אודסיטי · Nanodegree · 3 קורסים · 40 שעות
מסלול Nanodegree בניתוח נתונים עסקיים עם טאבלו — אודסיטי
המסלול מורכב משלושה קורסים ברצף: מדדים עסקיים בגיליונות אלקטרוניים · SQL לניתוח נתונים · ובסוף ויזואליזציה של נתונים בטאבלו.
"מסלול-פתיחה לניתוח נתונים עסקיים עם Tableau, בלי שום דרישת-קדם — לא הנדסת-נתונים, פייתון או מחסני-נתונים. בקצב של אדם עובד: כחמישה עד שבעה שבועות, ושלושה דשבורדים על נתונים מוכנים-מראש."
40ש׳
משך רשמי
מתחילים
רמת כניסה
3 · 3
קורסים · פרויקטים
4.8★
1,255 מדרגים
1.5חוד׳
עד סיום · שלנו
הרשמה ותמחור מתבצעים אצל אודסיטי · קישור שיווקי · אנחנו לא מוכרים את הקורס
בשורה אחת
חמש שאלות, חמש תשובות
אם אין לך זמן לקרוא את כל העמוד — אלה התשובות שמספיקות כדי להחליט.
למי זה
מי שמתחיל מאפס ורוצה לעבוד עם נתונים עסקיים — אין שום דרישת-קדם רשמית, ורמת הכניסה היא מתחילים.
מה יוצא ביד
שלושה תוצרים על שלושה כלים — ניתוח רווחים בגיליון אלקטרוני, ניתוח נתוני קמעונאות ב-SQL ודשבורד אינטראקטיבי בטאבלו.
כמה זמן באמת
אודסיטי מפרסמת 40 שעות. בקצב של 6 עד 8 שעות בשבוע זה כחודש וחצי.
איפה זה ממקם אותך
על הבסיס של אנליסט נתונים — מדדים, שאילתות ודשבורד — בלי תהליכי ETL, מחסני נתונים או פייתון.
מה חסר
כיסוי רחב ולא עמוק, כל החומר באנגלית, והפרויקטים רצים על נתונים מוכנים ולא על מערכת של ארגון אמיתי.
המסגרת במספרים
40 שעות, ומה שיוצא מהן
אלה המספרים שאודסיטי עצמה מפרסמת בעמוד-המוצר. נמדדו ב-7.9.2026.
40
שעות רשמיות
בקצב של 6 עד 8 שעות בשבוע — כחמישה עד שבעה שבועות עד הסוף
3
קורסים
95
שיעורים
3
פרויקטים
4.8
51255 מדרגים
9.2026
עודכן
1.5
עד סיום · שלנו
מסלול הלימוד
שלושה קורסים ברצף אחד
אורך העמודה מציג את יחס השעות בין הקורסים. פתח קורס כדי לראות כל שיעור בשמו.
קורס 1
מדדים עסקיים בגיליונות אלקטרוניים
11.2ש׳
קורס 2
SQL לניתוח נתונים
18.5ש׳
קורס 3
ויזואליזציה של נתונים בטאבלו
10.3ש׳
1מדדים עסקיים בגיליונות אלקטרוניים11.2 שעות
- מבוא לקורס — מה זה נתונים, איפה הם מופיעים ביומיום ולמה הבנה שלהם עוזרת להחליט טוב יותר.
- מה זה נתונים — לקרוא טבלת נתונים: מה נמדד בה, איך היא מסודרת ומה תפקידם של נתוני-העל בהוספת הקשר.
- סוגי נתונים — להבחין בין נתונים מספריים לקטגוריים ולהתאים את אופן הניתוח למבנה שלהם.
- סיכום נתונים — לסכם מערכי נתונים בעזרת שכיחויות, מדדי מרכז ופיזור וסטטיסטיקה תיאורית.
- קשרים בין נתונים — יחסים, שיעורים ומתאמים כדי להשוות חלקים ולמדוד קשר בין משתנים.
