לימודי הנדסת מערכות מידע
תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע נחשב לאחד המסלולים האקדמיים המבוקשים והמשפיעים ביותר בעידן הדיגיטלי של ימינו. הוא משלב ידע הנדסי, מיומנויות אנליטיות וחשיבה מערכתית, במטרה להכשיר אנשי מקצוע שיובילו את המהפכה הדיגיטלית ויהוו גורם מפתח בהתמודדות עם אתגרי המידע המודרניים. במהלך הלימודים נחשפים הסטודנטיות והסטודנטים למגוון תחומים, בהם פיתוח תוכנה, ניתוח מערכות, אבטחת מידע, בינה עסקית ותשתיות מחשוב, תוך שימת דגש על הבנה עסקית וטכנולוגית כאחד. התואר נבנה כך שיתאים לצרכים המשתנים של השוק ומכין את הבוגרים לעבודה בסביבה דינאמית ורבת אתגרים. בזכות הרקע הרב-תחומי שהוא מספק, תואר זה מהווה מקפצה לקריירה משמעותית בתחום מתפתח, בעל פוטנציאל השפעה רחב הן ברמה הארגונית והן ברמה החברתית-לאומית.
בעידן שבו המידע הוא משאב קריטי, ארגונים וחברות בכל התחומים מסתמכים יותר מתמיד על טכנולוגיות מידע ומערכות מתקדמות לניהול נתונים, קבלת החלטות, אוטומציה של תהליכים ושיפור היעילות. הצורך הגובר במערכות חכמות ומאובטחות נובע מהשינויים המהירים בעולם הדיגיטלי, מהתפתחות הבינה המלאכותית ומהדרישה לעיבוד כמויות מידע עצומות בזמן אמת. מקצועות טכנולוגיים, ובראשם הנדסת מערכות מידע, הופכים לקריטיים להצלחתם של ארגונים במגזר העסקי, הציבורי והביטחוני.
הנדסת מערכות מידע היא תחום רב-תחומי המחבר בין טכנולוגיה, מערכות חכמות וניהול מידע, ומהווה גשר חיוני בין עולמות המחשוב והחדשנות העסקית. התחום כולל עיסוק בניהול נתונים, אחסון, אחזור וניתוח דאטה, לצד תכנון ופיתוח מערכות מידע מתקדמות.
תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע מעניק לסטודנטיות ולסטודנטים את הידע, הכלים והמיומנויות לרתום את עוצמת הטכנולוגיה לפתרון אתגרים אמיתיים ולייעול תהליכים. בוגרי ובוגרות התואר יכולים להשתלב בתפקידים כגון מנתחי מערכות, מהנדסי אינטגרציית תוכנה, מנהלי מסדי נתונים, מומחי אבטחת סייבר, מנהלי פרויקטים ועוד, בתעשיות מגוונות, כגון פיננסים, בריאות, ביטחון, מסחר אלקטרוני, ייצור וייעוץ.
בוגרות ובוגרי התוכנית רוכשים כלים לניתוח תהליכים עסקיים, תכנון פתרונות טכנולוגיים ותמיכה בהחלטות אסטרטגיות בארגונים. עם הבנה מעמיקה של מערכות מידע מורכבות, הם מתמחים בניהול וניתוח נתונים, אבטחת מידע ויישום טרנספורמציות דיגיטליות, ומוכנים להתמודד עם אתגרי העתיד הדיגיטלי המורכב.
ייחודיות תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע
- התמחויות מגוונות ועדכניות - התכנית מציעה שלושה מסלולי התמחות ייחודיים: מסלול ניהול, כלכלה ואתיקה, מסלול טכנולוגיות מערכות מידע וסייבר, מסלול מדעים, נתונים ובינה מלאכותית
- איזון בין תאוריה ומעשיות - התכנית משלבת קורסי יסוד מתמטיים ותיאורטיים חזקים עם יישומים פרקטיים דרך פרויקט גמר מקיף שנמשך לאורך מספר סמסטרים.
- מיקוד בטכנולוגיות מתקדמות – בינה מלאכותית ולמידת מכונה, סייבר ואבטחת מידע, ניתוח נתוני עתק (Big Data), טכנולוגיות ענן, בלוקצ'יין ועוד.
- היבטים עסקיים וניהוליים - בנוסף לצד הטכני, התכנית מכסה היבטים ניהוליים וכלכליים כמו ניהול פרויקטים, כלכלה הנדסית וניהול סיכונים.
- התייחסות להיבטים אתיים - התכנית כוללת קורסים העוסקים בסוגיות אתיות בתחום מערכות המידע ובינה מלאכותית, היבט שהופך קריטי יותר ויותר בעולם הטכנולוגי.
- גמישות ותכנון לטווח ארוך - המבנה המודולרי של התכנית מאפשר לסטודנטים לבחור את המסלול המתאים להם ולהתמקצע בתחומים שמעניינים אותם במיוחד.
מסלולי התמחות לתואר ראשון בהנדסת מערכות מידע
מידע נוסף ללימודי .B.Sc בהנדסת מערכות מידע
תקצירי קורסים וסילבוסים בתואר ראשון בהנדסת מערכות מידע
המספרים הממשיים. פונקציות. סדרות. גבול של סדרה. גבולות ורציפות. משפט ערכי הביניים ומשפט Weierstrass . הנגזרת וחשבון נגזרות.
משפט Fermat, משפט Rolle, משפט Lagrange, כלל l'Hopital. שימושים: עליה וירידה, קודות קיצון, קמירות, קעירות ונקודת פיתול. נוסחת Taylor עם שארית Lagrange.
חקירת פונקציות. אינטגרל לא מסוים ואינטגרל מסוים ׁׁ(אינטגרל Riemann). המשפט היסודי של החשבון האינטגרלי ונוסחת Newton-Leibniz. שיטות אינטגרציה. אינטגרל לא אמיתי, קריטריוני השוואה.
לוגיקה - מושגים בסיסיים, תחשיב הפסוקים. תורת הקבוצות - מושג הקבוצה, יחסים, יחסי סדר חלקיים, אינדוקציה מתמטית, פונקציות, עוצמות.
קומבינטוריקה: קומבינטוריקה בסיסית, בינום ניוטון, עקרון ההכלה וההפרדה, עקרון שובך היונים,
רקורסיה, פונקציות יוצרות. גרפים: מושגים יסודיים, משפט אויילר.
בקורס הסטודנטים ילמדו את יסודות התכנות המונחה עצמים: מחלקות ואובייקטים, קונסטרקטורים ירושה,
פולימורפיזם וממשקים. כמו כן ילמדו על מנגנון ה- generics ועל שימוש ב- collections ב- JAVA.
הסטודנטים ילמדו לתכנן מערכת והצגת באמצעות diagram class.
הקורס מקנה לסטודנטים הבנה של הקשר בין מערכות המידע וביצועי הארגון. במסגרת הקורס, ילמדו הסטודנטים את מטרות הארגון בשימוש במערכות המידע, הסביבות השונות בהן פועלת מערכת המידע, טכנולוגיות המחשוב, השגת מצוינות תפעולית בארגון תוך ניצול מערכות המידע, פיתוח מוצרים ושירותים חדשים בארגון, פיתוח קשרי הלקוחות וספקי הארגון באמצעות טכנולוגיות המידע, שיפור בתהליכי קבלת החלטות בארגון והשגת יתרונות תחרותיים. הקורס כולל דוגמאות של ארגונים והשימוש במערכים וכלים אלו.
