ניהול נתוני עתק ובינה עסקית (Business Data Analytics)

 
 
בעולם שבו צוברות חברות כמות מידע עצומה – היכולת להפיק ממנו מידע עסקי רלבנטי, בזמן אמת, היא חשובה ביותר להצלחתן. תחום האנליטיקה של נתונים עסקיים  (Business Data Analytics)תופס תאוצה בארץ ובעולם כאשר יותר ויותר חברות מבינות שהמידע הוא משאב חיוני שלא ניתן לותר אליו.
 
ישנן דוגמאות רבות לשימושים עסקיים ב-Business Data Analytics כגון: חיזוי התנהגות צרכנים, התאמה אישית בהיקף נרחב של פרסומות והצעות עסקיות, מסחר אלגוריתמי בניירות ערך, זיהוי אנומליות בדו"חות כספיים, ניתוח וזיהוי מוקדם של צרכי לקוחות, זיהוי לקוחות בסכנת נטישה ועוד.
 
במסגרת תכנית הלימודים שלנו בהקבץ זה, רוכשים הסטודנטים בנוסף לידע בתחום העסקי והניהולי, גם ידע מקיף בשימוש במתודולוגיות וכלי Data Science  לצורך הפיכת הנתונים הגולמיים למידע שימושי שיכול לשמש לצורך קבלת החלטות עסקיות. תכנית הלימודים מעניקה לסטודנטים בסיס מקצועי נרחב לעבודה בתחום זה, באמצעות חשיפתם למתודולוגיות וכלים מתקדמים לטיפול והפקת תובנות מנתונים. הההקבץ מהווה הקבץ של קורסים שסטודנטים המעוניינים בכך, והעומדים בתנאי הקבלה, יוכלו ללמוד במסגרת מכסת קורסי הבחירה בתואר. 

לימודים
 
ההקבץ מציע לימודים בהיקף של של 12 ש"ס וסמינר ייחודי בהיקף 2 ש"ס. 
להלן הקורסים שיוצעו בהקבץ, תיאורי הקורסים מפורטים בהמשך.

 

 

מבוא לאנליטיקה עסקית

2 ש"ס

טיפול יישומי בנתונים1

3 ש"ס

טכנולוגיות ביג דאטה

2 ש"ס

ניסויים עסקיים דיגיטליים ומקוונים

2 ש"ס

כריית מידע עסקי2
3 ש"ס
סמינר באנליטיקה עסקית
2 ש"ס
 
 
1 ינתן פטור לסטודנטים שחוגם השני מדעי המחשב
2 ינתן פטור לסטודנטים שחוגם השני סטטיסטיקה ולמדו את הקורס "כריית מידע" בסטטיסטיקה
 
 
 
נהלים: תנאי הקבלה והליך הרישום להקבץ ניהול נתוני עתק ובינה עסקית
  1. ההרשמה ללימודי ההקבץ פתוח לכל תלמידי ניהול, החל משנה ב'.
     
  2. סטודנטים המעוניינים להצטרף להקבץ,  מתבקשים להירשם מראש במזכירות החוג לניהול, ולקבל אישור קבלה. סטודנטים שהתקבלו להקבץ,  ירשמו לקורסים במסגרת הבידינג. הליך הרישום להקבץ יתפרסם בהמשך באתר החוג.
     
  3. תנאי קבלה להקבץ: ציון 78 בקורס: 1221-5114 סטטיסטיקה לניהול.
    סטודנטים המשלבים  כלכלה או פסיכולוגיה, יחושב עבורם הציון בקורסים המקבילים שלמדו בחוגים שלהם. תלמידי סטטיסטיקה או מדעי המחשב  פטורים מתנאי זה, אך יהיו חייבים  להגיש בקשה  להירשם כמתבקש.

     
  4. הקורסים בהקבץ יוכרו כחלק ממכסת לימודי הבחירה, וסמינר ההקבץ יוכר כסמינר המחקר בתואר (סטודנטים לומדים את סמינר המחקר בהקבץ במקום הסמינר הרגיל בחוג).
     
