אקדמיית דאטה

מא' עד מנתח נתונים

הכשרת אנשי מקצוע לעולם הדאטה באמצעות פיתוח וקידום מועמדים פוטנציאליים, ללא ידע קודם, לאנשי מקצוע בתחום עם מיומנויות וידע בטכנולוגיות רלוונטיות.

התוכנית

קהל
לכולם
משך ההכשרה
3 חודשים
פורמט
פנים מול פנים / מרחוק
מפגשים
פיזיים
גודל (מקס)
20 משתתפים

חזון

פתרון מחסור באנשי מקצוע ושיפור תהליכים הארגוניים בעזרת הכשרה של הדור הבא של מנתחי נתונים ואנליסטים עסקיים תוך שימוש בשיטות ובכלים מתקדמים.

יעדים

שליטה מלאה בתהליך ניתוח נתונים
שימוש בכלים ושיטות חדשניות לזיהוי תובנות עסקיות

שימוש במתודולוגיות מומלצות להגברת נגישות כלל בעלי העניין בארגון

התוכנית

קהל
לכולם
משך ההכשרה
3 חודשים
פורמט
פנים מול פנים
/ מרחוק
מפגשים
פיזיים
גודל (מקס)
20 משתתפים

חזון

פתרון מחסור באנשי מקצוע ושיפור תהליכים הארגוניים בעזרת הכשרה של הדור הבא של מנתחי נתונים ואנליסטים עסקיים תוך שימוש בשיטות ובכלים מתקדמים.

יעדים

שליטה מלאה בתהליך ניתוח נתונים
שימוש בכלים ושיטות חדשניות לזיהוי תובנות עסקיות

שימוש במתודולוגיות מומלצות להגברת נגישות כלל בעלי העניין בארגון

תהליך ניתוח נתונים
/ Excel
Google Sheets
סטוריטלינג וויזואליזציה
של נתונים
Python לאנליסטים
פרויקט מסכם

שותפים ולקוחות שלנו

שותפים
ולקוחות שלנו

המלצות

FAQ

האם ניתן לבצע התאמות של התוכן הנלמד לארגון שלי?
כל תעשייה וארגון שונים במהותם, כך שתכנים גנריים לא תמיד מתאימים בדיוק לכולם. מתוך הבנה זו, אנחנו מציעים שני סוגים של התאמות:
1. התאמה מותאמת לתעשייה ולתחום העסקי
2. התאמה ייעודית לארגון שלך
כיצד אתם מעבירים את ההדרכות?
לכל ארגון יש את סביבת הלמידה המועדפת עליו ואנחנו יודעים להשתלב
בכל אחת מהן, בכלל זה:
> הכשרות פנים מול פנים (בכל מיקום ויעד שתבחרו)
> הכשרה מקוונת (מבוססת על פלטפורמות של Zoom או Microsoft Teams)
> הכשרה מלווה ע"י מדריך
> למידה עצמית מבוססת על מערכת הלמידה שלנו
> כל שילוב של האפשרויות לעיל
מהו מספר המשתתפים בהכשרה?
במטרה להבטיח תהליכי למידה אפקטיביים ופרודוקטיביים, מספר המשתתפים בהכשרה לא יעלה על 20.
במידה ובכל זאת, לאור אילוצים ודרישות הלקוח, ישנם יותר מ-20 משתתפים בהכשרה, אנחנו ממליצים לשלב עוזר הוראה לצד המדריך.
האם שיטת הלמידה שלכם היא אינטרקטיבית?
בהחלט!
אנחנו מאמינים כי תהליכי למידה והתפתחות אופטימליים מתרחשים בעת התנסות מעשית.
מי מעביר את ההכשרות שלכם?
מדריכים מקצועיים, המוכשרים ע"י Elevation עם ניסיון מוכח בתחום אותו הם מעבירים.
עם אילו תוצרים יוצא המשתתף מהכשרות שלכם?
במהלך כל קורס, אנחנו מספקים למשתתפים סיכומים של עיקרי הדברים שהועברו בהכשרה. בנוסף, התוכן הלימודי של Elevation זמין למשתתפים עד 6 חודשים מתום ההכשרה.

