לימודי הנדסת מערכות מידע
תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע נחשב לאחד המסלולים האקדמיים המבוקשים והמשפיעים ביותר בעידן הדיגיטלי של ימינו. הוא משלב ידע הנדסי, מיומנויות אנליטיות וחשיבה מערכתית, במטרה להכשיר אנשי מקצוע שיובילו את המהפכה הדיגיטלית ויהוו גורם מפתח בהתמודדות עם אתגרי המידע המודרניים. במהלך הלימודים נחשפים הסטודנטיות והסטודנטים למגוון תחומים, בהם פיתוח תוכנה, ניתוח מערכות, אבטחת מידע, בינה עסקית ותשתיות מחשוב, תוך שימת דגש על הבנה עסקית וטכנולוגית כאחד. התואר נבנה כך שיתאים לצרכים המשתנים של השוק ומכין את הבוגרים לעבודה בסביבה דינאמית ורבת אתגרים. בזכות הרקע הרב-תחומי שהוא מספק, תואר זה מהווה מקפצה לקריירה משמעותית בתחום מתפתח, בעל פוטנציאל השפעה רחב הן ברמה הארגונית והן ברמה החברתית-לאומית.
בעידן שבו המידע הוא משאב קריטי, ארגונים וחברות בכל התחומים מסתמכים יותר מתמיד על טכנולוגיות מידע ומערכות מתקדמות לניהול נתונים, קבלת החלטות, אוטומציה של תהליכים ושיפור היעילות. הצורך הגובר במערכות חכמות ומאובטחות נובע מהשינויים המהירים בעולם הדיגיטלי, מהתפתחות הבינה המלאכותית ומהדרישה לעיבוד כמויות מידע עצומות בזמן אמת. מקצועות טכנולוגיים, ובראשם הנדסת מערכות מידע, הופכים לקריטיים להצלחתם של ארגונים במגזר העסקי, הציבורי והביטחוני.
הנדסת מערכות מידע היא תחום רב-תחומי המחבר בין טכנולוגיה, מערכות חכמות וניהול מידע, ומהווה גשר חיוני בין עולמות המחשוב והחדשנות העסקית. התחום כולל עיסוק בניהול נתונים, אחסון, אחזור וניתוח דאטה, לצד תכנון ופיתוח מערכות מידע מתקדמות.
תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע מעניק לסטודנטיות ולסטודנטים את הידע, הכלים והמיומנויות לרתום את עוצמת הטכנולוגיה לפתרון אתגרים אמיתיים ולייעול תהליכים. בוגרי ובוגרות התואר יכולים להשתלב בתפקידים כגון מנתחי מערכות, מהנדסי אינטגרציית תוכנה, מנהלי מסדי נתונים, מומחי אבטחת סייבר, מנהלי פרויקטים ועוד, בתעשיות מגוונות, כגון פיננסים, בריאות, ביטחון, מסחר אלקטרוני, ייצור וייעוץ.
בוגרות ובוגרי התוכנית רוכשים כלים לניתוח תהליכים עסקיים, תכנון פתרונות טכנולוגיים ותמיכה בהחלטות אסטרטגיות בארגונים. עם הבנה מעמיקה של מערכות מידע מורכבות, הם מתמחים בניהול וניתוח נתונים, אבטחת מידע ויישום טרנספורמציות דיגיטליות, ומוכנים להתמודד עם אתגרי העתיד הדיגיטלי המורכב.
ייחודיות תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע
- התמחויות מגוונות ועדכניות - התכנית מציעה שלושה מסלולי התמחות ייחודיים: מסלול ניהול, כלכלה ואתיקה, מסלול טכנולוגיות מערכות מידע וסייבר, מסלול מדעים, נתונים ובינה מלאכותית
- איזון בין תאוריה ומעשיות - התכנית משלבת קורסי יסוד מתמטיים ותיאורטיים חזקים עם יישומים פרקטיים דרך פרויקט גמר מקיף שנמשך לאורך מספר סמסטרים.
- מיקוד בטכנולוגיות מתקדמות – בינה מלאכותית ולמידת מכונה, סייבר ואבטחת מידע, ניתוח נתוני עתק (Big Data), טכנולוגיות ענן, בלוקצ'יין ועוד.
- היבטים עסקיים וניהוליים - בנוסף לצד הטכני, התכנית מכסה היבטים ניהוליים וכלכליים כמו ניהול פרויקטים, כלכלה הנדסית וניהול סיכונים.