  5. באישור הזכאות לתואר וברשומת הלימודים יירשם כי התלמיד סיים הקבץ בניהול: נתוני עתק ובינה עסקית, בכפוף לעמידה בכללים המפורטים להלן:
  • תלמיד שמכסת לימודי הבחירה הנדרשת בתכנית הלימודים שלו (8 ש"ס) קטנה ממכסת לימודי ההקבץ  הנדרשת (12 ש"ס) - יהיה חייב להשלים את היקף השעות הנדרש בקורסי ההקבץ.
    נבדקת האפשרות של אי חיוב בשכ"ל עבור השעות העודפות שנלמדו. 
    התלמידים יעודכנו בהמשך ׁ.
     
  • תלמיד שמכסת לימודי הבחירה הנדרשת בתכנית הלימודים שלו (14 ש"ס), גדולה ממכסת לימודי ההקבץ הנדרשת (12 ש"ס) - יהיה חייב לסיים את לימודי ההקבץ ואף להשלים את היקף השעות בלימודי הבחירה עד ל-14 ש"ס כמתבקש.
    חשוב להדגיש:  בשיקלול ציון הגמר יילקחו חשבון כל קורסי הבחירה וההקבצים שנלמדו.  

     
  • תלמיד שהחליט להצטרף ללימודי ההקבץ לאחר שלמד קורסי בחירה כלליים ועקב כך גדל היקף השעות לתואר מעבר לנדרש, יודגש:
    (1) בשיקלול ציון הגמר בחוג לניהול, יילקחו בחשבון  רק  הציונים בקורסי הקבץ שהתלמיד למד. קורס(י) בחירה כלליים שנלמדו מעבר למכסה הנדרשת להקבץ לא ישוקללו בציון הגמר.
    (2) נבדקת האפשרות של אי חיוב בשכ"ל עבור השעות העודפות שנלמדו. התלמידים יעודכנו בהמשך ׁ.
 

לחץ כאן לטופס רישום להקבץ ניהול נתוני עתק ובינה עסקית

 
תיאור הקורסים
 
מבוא לאנליטיקה עסקית
דרישת קדם: 1221-5114 סטטיסטיקה לניהול או קורס מקביל (בכלכלה או פסיכולוגיה או מדעי המחשב) או קורס מבוא לסטטיסטיקה 0365-1813 לסטודנטים שלמדו קורס זה לתואר בסטטיסטיקה.
התפתחויות בטכנולוגיות המידע מאפשרות איסוף ועיבוד כמויות עצומות של נתונים ממגוון רחב של מקורות. נתונים אלו, המכונים באופן פופולרי "ביג דאטה" מאפשרים לגופים עסקיים קבלת תובנות עסקיות חשובות ושיפור משמעותי בביצועיים העסקיים. מטרת קורס זה הינה להסביר עקרונות יסודיים שעומדים בבסיסו של תחום הBusiness Data Analytics. ההתמקדות בקורס היא של בהסבר של עקרונות, שיטות, יכולות ומגבלות של Business Data Analytics. וכן במתודולוגיות "המרת" בעיות עסקיות לבעיות גנריות שניתן לפתור בכלי Data Science. בנוסף ללימוד התיאורטי הסטודנטים יתנסו בעבודה עם תוכנת כריית מידע בסיסית (WEKA).
 
