סדנה במדעי הנתונים
קורס 20936 · 3 נ״ז
מועדי בחינות
האוניברסיטה עוד לא פרסמה מועדי בחינות לקורס הזה. נעדכן כאן ברגע שיתפרסמו.
לפי לוח הבחינות של האוניברסיטה הפתוחה; ייתכנו שינויים, והמועד שלכם מופיע בהזמנה לבחינה. כל מועדי הבחינות
לקורס הזה עדיין אין קבוצה בקהילה. רוצים שנפתח? כתבו לנו באחת הקבוצות.
פרטי הקורס
- נקודות זכות
- 3 נקודות זכות ברמה מתקדמת סמינריונית
- רמה
- מתקדמת סמינריונית
- שיוך
- מדעים / מדעי המחשב
מתי הקורס נפתח
- 2027סמסטר א – נפתחסמסטר ב – לא מתוכנןקיץ – נפתח
- 2028סמסטר א – נפתחסמסטר ב – לא מתוכנןקיץ – נפתח
לפי תכנון האוניברסיטה; שינויים אפשריים.
קישורים
ידע קודם
תנאי קבלה: 36 נקודות זכות במדעי המחשב ובאישור מרכז/ת ההוראה (להגשת הבקשה לחצו כאן) וכן פטור מקורסי שפה באנגלית ועמידה בדרישות ההדרכה הביבליוגרפית בספרייה. ידע קודם דרוש: הסתברות ומבוא לסטטיסטיקה למדעי המחשב (או מבוא לסטטיסטיקה ולהסתברות למדעים + הסקה סטטיסטית), מבוא לבינה מלאכותית, אלגוריתמים. ידע קודם מומלץ: כריית מידע, מבוא ללמידת מכונה.
מטרת הסדנה
הסדנה תציג לסטודנטים את היסודות היישומיים של מדעי הנתונים באמצעות שפת Python ובמסגרתה סטודנטים יציגו תחום דעת יישומי לעמיתיהם ויבצעו פרויקט גמר בהיקף רחב. הסדנה מבוססת מיומנויות ומתמקדת בניתוח נתונים באמצעות למידת מכונה. קיימת חובת נוכחות במפגשי הסדנה.
נושאי הלימוד
- מבוא לשפת Python
- ניתוח נתונים עם pandas
- וויזואליזציה של נתונים והורדת מימד
- למידת מכונה לא מפוקחת עם sklearn
- למידת מכונה מפוקחת עם sklearn
- רשתות נוירונים עמוקות עם sklearn
- ניתוח שפה טבעית עם NLTK
- ניתוח מידע וויזואלי עם OpenCV
- ניתוח מידע רשתי עם NetworkX
- שימושים מתקדמים של רשתות נוירונים בעזרת ספריות Hugging Face
במסגרת אסופת המאמרים ייחשפו הסטודנטים לנושאים מתקדמים כגון ניתוח היקף רחב של נתונים על מחשבי על ובענן.
חומר הלימוד
מדריך למידה
אסופת מאמרים
ההרשמה לסדנה מותנית באישור מרכז ההוראה. לפני ההרשמה יש להגיש בקשת הרשמה במערכת הפניות בשאילתא. מספר הסטודנטים בסדנה מוגבל. להגשת הבקשה לחצו כאן.
צוות הקורס
- פיתוח הסדנה
- ד"ר אלישי עזרא צור, ד"ר ענת לרנר, ד"ר עידן אלתר
פרטי הקורס מקטלוג האוניברסיטה הפתוחה, עודכנו ב-4.11.2026.