מתכונת הלימודים כוללת הרצאות פרונטליות וכן הצגת דוגמאות מעולם המחשוב. במסגרת הקורס ידרשו הסטודנטים לקרוא פרקים ומאמרים רלוונטיים שיציגו אירועי אמת של ארגונים. בנוסף, הסטודנטים יידרשו להגיש במהלך הקורס מטלות תרגול. הגשת המטלות תבוצע במודל ולא במיילים. מטלה שתוגש באיחור או במיילים לא תיבדק. כל מפגש יימשך 2 שעות ויינתן כהרצאה פרונטאלית. הסטודנטים יתבקשו לעיתים לעבור על חומרי קריאה (או צפייה) שבסילבוס הקורס לקראת מפגשי ההרצאה, בהם ייכללו הצגה וניתוח דוגמאות ממאמרים או מקרים.
נושאים מרכזיים כוללים: היכרות עם מערכות ניהול בסיסי נתונים, המודל הרלציוני, מודל ישויות קשרים (Entity-Relationship Model), SQL,
תכנון בסיס הנתונים, פיתוח בסביבת בסיסי נתונים. נשתמש בתוכנה לניהול בסיס נתונים רלציוני כדי לקבל ניסיון מעשי בשימוש בבסיס נתונים.
טורים. טורי חזקות. פונקציות של מס' משתנים. גבולות ורציפות.
נגזרת חלקית ומכוונת. קירובים ליניאריים. גרדיאנט. כלל השרשרת.
נגזרות חלקיות מסדר שני, קירוב ריבועי ופולינום Taylor של פונקציות של מס' משתנים.
נקודות קיצון מקומיים/מוחלטים. כופלי Lagrange. אינטגרלים מרובים. משפט Fubini.
החלפת משתנים ויעקוביאן (Jacobi). אינטגרלים קווים ומשטחיים. אי-תלות אינטגרל קווי במסילה ומשפט Green.
משפט Gauss-Ostrogradski ומשפט Stokes.
מושגים בסיסיים בהסתברות: מרחב מדגם ומשפטים בסיסיים, חישובים קומבינטוריים, הסתברויות מותנות ואי תלות,
משתנים מקריים בדידים ורציפים, תוחלת ושונות של משתנה מקרי, משתנים בעלי התפלגויות מיוחדות, משתנים רב ממדיים ומשפט הגבול המרכזי.
מושגים בסיסיים בסטטיסטיקה: בעיות עמידה ובדיקת השערות במודלים הסתברותיים בדידים ורציפים.
בקורס ילמדו הנושאים הבאים: קלט ופלט, ביטויים אריתמטיים ולוגיים משפטי תנאי, לולאות, פונקציות, רשימות, מילונים, מיונים וחיפושים ורקורסיות.
הנושאים ילמדו תוך יישומם בשפת פייתון שתלמד במהלך הקורס.
הקורס מציג את המושגים הבסיסים של ארגון המחשב ברמות ההפשטה השונות.
במבוא נעסוק בהערכת ביצועי המעבד, ייצוג מספרים במחשב, יסודות האלגברה הבולאנית, וביישום של מעגלים לוגיים.
נלמד את עקרונות התכנון של שפת האסמבלי של מעבד פשוט. נדגים עקרונות אלו בלימוד שפת האסמבלי של מעבד MIPS ונכיר מנגנוני תכנות בסיסיים. בהמשך נבנה את היחידות הבסיסיות בלוגיקה צירופית וסדרתית המרכיבות את מעבד זה.
נציג את מימוש המעבד באופן עבודה חד מחזורי רב מחזורי וצנרת. נלמד לבצע שיפור ביצועים במימושים השונים. נכיר גם את מנגנון הפסיקה ועקרונות ניהול הזיכרון במחשב.
המספרים הממשיים. פונקציות. סדרות. גבול של סדרה. גבולות ורציפות. משפט ערכי הביניים ומשפט Weierstrass . הנגזרת וחשבון נגזרות.
משפט Fermat, משפט Rolle, משפט Lagrange, כלל l'Hopital. שימושים: עליה וירידה, קודות קיצון, קמירות, קעירות ונקודת פיתול. נוסחת Taylor עם שארית Lagrange.
חקירת פונקציות. אינטגרל לא מסוים ואינטגרל מסוים ׁׁ(אינטגרל Riemann). המשפט היסודי של החשבון האינטגרלי ונוסחת Newton-Leibniz. שיטות אינטגרציה. אינטגרל לא אמיתי, קריטריוני השוואה.
טורים. טורי חזקות. פונקציות של מס' משתנים. גבולות ורציפות.
נגזרת חלקית ומכוונת. קירובים ליניאריים. גרדיאנט. כלל השרשרת.
נגזרות חלקיות מסדר שני, קירוב ריבועי ופולינום Taylor של פונקציות של מס' משתנים.
נקודות קיצון מקומיים/מוחלטים. כופלי Lagrange. אינטגרלים מרובים. משפט Fubini.
החלפת משתנים ויעקוביאן (Jacobi). אינטגרלים קווים ומשטחיים. אי-תלות אינטגרל קווי במסילה ומשפט Green.
משפט Gauss-Ostrogradski ומשפט Stokes.
מושגים בסיסיים בהסתברות: מרחב מדגם ומשפטים בסיסיים, חישובים קומבינטוריים, הסתברויות מותנות ואי תלות,
משתנים מקריים בדידים ורציפים, תוחלת ושונות של משתנה מקרי, משתנים בעלי התפלגויות מיוחדות, משתנים רב ממדיים ומשפט הגבול המרכזי.
מושגים בסיסיים בסטטיסטיקה: בעיות עמידה ובדיקת השערות במודלים הסתברותיים בדידים ורציפים.
לוגיקה - מושגים בסיסיים, תחשיב הפסוקים. תורת הקבוצות - מושג הקבוצה, יחסים, יחסי סדר חלקיים, אינדוקציה מתמטית, פונקציות, עוצמות.
קומבינטוריקה: קומבינטוריקה בסיסית, בינום ניוטון, עקרון ההכלה וההפרדה, עקרון שובך היונים,
רקורסיה, פונקציות יוצרות. גרפים: מושגים יסודיים, משפט אויילר.
בקורס ילמדו הנושאים הבאים: קלט ופלט, ביטויים אריתמטיים ולוגיים משפטי תנאי, לולאות, פונקציות, רשימות, מילונים, מיונים וחיפושים ורקורסיות.
הנושאים ילמדו תוך יישומם בשפת פייתון שתלמד במהלך הקורס.
בקורס הסטודנטים ילמדו את יסודות התכנות המונחה עצמים: מחלקות ואובייקטים, קונסטרקטורים ירושה,
פולימורפיזם וממשקים. כמו כן ילמדו על מנגנון ה- generics ועל שימוש ב- collections ב- JAVA.
הסטודנטים ילמדו לתכנן מערכת והצגת באמצעות diagram class.
הקורס מציג את המושגים הבסיסים של ארגון המחשב ברמות ההפשטה השונות.
במבוא נעסוק בהערכת ביצועי המעבד, ייצוג מספרים במחשב, יסודות האלגברה הבולאנית, וביישום של מעגלים לוגיים.
