סילבוס

תוכן הקורס ומטרתו

בקורס נכיר את תחום מדעי הנתונים. נלמד על סוגי הבעיות שאותן ניתן לפתור באמצעות מדעי הנתונים ונבין את תהליך הפיתוח החל מאיסוף הנתונים, עיבוד בסיסי, הצגת נתונים, שימוש בכלי למידת מכונה, למידה עמוקה, ניתוח תוצאות ובדיקת הנאותות האתית.
לקורס שני מוקדים עיקריים: מוקד אחד הוא היכרות עם שיטת העבודה וכלי העבודה בתחום - לשם כך במהלך הקורס יעשה שימוש בפייטון בסביבת Jupyter, ספריות כגון pandas, כלי למידת מכונה וכלים ללמידה עמוקה. במהלך הקורס יהיו תרגילי בית ופרוייקט סיום שיתרכזו בתירגול כיילים אלו.
מוקד שני של הקורס הוא הבנה של העקרונות הבסיסיים של התחום כגון סיבתיות, קורלציה, שגיאות אימון והכללה, טיפוסי בעיות (סיווג, רגרסיה, המלצה, זיהוי חריגים, ...), הטיות ועוד. נושאים אלו ילדמו במהלך הקורס ויעמדו במרכז המבחן.

הציון בקורס יבוסס על עבודות הבית (30%) פרויקט סיום (20%) ומבחן (50%).