- התייחסות להיבטים אתיים - התכנית כוללת קורסים העוסקים בסוגיות אתיות בתחום מערכות המידע ובינה מלאכותית, היבט שהופך קריטי יותר ויותר בעולם הטכנולוגי.
- גמישות ותכנון לטווח ארוך - המבנה המודולרי של התכנית מאפשר לסטודנטים לבחור את המסלול המתאים להם ולהתמקצע בתחומים שמעניינים אותם במיוחד.
מסלולי התמחות לתואר ראשון בהנדסת מערכות מידע
מידע נוסף ללימודי .B.Sc בהנדסת מערכות מידע
תקצירי קורסים וסילבוסים בתואר ראשון בהנדסת מערכות מידע
לוגיקה - מושגים בסיסיים, תחשיב הפסוקים. תורת הקבוצות - מושג הקבוצה, יחסים, יחסי סדר חלקיים, אינדוקציה מתמטית, פונקציות, עוצמות.
קומבינטוריקה: קומבינטוריקה בסיסית, בינום ניוטון, עקרון ההכלה וההפרדה, עקרון שובך היונים,
רקורסיה, פונקציות יוצרות. גרפים: מושגים יסודיים, משפט אויילר.
בקורס הסטודנטים ילמדו את יסודות התכנות המונחה עצמים: מחלקות ואובייקטים, קונסטרקטורים ירושה,
פולימורפיזם וממשקים. כמו כן ילמדו על מנגנון ה- generics.
הסטודנטים ילמדו לתכנן מערכת והצגת באמצעות diagram class.
הקורס עוסק בעקרונות הבסיסיים של ניתוח, תכנון ופיתוח מערכות מידע ומוצרים דיגיטליים. במסגרת הקורס ייחשפו הסטודנטים לתהליך פיתוח מערכת מידע החל מבחינת המצב הקיים והגדרת דרישות, דרך עבודה בגישת Scrum ופירוק הדרישות ל-Tasks של Frontend ו-Backend, ועד לתכנון תהליכים, נתונים ובסיסי נתונים. בנוסף, הקורס יכלול היכרות עם Feature Engineering ועם שילוב אינטליגנציה מלאכותית במערכות מידע לצורך פרסונליזציה והתאמת המערכת לצורכי המשתמש.
נושאים מרכזיים כוללים: היכרות עם מערכות לניהול בסיסי נתונים, המודל הרלציוני, מודל ישויות קשרים (Entity-Relationship Model), SQL,
תכנון בסיסי נתונים, פיתוח בסביבת בסיסי נתונים. נשתמש במערכת לניהול בסיס נתונים רלציוני כדי לקבל ניסיון מעשי בעבודה עם בסיסי נתונים.
מושגים בסיסיים בהסתברות: מרחב מדגם ומשפטים בסיסיים, חישובים קומבינטוריים, הסתברויות מותנות ואי תלות,
משתנים מקריים בדידים ורציפים, תוחלת ושונות של משתנה מקרי, משתנים בעלי התפלגויות מיוחדות, משתנים רב ממדיים ומשפט הגבול המרכזי.
מושגים בסיסיים בסטטיסטיקה: בעיות עמידה ובדיקת השערות במודלים הסתברותיים בדידים ורציפים.
בקורס ילמדו הנושאים הבאים: קלט ופלט, ביטויים אריתמטיים ולוגיים משפטי תנאי, לולאות, פונקציות, רשימות, מילונים, מיונים וחיפושים ורקורסיות.
הנושאים ילמדו תוך יישומם בשפת פייתון שתלמד במהלך הקורס.
הקורס מציג את המושגים הבסיסים של ארגון המחשב ברמות ההפשטה השונות.
במבוא נעסוק בהערכת ביצועי המעבד, ייצוג מספרים במחשב, יסודות האלגברה הבולאנית, וביישום של מעגלים לוגיים.
נלמד את עקרונות התכנון של שפת האסמבלי של מעבד פשוט. נדגים עקרונות אלו בלימוד שפת האסמבלי של מעבד RISC V ונכיר מנגנוני תכנות בסיסיים. בהמשך נבנה את היחידות הבסיסיות בלוגיקה צירופית וסדרתית המרכיבות את מעבד זה.
נציג את מימוש המעבד באופן עבודה חד מחזורי רב מחזורי וצנרת. נלמד לבצע שיפור ביצועים במימושים השונים. נכיר גם את מנגנון הפסיקה ועקרונות ניהול הזיכרון במחשב.