נלמד את עקרונות התכנון של שפת האסמבלי של מעבד פשוט. נדגים עקרונות אלו בלימוד שפת האסמבלי של מעבד MIPS ונכיר מנגנוני תכנות בסיסיים. בהמשך נבנה את היחידות הבסיסיות בלוגיקה צירופית וסדרתית המרכיבות את מעבד זה.
נציג את מימוש המעבד באופן עבודה חד מחזורי רב מחזורי וצנרת. נלמד לבצע שיפור ביצועים במימושים השונים. נכיר גם את מנגנון הפסיקה ועקרונות ניהול הזיכרון במחשב.
הקורס מקנה לסטודנטים הבנה של הקשר בין מערכות המידע וביצועי הארגון. במסגרת הקורס, ילמדו הסטודנטים את מטרות הארגון בשימוש במערכות המידע, הסביבות השונות בהן פועלת מערכת המידע, טכנולוגיות המחשוב, השגת מצוינות תפעולית בארגון תוך ניצול מערכות המידע, פיתוח מוצרים ושירותים חדשים בארגון, פיתוח קשרי הלקוחות וספקי הארגון באמצעות טכנולוגיות המידע, שיפור בתהליכי קבלת החלטות בארגון והשגת יתרונות תחרותיים. הקורס כולל דוגמאות של ארגונים והשימוש במערכים וכלים אלו.
מתכונת הלימודים כוללת הרצאות פרונטליות וכן הצגת דוגמאות מעולם המחשוב. במסגרת הקורס ידרשו הסטודנטים לקרוא פרקים ומאמרים רלוונטיים שיציגו אירועי אמת של ארגונים. בנוסף, הסטודנטים יידרשו להגיש במהלך הקורס מטלות תרגול. הגשת המטלות תבוצע במודל ולא במיילים. מטלה שתוגש באיחור או במיילים לא תיבדק. כל מפגש יימשך 2 שעות ויינתן כהרצאה פרונטאלית. הסטודנטים יתבקשו לעיתים לעבור על חומרי קריאה (או צפייה) שבסילבוס הקורס לקראת מפגשי ההרצאה, בהם ייכללו הצגה וניתוח דוגמאות ממאמרים או מקרים.
נושאים מרכזיים כוללים: היכרות עם מערכות ניהול בסיסי נתונים, המודל הרלציוני, מודל ישויות קשרים (Entity-Relationship Model), SQL,
תכנון בסיס הנתונים, פיתוח בסביבת בסיסי נתונים. נשתמש בתוכנה לניהול בסיס נתונים רלציוני כדי לקבל ניסיון מעשי בשימוש בבסיס נתונים.
בקורס נלמדים העקרונות הבסיסיים והמתקדמים של שפת התכנות C:
מצביעים, הקצאות זיכרון, מבנה פרויקט מורכב, פונקציות גנריות, סיביות וקבצים, תהליך וכלי פיתוח.
הקורס עוסק בעקרונות תכנות ובתבניות עיצוב Design Patterns.
התעשייה עתירת הידע חושפת את עובדיה ללא מעט אתגרים מוסרים והתלבטויות אתיות :
האם לגיטמי לעבוד בחברה ללא קוד מוסרי
מה לגבי חברות שיוצאות נגד ישראל באופן מבוהק ?
האם מוסרי לעבוד בחברה שעוסקת בהימורים
ומה אריסטו וקאנט יגידו על כול זה ?
בכול שיעור יוצגו דילמות מחיי היום יום בתעשייה בלימודים ובכלל, חלק מהדוגמאות קשות לשמיעה ומכילות טריגרים לגזענות שובינזים החפצה ניצול רצח ועוד
קביעה ותיאור של גבול אפשרויות היצור.
השפעת צמיחה כלכלית ושיפורים טכנולוגיים על גבול אפשרויות היצור.
השפעת מסחר בינלאומי על אפשרויות הצריכה והשוואה לאפשרויות הייצור העצמי.
עקרונות להקצאת אמצעי יצור במטרה ליצר תפוקה בעלת ערך מקסימאלי.
דרך קביעת המחירים של אמצעי היצור, כגון דרך הקביעה של שכר עובדים. עקרונות להשגת רווח מקסימאלי.
קביעת המחירים והכמויות בשווקי המוצרים בתנאים של תחרות. השפעת מסחר בינלאומי על השווקים.
השפעת התערבות הממשלה על השווקים באמצעות מיסים, מכסים וסובסידיות.
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.
ניתוח אלגוריתמים ושיעור הגידול, גידול של פונקציות וסכומים,
משפט האב לרקוסיות.
חיפוש איבר ברשימה ממוינת ולא ממוינת, מיזוג סדרות ממוינות, ניתוח סיבוכיות זמני הריצה שלהם. שיטות מיון שונות
טיפוסי נתונים, ייצוגם ושימושיהם. רשימה כטיפוס נתון מופשט ,ורשימות דו-כיווניות, מחסנית, תור.
עץ בינארי, יישומים בעזרת עצים.סריקות שונות של עצים ועץ חיפוש בינארי , עצים כלליים ועצים מאוזנים. ערמה, מיון באמצעות ערימה, מיון מהיר,
מיון מנייה, מיון בסיס, מיון דלי, ניתוח סיבוכיות זמני הריצה שלהם. טבלאות גיבוב - Hashing.
תקציר נושאי הקורס: מבוא לתכנון לינארי. סימפלכס , בעיה פרימלית ודואלית. בעיית התובלה ובעיית ההשמה.
תכנות דינאמי .טיפוס נתונים גרף, ייצוגים שונים של גרפים. ואלגוריתמים בסיסיים עליהם.
אלגוריתמים למציאת סגור טרנזיטיבי: באמצעות כפל מטריצות ולפי האלגוריתם של וורשל.
מסלולי אוילר והמילטון. חיפוש לרוחב - BFS, חיפוש לעומק - DFS. רכיבים קשירים היטב(רק"חים) וגרף על .
מיון טופולוגי , מסלולים קריטיים, מסלולים קצרים בגרף – DAG.
מסלולים קצרים ביותר ממקור יחיד – מסלולים קצרים ביותר.
האלגוריתמים של דייקסטרה ושל בלמן-פורד. מסלולים קצרים ביותר בין כל הזוגות. האלגוריתם: פלויד-וורשאל.
אלגוריתמים חמדניים קידוד ועצי הופמן. עץ פורש מינימלי – "הצמחת" עץ פורש מינימלי, האלגוריתמים של קרוסקל ושל פרים. מסלולי אוילר והמילטון.
סטטיסטיקה תיאורית, אמידה, תכונות אומדים ושיטות אמידה, רווחי סמך,
בדיקת השערות על פרמטרים שונים (מבחני Z, מבחני T, מבחן חי-בריבוע, מבחן F) מבחני טיב התאמה ואי תלות,
רגרסיה לינארית פשוטה (אם יישאר זמן), שיטות א-פרמטריות. שימוש בתוכנת R לצורך הרצת חישובים.
שימוש במודלים מתמטיים לתכנון ולתפעול מערכות, תכנון לינארי כולל פתרון גרפי, ניסוח מודלים לינראיים לאופטימיזציה, שיטת הסימפלקס, דואליות וניתוח רגישות, בעיות תובלה, בעיית ההשמה, תכנון דינמי, מבוא לתורת ההחלטות.