מיומנויות

תהליך ניתוח נתונים

ידע קודם

לא נדרש

איך
מקוון / פרונטלי / היברידי
משך

20 שעות

תהליך ניתוח נתונים

ידע קודם

לא נדרש

איך

מקוון / פרונטלי / היברידי
משך
20 שעות
למידה מעמיקה של שיטות העבודה בניתוח נתונים, בחלוקה לשלבים. המשתתפים ילמדו איך לאסוף דרישות, להכין ולטייב את הנתונים ולבסוף לבצע אנליזה.

תיאור

בקורס זה נלמדות שיטות עבודה פרקטיות עבור מנתחי נתונים / אנליסטים עסקיים. המשתתפים נחשפים למקרי מבחן עליהם מתרגלים את המתודולוגיות הנלמדות.

תוצאות מצופות

  • זיהוי הצרכים האנליטיים
  • רכישת מיומנויות סטטיסטיות בסיסיות
  • שימוש בתהליכי ניתוח נתונים באופן מקצועי, החל מהכנה וטיוב הדאטה ועד לחשיבה ביקורתית וניתוח ממצאים

תוכן

איסוף דרישות
(1 שעה)
  • תרגול של זיהוי "צורך" במקום תגובה ל"רצון"
הכנת הדאטה
(5 שעות)
  • זיהוי המקור המתאים לצרכים האנליטיים
  • ניתוח מגבלות הנתונים הזמינה
  • זיהוי בעיות בנתונים הגולמית ושיטות להתמודד איתן
סטטיסטיקה בסיסית
(5 שעות)
  • טרמינולוגיה בסיסית (ממוצע, חציון, אחוזון, מוד, סטיית תקן, שונות)
  • הסתברות בסיסית
  • התפלגות
  • מושגים נוספים (קורלציה, חשיבות סטטיסטית, מדגם מייצג, טרנדים, סכנות ממוצעים)
חשיבה ביקורתית וניתוח (9 שעות)
  • היכרות עם חשיבה ביקורתית
  • תהליך החשיבה הביקורתית
  • מיומנויות מרכזיות בחשיבה ביקורתית
  • סוגים ושיטות לניתוח דאטה (דסקריפטיבי, דיאגנוסטי ופרדיקטיבי)

למידה מעמיקה של שיטות העבודה בניתוח נתונים, בחלוקה לשלבים. המשתתפים ילמדו איך לאסוף דרישות, להכין ולטייב את הנתונים ולבסוף לבצע אנליזה.

תיאור

בקורס זה נלמדות שיטות עבודה פרקטיות עבור מנתחי נתונים / אנליסטים עסקיים. המשתתפים נחשפים למקרי מבחן עליהם מתרגלים את המתודולוגיות הנלמדות.

תוצאות מצופות

  • זיהוי הצרכים האנליטיים
  • רכישת מיומנויות סטטיסטיות בסיסיות
  • שימוש בתהליכי ניתוח נתונים באופן מקצועי, החל מהכנה וטיוב הדאטה ועד לחשיבה ביקורתית וניתוח ממצאים.