הקורס נותן מבט ראשוני לסטודנטים על יכולות של אנליטיקה עסקית . יכולת לקבל נתונים ולחפש את השינוי , את החשוב להצגה . בקורס יוצגו עקרונות ויסודות תוכנת הEXCEL , הכרה עם התוכנה, פונקציות בסיסיות ומתקדמות, כלי עזר לניתוח נתונים
מושגים בסיסיים בהסתברות: מרחב מדגם ומשפטים בסיסיים, חישובים קומבינטוריים, הסתברויות מותנות ואי תלות,
משתנים מקריים בדידים ורציפים, תוחלת ושונות של משתנה מקרי, משתנים בעלי התפלגויות מיוחדות, משתנים רב ממדיים ומשפט הגבול המרכזי.
מושגים בסיסיים בסטטיסטיקה: בעיות עמידה ובדיקת השערות במודלים הסתברותיים בדידים ורציפים.
לוגיקה - מושגים בסיסיים, תחשיב הפסוקים. תורת הקבוצות - מושג הקבוצה, יחסים, יחסי סדר חלקיים, אינדוקציה מתמטית, פונקציות, עוצמות.
קומבינטוריקה: קומבינטוריקה בסיסית, בינום ניוטון, עקרון ההכלה וההפרדה, עקרון שובך היונים,
רקורסיה, פונקציות יוצרות. גרפים: מושגים יסודיים, משפט אויילר.
בקורס ילמדו הנושאים הבאים: קלט ופלט, ביטויים אריתמטיים ולוגיים משפטי תנאי, לולאות, פונקציות, רשימות, מילונים, מיונים וחיפושים ורקורסיות.
הנושאים ילמדו תוך יישומם בשפת פייתון שתלמד במהלך הקורס.
בקורס הסטודנטים ילמדו את יסודות התכנות המונחה עצמים: מחלקות ואובייקטים, קונסטרקטורים ירושה,
פולימורפיזם וממשקים. כמו כן ילמדו על מנגנון ה- generics.
הסטודנטים ילמדו לתכנן מערכת והצגת באמצעות diagram class.
הקורס מציג את המושגים הבסיסים של ארגון המחשב ברמות ההפשטה השונות.
במבוא נעסוק בהערכת ביצועי המעבד, ייצוג מספרים במחשב, יסודות האלגברה הבולאנית, וביישום של מעגלים לוגיים.
נלמד את עקרונות התכנון של שפת האסמבלי של מעבד פשוט. נדגים עקרונות אלו בלימוד שפת האסמבלי של מעבד RISC V ונכיר מנגנוני תכנות בסיסיים. בהמשך נבנה את היחידות הבסיסיות בלוגיקה צירופית וסדרתית המרכיבות את מעבד זה.
נציג את מימוש המעבד באופן עבודה חד מחזורי רב מחזורי וצנרת. נלמד לבצע שיפור ביצועים במימושים השונים. נכיר גם את מנגנון הפסיקה ועקרונות ניהול הזיכרון במחשב.
הקורס עוסק בעקרונות הבסיסיים של ניתוח, תכנון ופיתוח מערכות מידע ומוצרים דיגיטליים. במסגרת הקורס ייחשפו הסטודנטים לתהליך פיתוח מערכת מידע החל מבחינת המצב הקיים והגדרת דרישות, דרך עבודה בגישת Scrum ופירוק הדרישות ל-Tasks של Frontend ו-Backend, ועד לתכנון תהליכים, נתונים ובסיסי נתונים. בנוסף, הקורס יכלול היכרות עם Feature Engineering ועם שילוב אינטליגנציה מלאכותית במערכות מידע לצורך פרסונליזציה והתאמת המערכת לצורכי המשתמש.
הקורס נותן מבט ראשוני לסטודנטים על יכולות של אנליטיקה עסקית . יכולת לקבל נתונים ולחפש את השינוי , את החשוב להצגה . בקורס יוצגו עקרונות ויסודות תוכנת הEXCEL , הכרה עם התוכנה, פונקציות בסיסיות ומתקדמות, כלי עזר לניתוח נתונים
נושאים מרכזיים כוללים: היכרות עם מערכות לניהול בסיסי נתונים, המודל הרלציוני, מודל ישויות קשרים (Entity-Relationship Model), SQL,
תכנון בסיסי נתונים, פיתוח בסביבת בסיסי נתונים. נשתמש במערכת לניהול בסיס נתונים רלציוני כדי לקבל ניסיון מעשי בעבודה עם בסיסי נתונים.