בקורס נלמדים העקרונות הבסיסיים והמתקדמים של שפת התכנות C:
מצביעים, הקצאות זיכרון, מבנה פרויקט מורכב, פונקציות גנריות, סיביות וקבצים, תהליך וכלי פיתוח.
ניתוח אלגוריתמים ושיעור הגידול, גידול של פונקציות וסכומים,
משפט האב לרקוסיות.
חיפוש איבר ברשימה ממוינת ולא ממוינת, מיזוג סדרות ממוינות, ניתוח סיבוכיות זמני הריצה שלהם. שיטות מיון שונות
טיפוסי נתונים, ייצוגם ושימושיהם. רשימה כטיפוס נתון מופשט ,ורשימות דו-כיווניות, מחסנית, תור.
עץ בינארי, יישומים בעזרת עצים.סריקות שונות של עצים ועץ חיפוש בינארי , עצים כלליים ועצים מאוזנים. ערמה, מיון באמצעות ערימה, מיון מהיר,
מיון מנייה, מיון בסיס, מיון דלי, ניתוח סיבוכיות זמני הריצה שלהם. טבלאות גיבוב - Hashing.
הקורס עוסק בעקרונות תכנות ובתבניות עיצוב Design Patterns.
תקציר נושאי הקורס: מבוא לתכנון לינארי. סימפלכס , בעיה פרימלית ודואלית. בעיית התובלה ובעיית ההשמה.
תכנות דינאמי .טיפוס נתונים גרף, ייצוגים שונים של גרפים. ואלגוריתמים בסיסיים עליהם.
אלגוריתמים למציאת סגור טרנזיטיבי: באמצעות כפל מטריצות ולפי האלגוריתם של וורשל.
מסלולי אוילר והמילטון. חיפוש לרוחב - BFS, חיפוש לעומק - DFS. רכיבים קשירים היטב(רק"חים) וגרף על .
מיון טופולוגי , מסלולים קריטיים, מסלולים קצרים בגרף – DAG.
מסלולים קצרים ביותר ממקור יחיד – מסלולים קצרים ביותר.
האלגוריתמים של דייקסטרה ושל בלמן-פורד. מסלולים קצרים ביותר בין כל הזוגות. האלגוריתם: פלויד-וורשאל.
אלגוריתמים חמדניים קידוד ועצי הופמן. עץ פורש מינימלי – "הצמחת" עץ פורש מינימלי, האלגוריתמים של קרוסקל ושל פרים. מסלולי אוילר והמילטון.
התעשייה עתירת הידע חושפת את עובדיה ללא מעט אתגרים מוסרים והתלבטויות אתיות :
האם לגיטמי לעבוד בחברה ללא קוד מוסרי
מה לגבי חברות שיוצאות נגד ישראל באופן מבוהק ?
האם מוסרי לעבוד בחברה שעוסקת בהימורים
ומה אריסטו וקאנט יגידו על כול זה ?
בכול שיעור יוצגו דילמות מחיי היום יום בתעשייה בלימודים ובכלל, חלק מהדוגמאות קשות לשמיעה ומכילות טריגרים לגזענות שובינזים החפצה ניצול רצח ועוד
סטטיסטיקה תיאורית, אמידה, תכונות אומדים ושיטות אמידה, רווחי סמך,
בדיקת השערות על פרמטרים שונים (מבחני Z, מבחני T, מבחן חי-בריבוע, מבחן F) מבחני טיב התאמה ואי תלות,
רגרסיה לינארית פשוטה (אם יישאר זמן), שיטות א-פרמטריות. שימוש בתוכנת R לצורך הרצת חישובים.
קביעה ותיאור של גבול אפשרויות היצור.
השפעת צמיחה כלכלית ושיפורים טכנולוגיים על גבול אפשרויות היצור.
השפעת מסחר בינלאומי על אפשרויות הצריכה והשוואה לאפשרויות הייצור העצמי.
עקרונות להקצאת אמצעי יצור במטרה ליצר תפוקה בעלת ערך מקסימאלי.
דרך קביעת המחירים של אמצעי היצור, כגון דרך הקביעה של שכר עובדים. עקרונות להשגת רווח מקסימאלי.
קביעת המחירים והכמויות בשווקי המוצרים בתנאים של תחרות. השפעת מסחר בינלאומי על השווקים.
השפעת התערבות הממשלה על השווקים באמצעות מיסים, מכסים וסובסידיות.
שימוש במודלים מתמטיים לתכנון ולתפעול מערכות, תכנון לינארי כולל פתרון גרפי, ניסוח מודלים לינראיים לאופטימיזציה, שיטת הסימפלקס, דואליות וניתוח רגישות, בעיות תובלה, בעיית ההשמה, תכנון דינמי, מבוא לתורת ההחלטות.
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.
במהלך הקורס נלמד על עקרונות בבניית רשתות תקשורת מחשבים, ועל המנגנונים השונים המופעלים ברשתות אלה.
הדגש בקורס יהיה על רשת האינטרנט, כולל המבנה הפיזי והמבנה הלוגי שלה. כמו כן נכלול יסודות של בניית יישומים רשתיים מעליה.
הקורס מנוהל בגישת "מלמעלה למטה" כלומר מפרוטוקולי היישום עד הפרוטוקולים של השכבות הנמוכות.
גישה שהכניסו ללימודי התקשורת Kurose & Ross שספרם (במהדורה השמינית) מהווה את הטקסט המרכזי בקורס.
ניתוח הדרישות הוא השלב הראשון והכי משמעותי במחזור החיים של פיתוח, שבו מזהים את בעיית הלקוח ואת הדרישות למערכת תוכנה שתפתור את בעיית הלקוח. נציג הפיתוח מזהה את צרכי הלקוח ומתרגם אותם לאופיין (טכני) שישמש הן את מהנדסי פיתוח התוכנה והן את הבודקים המאשרים את המוצר. המחקר מראה שיותר מ-75% מהתקלות שמתגלות אצל הלקוחות לאחר התקנה מקורן באפיון הדרישות.
בשנים האחרונות התפתחה דיסציפלינה חדשה של הנדסת דרישות הכוללת שיטות, מודלים, ותהליכים שמטרתם לשפר את הגדרת הדרישות, ניהול הדרישות והבקרה על השינויים בדרישות, מרגע הוצרן ע"י צרכי הלקוח, ועד השיגור של המערכת שפותחה לשביעות רצון הלקוח.
ניהול פרויקטים כיום הוא משימה מורכבת, הדורשת כלים ממוסדים ומתוחכמים, הכוללים היבטים של תכנון תכולות, איכות, לוחות זמנים, הקצאת משאבים, ועלויות. בעזרת כלים כמו MS-Project לניהול מתקדם של לוחות זמנים ו-Monday לניהול צוותים ומשימות בצורה שיתופית, הסטודנטים יכירו דרכים יעילות יותר לניהול פרויקטים.
תחום ניהול הפרויקטים מתפתח בקצב מהיר עם דרישות שוק גבוהות לתכנון ובקרה מיטביים. ארגונים רבים מאמצים כלים ושיטות ממוחשבות, כולל AI, המאפשרים ניהול מדויק וייעול המשאבים. התקינה הבינלאומית בתחום, כגון PMBOK, מספקת מסגרת מובנית לניהול פרויקטים, ועוזרת לתמוך במנהלים באמצעות כלים להחלטות מושכלות ויעילות גבוהה יותר. התוכנית מכוונת להקנות כלים ולימוד השימוש בהם בהקשרי הניהול, תוך דגש על שילוב טכנולוגיות מודרניות לייעול התהליכים והפקת תובנות בזמן אמת.
