שלחו לחבר

לימודי ניתוח נתונים באוניברסיטה: ללמוד היום את מקצועות המחר

ניתוח נתונים הפך בשנים האחרונות לתחום מוביל המוצא ביטוי פרקטי כמעט בכל נדבך בחיינו. החשיבות של ניתוח נתונים מתבהרת ככל שמקומות עבודה, חברות, ארגונים, מוסדות ועסקים הופכים להיות טכנולוגיים יותר ועתירי נתונים.  זה הפך כבר לעובדה – בחברות מודרניות יש זרם בלתי פוסק של נתונים, אך לשיטפון הזה של מידע ונתונים אין כל ערך אם לא מסווגים אותם, מסדרים אותם, מנתחים אותם והופכים אותם לידע.
אם תהיתם היכן ניתן ללמוד ניתוח נתונים בוודאי תשמחו לדעת כי המחלקה למדעי המידע באוניברסיטת בר-אילן מקיימת מסלולים שונים של לימודי תואר במסגרתם ניתן להתעמק בתחומי ניתוח נתונים/ניתוח מידע.

לקבלת מידע נוסף על אודות לימודי ניתוח נתונים / ניתוח מידע במסגרת תואר אקדמי בבר-אילן, צרו קשר דרך עמוד צור קשר או בטלפון 03-5318351

ללא ניתוח נתונים אין כל ערך למידע שמצטבר באירגונים

נתונים נמצאים בכל מקום והם הפכו לחלק בלתי נפרד מאורחות מחיינו. כמות הנתונים שכבר קיימת לצד כמות המידע שכל אחד ואחת מאיתנו מפיקים בכל רגע נתון גדלה באופן אֶקְסְפּוֹנֶנְצְיָאלִי, וכאמור, ללא ניתוח נתונים אין כל משמעות ל-BIG DATA ולאיסוף נתונים מלכתחילה. למעשה רק חברות שמקדישות זמן ומשאבים לניתוח נתונים ומידע יכולות לייעל תהליכים, לחסוך במשאבים ולמקסם רווחים.
ניתוח מידע הוא חיוני לכלל התהליכים הארגוניים. הוא מאפשר להתמודד עם נפח גדול של מידע גולמי, מובנה או לא מובנה, הזורם בתדירות גבוהה מאוד, ובעזרת שיטות חדשות ומתקדמות של ניתוח נתונים, המידע מעובד, מנותח ומופקים ממנו מסקנות משמעותיות ותובנות שתורמות לצמיחת חברות וארגונים, בכל מגזר ותחום.

