תואר ראשון במדעי הנתונים ובינה מלאכותית באוניברסיטת אריאל

תואר ראשון במדעי הנתונים ובינה מלאכותית באוניברסיטת אריאל בשומרון

באוניברסיטת אריאל מתקיים תואר ראשון במדעי הנתונים ובינה מלאכותית. התואר מתקיים תחת בית הספר למדעי המחשב, נלמדים קורסים המשותפים לסטודנטים בתואר הראשון במדעי הנתונים ולתואר הראשון במדעי במחשב, מה שמאפשר לבוגרים לעבוד גם כמהנדסי תוכנה תוך קבלת יתרון באמצעות הידע הנרחב שברשותם בתחומי הבינה המלאכותית ומדעי הנתונים.

חברות הטכנולוגיה וההייטק מתבססות יותר ויותר על ניתוח נתונים מתקדם ועל הבינה המלאכותית (AI). צורך זה מביא לגידול בביקוש למדעני נתונים ולמומחי בינה מלאכותית. ככל שהבינה המלאכותית מחליפה עובדים בתחומים השונים, מתכנות ועד להוראה ולרפואה, גובר הביקוש למומחים הבקיאים באופן בו הבינה המלאכותית עובדת.

ניתן ללמוד במתכונת חד-חוגית או במתכונת דו-חוגית עם מדעי החברה.

 

• קראו על תואר ראשון במדעי הנתונים.
• קראו גם על תואר ראשון בבינה מלאכותית AI.

 

מה לומדים?

התואר הראשון במדעי הנתונים ובינה מלאכותית מכשיר את הסטודנטים להיות בקיאים בכל שלבי תהליך ניהול הנתונים, החל מאיסוף הנתונים, הדמייתם, ואגירתם במסדי נתונים; דרך ניתוח הנתונים; וכלה בניבוי ערכים עתידיים על סמך הנתונים הקיימים, טיפול בכמויות אדירות של נתונים, והבנת ההתפתחויות האחרונות בתחום הבינה המלאכותית.

הסטודנטים רוכשים ניסיון בתחומים כגון למידת מכונה, למידה עמוקה, ועוד. נוסף על מספר רב של קורסים בתחומי ליבת מדעי הנתונים והבינה המלאכותית, מקנים הלימודים ידע נרחב במתמטיקה, בסטטיסטיקה, בהסתברות, ובתכנות, המהווים את אבני היסוד של תחומי הבינה המלאכותית ומדעי הנתונים. כמו כן, מתקיימים קורסים משותפים עם לימודי מדעי המחשב. במהלך לימודיהם, עורכים הסטודנטים פרויקט גמר בתחומי הבינה המלאכותית ומדעי הנתונים.

 

ניתן ללמוד במסלולים הבאים:

• תואר חד-חוגי במדעי הנתונים ובינה מלאכותית.

 

• תואר דו-חוגי בכלכלה ומדעי הנתונים ובינה מלאכותית: הלימודים משלבים בין תחום החשיבה הכלכלית ותחום הטכנולוגיה, ומקנים ידע בניתוח נתונים ובפיתוח מערכות AI, וכן כלים להבנת השווקים והתנהגות הצרכנים לקבלת החלטות בתנאי אי-ודאות.

 

• תואר דו-חוגי בפסיכולוגיה ומדעי הנתונים ובינה מלאכותית: הלימודים מקנים הכשרה טכנולוגית בניתוח נתונים ובפיתוח מערכות AI, לצד היכרות עם תהליכים קוגניטיביים, התנהגותיים, ורגשיים.

 

מה משך הלימודים?

משך התואר הראשון הינו 3 שנים.

 

אילו נושאים נלמדים במהלך התואר?

• אלגוריתמים.
• דימות נתונים.
• למידת מכונה.
• פיתוח רשתות נוירונים.
• אינטראקציות אדם וסוכן.
• מבוא לבינה מלאכותית AI.
• למידה עמוקה ועיבוד שפות טבעיות.
• ועוד.

 

מה הם תנאי הקבלה?

 

דרישות הסף לקבלה מן המניין הינן:

• בגרות במתמטיקה ברמת 4 יחידות בציון 85 או ברמת 5 יחידות בציון 75.
• בגרות באנגלית ברמת 4 יחידות בציון עובר.
• סיווג רמה באנגלית "בסיסי" לפחות.
• ציון יע"ל 110 ומעלה בעברית למועמדים אשר סיימו את לימודיהם התיכוניים בשפה שאיננה עברית, או שנבחנו בפסיכומטרי בשפה שאיננה עברית.

 

דרישות הקבלה הינן:

• קבלה על סמך בגרות בלבד: ממוצע בגרויות 107 ומעלה, וגם עמידה בכל דרישות הסף.

 

• קבלה על סמך ציון קבלה משולב: ציון משולב 650 ומעלה, ציון כמותי 120 ומעלה, וגם עמידה בכל דרישות הסף.

 

• קבלה על סמך ציון בגרות בשקלול הריאלי: ציון 85 בבגרות ברמת 5 יחידות במקצועות מתמטיקה, אנגלית, ומגמה ריאלית (פיזיקה, מדעי המחשב, הנדסת תוכנה, או מדעי הנתונים). יש לעמוד בדרישות הזכאות לבגרות, רמת האנגלית, ומבחן יע"ל.

 

• קבלה על סמך הציון בפסיכומטרי: זכאות לבגרות, ציון פסיכומטרי 680 ומעלה, ציון כמותי 130 ומעלה, ועמידה בדרישות הסף באנגלית, במתמטיקה, ובעברית.

 

• קבלה על סמך לימודים אקדמיים קודמים: ישנה חובת הצהרה על לימודים אקדמיים קודמים, והם יובאו בחשבון במעמד הדיון במועמדות.

 

• קבלה על סמך ממוצע התואר הראשון: תואר ראשון במקצועות רלוונטיים במדעי הטבע או בהנדסה בממוצע 85. הקבלה אינה אוטומטית והיא טעונה אישור ועדת הקבלה המחלקתית.

 

• קבלה על סמך דיפלומת הנדסאים: ממוצע 90 ומעלה במבחנים החיצוניים, ועמידה בכל דרישות הסף.

 

• קבלה על סמך אפיק מעבר מן האוניברסיטה הפתוחה: לימודים אקדמיים קודמים מן האוניברסיטה הפתוחה בתחומי מדעי המחשב והמתמטיקה - 30 נ"ז לפחות (שנת לימודים מלאה בתחום), בממוצע 80 ומעלה וציון 70 לפחות בכל קורס. יעבור לאישור ועדת קבלה מחלקתית.

 

• קבלה על סמך מכינה ייעודית: סיום מכינה ייעודית בציון 90 ומעלה בקורסים במתמטיקה, באנגלית, ובפיזיקה. יש לעמוד בכל תנאי הסף, וכן ישנה חובת זכאות לבגרות.

 

מה הן אפשרויות התעסוקה ולימודי ההמשך?

בוגרי התואר יכולים להשתלב בשוק התעסוקה בתפקידים מגוונים כגון דאטה אנליסטים, מדעני נתונים (Data Scientist), מהנדסי נתונים (Data Engineer), מומחי AI, או מהנדסי תוכנה. כמו כן, באפשרותם להמשיך לתארים מתקדמים בתחום מדעי המחשב.