Hands-On Data Analyst

מסלול Data Analyst פרקטי לשילוב בשוק העבודה ובחברת G-STAT

מרצים מומחים בעלי ניסיון בהובלת רם קדם

קורס חדשני המותאם לשוק העבודה – הרצאות פרונטליות לצד מפגשי אונליין

הנחות בהרשמה מוקדמת והחזר בגובה 5,000 ש"ח לבוגרים*

540

שעות אקדמאיות

מתוכם כ-300 שעות תרגול Hands-On המותאם לשוק העבודה!

למה ללמוד יחד עם
G-Academy ורם קדם?

יותר תכלס

מסלול הכשרה אינטנסיבי ומעשי. עשרות Datasets, מאות תרגילים

פיתוח חשיבה אנליטית

דגש על פיתוח חשיבה ביקורתית, וגישה לבעיות עסקיות. לא רק כלים טכניים

כלים לשוק העבודה

70 שעות לימוד (!) שכל כולן הכנה לראיונות עבודה ואתגרים של העולם האמיתי

ליווי אישי

זמן מתרגל שבועי, אחד על אחד, עבור כל שאלה שעולה לכם

ניתוח נתונים זה היומיום שלנו

G-Stat היא חברה המונה כ-200 אנליסטים ו Data Scientists

המורים שלנו

מגיעים מהתעשיה, חיים את עולם ניתוח הנתונים, והכי חשוב - יודעים ואוהבים ללמד

חומרי ההדרכה שלנו

אשר כוללים - קורסי ווידאו, דוגמאות, תרגילים והסברים. ילוו אתכם הרבה אחרי שהקורס יסתיים

בואו לעבוד איתנו

בהתאם לדרישות השוק - בוגרי הקורס המצטיינים יקלטו לעבודה ב G-Stat

מחזורים הבאים

תכנית לימודים​

שעות לימוד פרונטליות: 215
שעות לימוד פרטני ע"י מתרגל: כ-100
שעות תרגול ולמידה עצמית: כ-85
שעות עבודה עצמאית על הפרויקטים: כ-120

 

01

SQL Data Analysis

90 שעות

02

PYTHON DATA ANALYSIS

55 שעות

03

DATA VISUALIZATION

15 שעות

04

excel data analysis

20 שעות

05

big data analysis

5 שעות

06

JOB INTERVIEW PREP

30 שעות

סילבוס

חלק ראשון – Basic Data Analysis using SQL

שפת ה Structured Query Language – SQL, הינה שפה אשר בעיקרה מאפשרת תשאול מידע הממוקם במסדי נתונים שונים. 

בחלקו הראשון של הקורס נתמקד בפקודות הבסיסיות של שפת ה-SQL אשר מאפשרות ניתוח נתונים. 

מעבר לתוכן הנלמד, מודול זה שם דגש רב על הקניית הרגלי כתיבה ועבודה נכונים, שימוש אפקטיבי בסינטקס, ו"חשיבה SQL-ית" תוך תרגול אינטנסיבי.

במודול זה, יחשפו התלמידים לכ-8 דאטה-סטים שונים, וכ-300 תרגילים

בסיומו של המודול תתקיים סדנת ניתוח נתונים מקצה לקצה, אשר תאפשר לתלמידים ליישם באופן מרוכז את כל הנושאים אשר נלמדו. לאחריה, ינתן הפרויקט הראשון של הקורס.


חלק שני – Data Manipulations

במודול זה נתמקד בפעולות הקשורות לעדכון נתונים ויצירת טבלאות חדשות. מטרת המודול היא לאפשר הבנה רוחבית בנוגע למבני-טבלאות, קשרים, וכיצד מתבצע אכלוס הנתונים.

בסיום המודול ינתן הפרוייקט השני של הקורס.


חלק שלישי – Database Structures

מודול זה עוסק בהבנת מאקרו של מושגים הקשורים לעולם ה Data: מהו מחסן נתונים (DWH) וכיצד הוא שונה ממערכת תפעולית (OLTP), מהם אינדקסים ותוכניות פעולה, מהם Views ועוד.

מודול יחיד מסוגו בישראל, המועבר ע"י רם קדם ומתמקד בשאילתות מורכבות, ובעיות של ה"עולם האמיתי". תכניו של המודול מתבססים על הספר – SQL מתקדם – טכניקות ויישומים פרקטיים, ומסתמכים על נסיון של כעשור בעבודה מול מסדי נתונים שונים, שאלות מאתגרות מראיונות עבודה, ובעיות SQL מורכבות.
במהלך השיעורים לומדים התלמידים עשרות יישומים מעשיים, ומתרגלים טכניקות מתקדמות המתבססות על בעיות אמיתיות של משתמשים.

