• 14 שעות
• 4.9 (30 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו

• להסביר כיצד בני אדם מתנהגים כאשר הם מקבלים נתונים לחישוב תוצאות.
• להדגים כיצד תפיסות, דעות קדומות והטיות משפיעות על קבלת ההחלטות של בני אדם.
• להבהיר שתחום קבלת ההחלטות האנושית הוא מאתגר ובני אדם זקוקים לעזרה כדי לקבל החלטות טובות יותר.
• לסכם כיצד בני אדם יכולים לשתף פעולה בצורה אפקטיבית עם בינה מלאכותית, תוך התמודדות עם ההטיות, התפיסות והדעות הקדומות שלהם.

מיומנויות שתשיגו

• חשיבה ביקורתית
• חשיבה מובנית
• פתרון בעיות
• עיצוב ממוקד אדם
• הצהרת בעיה

יסודות למידת מכונה

קורס 6

• 25 שעות

פרטי הקורס

מה תלמדו

• לבנות מודלים ללמידת מכונה באמצעות הצעדים השונים של זרימת העבודה טיפוסית בתחום.
• ליישם מדדים מתאימים לבעיות עסקיות שונות כדי להעריך את ביצועי מודלים ללמידת מכונה.
• לפDevelop מודלים רגרסיה ומודל עץ ממעלה כדי לחזות בעיות עסקיות רלוונטיות.
• לנתח בעיות עסקיות שבהן ניתן להשתמש במודלים של למידת מכונה ללא פיקוח כדי להפיק ערך מנתונים.

מיומנויות שתשיגו

• Mysql Workbench
• ניתוח נתונים
• מניפולציית נתונים
• מאגר נתונים רלציוני
• SQL

אלגוריתמים מתקדמים של למידת מכונה

קורס 7

• 20 שעות

פרטי הקורס

מה תלמדו

• להשתמש בטכניקות רגוליזציה לשיפור ביצועי המודל והעוצמה שלו.
• לנצל שיטות אנסמבל, כגון Bagging ו-Boosting, כדי לשפר את הדיוק החזוי.
• ליישם כוונון של היפרפרמטרים והנדסת תכונות כדי לחדד מודלים לאתגרים בעולם האמיתי.
• לשלב בין מודלים שונים כדי לקבל תחזיות טובות יותר, ולהרחיב את ארגז הכלים החזוי שלכם.

מיומנויות שתשיגו

• מודל נתונים
• ניתוח נתונים
• ויזואליזציה של נתונים
• Power BI
• יצירת לוחות מחוונים

סיפור נתונים

קורס 8

• 12 שעות
• 4.7 (21 דירוגים)

פרטי הקורס

מה תלמדו

• להסביר את חשיבות סיפור הנתונים בתקשורת תובנות ובהקלת קבלת החלטות.
• ליישם טכניקות ויזואליזציה שונות ליצירת סיפור נתונים compelling.
• ליישם טכניקות שונות כדי ליצור נרטיב compelling עבור סיפור נתונים.
• ליצור סיפור נתונים מרהיב על ידי שילוב נתונים רלוונטיים, ויזואליזציה ברורה ונרטיב compelling.

מיומנויות שתשיגו

• אלגוריתמים של Bagging ו-Boosting
• בחירת מודלים
• רגוליזציה
• כוונון היפרפרמטרים