במסגרת הקורס, הסטודנטים יידרשו לכתוב מסמך ייזום לפרויקט, שיוגש באופן אישי, תוך שימוש ביכולות AI להגדרות, תכנון, חיזוי ובקרה. בחלקו השני של הקורס, יחולקו צוותי פרויקט לביצוע אפיון פרויקט, על בסיס מסמכי ייזום שיקבלו. הצוותים יידרשו לכתוב מסמך אפיון, להציג אותו בכיתה ולתת הערכת עמיתים להצגה של קבוצות אחרות, על בסיס קריטריונים מוגדרים.
הקורס מתמקד בהכרת מושגים בסיסיים מעולם ניהול הפרויקטים, תוך לימוד שיטות לניהול, מעקב ובקרה של פרויקטים. בנוסף, הוא מדגים גישות וטכניקות מתקדמות, כולל שילוב AI, המסייעות למנהלי פרויקטים להצליח וליישם תהליכים מתקדמים.
בקורס הסטודנטים יחשפו לשפת המימון וילמדו מושגים כמו:
ריבית בנק ישראל, ריבית פריים, ריבית מתואמת, ריבית אפקטיבית, אינפלציה ומדד המחירים לצרכן, לוח סילוקין ועוד.
לאחר מכן ילמדו הסטודנטים מדדי הערכת השקעות כגון ערך נוכחי נקי, שיעור תשואה פנימי, מדד רווחיות, תקופת החזר השקעה מהוונת ועוד.
כמו כן ילמד בקורס כיצד להעריך השקעות בתנאים שונים תוך התחשבות באילוצי מס ופחת.
לבסוף ילמדו הסטודנטים פרק בתמחיר ונקודת איזון.
כריית מידע (Data Mining) הינו מונח מתחום מדעי המחשב אשר מתאר תהליכים אוטומטים של גילוי מידע. קורס זה, נסקור את שיטות הלמידה המונחות (supervised) מול הלא-מונחות (unsupervised) ונכיר לעומק את תהליך הEDA (Exploratory Data Analysis). בנוסף, נסקור שיטות למידה מתקדמות (כגון association rules, anomaly detection). הקורס מכיל הן הרצאות תאורטיות על אופן פעולתן של השיטות הנ״ל והן תרגולים מעשיים של מימוש ושימושים שונים בשפת Python.
הקורס עוסק בסוגיות האתיות המרכזיות הכרוכות בפיתוח ושימוש במערכות מידע ובמיוחד מערכות בינה מלאכותית. במסגרת הקורס נלמדות תיאוריות אתיות מרכזיות וכלים לניתוח דילמות מוסריות, לצד דיון באתגרים עדכניים כגון פרטיות, אבטחת מידע, הטיות אלגוריתמיות, שקיפות והסבריות, אחריותיות, פשעי סייבר, קניין רוחני והשפעות חברתיות של אוטומציה. הקורס משלב תיאוריה וניתוח מקרי בוחן מהעולם האמיתי, ומטרתו להקנות לסטודנטים ידע מעשי ומודעות מקצועית לקבלת החלטות אתיות בתחום.
הקורס בונה קשר ישיר בין הרקע התיאורטי לניתוח , עיצוב והערכת ממשקי אדם מכונה לבין מערכות ויישומים שאנו משתמשים בהם יום יום.
בין הנושאים שהקורס בוחן:
1. שימוש במתודולוגיות, כלי עבודה, וטכניקות לפיתוח ממשקים ליישומים לציוד נייח ונייד, תוך שימת דגש על תהליך בניית הממשק, החל מהגדרות הממשק וכלה בתיכון ועיצוב מפורט.
2. שימוש בטכניקות שונות לפיתוח, איסוף, הבנה והגדרה של צרכי המשתמש
3. יישום שיטות להערכת איכות ממשק המשתמש
4. פיתוח POC המיישם את הנושאים הנלמדים
שימו לב!
הגשת התרגילים והפרויקט הוא בקבוצות (זוגות – רביעיות) לפי הנושא מתוך אותה קבוצת לימוד. לא יתאפשר ביצוע פרויקטים עם סטודנטים מקבוצות אחרות!
הקורס מורכב מהרצאות בהן יוצגו היבטים תיאורטיים ויישומיים באמצעות ניתוח אירועים, מאמרים, סרטים ותרגול.
בקורס נדבר על מודלים המושפעים מתהליכים מקריים. תהליך בינומי, תהליך פואסון,
שרשראות מרקוב בסיסיות, שרשראות מרקוב מיוחדות, התנהגות של שרשראות מרקוב לאורך הזמן, תהליכים מרקוביים.
תורת התורים, ננתח מערכות תורים פשוטות עם מופע פואסוני וזמן שירות מעריכי ומערכות תורים מיוחדות.
בקורס תירכש מיומנות וידע לפיתוח תוכנות בכל מרכיבי המערכת השונים: שרתים, תחנות עבודה ובסיסי הנתונים.
חלקו הראשון של הקורס עוסק בפיתוח ממשק דינאמי בתוכנת הגלישה של הלקוח ב-HTML, עיצוב מתקדם של התצוגה ב-CSS ושפת Java-Script , משתנים, פונקציות ו-DOM ו-JSON לישומים דינמיים בצד הלקוח.
בחלק השני יפתחו הסטודנטים פיתוח בשפת PHP ומסד נתונים MYSQL על שרת WAMP.
בהמשך ילמדו המשתתפים, את השימוש במבנה JSON ושימוש ב-AJAX כטכנולוגיות לפיתוח מערכות מידע.
הקורס שם דגש על ארכיטקטורה מיטבית ושיקולי תקשורת בפיתוח המערכת, חלוקת עומסים, כיוונון בין שרתים לתחנות עבודה תוך התייחסות לביצועים וזמנים.
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.
במהלך הקורס נלמד על עקרונות בבניית רשתות תקשורת מחשבים, ועל המנגנונים השונים המופעלים ברשתות אלה.
הדגש בקורס יהיה על רשת האינטרנט, כולל המבנה הפיזי והמבנה הלוגי שלה. כמו כן נכלול יסודות של בניית יישומים רשתיים מעליה.
הקורס מנוהל בגישת "מלמעלה למטה" כלומר מפרוטוקולי היישום עד הפרוטוקולים של השכבות הנמוכות.
גישה שהכניסו ללימודי התקשורת Kurose & Ross שספרם (במהדורה השמינית) מהווה את הטקסט המרכזי בקורס.
הקורס בונה קשר ישיר בין הרקע התיאורטי לניתוח , עיצוב והערכת ממשקי אדם מכונה לבין מערכות ויישומים שאנו משתמשים בהם יום יום.
בין הנושאים שהקורס בוחן:
1. שימוש במתודולוגיות, כלי עבודה, וטכניקות לפיתוח ממשקים ליישומים לציוד נייח ונייד, תוך שימת דגש על תהליך בניית הממשק, החל מהגדרות הממשק וכלה בתיכון ועיצוב מפורט.
2. שימוש בטכניקות שונות לפיתוח, איסוף, הבנה והגדרה של צרכי המשתמש
3. יישום שיטות להערכת איכות ממשק המשתמש
4. פיתוח POC המיישם את הנושאים הנלמדים
שימו לב!