תוכן

איסוף דרישות (1 שעה)

תרגול של זיהוי "צורך" במקום תגובה ל"רצון"

הכנת הדאטה (5 שעות)
  • זיהוי המקור המתאים לצרכים האנליטיים
  • ניתוח מגבלות הנתונים הזמינה
  • זיהוי בעיות בנתונים הגולמית ושיטות להתמודד איתן
סטטיסטיקה בסיסית (5 שעות)
  • טרמינולוגיה בסיסית (ממוצע, חציון, אחוזון, מוד, סטיית תקן, שונות)
  • הסתברות בסיסית
  • התפלגות
  • מושגים נוספים (קורלציה, חשיבות סטטיסטית, מדגם מייצג, טרנדים, סכנות ממוצעים)
חשיבה ביקורתית וניתוח (9 שעות)
  • היכרות עם חשיבה ביקורתית
  • תהליך החשיבה הביקורתית
  • מיומנויות מרכזיות בחשיבה ביקורתית
  • סוגים ושיטות לניתוח דאטה (דסקריפטיבי, דיאגנוסטי ופרודקטיבי)

טכנולוגיות

Excel / Google Sheets (תוכן אופציונלי)

ידע קודם
ניסיון קודם בשימוש ביישומי מחשב
איך
מקוון / פרונטלי / היברידי / למידה עצמית
משך

30 שעות

Excel / Google Sheets (תוכן אופציונלי)

ידע קודם

ניסיון קודם בשימוש ביישומי מחשב

איך

מקוון / פרונטלי / היברידי / למידה עצמית
משך
30 שעות
שימוש ביכולות יסוד של Excel / Google Sheets ושדרוג מיומנויות וטכניקות מתקדמות.

תיאור

שימוש ביכולות מרכזיות של
Excel / Google Sheets

תוצאות מצופות

שימוש חופשי ביכולות יסוד של
Excel / Google Sheets

טכנולוגיות

תוכן

יסודות
(20 שעות)
  • סקירה וסוגי דאטה
  • פעולות ופונקציות מתמטיות בסיסיות
  • הפניות תאים
  • התניות
  • פונקציות מתמטיות מותנות
  • מיון וסינון נתונים
  • מחיקת כפולים
  • תנאים מפורמטים
  • חיפושים
מתקדם
(10 שעות)
  • ויזואליזציות ודשבורדים
  • טבלאות פיבוט
שימוש ביכולות יסוד של Excel / Google Sheets ושדרוג מיומנויות וטכניקות מתקדמות

תיאור

שימוש ביכולות מרכזיות של Excel / Google Sheets

תוצאות מצופות

שימוש חופשי ביכולות יסוד של Excel / Google Sheets

תוכן

יסודות (20 שעות)
  • סקירה וסוגי דאטה
  • פעולות ופונקציות מתמטיות בסיסיות
  • הפניות תאים
  • התניות
  • פונקציות מתמטיות מותנות
  • מיון וסינון נתונים
  • מחיקת כפולים
  • תנאים מפורמטים
  • חיפושים
מתקדם (10 שעות)
  • ויזואליזציות ודשבורדים
  • טבלאות פיבוט

טכנולוגיות

SQL

ידע קודם
ניסיון קודם בשימוש ביישומי מחשב
איך
מקוון / פרונטלי / היברידי
משך

30 שעות

SQL

ידע קודם

ניסיון קודם בשימוש ביישומי מחשב

איך

מקוון / פרונטלי / היברידי
משך
30 שעות

המשתתפים ילמדו Structured Query Language (SQL) החל משלב מתחילים ועד רמת מתקדמים:

  • עקרונות מרכזיים ושאילתות
  • ניתוחים מתקדמים עם

תיאור

שימוש ב-SQL לשליפה וניתוח של נתונים.

תוצאות מצופות

יכולת לנתח ולשלוף נתונים בעזרת SQL.

תוכן

יסודות SQL
(20 שעות)
  • היכרות עם SQL
  • סינון ומיון
  • פונקציות סקלריות
  • אגרגציה וניתוח בסיסי
  • מערכות יחסים
    • Join Types
    • Union Types
    • Except / Minus
SQL מתקדם
(10 שעות)
  • שאילתות משנה
  • תצוגות
  • פונקציות אנליטיות

המשתתפים ילמדו Structured Query Language (SQL) החל משלב מתחילים ועד רמת מתקדמים:

  • עקרונות מרכזיים ושאילתות
  • ניתוחים מתקדמים עם SQL

תיאור

שימוש ב-SQL לשליפה וניתוח של נתונים

תוצאות מצופות

  • יכולת לנתח ולשלוף נתונים בעזרת SQL

תוכן

יסודות SQL (20 שעות)
  • היכרות עם SQL
  • סינון ומיון
  • פונקציות סקלריות
  • אגרגציה וניתוח בסיסי
  • מערכות יחסים
    • Join Types
    • Union Types
    • Except / Minus
SQL מתקדם (10 שעות)
  • שאילתות משנה
  • תצוגות
  • פונקציות אנליטיות

מיומנויות

סטוריטלינג וויזואליזציה של נתונים

ידע קודם
מיומנויות ניתוח דאטה
איך
מקוון / פרונטלי / היברידי
משך

14 שעות

סטוריטלינג וויזואליזציה של נתונים

ידע קודם

מיומנויות ניתוח דאטה

איך

מקוון / פרונטלי / היברידי
משך
14 שעות
התאמנו על יצירת סיפור משכנע, מבוסס נתונים. תכירו שיטות מומלצות להגדרת הנרטיב ועיצוב וויזואליזציה נתונים שמעבירים מסרים אפקטיביים בהקשרים שונים.

תיאור

העבודה האנליטית מתכנסת לנקודה בה מוצגים הממצאים, והיא חייבת להיות מדויקת על מנת להעביר את המסר. בקורס זה המשתתפים יתרגלו איך לבחור את הוויזואליזציה המתאימה ולהעביר אותה כחלק מסיפור משכנע.

תוצאות מצופות

  • מודעות לכוחו של סטוריטלינג
  • עיצוב של סיפור מושך המבוסס על נתונים
  • בנייה של ויזואליזציה מדויקת
  • יכולת ליצור דשבורד וקל לקריאה על ידי המשתמשים

תוכן

סטוריטלינג
של נתונים
(11 שעות)
  • עיצוב הסיפור – איך לזהות את הנרטיב בהתבסס על ניתוח נתונים כשלד הסיפור
  • מנתונים לסיפור – תכנון פרטי הסיפור על מנת לתמוך בנרטיב
  • העברה של הסיפור – היכרות עם הקהל, התאמת התזמון והפלטפורמה וכו'
ויזואליזציה
(3 שעות)
  • ויזואליזציה ככלי בסטוריטלינג של נתונים – למה אין סטוריטלינג של נתונים בלי ויזואליזציה
  • עקרונות הויזואליזציה – שיטות מומלצות
  • דשבורדים – עשה ואל תעשה
התאמנו על יצירת סיפור משכנע, מבוסס נתונים. תכירו שיטות מומלצות להגדרת הנרטיב ועיצוב וויזואליזציה נתונים שמעבירים מסרים אפקטיביים בהקשרים שונים.

תיאור

העבודה האנליטית מתכנסת לנקודה בה מוצגים הממצאים, והיא חייבת להיות מדויקת על מנת להעביר את המסר. בקורס זה המשתתפים יתרגלו איך לבחור את הוויזואליזציה המתאימה ולהעביר אותה כחלק מסיפור משכנע. 

תוצאות מצופות

  • מודעות לכוחו של סטוריטלינג
  • עיצוב של סיפור מושך המבוסס על נתונים
  • בנייה של ויזואליזציה מדויקת
  • יכולת ליצור דשבורד וקל לקריאה על ידי המשתמשים

תוכן

סטוריטלינג של נתונים (11 שעות)
  • עיצוב הסיפור – איך לזהות את הנרטיב בהתבסס על ניתוח נתונים כשלד הסיפור
  • מנתונים לסיפור – תכנון פרטי הסיפור על מנת לתמוך בנרטיב
  • העברה של הסיפור – היכרות עם הקהל, התאמת התזמון והפלטפורמה וכו'
ויזואליזציה (3 שעות)
  • ויזואליזציה ככלי בסטוריטלינג של נתונים – למה אין סטוריטלינג של נתונים בלי ויזואליזציה
  • עקרונות הויזואליזציה – שיטות מומלצות 
  • דשבורדים – עשה ואל תעשה