ניתוח מידע: ידע הוא כוח, ונתונים הם הדלק שיוצר את הכוח הזה

נקיטת גישה אנליטית בארגון, המבוססת על ניתוח נתונים, מספרים, סטטיסטיקה ועובדות מאפשרת לחברות ועסקים לנצל את כוחו של המדע והקידמה כדי לקבל החלטות מבוססות נתונים, לאתר כישרונות חדשים, לקדם עובדים, לשפר תהליכים וביצועים ולהבין בצורה טובה יותר את הזירה העסקית בכלל, ואת הלקוחות בפרט, כך שבפועל ניתוח נתונים יכול להועיל לכל היבטי הארגון;
ניתוח נתונים מאפשר לזהות הזדמנויות חדשות – בעזרת ניתוח נתונים ניתן לשפר ולהגדיר מחדש תהליכים שונים בארגון,  זאת במטרה לפתח שיטות חדשות יותר, יעילות יותר, מהירות יותר ומדויקות יותר. לשם כך למשל, משתמש מדען נתונים באלגוריתמים אנליטיים כדי לנתח תובנות קבועות ורצופות לעבדן לטובת שיפור ביצועי החברה ואיתור הזדמנויות חדשות לגדילה וצמיחה.
ניתוח מידע קריטי לתהליכי קבלת החלטות – ניתוח נתונים דרוש כיום לא רק כדי לאסוף את הזרם הבלתי פוסק של הנתונים, אלא גם כדי לסייע לשדרת הניהול לקבל החלטות טובות יותר. במובן הזה, לניתוח מידע יש ערך אסטרטגי המקל על תהליכי קבלת ההחלטות ומשפר אותם. שימוש בכלי מדידה, מעקב וניתוח מייצרים תשתית מבוססת נתונים לקבלת החלטות טובות יותר המבוססות על מידע מהשטח. וזה לא נגמר כאן - לאחר קבלת ההחלטות, מתודות וכלי ניתוח נתונים בוחנים, מנתחים ומודדים את הצלחת ההחלטות שהתקבלו.
בעזרת ניתוח נתונים אפשר לחזות את העתיד – ניתוח נתונים אינו מתרכז אך ורק בהווה, בכאן ועכשיו, יש גם כלים ומודלים מבוססי נתונים המאפשרים לנבא ולחזות טרנדים, מגמות, ביצועים ותוצאות עסקיות, לרבות כלים ושיטות לביצוע סימולציות המדמות מצבים ותהליכים שונים. בדיוק מסיבה זו עבודתם של בוגרי מדעי הנתונים היא חוצת-ארגון: ניתוח נתונים מאפשר לנתח ולחזות אילו מועמדים יתאימו לתפקידים שונים בארגון על פי כישוריהם וכישרונותיהם, ניתוח מידע יכול לנבא אילו מסרים שיווקיים יתאימו לכל קהל יעד,  בעזרת ניתוח נתונים ניתן לזהות מראש אופנות חדשות וטרנדים חמים, לצפות מראש נטיות התנהגות של לקוחות/משתמשים וגם לחזות מבעוד מועד סיכונים, אתגרים וקשיים וכך למזער סיכונים.
ניתוח נתונים מאפשר לשפר פיתוח של מוצרים – מתודולוגיות ניתוח נתונים חושפות מידע רב אודות מוצר קיים (או עתידי) והרלוונטיות שלו. ניתוח נתונים המגיעים ממחלקת השיווק מלמדים על שביעות רצון של לקוחות מן המוצר, על בעיות עם המוצר, על קהל היעד האידיאלי של המוצר, על תגובת השוק למוצר ועל תגובת הלקוחות לחברה/למותג. תובנות אלו יכולות לסייע לשפר ולשכלל את המוצר ולהתאימו לצרכים המשתנים של הלקוחות/המשתמשים.
ניתוח מידע הוא הכרחי לקיצור, ייעול ושיפור תהליכים – בינה מלאכותית, כריית מידע ולמידת מכונה אלו הם רק חלק מהכלים הטכנולוגיים החדשים שעומדים לרשותנו כיום, והמכנה המשותף לכל הכלים האלו הוא אוטומציה. בעולם העסקים לאוטומציה יש תפקיד מפתח. באוטומציה לוקחים משימות שגרתיות החוזרות על עצמן, שבעבר היו ידניות ונעשו על ידי אנשים, ומעבירים אותן למערכות מחשוב שעושות משימות אלו בצורה אוטומטית, ללא התערבות אנושית. תהליכים אוטומטיים חוסכים לארגון בהוצאות על כוח אדם והם הופכים תהליכים שבעבר היו ארוכים וסבוכים לקצרים, מהירים ופשוטים, וכפועל יוצא מאפשרים לעובדים ולמנהלים להתרכז בנושאי הליבה.

ניתוח נתונים לומדים בבר-אילן במחלקה בעלת שם עולמי בתחום מדעי המידע

המחלקה למדעי המידע באוניברסיטת בר-אילן נחשבת למובילה בעולם בתחום מדעי המידע ובעבר אף דורגה במקום 76 בדירוג שנחאי. המחלקה מקיימת מספר מסלולי לימוד בתארים השונים: תואר ראשון כמקצוע מורחב או דו-ראשי, תואר שני במסלול עם תזה ובמסלול ללא תזה ודוקטורט, ופותחת דלת לעולם ידע מרתק, עשיר ומגוון דרכו תוכלו להתעמק בקורסים העוסקים בתחומי ניתוח נתונים או ניתוח מידע. התמחות מיוחדת בתחום ניתוח נתונים מתקיימת בלימודי תואר שני בתוכנית ללימודי מידע במגמת טכנולוגיות, בה תוכלו לרכוש ידע והתנסות פרקטית בתחום המבוקש של ניתוח נתונים.
תוכניות הלימוד במחלקה למדעי המידע עדכניות וממשיכות להתאים עצמן כל העת להתפתחויות האחרונות. סגל המרצים והחוקרים במחלקה הם מהמובילים בתחום, המעבדות באוניברסיטה מרווחות ומאובזרות בטכנולוגיות המתקדמות ביותר וחוויית הלימוד היא אינטראקטיבית ומלווה בהתנסות מעשית. לימודי ניתוח נתונים במסגרת תואר במחלקה למדעי המידע בבר-אילן פותחים דלת לקריירה מתגמלת, משפיעה ומשמעותית המאפשרת לבוגרינו להשתלב בתפקידי מפתח במגוון ענפים בשוק העבודה.

נשמח לייעץ לכם וללוות אתכם במסלולי למידה מרתקים המכילים מלבד ניתוח נתונים מגוון עשיר של נושאים בתחום מדעי המידע.

לקבלת מידע נוסף על אודות לימודי ניתוח נתונים / ניתוח מידע במסגרת תואר אקדמי בבר-אילן, צרו קשר דרך עמוד צור קשר או בטלפון 03-5318351

תאריך עדכון אחרון : 20/07/2021