 
ניסויים עסקיים דיגיטליים ומקוונים
דרישת קדם: 1221-5114 סטטיסטיקה לניהול או קורס מקביל (בכלכלה או פסיכולוגיה או מדעי המחשב) או קורס מבוא לסטטיסטיקה 0365-1813 לסטודנטים שלמדו קורס זה לתואר בסטטיסטיקה.
בעידן הדיגיטלי, תהליכים עסקיים, תהליכים צרכניים ותהליכים חברתיים מבוצעים בהיקף נרחב בסביבה מקוונת - אתרי אינטרנט, רשתות חברתיות ומכשירים חכמים. כלים מקוונים אלו מאפשרים איסוף נתונים שוטף על כלל הפעילויות, משלב איסוף המידע של הצרכן או החברה, דרך שלבי קביעת ההעדפות ועד לשלב קבלת ההחלטה. השימוש הנרחב בטכנולוגיה זו מאפשר ביצוע ניסויים דיגיטליים מקוונים ברמת הפרט (micro-level), באופן שוטף ובהיקף נרחב על אלפי צרכנים. ניסויים אלו מהווים אחד מהכלים החשובים ביותר להבנת הסיבות לפעילות צרכנים ולקביעת אסטרטגיה עסקית אפקטיבית. עם זאת, מורכבות הניסויים מציבה אתגרים בתכנונם ובניתוחם ואף מעלה שאלות אתיות בנוגע לגבולות וכללי השימוש בניסויים. קורס זה מתמקד בהבנת היישומים העסקיים של ניסויים דיגיטליים רחבי היקף. בקורס נעמוד על סוגי הניסויים השונים והשימושים השונים של כל סוג; נלמד היבטי תכנון ועיצוב של ניסויים דיגיטליים תוך דגש על הבנת הקשר סיבתי וההבדל מקורלציה; נדון בשיטות לניתוח והערכת תוצאות הניסויים; נסקור כלים לביצוע ניסויים מקוונים ונתכנן ניסויים מקוונים באחד מכלים אלו. בנוסף, נדון בשאלות האתיות העולות משימוש בניסויים אלו ובטכניקות ונורמות הנדרשות להגדרת תחום מתפתח זה.
 
 
טיפול יישומי בנתונים
(ינתן פטור לסטודנטים שחוגם השני מדעי המחשב)
תחומי הData Science-  ו Business Data Analytics  כוללים טכנולוגיות ושיטות המאפשרות איסוף ועיבוד כמויות עצומות של נתונים ממגוון רחב של מקורות שאינם בהכרח מאורגנים. נתונים אלו, המכונים באופן פופולרי Big Data  מאפשרים לגופים עסקיים קבלת תובנות עסקיות חשובות ושיפור משמעותי בביצועים העסקיים שלב הכרחי בתהליכי Data Science הינו שלב הData Processing,  שכולל השגת נתונים גולמיים ממקורות פנימיים וחיצוניים, עיבוד וארגון הנתונים, המרתם לפורמטים המתאימים לניתוח, וניהול הנתונים. נתונים גולמיים אלו יכולים להמצא במסגרת הארגון, באינטרנט, במאגרי מידע, או בידי גופים אחרים. הנתונים יכולים להופיע בצורה מאורגנת או בלתי מאורגנת (unstructured data), בפורמטים שונים, חלקם סטנדרטיים וחלקם יחודיים. קורס זה יתמקד בהבנת תהליך השגת הנתונים ממקורות שונים, לימוד כלים בסיסיים בתכנות (שפת (Python הכרות עם פורמטים וAPI-  מקובלים באינטרנט לצורך "שאיבת נתונים", היכרות עם בסיסי נתונים רלציונים ושפת SQL  לצורך ניהול נתונים.
 