בקורס נלמדים העקרונות הבסיסיים והמתקדמים של שפת התכנות C:
מצביעים, הקצאות זיכרון, מבנה פרויקט מורכב, פונקציות גנריות, סיביות וקבצים, תהליך וכלי פיתוח.
הקורס עוסק בעקרונות תכנות ובתבניות עיצוב Design Patterns.
התעשייה עתירת הידע חושפת את עובדיה ללא מעט אתגרים מוסרים והתלבטויות אתיות :
האם לגיטמי לעבוד בחברה ללא קוד מוסרי
מה לגבי חברות שיוצאות נגד ישראל באופן מבוהק ?
האם מוסרי לעבוד בחברה שעוסקת בהימורים
ומה אריסטו וקאנט יגידו על כול זה ?
בכול שיעור יוצגו דילמות מחיי היום יום בתעשייה בלימודים ובכלל, חלק מהדוגמאות קשות לשמיעה ומכילות טריגרים לגזענות שובינזים החפצה ניצול רצח ועוד
קביעה ותיאור של גבול אפשרויות היצור.
השפעת צמיחה כלכלית ושיפורים טכנולוגיים על גבול אפשרויות היצור.
השפעת מסחר בינלאומי על אפשרויות הצריכה והשוואה לאפשרויות הייצור העצמי.
עקרונות להקצאת אמצעי יצור במטרה ליצר תפוקה בעלת ערך מקסימאלי.
דרך קביעת המחירים של אמצעי היצור, כגון דרך הקביעה של שכר עובדים. עקרונות להשגת רווח מקסימאלי.
קביעת המחירים והכמויות בשווקי המוצרים בתנאים של תחרות. השפעת מסחר בינלאומי על השווקים.
השפעת התערבות הממשלה על השווקים באמצעות מיסים, מכסים וסובסידיות.
ניתוח, עיצוב ופיתוח מערכות מידע הינו חלק אינטגרלי מעולם הנדסת תעשיה וניהול. הקורס מספק את היסודות הנדרשים להבנה ויישום תהליכי ניתוח, עיצוב ופיתוח מערכות מידע (Information Systems). בחלקו הראשון של הקורס (מפגשים 1-2) נעסוק במודלים על פי הם מנתחים, מעצבים ומפתחים מערכות מידע. מעבר לסקירת המודלים, השאלה העיקרית בה נעסוק הינה בחירת המודל המתאים בהתאם לשיקולי זמן ועלות של פרויקט פיתוח מערכת המידע. בחלקו השני של הקורס (מפגשים 3-9) נעסוק בכלים היסודיים המשמשים לתיאור פונקציונאלי של מערכת המידע על ידי תרשימי DFD (Data Flow Diagram), טרנסאקציות, תרגום של תרשים ERD (Entities Relationship Diagram) לתרשים UML (Unified Modeling Language) ודיאגרמת מצבים (State Machine Diagram). חלק זה ילווה בעקרונות מעולם פיתוח תוכנה מונחה עצמים על מנת לאפשר גמישות ויעילות של מערכת המידע לפיתוחים עתידיים לאחר הקמתה. בחלקו השלישי של הקורס (מפגשים 10-11) נדון בארכיטקטורת שרת-לקוח ובשיקולים השונים לבחירת מערכת מידע ריכוזית מול מערכת מידע ביזורית. בחלקו הרביעי של הקורס (מפגשים 12-13), נפתח חלקים עיקריים ממערכת המידע על בסיס עקרונות מעולם פיתוח התוכנה מונחה עצמים. בנוסף, נדון על נושאים עדכניים נוספים בעולם מערכות המידע: A / B Testing, User Interface, User Experience.
ניתוח אלגוריתמים ושיעור הגידול, גידול של פונקציות וסכומים,
משפט האב לרקוסיות.
חיפוש איבר ברשימה ממוינת ולא ממוינת, מיזוג סדרות ממוינות, ניתוח סיבוכיות זמני הריצה שלהם. שיטות מיון שונות
טיפוסי נתונים, ייצוגם ושימושיהם. רשימה כטיפוס נתון מופשט ,ורשימות דו-כיווניות, מחסנית, תור.
עץ בינארי, יישומים בעזרת עצים.סריקות שונות של עצים ועץ חיפוש בינארי , עצים כלליים ועצים מאוזנים. ערמה, מיון באמצעות ערימה, מיון מהיר,
מיון מנייה, מיון בסיס, מיון דלי, ניתוח סיבוכיות זמני הריצה שלהם. טבלאות גיבוב - Hashing.