- מנתונים למדדים עסקיים — חזרה על תיאור נתונים, ומעבר למספרים שעסקים באמת עוקבים אחריהם.
- מדדי ביצוע מרכזיים — איך מדדי ביצוע עוקבים אחרי יעדים עסקיים ותומכים בהחלטות בכל מחלקה.
- מדדי צמיחה — שיעור צמיחת ההכנסות, נתח שוק ומשתמשים פעילים: איך מחשבים ואיך מפרשים.
- מדדי יעילות — איך מדדים של זמן, עלות ומשאבים עוזרים להעריך ולשפר יעילות תפעולית.
- מדדי רווחיות — רווח גולמי, רווח נקי, EBITDA וערך לקוח: כמה מההכנסה הופך לרווח.
- מדדי שביעות רצון לקוחות — שביעות רצון ונאמנות דרך שיעור נטישה ורכישות חוזרות.
- מדדי חדשנות — מעקב אחרי רעיונות חדשים דרך תפוקת מוצר, שיעורי אימוץ והשקעה במחקר ופיתוח.
- דוחות כספיים — לקרוא דוח רווח והפסד, דוח תזרים מזומנים ומאזן ולהעריך את בריאות החברה.
- המדדים פוגשים את הגיליון — סיכום קטגוריות המדדים, סוגי היעדים והדוחות הכספיים לפני המעבר לגיליון.
- ניווט בגיליון אלקטרוני — להתמצא בממשק, בתפריטים ובקיצורי הדרך כדי לארגן נתונים ביעילות.
- איתור וזיהוי נתונים בגיליון — הפניות יחסיות מול מוחלטות וטווחים מוגדרים בשם, לנוסחאות ברורות יותר.
- פעולות בגיליון — מיון, סינון, העתקה ומחיקה כדי לשמור על נתונים נקיים ומוכנים לניתוח.
- מתאים לניתוח — חזרה על תאים והפניות, ומעבר לניקוי נתונים ולנוסחאות שעונות על שאלות.
- חשבון וטקסט בגיליון — לבנות ולתקן נוסחאות שמחשבות ערכים, מטפלות בטקסט ומשלבות הפניות.
- לוגיקה וצבירה בגיליון — פונקציות תנאי כמו IF, AND ו-COUNTIFS לסינון, צבירה וניקוי לפי כללים.
- תאריכים, אימות ופעולות על גיליון — לעבוד עם תאריכים ולנקות טבלאות בעזרת אימות, הסרת כפילויות ופיצול טקסט.
- הפניה וסיכום בגיליון — פונקציות חיפוש וטבלאות ציר לשליפת נתוני ייחוס ולסיכום מערכי נתונים גדולים.
- להפוך את המספרים לגלויים — סיכום שיטות הניקוי, ההמרה והתחקור של נתונים בגיליון.
- מבוא לתרשימי עוגה — מתי תרשים עוגה מתאים להצגת חלק מתוך שלם ומהן המלכודות הנפוצות.
- תרשימי עוגה בגיליון — ליצור ולעצב תרשימי עוגה, כולל תוויות, עיצוב ופריסה מדויקים.
- מבוא לתרשימי עמודות — מתי לבחור עמודות אופקיות או אנכיות, מקובצות או מוערמות, להשוואת קטגוריות.
- תרשימי עמודות בגיליון — ליצור תרשימי עמודות, לעצב צירים ותוויות ולהציג פריסות מקובצות או מוערמות.
- מבוא לתרשימי קו ושטח — איך תרשימי קו ושטח חושפים מגמות לאורך זמן ומתי הם עלולים להטעות.
- תרשימי קו ושטח בגיליון — ליצור תרשימי קו ושטח, להשוות סדרות ולהדגיש דפוסים בנתונים.
- מבוא לתרשימי פיזור — לפרש תרשים פיזור, להעריך חוזק וכיוון של מתאם ולזהות אשכולות וחריגים.
- תרשימי פיזור בגיליון — ליצור תרשימי פיזור, לחשוף דפוסים ולבדוק קשר בין שני משתנים מספריים.
