الإحصاء وعلم البيانات

  • 824

  • العلوم الاجتماعية

  • جبل المشارف

  • ​ما هو علم البيانات؟

    لقب Bsc.

    برنامج الإحصاء وعلم البيانات هو برنامج للحصول على اللقب الأول العلمي BSc. في أعقاب التغيير الكبير الذي يحدث في العالم في كمية البيانات التي يتم جمعها وطرق التعامل مع الملفات الضخمة، يركز قسم الإحصاء وعلم البيانات بشكل أكبر على أساليب علم البيانات. يعدّ علم البيانات مفهومًا واسعًا يعتمد على الإحصاء والحساب.

    في هذا اليوم وهذا العصر، يتم جمع البيانات عن كل نشاط نقوم به تقريبًا، سواء كان ذلك أنشطة يومية مثل تصفح الإنترنت أو استخدام الهاتف أو التنقل في سيارة، أو أنشطة مؤقتة مثل الاستشفاء في المستشفى أو التسوق في أحد المتاجر أو طلب قرض من البنك. تستخدم هذه البيانات كمصدر غني لاستخراج المعلومات واستخلاص النتائج سواء لاحتياجات التسويق أو لاحتياجات البحث والتطوير. ينعكس ذلك في ارتفاع الطلب في سوق العمل على علماء البيانات - الأشخاص الذين يتحكمون بالأدوات الإحصائية والحسابية ولديهم القدرة على استخلاص الأفكار من قواعد البيانات الكبيرة والمعقدة. التحليل السليم للبيانات هو المفتاح لاستخلاص رؤى ذات أهمية علمية أو اقتصادية أو اجتماعية.

    موقع القسم

     

  • لماذا يجدر بكم دراسة الإحصاء وعلم البيانات؟

    في إطار البرنامج التعليمي، يكتسب الطلاب الأدوات وطرق التفكير التي تمكّنهم من التحليل الأمثل للبيانات في الأنظمة المعقدة وفي ظل ظروف عدم اليقين. يكتسب الطلاب في القسم مهارات في نظرية الاحتمالات والإحصاء ويتعلمون تطوير الأدوات المحوسبة لتحليل البيانات بشكل مستقل. تعتبر هذه المهارات نقطة انطلاق لتطوير الحياة المهنية في سوق العمل أو لمزيد من التطوير في الدراسات الأكاديمية والبحثية المتقدمة.

    محللو البيانات بحاجة إلى المعرفة والأدوات الحسابية لاسترداد البيانات وتنظيمها، واستخلاص النتائج منها. يجمع البرنامج بين المساقات الإجبارية في البرمجة وتحليل البيانات لتدريب علماء البيانات ذوي المعرفة الواسعة بالإحصاء والقدرة الحسابية العالية. سيحضّر اللقب طلاب القسم لمواجهة التحديات المعاصرة المتمثلة في التعامل مع ملفات البيانات الضخمة التي يتم جمعها من قبل مختلف الكيانات، وللانشغال الجذاب والمعقد بتحليل البيانات في العالم الحديث.

     

    الدراسات في القسم:

    يضم الطاقم التدريسي للقسم باحثين متخصصين في الجانب النظري والعملي من تحليل البيانات. إلى جانب إجراء البحوث، يشارك هؤلاء الباحثون في توجيه طلاب الأبحاث في المراحل المختلفة، وفي تدريس مساقات الإحصاء لطلاب القسم. طلاب الدراسات العليا في الإحصاء هم شركاء تدريس كبار في المساقات المختلفة.

     

  • ♦ تمنح الجامعة جوائز تقدير للطلاب ذوي الإنجازات العالية. للمزيد من التفاصيل

     

  • مستشار اللقب الأول: السيد هدار شرفيت، hadar.sharvit@mail.huji.ac.il

    سكرتارية القسم: السيدة كلير بجيس، 5883047-02، clarep@savion.huji.ac.il

     