במודול זה, יחשפו התלמידים לכ-15 דאטה-סטים שונים, ומעל 200 תרגילים

בסיומו של המודול תתקיים סדנת ניתוח נתונים מקצה לקצה, אשר תאפשר לתלמידים ליישם באופן מרוכז את כל הנושאים אשר נלמדו. לאחריה, ינתן הפרוייקט השלישי של הקורס.

פייתון (python) – אחת השפות המבוקשות והחמות בשוק, הינה שפת קוד פתוח רבת עוצמה, בעלת שימושים רבים, ונחשבת לקלה וידידותיות ללמידה.

פייתון כיום משמשת ארגונים רבים הדורשים ביצוע ניתוחים וחישובים מהירים על כמויות עצומות של מידע כגון בינה מלאכותית, למידת מכונה, ביואינפורמטיקה, רובוטיקה, סייבר ועוד

 

כמבוא למודול הבא – Exploratory Data Analysis with Python, בחלק זה אנו נכיר את יסודות השפה הנדרשות מהדאטה-אנליסט. בעיקרו – מודול זה נועד לאפשר לאנליסט לסגל "חשיבה תכנותית" ולהתמודד עם האלמנטים התכנותיים הנפוצים בתחום ניתוח הנתונים. 

במהלך מודול זה יחשפו התלמידים למעל 500 תרגילים ברמות קושי שונות, מסווגים לפי נושאים. בסיומו ינתן הפרוייקט הרביעי של הקורס.

Exploratory Data Analysis, או בקיצור EDA, היא גישה לניתוח נתונים המאפשרת חקירה סדורה, סיכום מאפיינים מרכזיים, העלאת השערות, ומציאת קשרים\יחסים בין נתונים שונים. היישום של התהליך מתבצע באמצעות ניתוחים סטטיסטיים (Univariate / Multivariate) על משתנים שונים, והצגה גרפית של התוצאות. 

EDA מהווה צורת חשיבה והסקה, גישה לעבודה מאורגנת, וממוקדת מטרה כדרך לפתרון בעיות אנליטיות. המטרה המרכזית של מודול זה היא פיתוח החשיבה האנליטית, והיכולת לגשת עצמאית לכל מאגר נתונים ולנתח אותו בצורה אפקטיבית.
חלק זה מתחיל במעבר על קונספטים חשובים בעולם הסטטיסטיקה (Descriptive/Inferential Statistics, Regression), ולאחריו יבינו התלמידים כיצד, באמצעות Python, ניתן לממש כלים סטטיסטיים על-מנת לקבל אומדן על הנתונים, להעלות השערות, ולקבל מסקנות מבוססות דאטה.

במהלך מודול זה יחשפו התלמידים לכ-10 דאטה סטים שונים, ומעל 100 תרגילים.

בסיומו של המודול תתקיים סדנת ניתוח נתונים מקצה לקצה, אשר תאפשר לתלמידים ליישם באופן מרוכז את כל הנושאים אשר נלמדו. לאחריה, ינתן הפרויקט החמישי של הקורס.

מבחן A/B הוא ניסוי סטטיסטי המשווה בין שתי גרסאות במטרה לזהות ולהטמיע את השינוי שיביא לשיפור התוצאה הרצויה, למשל: אחוזי הקלקה על מודעה, הרשמה לאתר, רכישת מוצר כלשהו וכד.

 

במהלך חלק זה נבין מתי משתמשים ב A/B Testing, איך מנהלים אותו, וכיצד מפרשים את התוצאות

אנליסטים יצטרכו פעמים רבות לנתח נתונים הממוקמים במאגרי מידע עתירי נתונים. 

חשוב לציין – לרוב אותם מאגרי מידע יהיו שקופים לאנליסט. מז"א שקופים ? האנליסט מבחינתו עובד רגיל, כאילו היה עובד באמצעות כל מערכת אחרת "רגילה" שנלמדה במסגרת הקורס (הנתונים מתוחקרים באמצעות SQL, מונגשים ויזואלית באמצעות PowerBI וכד').

ועם זאת – כן חשוב להבין ברמה התיאורטית מהו Big Data, איך הוא עובד, מה ההבדל בינו לבין מאגר נתונים רגיל, וזהו מטרתו של המודול.

אקסל, תוכנת גיליון הנתונים הפופולארית בעולם, חוללה מהפכה של ממש בצורה שבה עסקים עובדים עם המידע שלהם ומנתחים אותו ותוך שנים בודדות הפכה למוצר שהוא סטנדרט בכל משרד ומחשב עבודה.