הגשת התרגילים והפרויקט הוא בקבוצות (זוגות – רביעיות) לפי הנושא מתוך אותה קבוצת לימוד. לא יתאפשר ביצוע פרויקטים עם סטודנטים מקבוצות אחרות!
ניתוח הדרישות הוא השלב הראשון והכי משמעותי במחזור החיים של פיתוח, שבו מזהים את בעיית הלקוח ואת הדרישות למערכת תוכנה שתפתור את בעיית הלקוח. נציג הפיתוח מזהה את צרכי הלקוח ומתרגם אותם לאופיין (טכני) שישמש הן את מהנדסי פיתוח התוכנה והן את הבודקים המאשרים את המוצר. המחקר מראה שיותר מ-75% מהתקלות שמתגלות אצל הלקוחות לאחר התקנה מקורן באפיון הדרישות.
בשנים האחרונות התפתחה דיסציפלינה חדשה של הנדסת דרישות הכוללת שיטות, מודלים, ותהליכים שמטרתם לשפר את הגדרת הדרישות, ניהול הדרישות והבקרה על השינויים בדרישות, מרגע הוצרן ע"י צרכי הלקוח, ועד השיגור של המערכת שפותחה לשביעות רצון הלקוח.
הקורס מורכב מהרצאות בהן יוצגו היבטים תיאורטיים ויישומיים באמצעות ניתוח אירועים, מאמרים, סרטים ותרגול.
ניהול פרויקטים כיום הוא משימה מורכבת, הדורשת כלים ממוסדים ומתוחכמים, הכוללים היבטים של תכנון תכולות, איכות, לוחות זמנים, הקצאת משאבים, ועלויות. בעזרת כלים כמו MS-Project לניהול מתקדם של לוחות זמנים ו-Monday לניהול צוותים ומשימות בצורה שיתופית, הסטודנטים יכירו דרכים יעילות יותר לניהול פרויקטים.
תחום ניהול הפרויקטים מתפתח בקצב מהיר עם דרישות שוק גבוהות לתכנון ובקרה מיטביים. ארגונים רבים מאמצים כלים ושיטות ממוחשבות, כולל AI, המאפשרים ניהול מדויק וייעול המשאבים. התקינה הבינלאומית בתחום, כגון PMBOK, מספקת מסגרת מובנית לניהול פרויקטים, ועוזרת לתמוך במנהלים באמצעות כלים להחלטות מושכלות ויעילות גבוהה יותר. התוכנית מכוונת להקנות כלים ולימוד השימוש בהם בהקשרי הניהול, תוך דגש על שילוב טכנולוגיות מודרניות לייעול התהליכים והפקת תובנות בזמן אמת.
במסגרת הקורס, הסטודנטים יידרשו לכתוב מסמך ייזום לפרויקט, שיוגש באופן אישי, תוך שימוש ביכולות AI להגדרות, תכנון, חיזוי ובקרה. בחלקו השני של הקורס, יחולקו צוותי פרויקט לביצוע אפיון פרויקט, על בסיס מסמכי ייזום שיקבלו. הצוותים יידרשו לכתוב מסמך אפיון, להציג אותו בכיתה ולתת הערכת עמיתים להצגה של קבוצות אחרות, על בסיס קריטריונים מוגדרים.
הקורס מתמקד בהכרת מושגים בסיסיים מעולם ניהול הפרויקטים, תוך לימוד שיטות לניהול, מעקב ובקרה של פרויקטים. בנוסף, הוא מדגים גישות וטכניקות מתקדמות, כולל שילוב AI, המסייעות למנהלי פרויקטים להצליח וליישם תהליכים מתקדמים.
בקורס נדבר על מודלים המושפעים מתהליכים מקריים. תהליך בינומי, תהליך פואסון,
שרשראות מרקוב בסיסיות, שרשראות מרקוב מיוחדות, התנהגות של שרשראות מרקוב לאורך הזמן, תהליכים מרקוביים.
תורת התורים, ננתח מערכות תורים פשוטות עם מופע פואסוני וזמן שירות מעריכי ומערכות תורים מיוחדות.
בקורס הסטודנטים יחשפו לשפת המימון וילמדו מושגים כמו:
ריבית בנק ישראל, ריבית פריים, ריבית מתואמת, ריבית אפקטיבית, אינפלציה ומדד המחירים לצרכן, לוח סילוקין ועוד.
לאחר מכן ילמדו הסטודנטים מדדי הערכת השקעות כגון ערך נוכחי נקי, שיעור תשואה פנימי, מדד רווחיות, תקופת החזר השקעה מהוונת ועוד.
כמו כן ילמד בקורס כיצד להעריך השקעות בתנאים שונים תוך התחשבות באילוצי מס ופחת.
לבסוף ילמדו הסטודנטים פרק בתמחיר ונקודת איזון.
בקורס תירכש מיומנות וידע לפיתוח תוכנות בכל מרכיבי המערכת השונים: שרתים, תחנות עבודה ובסיסי הנתונים.
חלקו הראשון של הקורס עוסק בפיתוח ממשק דינאמי בתוכנת הגלישה של הלקוח ב-HTML, עיצוב מתקדם של התצוגה ב-CSS ושפת Java-Script , משתנים, פונקציות ו-DOM ו-JSON לישומים דינמיים בצד הלקוח.
בחלק השני יפתחו הסטודנטים פיתוח בשפת PHP ומסד נתונים MYSQL על שרת WAMP.
בהמשך ילמדו המשתתפים, את השימוש במבנה JSON ושימוש ב-AJAX כטכנולוגיות לפיתוח מערכות מידע.
הקורס שם דגש על ארכיטקטורה מיטבית ושיקולי תקשורת בפיתוח המערכת, חלוקת עומסים, כיוונון בין שרתים לתחנות עבודה תוך התייחסות לביצועים וזמנים.
כריית מידע (Data Mining) הינו מונח מתחום מדעי המחשב אשר מתאר תהליכים אוטומטים של גילוי מידע. קורס זה, נסקור את שיטות הלמידה המונחות (supervised) מול הלא-מונחות (unsupervised) ונכיר לעומק את תהליך הEDA (Exploratory Data Analysis). בנוסף, נסקור שיטות למידה מתקדמות (כגון association rules, anomaly detection). הקורס מכיל הן הרצאות תאורטיות על אופן פעולתן של השיטות הנ״ל והן תרגולים מעשיים של מימוש ושימושים שונים בשפת Python.
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.
הקורס עוסק בסוגיות האתיות המרכזיות הכרוכות בפיתוח ושימוש במערכות מידע ובמיוחד מערכות בינה מלאכותית. במסגרת הקורס נלמדות תיאוריות אתיות מרכזיות וכלים לניתוח דילמות מוסריות, לצד דיון באתגרים עדכניים כגון פרטיות, אבטחת מידע, הטיות אלגוריתמיות, שקיפות והסבריות, אחריותיות, פשעי סייבר, קניין רוחני והשפעות חברתיות של אוטומציה. הקורס משלב תיאוריה וניתוח מקרי בוחן מהעולם האמיתי, ומטרתו להקנות לסטודנטים ידע מעשי ומודעות מקצועית לקבלת החלטות אתיות בתחום.