במהלך הקורס יילמדו שיטות יסוד לפתרון בעיות אלגוריתמיות, ובהן הפרד ומשול ונוסחאות נסיגה (חזרה), אלגוריתמים חמדניים, תכנון ליניארי ותכנון דינמי.
מחצית השניה של הקורס מוקדשת לתורת הגרפים, תוך הצגת גרפים כמודל אוניברסלי לייצוג בעיות ולפתרונן באמצעות כלים אלגוריתמיים. במסגרת זו יילמדו ייצוגים של גרפים, סגור טרנזיטיבי, מסלולי אוילר והמילטון, סריקות BFS ו־DFS, רכיבים קשירים היטב, גרף על ומיון טופולוגי. בהמשך יידונו אלגוריתמים למציאת מסלולים קצרים ביותר, ובהם מסלולים קצרים בגרף DAG, אלגוריתם דייקסטרה, אלגוריתם בלמן-פורד ואלגוריתם פלויד-וורשל. לבסוף, הקורס יעסוק בעצים פורשים מינימליים ובאלגוריתמים הקלאסיים של קרוסקל ופרים.
לאורך הקורס יודגש הקשר בין ניסוח הבעיה, בחירת השיטה האלגוריתמית המתאימה, הוכחת נכונות הפתרון וניתוח יעילותו.
סטטיסטיקה תיאורית, אמידה, תכונות אומדים ושיטות אמידה, רווחי סמך,
בדיקת השערות על פרמטרים שונים (מבחני Z, מבחני T, מבחן חי-בריבוע, מבחן F) מבחני טיב התאמה ואי תלות,
שיטות א-פרמטריות. שימוש בתוכנת R לצורך הרצת חישובים.
שימוש במודלים מתמטיים לתכנון ולתפעול מערכות, תכנון לינארי כולל פתרון גרפי, ניסוח מודלים לינראיים לאופטימיזציה, שיטת הסימפלקס, דואליות וניתוח רגישות, בעיות תובלה, בעיית ההשמה, תכנון דינמי, מבוא לתורת ההחלטות.
הקורס עוסק בלמידה ויישום של תהליכים ועקרונות מרכזיים בהנדסת מערכות, משלב הייזום ועד לשלב ה-Concept Definition. לאורך הקורס הסטודנטים יתנסו בניתוח צרכים, מסגור הפרויקט, הגדרת מטרות ודרישות מערכתיות ובחינת חלופות, תוך יישום התכנים במסגרת פרויקט דמה המתפתח לאורך הסמסטר. בנוסף, הקורס משלב שימוש בשיטות ניתוח נתונים, למידת מכונה ואופטימיזציה לצורך חקר משתמשים ותופעות, זיהוי דפוסים ותמיכה בתהליכי קבלת החלטות בהנדסת מערכות.
בקורס נלמדים העקרונות הבסיסיים והמתקדמים של שפת התכנות C:
מצביעים, הקצאות זיכרון, מבנה פרויקט מורכב, פונקציות גנריות, סיביות וקבצים, תהליך וכלי פיתוח.
ניתוח אלגוריתמים ושיעור הגידול, גידול של פונקציות וסכומים,
משפט האב לרקוסיות.
חיפוש איבר ברשימה ממוינת ולא ממוינת, מיזוג סדרות ממוינות, ניתוח סיבוכיות זמני הריצה שלהם. שיטות מיון שונות
טיפוסי נתונים, ייצוגם ושימושיהם. רשימה כטיפוס נתון מופשט ,ורשימות דו-כיווניות, מחסנית, תור.
עץ בינארי, יישומים בעזרת עצים.סריקות שונות של עצים ועץ חיפוש בינארי , עצים כלליים ועצים מאוזנים. ערמה, מיון באמצעות ערימה, מיון מהיר,
מיון מנייה, מיון בסיס, מיון דלי, ניתוח סיבוכיות זמני הריצה שלהם. טבלאות גיבוב - Hashing.
הקורס עוסק בעקרונות תכנות ובתבניות עיצוב Design Patterns.
במהלך הקורס יילמדו שיטות יסוד לפתרון בעיות אלגוריתמיות, ובהן הפרד ומשול ונוסחאות נסיגה (חזרה), אלגוריתמים חמדניים, תכנון ליניארי ותכנון דינמי.