- מבוא להיסטוגרמות — איך ערכים מתפזרים בטווחים, איך מעריכים שונות ואיך מזהים חריגים.
- היסטוגרמות בגיליון — ליצור היסטוגרמות שמציגות התפלגות של נתונים מספריים ודפוסי שכיחות.
- בחירת התצוגה המתאימה בגיליון — לבחור את סוג התרשים הנכון ולשפר את עיצובו כדי להעביר מסר ברור.
- סיכום הקורס — מבט לאחור מנתונים גולמיים ועד מדדים, ניתוח בגיליון והצגת הממצאים, לקראת הפרויקט.
- פרויקטניתוח רווחים לחברת מסחר מקוון
2SQL לניתוח נתונים18.5 שעות
- מבוא לאופרטורים ב-SQL — פתיחת הקורס ועבודה על מסד נתוני המכירות Parch & Posey לפתרון שאלות עסקיות.
- מבוא ל-SQL — יסודות השפה, חשיבותה לניתוח נתונים, מבנה מסד הנתונים וסקירת מסדי הנתונים הנפוצים.
- תרשימי ישויות-קשרים — לקרוא תרשים ישויות-קשרים כדי לראות טבלאות, עמודות והקשרים ביניהן.
- מבוא למשפטי SQL — המשפטים SELECT ו-FROM, כתיבת שאילתות וכללי עיצוב והרצה בסביבת עבודה.
- פסוקית LIMIT — להגביל את מספר השורות שחוזרות מהשאילתה כדי לחקור נתונים מהר יותר.
- פסוקית ORDER BY — למיין תוצאות לפי עמודה אחת או כמה, בסדר עולה או יורד.
- פסוקית WHERE — לסנן נתונים לפי תנאים מספריים או טקסטואליים עם אופרטורים של שוויון והשוואה.
- אופרטורים חשבוניים ב-SQL — ליצור עמודות מחושבות ולבצע חישובים בתוך השאילתה לפי סדר פעולות נכון.
- האופרטורים LIKE ו-IN — לסנן טקסט ומספרים בעזרת תווים כלליים ורשימות ערכים.
- האופרטורים AND ו-BETWEEN — לסנן לפי כמה תנאים וטווחים, ולהבין מתי הקצוות נכללים.
- האופרטורים NOT ו-OR — לשלב תנאים ולשלוף רשומות שעונות או לא עונות על קריטריון.
- סיכום האופרטורים — חזרה על הפקודות, התחביר והמושגים המרכזיים בשאילתות בסיסיות.
- מבוא לצירופים — מה זה JOIN, מה זה נרמול מסד נתונים ולמה בכלל צריך אותם.
- מבוא ל-INNER JOIN — לחבר נתונים מכמה טבלאות ולציין עמודות מטבלאות שונות בעזרת פסוקית ON.
- צירופים ב-SQL — ההבדל בין INNER, LEFT ו-RIGHT, סינון בתוך הצירוף וטיפול בערכים ריקים.
- מושגי צירוף מתקדמים — מפתחות ראשיים וזרים, צירוף כמה טבלאות ושימוש בכינויים.
- סיכום הצירופים — חזרה על המושגים המרכזיים של השיעור.
- מבוא לפונקציות צבירה — סקירה של התוכן שנלמד בשיעור הצבירה.
- ערכים ריקים וצבירה — מה זה NULL, במה הוא שונה מאפס ואיך מזהים או מסננים אותו.
- הפונקציה COUNT — לספור שורות, ההבדל בין ספירת הכול לספירת עמודה, והשפעת ערכים ריקים.
- הפונקציה SUM — לסכם עמודות מספריות, לטפל בערכים ריקים ולצבור נתוני מלאי ומכירות.
- הפונקציות MIN, MAX ו-AVG — למצוא מינימום, מקסימום וממוצע ולהבין איך הן מתייחסות לערכים ריקים.
- פסוקית GROUP BY — לצבור נתונים בתוך תת-קבוצות, לקבץ לפי כמה עמודות ולשלב עם מיון.