 

התוכנה מספקת למשתמשים כלים ידידותיים ויעילים לארגון נתונים, לעיבוד ושיפור ההצגה שלהם, לניתוח והפקת תובנות וכמובן יצירת מידע חדש. הקורס מקנה למשתתפים ידע וניסיון במיומנויות בסיסיות באקסל ודואג שירגישו בנוח בעבודה שוטפת בסביבה זו.

 

במהלך המודול ירכשו המשתתפים את המיומנויות הבאות:

  • הכרת התוכנה וממשק העבודה
  • עבודה עם נתונים, כולל הזנת נתונים חדשים, עיבוד וארגון נתונים, ביצוע סינונים וניתוחים בסיסיים
  • שימוש בפונקציות סטטיסטיות ונוסחאות בסיסיות כדי לבצע חישובים שונים על הנתונים.
  • שימוש בכלי התרשימים כדי ליצור תרשימים וגרפים על מנת להציג את הנתונים בצורה ויזואלית ואסתטית
  • חיבור נתונים מגליונות שונים בעזרת פונקציית ה-VLOOKUP
  • יצירת דו"חות וחיתוכים חכמים על הנתונים במהירות באמצעות טבלאות ציר

במהלך המודול יבצעו התלמידים כ-110 תרגילים על פני 15 דאטה סטים שונים

פלטפורמת ה- Power BI נחשבת לספינת הדגל של Microsoft בתחום הבינה העסקית.

 

מודול זה מתעמק בכלי זה ובעיקר בדרך בה מיישמים באמצעותו חקר נתונים. במהלך חלק זה נדון בין היתר באופן בו ניתן לקבוע את רמת התקינות (Data Cleanness) של הנתונים, וכיצד מציגים יחסים בין סוגים שונים של משתנים. כתשתית טכנית לנושאים אלו אנו נלמד, בין היתר:

  • ייבוא נתונים ממקורות רבים ומגוונים וכיצד לעבוד עמם, עיבוד וארגון הנתונים
  • סינונים וניתוחים שונים
  • יצירה, עריכה ומחיקת קשרים בין טבלאות
  • הפקת דו"חות ודשבורדים, ופרסום שלהם לפלטפורמת הענן של Power BI על מנת לשתף אותם עם שאר הארגון
  • יצירת ויזואליזציות אינטראקטיביות המאפשרות תחקור אקטיבי של המידע ע"פ פילוחים שונים.

במהלך המודול יבצעו התלמידים כ-110 תרגילים על פני 15 דאטה-סטים שונים

הפרויקט המסכם של הקורס מהווה גורם מקשר, המחבר את כל החלקים שנלמדו במהלכו. במהלך הפרויקט השישי והאחרון, יתמודדו התלמידים עם דאטה-סט לא מוכר, ויבצעו עליו ניתוח מעמיק החל מרמת ניסוח השאלות האנליטיות, וכלה בביצוע האנליזה והנגשתה באופן ויזואלי. 

 

הסטודנטים יבצעו פרויקט גמר מעשי ומסכם אשר ידמה סביבת עבודה אמיתית הכוללת:

  1. ניתוח מטרות ובעיות עסקיות בכלים שנלמדו.
  2. עבודה בצוות בליווי ובתמיכה של ראש צוות אנליזה מנוסה.
  3. פגישות עבודה והצגת תוצרים אל מול גורם עסקי, ומקבל ההחלטות

סדנת ההכנה לקראת ראיונות עבודה, מועברת ע"י מראיינים בעלי נסיון רב באיתור מועמדים בתחום ה Data Analysis, נועדה להכין את המשתתפים לקראת יציאה לשוק העבודה, ובמהלכה ניתן דגש על הנושאים הבאים:

  1. ארגונים ותפקידי ה-Data Analyst בתעשייה
  2. שלבי המועמד לתפקיד ה-DA
  3. אופן וטיפים לכתיבת קו"ח
  4. טבלאות וציפיות שכר
  5. סימולציית ראיון עבודה
  6. מבחני אמינות 

מובילי הקורס

רם קדם

יועץ DATA בכיר

חי את עולם ה-Data כבר למעלה מ-15 שנה, הוביל פרויקטים מגוונים, ניהל מקצועית מכללות מובילות, הדריך עשרות אלפי אנשים , וכתב ספרות בתחום ה-SQL אשר נמכרת ברחבי העולם.

רו"ח אסף אלקן

מנהל G-Academy

בעל ניסיון של מעל 6 שנים בהדרכות וליווי DATA, מנהל תחום הכולל כ-40 Data Analysts בחטיבת RISK בחברת G-STAT. 

חברת G-STAT
בין לקוחותינו

השאירו פרטים ויועץ מומחה יחזור אליכם בהקדם

*מותנית כמענק בעבודה רציפה של 18 חודשים בחברת G-STAT. ט.ל.ח