מחצית השניה של הקורס מוקדשת לתורת הגרפים, תוך הצגת גרפים כמודל אוניברסלי לייצוג בעיות ולפתרונן באמצעות כלים אלגוריתמיים. במסגרת זו יילמדו ייצוגים של גרפים, סגור טרנזיטיבי, מסלולי אוילר והמילטון, סריקות BFS ו־DFS, רכיבים קשירים היטב, גרף על ומיון טופולוגי. בהמשך יידונו אלגוריתמים למציאת מסלולים קצרים ביותר, ובהם מסלולים קצרים בגרף DAG, אלגוריתם דייקסטרה, אלגוריתם בלמן-פורד ואלגוריתם פלויד-וורשל. לבסוף, הקורס יעסוק בעצים פורשים מינימליים ובאלגוריתמים הקלאסיים של קרוסקל ופרים.
לאורך הקורס יודגש הקשר בין ניסוח הבעיה, בחירת השיטה האלגוריתמית המתאימה, הוכחת נכונות הפתרון וניתוח יעילותו.
התעשייה עתירת הידע חושפת את עובדיה ללא מעט אתגרים מוסרים והתלבטויות אתיות :
האם לגיטמי לעבוד בחברה ללא קוד מוסרי
מה לגבי חברות שיוצאות נגד ישראל באופן מבוהק ?
האם מוסרי לעבוד בחברה שעוסקת בהימורים
ומה אריסטו וקאנט יגידו על כול זה ?
בכול שיעור יוצגו דילמות מחיי היום יום בתעשייה בלימודים ובכלל, חלק מהדוגמאות קשות לשמיעה ומכילות טריגרים לגזענות שובינזים החפצה ניצול רצח ועוד
סטטיסטיקה תיאורית, אמידה, תכונות אומדים ושיטות אמידה, רווחי סמך,
בדיקת השערות על פרמטרים שונים (מבחני Z, מבחני T, מבחן חי-בריבוע, מבחן F) מבחני טיב התאמה ואי תלות,
שיטות א-פרמטריות. שימוש בתוכנת R לצורך הרצת חישובים.
קביעה ותיאור של גבול אפשרויות היצור.
השפעת צמיחה כלכלית ושיפורים טכנולוגיים על גבול אפשרויות היצור.
השפעת מסחר בינלאומי על אפשרויות הצריכה והשוואה לאפשרויות הייצור העצמי.
עקרונות להקצאת אמצעי יצור במטרה ליצר תפוקה בעלת ערך מקסימאלי.
דרך קביעת המחירים של אמצעי היצור, כגון דרך הקביעה של שכר עובדים. עקרונות להשגת רווח מקסימאלי.
קביעת המחירים והכמויות בשווקי המוצרים בתנאים של תחרות. השפעת מסחר בינלאומי על השווקים.
השפעת התערבות הממשלה על השווקים באמצעות מיסים, מכסים וסובסידיות.
שימוש במודלים מתמטיים לתכנון ולתפעול מערכות, תכנון לינארי כולל פתרון גרפי, ניסוח מודלים לינראיים לאופטימיזציה, שיטת הסימפלקס, דואליות וניתוח רגישות, בעיות תובלה, בעיית ההשמה, תכנון דינמי, מבוא לתורת ההחלטות.
ניתוח, עיצוב ופיתוח מערכות מידע הינו חלק אינטגרלי מעולם הנדסת תעשיה וניהול. הקורס מספק את היסודות הנדרשים להבנה ויישום תהליכי ניתוח, עיצוב ופיתוח מערכות מידע (Information Systems). בחלקו הראשון של הקורס (מפגשים 1-2) נעסוק במודלים על פי הם מנתחים, מעצבים ומפתחים מערכות מידע. מעבר לסקירת המודלים, השאלה העיקרית בה נעסוק הינה בחירת המודל המתאים בהתאם לשיקולי זמן ועלות של פרויקט פיתוח מערכת המידע. בחלקו השני של הקורס (מפגשים 3-9) נעסוק בכלים היסודיים המשמשים לתיאור פונקציונאלי של מערכת המידע על ידי תרשימי DFD (Data Flow Diagram), טרנסאקציות, תרגום של תרשים ERD (Entities Relationship Diagram) לתרשים UML (Unified Modeling Language) ודיאגרמת מצבים (State Machine Diagram). חלק זה ילווה בעקרונות מעולם פיתוח תוכנה מונחה עצמים על מנת לאפשר גמישות ויעילות של מערכת המידע לפיתוחים עתידיים לאחר הקמתה. בחלקו השלישי של הקורס (מפגשים 10-11) נדון בארכיטקטורת שרת-לקוח ובשיקולים השונים לבחירת מערכת מידע ריכוזית מול מערכת מידע ביזורית. בחלקו הרביעי של הקורס (מפגשים 12-13), נפתח חלקים עיקריים ממערכת המידע על בסיס עקרונות מעולם פיתוח התוכנה מונחה עצמים. בנוסף, נדון על נושאים עדכניים נוספים בעולם מערכות המידע: A / B Testing, User Interface, User Experience.