טכנולוגיות

Power BI

ידע קודם

ניסיון קודם בשימוש ביישומי מחשב

איך

מקוון / פרונטלי / היברידי / למידה עצמית

משך

30 שעות

Power BI

ידע קודם

ניסיון קודם בשימוש ביישומי מחשב

איך

מקוון / פרונטלי / היברידי / למידה עצמית

משך

30 שעות

פונקציות יסוד ליצירת וויזואליזציות עם טכנולוגיה מובילה מבית מייקרוסופט לניתוח נתונים.

תיאור

שימוש ביכולות מרכזיות של Power BI, הכלי האנליטי הנפוץ ביותר שמככב בדירוגי גרטנר במשך שנים.

תוצאות מצופות

  • שימוש ביכולות ניתוח נתונים והוויזואליזציה של Power BI
  • שימוש ב-Power BI בביטחון מלא

תוכן

מבוא ל-Power BI
בניית דוחות וויזואליזציה
  • בניית דוח בסיסי
  • בניית תרשימים
  • Filter & Slicer
  • Drill through
  • אפשרויות עיצוב (כותרות, רקעים וכו')
  • Drill down / Drill up
עקרונות מידול דאטה
  • יחסי מידול
  • מאפיינים ומדדים
  • מאפיינים מחושבות
  • מדדים מחושבים
Power Query
  • ניהול עמודות
  • ניהול שורות

פונקציות יסוד ליצירת וויזואליזציות עם טכנולוגיה מובילה מבית מייקרוסופט לניתוח נתונים.

תיאור

שימוש ביכולות מרכזיות של Power BI, הכלי האנליטי הנפוץ ביותר שמככב בדירוגי גרטנר במשך שנים.

תוצאות מצופות

  • שימוש ביכולות ניתוח נתונים והוויזואליזציה של Tableau
  • שימוש ב- Tableau בביטחון מלא

תוכן

מבוא ל-Power BI

בניית דוחות וויזואליזציה

 

  • בניית דוח בסיסי
  • בניית תרשימים
  • Filter & Slicer
  • Drill through
  • אפשרויות עיצוב (כותרות, רקעים וכו')
  • Drill down / Drill up

עקרונות מידול דאטה

  • יחסי מידול
  • מאפיינים ומדדים
  • מאפיינים מחושבות
  • מדדים מחושבים

Power Query

  • ניהול עמודות
  • ניהול שורות

טכנולוגיות

Tableau

ידע קודם
ניסיון קודם ביישומי מחשב
איך
מקוון / פרונטלי / היברידי / למידה עצמית
משך

30 שעות

Tableau

ידע קודם
ניסיון קודם ביישומי מחשב
איך
מקוון / פרונטלי / היברידי / למידה עצמית
משך

30 שעות

פונקציות יסוד ליצירת וויזואליזציות עם אחת הטכנולוגיות המובילות לניתוח נתונים.

תיאור

שימוש ביכולות הליבה של Tableau , אחד מהכלים האנליטיים הנפוצים ביותר שמככב בדירוגי גרטנר במשך שנים.

תוצאות מצופות

  • שימוש ביכולות ניתוח נתונים והוויזואליזציה של Tableau
  • שימוש ב- Tableau בביטחון מלא

תוכן

מבוא ל-Tableau

ניהול נתונים
  • התחברות לנתונים
  • הכנת נתונים
  • שילוב נתונים
ארגון דאטה
  • סיור במדפים
  • מיון וסינון
  • קבוצות ומערכים
  • היררכיות ותיקיות
סוגי תצוגות
  • טבלאות, תרשימים ומפות וכו'
עיצוב תצוגות
  • כותרות, תוויות וכו'
חישובים בסיסים
  • ברמת השורה לעומת צבר חישובים, דאטה וסוגי חישובים וכו'
דשבורדים
פונקציות יסוד ליצירת וויזואליזציות עם אחת הטכנולוגיות המובילות לניתוח נתונים.