בקורס יוצגו עקרונות ושיטות לאבטחת איכות תוכנה, וכיצד בתהליך פיתוח התוכנה ניתן לשפר את איכות מוצר התוכנה.
במהלך הקורס ייסקרו הפעילויות לשיפור איכות התוכנה דרך תכנון עיצוב ובצוע בדיקות, מעקב ובקרה, מדידה ושיפור של תהליכי פיתוח התוכנה ותחזוקתה, התקנים הנהוגים בתעשייה, שיטות העבודה הנהוגות בתעשייה, והכלים התומכים בפעילויות אלו.
הקורס ידון במטרות אבטחה וסוגי תקיפה של תקשורת, בהצפנה בעזרת מפתח סימטרי ובמפתח פומבי.
יוצגו ויתורגלו שיטות של תקיפת צפנים, פרוטוקולים להפצת מפתחות הצפנה, ועקרונות ההצפנה באינטרנט.
יידונו ויודגמו מושגים באבטחת מערכת מחשב.
הקורס יכלול רקע מתמטי הנדרש להבנת שיטות הצפנה והתנסות בהצפנה ופיענוח של צפנים פשוטים.
בקורס זה, תרכשו מיומנויות חיוניות לתכנון וליישום מערכות הנדסת נתונים מתקדמות תוך שימוש בטכנולוגיות כגון NewSQL, NoSQL ו-SQL מסדי נתונים על תשתיות ענן ו-GRID מבוזרות.
נלמד איך לשפר את הביצועים על ידי אופטימיזציה של מבני מסד הנתונים שיבטיחו זמינות גבוהה ואחזור נתונים מהיר, שהוא חיוני ליישומי למידת מכונה מוצלחים.
נעבוד עם Python, multithreading, multiprocessing ו-PL/SQL בסביבות ענן ו-GRID דינמיות.
מערכת הפעלה הינה תוכנה שמנהלת את משאבי החומרה במחשב. מערכת ההפעלה נותנת שירותים מקובלים לאפליקציות השונות.
הקורס מציג את הנושאים המרכזיים של מערכות הפעלה מודרניות. בפרט: פסיקות, ניהול תהליכים (זימון, החלפת הקשר, תיאום, בעיית הקטע הקריטי), ניהול זיכרון (דפדוף, זיכרון
וירטואלי) וניהול התקני זיכרון משני (מערכת הקבצים).
למידה עמוקה היא תחום בלמידה חישובית שמעורר עניין רב בעשור האחרון הן באקדמיה והן בתעשייה.
המשמעות במושג למידה עמוקה היא פיתוח ושימוש במערכות נוירונים עמוקות (DNN) ומורכבות שהוכיחו את עצמן כמסווג החזק ביותר בעשור האחרון.
ככלי של למידה מונחית, מערכות אלו קודם כל מאומנות כדי להביאן למצב פעולה מיטבי ורק בהמשך משמשות ככלי סיווג.
בעזרת DNN ניתן לפתור ביעילות בעיות מורכבות במגוון רחב של יישומים כגון מציאת תבניות בתמונות, זיהוי דיבור, עיבוד טקסט, מחקר על תרופות, ועוד. בקורס הסטודנטים יתנסו בפיתוח כלים למטרות כאלה ואחרות.
בשנים האחרונות הם משמשים גם כבסיס לכלים שהגדרתם חוצה את גבולות הסיווג: מערכות של יצירת תוכן חכם כמו ChatGpt וכלים ליצירת תמונות וקליפים מתבססים על DNN.
בקורס זה, כאמור, הבסיס לכלים המודרניים והפופולריים הללו ילמדו לעומק.
קורס זה ישלב גם לימוד מודרך ומפורט של הבסיס המתמטי והאלגוריתמי של מערכות DNN. יינתן גם דגש ללימוד אחת החבילות הפופולריות למימוש מערכות DNN, ה PYTORCH כאשר התכנות יהיה בשפה הפופולרית PYTHON.
בנוסף, לסטודנט יהיה חופש לבחור את הכיוון המתאים והמעניין בשביל לימוד יותר מתקדם וביצוע פרויקט.
בקורס יוצגו עקרונות ושיטות לאבטחת איכות תוכנה, וכיצד בתהליך פיתוח התוכנה ניתן לשפר את איכות מוצר התוכנה.
במהלך הקורס ייסקרו הפעילויות לשיפור איכות התוכנה דרך תכנון עיצוב ובצוע בדיקות, מעקב ובקרה, מדידה ושיפור של תהליכי פיתוח התוכנה ותחזוקתה, התקנים הנהוגים בתעשייה, שיטות העבודה הנהוגות בתעשייה, והכלים התומכים בפעילויות אלו.
מערכת הפעלה הינה תוכנה שמנהלת את משאבי החומרה במחשב. מערכת ההפעלה נותנת שירותים מקובלים לאפליקציות השונות.
הקורס מציג את הנושאים המרכזיים של מערכות הפעלה מודרניות. בפרט: פסיקות, ניהול תהליכים (זימון, החלפת הקשר, תיאום, בעיית הקטע הקריטי), ניהול זיכרון (דפדוף, זיכרון
וירטואלי) וניהול התקני זיכרון משני (מערכת הקבצים).
הקורס ידון במטרות אבטחה וסוגי תקיפה של תקשורת, בהצפנה בעזרת מפתח סימטרי ובמפתח פומבי.
יוצגו ויתורגלו שיטות של תקיפת צפנים, פרוטוקולים להפצת מפתחות הצפנה, ועקרונות ההצפנה באינטרנט.
יידונו ויודגמו מושגים באבטחת מערכת מחשב.
הקורס יכלול רקע מתמטי הנדרש להבנת שיטות הצפנה והתנסות בהצפנה ופיענוח של צפנים פשוטים.
למידה עמוקה היא תחום בלמידה חישובית שמעורר עניין רב בעשור האחרון הן באקדמיה והן בתעשייה.
המשמעות במושג למידה עמוקה היא פיתוח ושימוש במערכות נוירונים עמוקות (DNN) ומורכבות שהוכיחו את עצמן כמסווג החזק ביותר בעשור האחרון.
ככלי של למידה מונחית, מערכות אלו קודם כל מאומנות כדי להביאן למצב פעולה מיטבי ורק בהמשך משמשות ככלי סיווג.
בעזרת DNN ניתן לפתור ביעילות בעיות מורכבות במגוון רחב של יישומים כגון מציאת תבניות בתמונות, זיהוי דיבור, עיבוד טקסט, מחקר על תרופות, ועוד. בקורס הסטודנטים יתנסו בפיתוח כלים למטרות כאלה ואחרות.
בשנים האחרונות הם משמשים גם כבסיס לכלים שהגדרתם חוצה את גבולות הסיווג: מערכות של יצירת תוכן חכם כמו ChatGpt וכלים ליצירת תמונות וקליפים מתבססים על DNN.
בקורס זה, כאמור, הבסיס לכלים המודרניים והפופולריים הללו ילמדו לעומק.
קורס זה ישלב גם לימוד מודרך ומפורט של הבסיס המתמטי והאלגוריתמי של מערכות DNN. יינתן גם דגש ללימוד אחת החבילות הפופולריות למימוש מערכות DNN, ה PYTORCH כאשר התכנות יהיה בשפה הפופולרית PYTHON.