טכנולוגיות ביג דאטה
דרישת קדם: טיפול יישומי בנתונים
בעולם העסקי של היום נאספות ונאגרות כמויות מידע הגדלות בקצב מסחרר. היכולת לשלוט ביעילות בכמות (Volume) ,שטף (Velocity) , ומגוון (Variety) סוגי הנתונים, הופכת להיות משאב ארגוני בעל ערך בסביבה עסקית גלובלית ותחרותית. יכולת זו מאפשרת לחברות להשיג תועלות משמעותיות בתחומים כגון שיווק, מכירות, ניהול מלאי, ועוד. על מנת להפיק תובנות אנליטיות בעלות ערך לארגון, נדרש לבצע פעולות קריטיות הכוללות איסוף, עיבוד, אחסון וניתוח נתונים במימדי ענק. לשם כך נדרשת תמיכה במגוון של טכנולוגיות חדשניות הקרויות טכנולוגיות נתוני עתק (Big Data technologies). קורס זה סוקר טכנולוגיות המאפשרות מתן מענה טכנולוגי הולם לדרישות Big Data ואשר אינם נתמכים בעזרת כלים סטנדרטיים בעולם טכנולוגיות המידע הארגוניים. הקורס יתמקד בהצגת פתרונות ישומיים לתחום טכנולוגיות נתוני עתק (Big Data) בסביבה עסקית ושיווקית.  במהלך הקורס ייסקרו שיטות לעיבוד מקבילי (Map Reduce),  יכולת איחסון ועיבוד מבוזרות ומקביליות (Hadoop, DFS), הרחבות המאפשרות גישה נוחה לנתוני עתק (Pig, Hive etc.). כמו כן ייבחנו טכנולוגיות חדשניות של מסדי נתונים (NoSQL, In-Memory Databases) המותאמים לסביבה המתאפיינת בכמות ומגוון סוגי נתונים  (structured/unstructured) ,תוך התמקדות בתכונותיהם המאפשרות התאמה לניתוח נתוני עתק.
 
 
כריית מידע עסקי
(ינתן פטור לסטודנטים שחוגם השני סטטיסטיקה ולמדו את הקורס "כריית מידע" בסטטיסטיקה)
דרישת קדם: מבוא לאנליטיקה עסקית, טיפול יישומי בנתונים
 
הקורס יתמקד בהצגת פתרונות כריית מידע לבעיות מבוססות נתונים בתחום העסקי. הפתרונות מתבססים על יישום תאוריות וכלים מתחום ה Data Science  וכריית המידע .(Data Mining) הקורס מאפשר התנסות מעשית בשימוש בכלי כריית מידע וקבלת בסיס מעשי ותיאורטי בתחום. הקורס הינו קורס מתקדם המיועד להרחיב את הידע בכלי כריית מידע לסטודנטים שלמדו את הקורס מבוא לאנליטיקה עסקית. בהרצאות הקורס יוצגו בעיות נבחרות וילמדו שיטות ואלגוריתמים של כריית מידע בדגש על Supervised Learning  וPredictive Modeling . הלימוד בקורס מורכב מהרצאות בכיתה, מעבודות תלמידי הקורס, וע"י לימוד ותרגול עצמי (קריאת מאמרים ותרגול שימוש בתוכנת כריית מידע - R) כמו כן, יכלול הקורס פרוייקט מסכם בו יישמו התלמידים את הנלמד בקורס באמצעות תוכנת כריית מידע.
 
 
סמינר באנליטיקה עסקית
דרישת קדם: כריית מידע עסקי,  ניסויים עסקיים דיגיטליים ומקוונים
 
בעידן הדיגיטלי, תהליכים עסקיים, תהליכים צרכניים ותהליכים חברתיים מבוצעים בהיקף נרחב בסביבה דיגיטלית. למרות עושר הנתונים הנאספים, היכולת למנף ניתוח מתקדם של נתונים אלו לא מנוצלת באופן מיטבי על ידי חברות לקבלת החלטות ולהשגת תרומה עסקית משמעותית. מטרת הקורס היא למידה והתנסות עם פרויקטים עתירי נתונים והבנת הכלים והטכנולוגיות להתמודדות עם השאלות העסקיות והאתגרים בעידן הדיגיטלי.
הקורס עוסק בפתרונות עסקיים מבוססי נתונים ומתמקד בשיטות Data Mining וניסויים דיגיטליים.
במהלך הקורס נסקור בעיות עסקיות מתחומים שונים ונדון בשימושים של Data analytics לתמיכה בהחלטות הניהולית. בתחומים אלו. במהלך הקורס הסטודנטים יכתבו עבודה סמינריוניות הכוללת מחקר שימושי (applied research) או אקדמי הבוחן בעיות עסקיות ומציע להן פתרונות מתחום כריית המידע או הניסויים.
 
 
 


     

צור קשר