תיאור

שימוש ביכולות הליבה של Tableau , אחד מהכלים האנליטיים הנפוצים ביותר שמככב בדירוגי גרטנר במשך שנים.

תוצאות מצופות

  • שימוש ביכולות ניתוח נתונים והוויזואליזציה של Tableau
  • שימוש ב- Tableau בביטחון מלא

תוכן

מבוא ל-Tableau

ניהול נתונים
  • התחברות לנתונים
  • הכנת נתונים
  • שילוב נתונים
ארגון דאטה
  • סיור במדפים
  • מיון וסינון
  • קבוצות ומערכים
  • היררכיות ותיקיות
סוגי תצוגות
  • טבלאות, תרשימים ומפות וכו'
עיצוב תצוגות
  • כותרות, תוויות וכו'
חישובים בסיסים
  • ברמת השורה לעומת צבר חישובים, דאטה וסוגי חישובים וכו'
דשבורדים

טכנולוגיות

Python לאנליסטים

ידע קודם
ניסיון קודם בשימוש ביישומי מחשב
איך
מקוון / פרונטלי / היברידי
משך

50 שעות

Python לאנליסטים

ידע קודם

ניסיון קודם בשימוש ביישומי מחשב

איך

מקוון / פרונטלי / היברידי

משך
50 שעות

קורס מקיף בנושא יכולות ניתוח נתונים מתקדמות של Python. המשתתפים ילמדו תכנות בסיסי ועקרונות פיתוח באמצעות Python, ויתקדמו להיכרות עם ספריית Pandas לניתוח נתונים ויצירת וויזואליזציה (ברמת מתחילים עד מתקדמים).

תיאור

הקניית יכולת להשתמש בשפת התכנות Python, הכלי החדש ביותר לניתוח נתונים וויזואליזציה, החל ממיומנויות בסיסיות ועד לביצוע ניתוחים מורכבים.

תוצאות מצופות

ביצוע ניתוחים סטנדרטיים ומורכבים וויזואליזציות של נתונים בעזרת ספריית "pandas" של Python.

תוכן

Python
ועקרונות הפיתוח
(15 שעות)
  • היכרות עם Python, Conditions, Lists, Strings, Loops, Functions, Dictionaries, Lambda Functions. Map, Filter, I/O: User Input and Output, Tuples, Sets.
Numpy & Panda למתחילים
(15 שעות)
  • Setup, Jupyter Notebook
  • Numpy (Vectoriation)
  • עבודה עם Files, Series ו-Dataframes
  • Indexing (חיפוש ושליפת דאטה)
  • סינון ומיון
Panda ביניים
(10 שעות)
  • Grouping/Aggregating
  • Pivoting
  • Merging/Concat Data Frames
  • ויזואליזציות
  • SQL & CSV via Pandas
Panda
למתקדמים
(10 שעות)
  • Indexing & Slicing Time
  • Series Data
  • Resampling
  • Rolling Statistics
  • סיכומים ותעודות

קורס מקיף בנושא יכולות ניתוח נתונים מתקדמות של Python. המשתתפים ילמדו תכנות בסיסי ועקרונות פיתוח באמצעות Python, ויתקדמו להיכרות עם ספריית Pandas לניתוח נתונים ויצירת וויזואליזציה (ברמת מתחילים עד מתקדמים).

