13 ינו' 2021

​דו-חוגי ​​​​​​​​​​​​​​כלכלה וסטטיסט​יקה עם מדעי הנתונים*

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). 

אז למה ללמוד​ דווקא במסלול הזה? 

הלימודים במסלול הדו-חוגי כלכלה וסטטיטיקה משלבים הכשרה אקדמית מעמיקה תוך שילוב של המיומנויות הנדרשות לאנשי מדע הנתונים: (1) סטטיסטיקה ושיטות מחקר (2) יישומי מחשב ושפות תכנות (3) הבנה תיאורתית של קשרים בין משתנים במציאות אותה מנתחים. לימודים אלה פותחים בפניכם את הדלתות למגוון אדיר של משרות בתחום מדעי הנתונים הכלכלה והניהול ונותנת לכם יתרון יחסי על פני מועמדים רבים! 

מה כוללים הלימודי​ם? 

תכנית הלימודים במסלול זה עוברת התחדשות ושדרוג בימים אלו ממש. להלן התכנית הטנטיבית:

​​שנה א'
​שנה ב'
​שנה ג'
​מבוא לכלכלה א' +ב'
​מחירים 1+2
כלכלת ישראל
מימון א'
​מקרו 1+2
לימוד מכונה
חדוא 1+2
​מבני נתונים ואלגוריתמים
​מידול סטטיסטי ותהליכים סטוכסטיים
אלגברה ליניארית 1
​בסיסי נתונים
​פילוסופיה של המדע
מבוא להסתברות
​מודלים של רגרסיה ליניארית
​קורסי בחירה
​מבוא למדעי הנתונים
​חישוב סטטיסטי

יסודות למדעי המחשב




*שימו לב: תעודת הבוגר שתקבלו היא תעודת BA בכלכלה וסטטיסטיקה (הקורסים במדעי הנתונים יופיעו בגיליון הציונים).


להרשמה >>​


ההרשמה מתבצעת באמצעות הרשמה לכלכלה דו-חוגי ולסטטיסטיקה דו-חוגי. 

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."