- המילה DISTINCT — לשלוף שורות ייחודיות לפי העמודות שבחרת, עם תרגול על שאילתות אמיתיות.
- פסוקית HAVING — לסנן תוצאות מקובצות אחרי צבירה, מעבר למה שאפשר לעשות עם WHERE.
- פונקציות תאריך ב-SQL — לנתח ולקבץ נתונים לפי חלקי תאריך בעזרת DATE_TRUNC ו-DATE_PART.
- משפטי CASE — לוגיקה מותנית בתוך שאילתה, כולל תנאים מרובים, ערכים ריקים ושילוב עם צבירה.
- מבוא לתת-שאילתות — יסודות תת-השאילתה, בדגש על תת-שאילתה שמחזירה ערך יחיד.
- תת-שאילתות בפסוקית WHERE — לסנן תוצאות באופן דינמי ולהפוך שאילתות לגמישות וקריאות יותר.
- תת-שאילתות בפסוקית FROM — ליצור טבלאות נגזרות, להמיר נתונים ולבנות שאילתות מורכבות ביעילות.
- ביטויי טבלה משותפים (CTE) — לארגן לוגיקה מורכבת לחלקים קריאים וניתנים לשימוש חוזר עם WITH.
- טבלאות זמניות — לשמור תוצאות ביניים כדי לפשט שאילתות מורכבות ולשפר ביצועים.
- טיפים ל-SQL נקי ויעיל — עקרונות בהירות, ביצועים ותחזוקה בשימוש בתת-שאילתות, CTE וטבלאות זמניות.
- פונקציות חלון — חישובי סכום, ממוצע ודירוג על פני שורות בלי לאבד את הפירוט ברמת השורה.
- עבודה עם PARTITION BY — סכומים מצטברים, דירוגים וניתוח מגמה בתוך קבוצות, בלי לוותר על רמת השורה.
- סדר בפונקציות חלון — תפקיד ORDER BY בדירוג ובמסגור, ההבדל בין ROWS ל-RANGE וממוצעים נעים.
- בניית פונקציית חלון — לבנות פונקציות חלון לניתוח מפורט, לסכומים מצטברים ולשאילתות יעילות.
- מבוא לניקוי נתונים ב-SQL — למה ניקוי נתונים קריטי ואיך מזהים כפילויות, ערכים ריקים וחריגים.
- ניקוי נתונים ב-SQL — לטפל בערכים חסרים, להסיר כפילויות, לתקנן טקסט ולתקן סוגי נתונים.
- ניקוי נתונים מתקדם — טבלאות ביניים ותהליכי עבודה לניקוי בקנה מידה גדול, עם בקרות איכות.
- פרויקטניתוח קמעונאות
3ויזואליזציה של נתונים בטאבלו10.3 שעות
- עקרונות עיצוב לתצוגת נתונים — סקירה — הרעיונות המרכזיים מאחורי תצוגה אפקטיבית, סוגי תרשימים וסיפור דרך נתונים.
- סוגי תרשימים ומתי להשתמש בהם — לבחור תצוגה לחקירה או להצגה, מהיסטוגרמה ועד סדרות זמן ועמודות זו לצד זו.
- יושרה בעיצוב תצוגת נתונים — ליישם עקרונות עיצוב כדי שהתצוגה תהיה ברורה, אפקטיבית ואמינה.
- צבע וקידודים חזותיים נוספים — צבע, צורה וגודל להדגשת דפוסים ולתקשורת נגישה של הממצאים.
- עקרונות עיצוב — חזרה — חזרה על הרעיונות המרכזיים ועל תפקידן של בחירת התרשים והבהירות.
- צעדים ראשונים בטאבלו — להתקין את התוכנה, להתחבר למערכי נתונים ולהכין את סביבת העבודה לניתוח.
- התצוגות הראשונות בטאבלו — לבנות ולשמור תצוגות ראשונות בעזרת ממדים, מדדים ושדות מחושבים.
- צעדים ראשונים בטאבלו — חזרה — איך טאבלו מארגן נתונים ותצוגות: שורות, עמודות ושדות מחושבים.