בנוסף, לסטודנט יהיה חופש לבחור את הכיוון המתאים והמעניין בשביל לימוד יותר מתקדם וביצוע פרויקט.
בקורס זה, תרכשו מיומנויות חיוניות לתכנון וליישום מערכות הנדסת נתונים מתקדמות תוך שימוש בטכנולוגיות כגון NewSQL, NoSQL ו-SQL מסדי נתונים על תשתיות ענן ו-GRID מבוזרות.
נלמד איך לשפר את הביצועים על ידי אופטימיזציה של מבני מסד הנתונים שיבטיחו זמינות גבוהה ואחזור נתונים מהיר, שהוא חיוני ליישומי למידת מכונה מוצלחים.
נעבוד עם Python, multithreading, multiprocessing ו-PL/SQL בסביבות ענן ו-GRID דינמיות.
ZOOM IN על הנדסת מערכות מידע
שאלות ותשובות על תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע
הלימודים אורכים בין 4-5 שנים בהתאם למסלול בו בוחר הסטודנט ללמוד.
תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע באפקה כולל שלושה מסלולי התמחות חדשניים ומבוקשים:
- מדעים, נתונים ובינה מלאכותית
- טכנולוגיות מערכות מידע וסייבר
- ניהול, כלכלה ואתיקה
הנדסת מערכות מידע היא תחום הנדסי שמשלב בין טכנולוגיה, מחשוב וניהול מידע. המהנדסות והמהנדסים בתחום זה מתכננים, מפתחים ומנהלים מערכות מידע חכמות שתומכות בתהליכים ארגוניים, מסייעות בקבלת החלטות, מאפשרות אוטומציה וניתוח של כמויות מידע גדולות – והכול תוך הקפדה על אבטחה, יעילות והתאמה לצרכים עסקיים.
בהחלט. התוכנית כוללת פרויקטים מעשיים רבים לאורך הלימודים, ביניהם פרויקט גמר רחב-היקף שמבוצע בשיתוף עם חברות בתעשייה. הפרויקטים מאפשרים ליישם ידע נרכש, להתמודד עם אתגרים אמיתיים ולרכוש ניסיון מעשי חשוב לקראת השתלבות בשוק העבודה.
בוגרות ובוגרי התואר משתלבים במגוון תפקידים בתעשיית ההייטק, המגזר הציבורי והצבאי, כגון: מנתחי מערכות, מהנדסי דאטה, מומחי סייבר, מנהלי מסדי נתונים, חוקרי אלגוריתמים, יועצים טכנולוגיים ומנהלי פרויקטים. התחום מגוון ודינמי, עם אפשרויות קידום רבות.
מהנדסות ומהנדסי מערכות מידע נדרשים כמעט בכל מגזר – מחברות הייטק ובינה מלאכותית, דרך בנקים, קופות חולים וחברות ביטוח, ועד לצה"ל, משרד הביטחון, סטארטאפים וארגוני מחקר. הביקוש גבוה במיוחד בתחומים של דאטה, אבטחת מידע ו-AI.
לא. הלימודים מתקיימים רק במסלול יום.
בתואר מלמדים מרצות ומרצים בכירים בעלי ניסיון אקדמי ותעשייתי עשיר בתחומי מערכות מידע, מדעי הנתונים, סייבר, כלכלה וניהול. רבים מהם עוסקים במחקר מתקדם ובפרויקטים עם התעשייה, ומשלבים את הידע המעשי שלהם בתהליך ההוראה – כך שהסטודנטיות והסטודנטים נחשפים לתוכן עדכני ורלוונטי לשוק העבודה.
במהלך התואר לומדים קורסים בתחומים כגון: תכנות, ניתוח מערכות, דאטה ובינה מלאכותית, סייבר ואבטחת מידע, ניהול פרויקטים, כלכלה והיבטים אתיים בטכנולוגיה. הסטודנטיות והסטודנטים גם משתתפים בפרויקטים מעשיים, סדנאות ולמידה מבוססת בעיות (PBL), במטרה לרכוש כלים מעשיים וידע תיאורטי רחב.
להצלחה בהנדסת מערכות מידע דרושים שילוב של חשיבה אנליטית, סקרנות טכנולוגית, הבנה מתמטית, יכולת פתרון בעיות, יכולת עבודה בצוות וחשיבה מערכתית. בנוסף, נדרשים כישורים תקשורתיים ונכונות ללמידה מתמשכת – תחום זה מתחדש בקצב מהיר.
רמות השכר בתחום משתנות בהתאם לניסיון, מיקום, סוג החברה והתפקיד. באופן כללי, מדובר במקצוע מבוקש מאוד, עם שכר התחלתי תחרותי ואופק שכר שעולה במהירות עם צבירת ניסיון והתמחות מקצועית.
הלימודים באפקה מציעים יתרון תחרותי בזכות שילוב בין ידע תיאורטי מעמיק ליישום מעשי, שלושה מסלולי התמחות עדכניים, צוות הוראה איכותי ופרויקטי גמר עם חיבור אמיתי לתעשייה. בנוסף, הדגש על חדשנות, אתיקה וחשיבה מערכתית מכין את הבוגרות והבוגרים לאתגרי השוק של המחר.
סגל אקדמי
ד"ר ניר פרל
מילה מראש התוכנית להנדסת מערכות מידע
ד"ר ניר פרל
מילה מראש התוכנית להנדסת מערכות מידע
מהפכת המידע הדיגיטלי מציבה בפני אנשי ונשות מקצוע אתגרים חדשים ומורכבים. הנדסת מערכות מידע חורגת מניהול מידע גרידא - היא יוצרת גשר חיוני בין טכנולוגיות מגוונות, תהליכים עסקיים וצורכי הארגון, ומבטיחה פתרונות יעילים וחדשניים. בתחום זה, המהנדסים והמהנדסות ניצבים כדמויות מפתח בעיצוב והטמעת מערכות טכנולוגיות המשפרות משמעותית את ביצועי חברות וארגונים. תוכנית הלימודים בהנדסת מערכות מידע מעניקה לסטודנטים ולסטודנטיות ידע מעמיק לפיתוח והובלת פתרונות טכנולוגיים תוך הבנה מעמיקה של צורכי הארגון. הלימודים כוללים התמחויות בטכנולוגיות מתקדמות כגון אנליטיקת נתונים, אינטרנט של הדברים (IoT) ואבטחת סייבר, והקניית מיומנויות ניהול מערכות מידע התורמות ישירות להצלחת הארגון. בוגרי ובוגרות התוכנית מצטיידים בהכשרה טכנולוגית מהשורה הראשונה ובכלים להוביל את השוק בעידן שבו מידע הוא נכס אסטרטגי מכריע.
צרו קשר
לשכת הנהלה אקדמית
טלפון: 03-7688691/744
פקס: 03-7688692
דוא"ל: AcademicHeadsBox@afeka.ac.il
מחלקת ייעוץ לימודים
ימים א'-ה': 09:00-19:00 | יום ו': 09:00-13:00
חייגו: 1-800-37-37-10 (שלוחה 1)
פקס: 03-7688679
מייל להרשמה: mirsham@afeka.ac.il
הנדסת מערכות מידע
שתף לינק באמצעות:
https://arabic.afeka.ac.il/academic-departments/bsc/information-systems-engineering/WhatsApp
Facebook
Twitter
Email
https://arabic.afeka.ac.il/academic-departments/bsc/information-systems-engineering/