15 יול' 2018

​​​​​​​​​כלכלה וסטטיסטיקה עם מדעי הנתונים

חדש! תואר ראשון בכלכלה עם מדעי הנתונים!** 

עידו מינץ, בוגר המחלקה לכלכלה וכיום מדען נתונים בחברת Intuit: "אני שמח לשמוע שהמחלקה מבקשת לחשוף את הסטודנטים לגישות וטכנולוגיות חדשות כבר בתואר הראשון. אני חושב שזה צעד מתבקש כדי לאפשר לבוגרים ראייה ביקורתית ומגוון אפשרויות של תעסוקה ושכלכלנים יכולים להיות מדעני נתונים מצוינים ללא הרבה הכשרה ייעודית." ​

תחום המידע ועיבוד המידע בעולם הפכו בשנים האחרונות לגורם מכריע בתהליך קבלת ההחלטות התפעוליות והאסטרטגית בארגונים השונים והם מהווים נתח הולך וגדל מהתוצר בשנים האחרונות. כמות הנתונים המיוצרת כיום בעולם עולה על 2.5 EB ליום, יכולות התקש​ורת גדלות בכ- 30% בשנה וכמות המידע הנאגר בכ- 20% בשנה. בהתאם, התרחבו מאוד גם יישומי המחשב מבוססי הנתונים והמידע ב​כל התחומים, והשימוש בהם מתרחב בכל הסקטורים, כולל הסקטור הפיננסי, הציבורי והעסקי. עם התרחבות טכנולוגית אדירה זו עלה באופן טבעי גם הביקוש ליכולות ומיומנויות בניתוח ועיבוד נתונים. בישראל לדוגמה גדל מספר המועסקים בענף זה (שירותי מידע) ב 24.5% בשנת 2016 (לעומת גידול של כ- 2.5% במספר המועסקים במשק, ופחות מ- 1% בסקטור התעשייה ככלל) ועמד על 5,600 עובדים (למ"ס). 

עיבוד נתונים דורש בעיקר היכרות טובה עם: (1) סטטיסטיקה ושיטות מחקר (2)  יישומי מחשב ושפות תכנות ייעודיות (3) תיאוריות לגבי הקשרים בין משתנים במציאות אותה מנתחים. חלק ניכר ממיומנויות אלה נרכשות בלימודי הכלכלה. ​השילוב החדש עם הנושאים הכי חמים במדעי הנתונים מחזק את התאמתכם לתחום ככלכלנים, ולא רק שהוא פותח בפניכם דלתות למגוון המשרות בתחום מדעי הנתונים, אלא גם נותן לכם יתרון יחסי על פני מועמדים רבים!

מסלול לימודים זה מתקיים במסגרת המסלול הדו-חוגי של המחלקה לכלכלה עם סטטיסטיקה וכולל מעבר לקורסי החובה בכלכלה ובסטטיסטיקה, קורסים עם דגש על כלכלה יישומית ואסרטגית וכן קורסים מתחום מדעי הנתונים כגון, חקר ביצועים, לימוד מכונה (Machine Learning), תחקור מאגרי מידע גדולים (Big Data), שפות תכנות ויישומים לעיבוד נתונים (R, python, sql, java), מערכות בינה עסקית (Business Inteligence) ועוד. 

​​מערכת הלימודים לשנה"ל תש"פ:

מדעי הנתונים_סטטיסטיקה_תשפ.png 

​​שימו לב: ההרשמה מתבצעת באמצעות הרשמה למחלקה לכלכלה באוניברסיטת בן-גוריון בנגב - למסלול דו-חוגי בכלכלה וסטטיסטיקה. נכון לעכשיו מספר המקומות מוגבל.​ 
לפרטים נוספים יש לפנות לד"ר קרין ואן דר בק (kvdbeek@bgu.ac.il). 
**המגמה במדעי הנתונים לא מופיעה בתעודת הבוגר אלא רק תצויין בגיליון הציונים (תעודת הבוגר היא בכלכלה וסטטיסטיקה).​ 

להרשמה ללימודים​>>​

לכל מסלולי הלימוד לתואר ראשון >>

עוד על הקשר בין כלכלה מדעי הנתונים:

Liran Einav ו- Jonathan Levin מבהירים את חשיבותו הרבה של תחום הכלכלה והמודלים עליהם הוא נשען בניתוח נתונים במאמרם (2014), "Economics in the age of big data​" בו הם כותבים: 

"Economic theory plays an important role in the analysis of large data sets with complex structure. It can be difficult to organize and study this type of data (or even to decide which variables to construct) without a simplifying conceptual framework, which is where economic models become useful: http://science.sciencemag.org/content/346/6210/1243089

ניתן למצוא תימוכין רבים לטענה כי כלכלנים יכולים להיות מדעני נתונים מצוינים. כך לדוגמה, ​גם Matúš Lupták ,איש מדע נתונים מאוניברסיטת Edinburgh  מעלה על הכתב בבלוג שלו (Medium)  מספר סיבות לכך שכלכלנים יכולים להפוך למדעני נתונים מצוינים: https://medium.com/@metjush/4-reasons-w​hy-economists-make-great-data-scientists-and-why-no-one-tells-them-524478845ec2 ​​​​