- סוגי התרשימים המרכזיים — סקירה — הצצה לסימונים, למסננים ולסוגי התרשימים שילוו את החלק הבא.
- צבירה ורמת פירוט בטאבלו — לשלוט ברמת הצבירה ובפירוט כדי לבנות תצוגות מדויקות יותר.
- היררכיות וצלילה לפרטים — לבנות תצוגות אינטראקטיביות בעזרת היררכיות מותאמות ואוטומטיות.
- התאמת סימונים ומסננים — להשתמש בסימונים ובמסננים כדי למקד את התצוגה ולהבליט את הנקודה.
- בחירה והתאמה של סוגי תרשימים — לבנות מגוון תרשימים בטאבלו ולהתאים אותם לבהירות ולאפקט.
- קיבוץ וחישובים מתקדמים — מדדים מותאמים וקיבוצים דינמיים בעזרת שדות מחושבים, חישובי טבלה, קבוצות וסטים.
- סוגי התרשימים המרכזיים — חזרה — חזרה על סימונים, מסננים, סוגי תרשימים, היררכיות וקיבוץ לפני הדשבורדים.
- דשבורדים וסיפורי נתונים — סקירה — איך דשבורדים וסיפורים מאגדים כמה מבטים על הנתונים לתמונה אחת.
- בניית דשבורדים מותאמים — לאגד תרשימים, מדדים ורכיבי פריסה לדשבורד אחד שמספר סיפור.
- עיצוב דשבורד אינטראקטיבי ומותאם — מסננים, הדגשות, פריסות לנייד ועיצוב שמכוון את מקבל ההחלטה.
- מחקירה לתקשורת — להוביל קהל דרך הממצאים בעזרת דשבורדים מסבירים וסיפורי טאבלו.
- דשבורדים וסיפורי נתונים — חזרה — מבט על האופן שבו דשבורדים אינטראקטיביים משפרים את העברת המסר.
- פרויקטבניית ויזואליזציות בטאבלו
מה יישאר לך ביד
3 פרויקטים בקוד שרץ
לא מסמכים ולא מצגות. כל פרויקט נעול בשיעור מסומן בסילבוס ומוגש לבדיקה.
- 01
1 · מדדים עסקיים בגיליונות אלקטרוניים
ניתוח רווחים לחברת מסחר מקוון
ניתוח רווחים בגיליון אלקטרוני לחברת מסחר מקוון פיקטיבית, עם מדדים עסקיים ומצגת המלצות
- 02
2 · SQL לניתוח נתונים
ניתוח קמעונאות
ניתוח נתוני קמעונאות ב-SQL, מילון נתונים ותרשים ישויות-קשרים
- 03
3 · ויזואליזציה של נתונים בטאבלו
בניית ויזואליזציות בטאבלו
דשבורד אינטראקטיבי בטאבלו שעונה על שאלות עסקיות מתוך מבחר מערכי נתונים
החסם של האנגלית
יש בכיתה עוזר שמדבר עברית
בתוך הכיתה של אודסיטי יושב עוזר בשם מארווין. שואלים בעברית — הוא עונה בעברית, על החומר שמוצג באותו רגע.
כל שאלה על מה שכתוב בעמוד
שואלים בעברית והוא עונה בעברית, על השיעור שפתוח מולך.
סיכום, ואז בוחן
אפשר לבקש סיכום של השיעור שקוראים עכשיו, ואז לבקש שיבחן אותך לפני שממשיכים.
בדקנו את זה בפועל ב-7.9.2026: שלוש שאלות חופשיות, בקשת סיכום ובקשת בוחן — חמש מתוך חמש חזרו בעברית שוטפת ומדויקת לתוכן.
✓בחר במסלול הזה אם…
אתה מתחיל מאפס ורוצה מסלול אחד שמכסה את שלושת הכלים הבסיסיים של עבודת נתונים; אתה כבר עובד עם אקסל ורוצה להוסיף SQL ודשבורד אמיתי מעליו; ואתה רוצה שלושה תוצרים מוגמרים בפועל, לא סרטונים שנצפו.