הקורס עוסק בלמידה ויישום של תהליכים ועקרונות מרכזיים בהנדסת מערכות, משלב הייזום ועד לשלב ה-Concept Definition. לאורך הקורס הסטודנטים יתנסו בניתוח צרכים, מסגור הפרויקט, הגדרת מטרות ודרישות מערכתיות ובחינת חלופות, תוך יישום התכנים במסגרת פרויקט דמה המתפתח לאורך הסמסטר. בנוסף, הקורס משלב שימוש בשיטות ניתוח נתונים, למידת מכונה ואופטימיזציה לצורך חקר משתמשים ותופעות, זיהוי דפוסים ותמיכה בתהליכי קבלת החלטות בהנדסת מערכות.
במהלך הקורס נלמד על עקרונות בבניית רשתות תקשורת מחשבים, ועל המנגנונים השונים המופעלים ברשתות אלה.
הדגש בקורס יהיה על רשת האינטרנט, כולל המבנה הפיזי והמבנה הלוגי שלה. כמו כן נכלול יסודות של בניית יישומים רשתיים מעליה.
הקורס מנוהל בגישת "מלמעלה למטה" כלומר מפרוטוקולי היישום עד הפרוטוקולים של השכבות הנמוכות.
גישה שהכניסו ללימודי התקשורת Kurose & Ross שספרם (במהדורה השמינית) מהווה את הטקסט המרכזי בקורס.
ניתוח הדרישות הוא השלב הראשון והכי משמעותי במחזור החיים של פיתוח, שבו מזהים את בעיית הלקוח ואת הדרישות למערכת תוכנה שתפתור את בעיית הלקוח. נציגי הפיתוח מזהים את צרכי הלקוח ומתרגמים אותם לאפיון (טכני) שישמש הן את צוותי פיתוח התוכנה והן את צוותי הבדיקות, המאשרים את המוצר. המחקר מראה שיותר מ-75% מהתקלות שמתגלות אצל הלקוחות לאחר התקנה מקורן באפיון הדרישות.
בשנים האחרונות התפתחה דיסציפלינה חדשה של הנדסת דרישות הכוללת שיטות, מודלים, ותהליכים שמטרתם לשפר את הגדרת הדרישות, ניהול הדרישות והבקרה על השינויים בדרישות, מרגע שאופינו, בהתאם לצרכי הלקוח, ועד פריסת מערכת שפותחה לשביעות רצון הלקוחות.
ניהול פרויקטים כיום הוא משימה מורכבת, הדורשת כלים ממוסדים ומתוחכמים, הכוללים היבטים של תכנון תכולות, איכות, לוחות זמנים, הקצאת משאבים, ועלויות. בעזרת כלים כמו MS-Project לניהול מתקדם של לוחות זמנים ו-Monday לניהול צוותים ומשימות בצורה שיתופית, הסטודנטים יכירו דרכים יעילות יותר לניהול פרויקטים.
תחום ניהול הפרויקטים מתפתח בקצב מהיר עם דרישות שוק גבוהות לתכנון ובקרה מיטביים. ארגונים רבים מאמצים כלים ושיטות ממוחשבות, כולל AI, המאפשרים ניהול מדויק וייעול המשאבים. התקינה הבינלאומית בתחום, כגון PMBOK, מספקת מסגרת מובנית לניהול פרויקטים, ועוזרת לתמוך במנהלים באמצעות כלים להחלטות מושכלות ויעילות גבוהה יותר. התוכנית מכוונת להקנות כלים ולימוד השימוש בהם בהקשרי הניהול, תוך דגש על שילוב טכנולוגיות מודרניות לייעול התהליכים והפקת תובנות בזמן אמת.
במסגרת הקורס, הסטודנטים יידרשו לכתוב מסמך ייזום לפרויקט, שיוגש באופן אישי, תוך שימוש ביכולות AI להגדרות, תכנון, חיזוי ובקרה. בחלקו השני של הקורס, יחולקו צוותי פרויקט לביצוע אפיון פרויקט, על בסיס מסמכי ייזום שיקבלו. הצוותים יידרשו לכתוב מסמך אפיון, להציג אותו בכיתה ולתת הערכת עמיתים להצגה של קבוצות אחרות, על בסיס קריטריונים מוגדרים.