  • البرنامج الدراسي في موضوع الإحصاء وعلم البيانات يستند على الدراسات الأساسية في الرياضيات والبرمجة. يكتسب الطلاب المعرفة الأساسية في البرمجة من خلال المساقات الإجبارية الأساسية في بداية السنة الدراسية الأولى ومساق متقدّم في الخوارزميات وهياكل البيانات في بداية السنة الدراسية الثانية. المعرفة الرياضية الأساسية يكتسبها الطلاب في المساقات الإلزامية في السنة الدراسية الأولى وبداية السنة الثانية. في إطار هذه المساقات، يتوجب على الطلاب تعلّم مساق حساب التفاضل والتكامل، الجبر الخطي والاحتمالات. التدريب الأساسي في موضوع الإحصاء يكون في السنة الثانية، أولاً في مساق أساسي تعريفي لمجال الاستدلال الإحصائي، ولاحقًا في مساق أكثر تقدمًا في نظرية الاستدلال الإحصائي ومساق في النماذج الخطية. تشمل المساقات الجديدة المتعلقة بعلم البيانات مساق تحليل البيانات الأساسية باستخدام الحاسوب في السنة الدراسية الثانية، ومساق تحليل البيانات الضخمة في السنة الدراسية الثالثة. يجمع مساق التعلم الآلي والتحليل المتقدم بين الدراسات الإحصائية والدراسات الحسابية، كما ويضم عدد من المشاريع لتحليل البيانات الكبيرة. بالإضافة إلى ذلك، في السنة الثالثة، يتوجب على الطلاب تطبيق المعرفة التي اكتسبوها في المساق المخبري، والذي يمثّل مختلف التطبيقات في مجال الإحصاء. كما ويستطيع الطلاب الاختيار من ضمن مجموعة واسعة من المساقات الاختيارية في مختلف مجالات الإحصاء التطبيقي لاستكمال عدد نقاط الاستحقاق المطلوبة للقب. 

     

  • ​​•  مسار ثنائي  التخصص الذي يدمج تخصص إضافي من قائمة إمكانيات الدمج 

    • مسار أحادي التخصص - يمكن الالتحاق به ابتداءً من السنة الثانية - للحصول على التفاصيل يرجى التواصل مع سكرتارية القسم خلال العام الدراسي الأول أو الحصول على تحديث من موقع שנתון. 

     

  • بروفسور فابل تشيغنسكي - النظرية الإحصائية - رئيس قسم الإحصاء وعلم البيانات.

    بروفسور ميخا مندل - الإحصاء التطبيقي

    بروفسور غال أليدان - التعلّم الآلي (Machine Learning).

    د. يوفال بنياميني - إحصائيات قواعد البيانات الضخمة مع تطبيقات خاصة في مجال علم الأعصاب.

    بروفسور يان دولينسكي - الرياضيات المالية.

    بروفسور بنيامين ياكير - الاحتمال التطبيقي، الإحصاء الوراثي.

    بروفسور ديفيد تسوكر - الإحصاء الحيوي.

    د. أور تسوك - الإحصاء الوراثي والمعلوماتية الحيوية.

    بروفسور عوفر كيلاع - الاحتمالية والاحتمالات التطبيقية.

    د. أساف وينشتاين - تحليل البيانات واسعة النطاق، المقارنات المتعددة، الأساليب البايزية، نظرية القرار.

    د. أرييل يافيه - high dimensional data analysis, manifold learning, statistical machine learning.

    د. براك سوبر - هندسة البيانات، الرياضيات الإحصائية، العلوم الإنسانية الحسابية.

     

    • برامج مشتركة مع أقسام أخرى:

    القبول للبرامج المشتركة مشروط بالقبول لكل برنامج على حدة.

    1. برنامج دراسي مشترك بين الاقتصاد والإحصاء وعلم البيانات
    2. برنامج دراسي مشترك بين الرياضيات والإحصاء وعلم البيانات
    3. برنامج دراسي مشترك بين علم الحاسوب ضمن مسار علم البيانات والإحصاء وعلم البيانات ​

     

    • الأفق الأكاديمي

    كل قسم من أقسام الكلية أيضًا يقدم دراسات متقدمة للحصول على اللقب الثاني والدكتوراه (باستثناء برنامج بكام).

    بالإضافة إلى ذلك، سيتمكن خريجو كل قسم من أقسام الكلية من الاندماج في الدراسات المتقدمة في إطار برامج فريدة للخريجين: دراسات الجندر والتنوع، الدراسات الثقافية، دراسات أوروبا، دراسات ألمانيا المعاصرة، السياسات العامة، إدارة النزاعات وتسويتها، Glocal - دراسات التنمية الجماهيرية، التخطيط المدني، إدارة وسياسة الموارد الطبيعة والبيئة، وكذلك برنامج اللقب الثاني في العلوم السياسية، تخصص القانون والحكومة والمجتمع، بالتعاون مع كلية الحقوق.

     

    • فرص التوظيف

    هناك طلب على خريجي قسم الإحصاء وعلم البيانات من الجامعة العبرية من قبل شركات التكنولوجيا الفائقة (الهاي-تك)، شركات الأدوية، البنوك، المؤسسات الحكومية (المؤسسة المركزية للإحصاء، بنك إسرائيل، وزارة المالية)، والشركات العاملة في تحليل قواعد البيانات (BIG DATA) في إسرائيل وحول العالم.