✕דלג עליו אם…
אתה כבר כותב SQL ובונה דשבורדים — רוב החומר יהיה לך חזרה; אתה מחפש הנדסת נתונים, פייתון או מחסני נתונים; או אנגלית טכנית בקריאה ובהאזנה היא מחסום שאתה לא מוכן להתמודד איתו.
לפני שמחליטים
מה זה לא נותן
- רוחב על חשבון עומק.: 40 שעות מתחלקות בין גיליון אלקטרוני, SQL וטאבלו — כל כלי מקבל פחות משליש ממה שנדרש כדי לשלוט בו באמת.
- הנתונים מוכנים מראש.: הפרויקטים רצים על חברה פיקטיבית ועל מבחר מערכי נתונים נתון, לא על מערכת של ארגון עם נתונים שבורים ובעלי עניין.
- אין ETL, אין מחסן נתונים ואין פייתון.: ראה "מה זה לא נותן" למעלה.
- כל החומר באנגלית.: השיעורים, הוראות הפרויקטים והבדיקה — הכול בשפה אחת, וזו לא עברית.
- את הבדיקה לא בדקנו.: נכון ל-7.9.2026 לא ראינו את הרובריקה ולא את מהלך הבדיקה האנושית של הפרויקטים.
שאלות ותשובות
צריך רקע בתכנות או ב-SQL כדי להתחיל?
לא. אודסיטי לא מגדירה שום דרישת-קדם רשמית למסלול, ורמת הכניסה היא מתחילים. הקורס השני מלמד SQL מהפקודה הראשונה.
האנגלית תעצור אותי?
כל החומר באנגלית, וזה חסם אמיתי. בתוך הכיתה יושב מארווין, עוזר ה-AI, ואפשר לשאול אותו בעברית על מה שכתוב בעמוד, לבקש סיכום או בוחן קצר.
אילו כלים אני צריך על המחשב?
גיליון אלקטרוני, סביבת SQL וטאבלו — ראה "הכלים בפועל" למעלה. ההתקנה נעשית בתוך הקורס.
כמה זמן זה ייקח לי באמת?
אודסיטי מפרסמת 40 שעות. בקצב של 6 עד 8 שעות בשבוע, שהוא הקצב הריאלי למי שעובד, מדובר בכחמישה עד שבעה שבועות.
מה בעצם מגישים בסוף?
שלושה פרויקטים: ניתוח רווחים בגיליון אלקטרוני עם מצגת המלצות, ניתוח נתוני קמעונאות ב-SQL עם מילון נתונים ותרשים ישויות-קשרים, ודשבורד אינטראקטיבי בטאבלו.
זה מספיק כדי לעבוד עם נתונים בארגון?
המסלול בונה בסיס: מדדים, שאילתות ודשבורד. הוא לא מכסה תהליכי ETL, מחסני נתונים, פייתון או עבודה על מערכות של ארגון אמיתי — וזו ההערכה שלנו, לא הבטחה.
40 שעות, שלושה פרויקטים, תיק אחד
המחיר, תנאי הביטול ומועד הפתיחה — בעמוד המסלול של אודסיטי. ההחלטה שלך.
הרשמה ותמחור מתבצעים אצל אודסיטי · קישור שיווקי · אנחנו לא מוכרים את הקורס
מקורות
- עמוד-המוצר הרשמי של המסלול Business Analytics with Tableau באתר אודסיטי — נמדד ב-7.9.2026.
- עמוד תוכנית-הלימודים של המסלול, אחרי הרשמה: שמות הפרויקטים, התוצרים והכלים — נקרא ב-7.9.2026.
MSL הוא קטלוג קורסים — לא ספק הקורס. המסלול מתפרסם ומנוהל על ידי אודסיטי. תוכן הקורס, המחיר, התעודה ותנאי השימוש הם באחריות אודסיטי בלבד. הקישורים לאודסיטי הם קישורים שיווקיים.