דילוג לתוכן ראשי

קורסים

  • סמינר באנליטיקה עסקית וניתוח נתונים (40003)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    במסגרת הסמינר תבחר כל קבוצת סטודנטים (2 סטודנטים בקבוצה) שני מאמרים להצגה (מתחום האנליטיקה העסקית).

    את שני המאמרים נדרש לאשר מול מרצה הסמינר.

    הסמינר מתחלק לשני סבבים של הצגת מאמרים - סבב א' וסבב ב'.

    בכל סבב כל קבוצה מציגה מאמר ובהמשך מקבלת משוב הכולל נקודות לשיפור ושימור.

    ההצגה של המאמר תכלול גם הצגה של המודל הסטטיסטי בו בוצע שימוש בשפת קוד (R, פייתון) ובחבילות קיימות.
  • ניתוח ותכנון מערכות מידע (40138)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    ניתוח, עיצוב ופיתוח מערכות מידע הינו חלק אינטגרלי מעולם הנדסת תעשיה וניהול. הקורס מספק את היסודות הנדרשים להבנה ויישום תהליכי ניתוח, עיצוב ופיתוח מערכות מידע (Information Systems). בחלקו הראשון של הקורס (מפגשים 1-2) נעסוק במודלים על פי הם מנתחים, מעצבים ומפתחים מערכות מידע. מעבר לסקירת המודלים, השאלה העיקרית בה נעסוק הינה בחירת המודל המתאים בהתאם לשיקולי זמן ועלות של פרויקט פיתוח מערכת המידע. בחלקו השני של הקורס (מפגשים 3-9) נעסוק בכלים היסודיים המשמשים לתיאור פונקציונאלי של מערכת המידע על ידי תרשימי DFD (Data Flow Diagram), טרנסאקציות, תרגום של תרשים ERD (Entities Relationship Diagram) לתרשים UML (Unified Modeling Language) ודיאגרמת מצבים (State Machine Diagram). חלק זה ילווה בעקרונות מעולם פיתוח תוכנה מונחה עצמים על מנת לאפשר גמישות ויעילות של מערכת המידע לפיתוחים עתידיים לאחר הקמתה. בחלקו השלישי של הקורס (מפגשים 10-11) נדון בארכיטקטורת שרת-לקוח ובשיקולים השונים לבחירת מערכת מידע ריכוזית מול מערכת מידע ביזורית. בחלקו הרביעי של הקורס (מפגשים 12-13), נפתח חלקים עיקריים ממערכת המידע על בסיס עקרונות מעולם פיתוח התוכנה מונחה עצמים. בנוסף, נדון על נושאים עדכניים נוספים בעולם מערכות המידע: A / B Testing, User Interface, User Experience.
  • נושאים מתקדמים בבסיסי נתונים (40257)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    הסטודנטים יתנסו בעיבוד נתונים בשפת Excel, בניית Data Pipeline בשפת פייתון, שימוש בוויזואליזציות בפייתון, בניית בסיסי נתונים במודל נתונים No-SQL תוך שימוש ב-Document Database ו-Graph Database.
  • יישומי בינה מלאכותית בהנדסת מערכות (40261)
    • תקציר הקורס:

    תקציר:

    יישומי בינה מלאכותית תומכים בתהליכי קבלת החלטה בהנדסת מערכות. במהלך הקורס נעסוק בבעיות צנטרליסטיות ובבעיות מבוזרות ונלמד כיצד לרתום אותם ככלי בינה מלאכותית לתהליכי קבלת החלטה. הקורס כולל תכנון וכתיבה של קוד על מנת למדל בעיות מתמטיות ולעשות שימוש באלגוריתמים על מנת לפתור את הבעיות. מפגשים 1-3 יוקדשו למערכות צנטרליסטיות בהן קיים "מקבל החלטה" יחיד שמרכז אליו את כלל המידע. על מנת למדל בעיות צנטרליסטיות נעשה שימוש בבעיות חיפוש ואלגוריתמי חיפוש לפתרון. במפגש 5 הסטודנטים ינסחו בעיה מתמטית אותה יבחרו למדל באמצעות מודל צנטרליסטי או מודל מבוזר. מפגשים 4,6,9 נעסוק בבעיות אופטימיזציה מבוזרות (בעיות מרובות סוכנים) ואלגוריתמי חיפוש לוקאליים (Local Search) על מנת לפתור על מנת לפתור את הבעיות. במפגשים 7,8 נפתח ביחד מודל סימולטור לפתרון בעיות מבוזרות. מפגשים 11-13 יבוצע פיתוח והטמעה של אלגוריתמים שיפתרו את הבעיות אותן נסחו הסטודנטים.