תיאור

הקניית יכולת להשתמש בשפת התכנות Python, הכלי החדש ביותר לניתוח נתונים וויזואליזציה, החל ממיומנויות בסיסיות ועד לביצוע ניתוחים מורכבים

תוצאות מצופות

  • ביצוע ניתוחים סטנדרטיים ומורכבים וויזואליזציות של נתונים בעזרת ספריית "pandas" של Python

תוכן

Python ועקרונות הפיתוח (15 שעות)
היכרות עם Python, Conditions, Lists, Strings, Loops, Functions, Dictionaries, Lambda Functions. Map, Filter, I/O: User Input and Output, Tuples, Sets.
Numpy & Panda למתחילים (15 שעות)
  • Setup, Jupyter Notebook
  • Numpy (Vectoriation)
  • עבודה עם Files, Series ו-Dataframes
  • Indexing (חיפוש ושליפת דאטה)
  • סינון ומיון
Panda ביניים (10 שעות)
  • Grouping/Aggregating
  • Pivoting
  • Merging/Concat Data Frames
  • ויזואליזציות
  • SQL & CSV via Pandas
Panda למתקדמים (10 שעות)
  • Indexing & Slicing Time Series Data
  • Resampling
  • Rolling Statistics
  • סיכומים ותעודות

מיומנויות

פרויקט מסכם למנתחי נתונים

איך
קצב עצמאי / שעות קבלה / היברידי
משך

20 שעות

פרויקט מסכם למנתחי נתונים

איך

קצב עצמאי / שעות קבלה / היברידי

משך

20 שעות

עבודת גמר של ניתוח נתונים המדמה מקרים אמיתיים בתחום תוך שימוש במיומנויות ובטכנולוגיות שנלמדו.

תיאור

התנסות בעבודת ניתוח נתונים אמיתית תוך שימוש בכל המיומנויות והטכנולוגיות שנלמדו במהלך ההכשרה.

תוצאות מצופות

מענה לשאלות עסקיות תוך שימוש בכל המיומנויות והטכנולוגיות שנרכשו במהלך ההכשרה לניתוח נתונים.

*ניתן לבצע את הפרויקט ביחידים או בקבוצות של עד חמישה אנשי צוות

תוכן

תרחיש עסקי
  • הצגת תרחיש עסקי
נתונים
  • היכרות עם הנתונים
    (מבוסס על SQL Server DB או קבצי Excel/CSV)
  • ERD (Entity Relationship Diagram)
  • משמעות כל שדה בכל טבלה
מקרי מבחן למנתחי נתונים
  • ניתוח שלוש שאלות עסקיות אמיתיות תוך שימוש במיומנויות, בידע ובטכנולוגיות שנרכשו במהלך הקורס
הצגת הפרויקט בפני פורום רשמי

עבודת גמר של ניתוח נתונים המדמה מקרים אמיתיים בתחום תוך שימוש במיומנויות ובטכנולוגיות שנלמדו.

תיאור

התנסות בעבודת ניתוח נתונים אמיתית תוך שימוש בכל המיומנויות והטכנולוגיות שנלמדו במהלך ההכשרה

תוצאות מצופות

מענה לשאלות עסקיות תוך שימוש בכל המיומנויות והטכנולוגיות שנרכשו במהלך ההכשרה לניתוח נתונים

תוכן

תרחיש עסקי

הצגת תרחיש עסקי

נתונים

  • היכרות עם הנתונים
    (מבוסס על SQL Server DB או קבצי Excel/CSV)
  • ERD (Entity Relationship Diagram)
  • משמעות כל שדה בכל טבלה

מקרי מבחן למנתחי נתונים

ניתוח שלוש שאלות עסקיות אמיתיות תוך שימוש במיומנויות, בידע ובטכנולוגיות שנרכשו במהלך הקורס

הצגת הפרויקט

הצגת הפרוייקט בפני פורום רשמי

*ניתן לבצע את הפרויקט ביחידים או בקבוצות של עד חמישה אנשי צוות

מאז פרוץ המלחמה ב-7.10.23 פיתחנו יחד עם שותפים רבים ומגוונים תוכניות הכשרה שמטרתן לתמוך ולסייע לאוכלוסיות שהושפעו מהמצב בישראל