הקורס מתמקד בהכרת מושגים בסיסיים מעולם ניהול הפרויקטים, תוך לימוד שיטות לניהול, מעקב ובקרה של פרויקטים. בנוסף, הוא מדגים גישות וטכניקות מתקדמות, כולל שילוב AI, המסייעות למנהלי פרויקטים להצליח וליישם תהליכים מתקדמים.
בקורס הסטודנטים יחשפו לשפת המימון וילמדו מושגים כמו:
ריבית בנק ישראל, ריבית פריים, ריבית מתואמת, ריבית אפקטיבית, אינפלציה ומדד המחירים לצרכן, לוח סילוקין ועוד.
לאחר מכן ילמדו הסטודנטים מדדי הערכת השקעות כגון ערך נוכחי נקי, שיעור תשואה פנימי, מדד רווחיות, תקופת החזר השקעה מהוונת ועוד.
כמו כן ילמד בקורס כיצד להעריך השקעות בתנאים שונים תוך התחשבות באילוצי מס ופחת.
לבסוף ילמדו הסטודנטים פרק בתמחיר ונקודת איזון.
הקורס מקנה לסטודנטים כלים מעשיים לעיבוד, ניתוח והצגת נתונים. במסגרת הקורס יתנסו הסטודנטים בעיבוד וניתוח נתונים באמצעות Excel, בבניית Data Pipelines בשפת Python, בשימוש בוויזואליזציות לצורך חקר והצגת נתונים, ובהפעלת שיטות מתקדמות לניתוח נתונים ולמידת מכונה.
כריית מידע (Data Mining) הינו מונח מתחום מדעי המחשב אשר מתאר תהליכים אוטומטים של גילוי מידע. קורס זה, נסקור את שיטות הלמידה המונחות (supervised) מול הלא-מונחות (unsupervised) ונכיר לעומק את תהליך הEDA (Exploratory Data Analysis). בנוסף, נסקור שיטות למידה מתקדמות (כגון association rules, anomaly detection). הקורס מכיל הן הרצאות תאורטיות על אופן פעולתן של השיטות הנ״ל והן תרגולים מעשיים של מימוש ושימושים שונים בשפת Python.
הקורס בונה קשר ישיר בין הרקע התיאורטי לניתוח , עיצוב והערכת ממשקי אדם מכונה לבין מערכות ויישומים שאנו משתמשים בהם יום יום.
בין הנושאים שהקורס בוחן:
1. שימוש במתודולוגיות, כלי עבודה, וטכניקות לפיתוח ממשקים ליישומים לציוד נייח ונייד, תוך שימת דגש על תהליך בניית הממשק, החל מהגדרות הממשק וכלה בתיכון ועיצוב מפורט.
2. שימוש בטכניקות שונות לפיתוח, איסוף, הבנה והגדרה של צרכי המשתמש
3. יישום שיטות להערכת איכות ממשק המשתמש
4. פיתוח POC המיישם את הנושאים הנלמדים
שימו לב!
הגשת התרגילים והפרויקט הוא בקבוצות (זוגות – רביעיות) לפי הנושא מתוך אותה קבוצת לימוד. לא יתאפשר ביצוע פרויקטים עם סטודנטים מקבוצות אחרות!
הקורס מורכב מהרצאות בהן יוצגו היבטים תיאורטיים ויישומיים באמצעות ניתוח אירועים, מאמרים, סרטים ותרגול.
בקורס נדבר על מודלים המושפעים מתהליכים מקריים. תהליך בינומי, תהליך פואסון,
שרשראות מרקוב בסיסיות, שרשראות מרקוב מיוחדות, התנהגות של שרשראות מרקוב לאורך הזמן, תהליכים מרקוביים.
תורת התורים, ננתח מערכות תורים פשוטות עם מופע פואסוני וזמן שירות מעריכי ומערכות תורים מיוחדות.
בקורס תירכש מיומנות וידע לפיתוח תוכנות בכל מרכיבי המערכת השונים: שרתים, תחנות עבודה ובסיסי הנתונים.
חלקו הראשון של הקורס עוסק בפיתוח ממשק דינאמי בתוכנת הגלישה של הלקוח ב-HTML, עיצוב מתקדם של התצוגה ב-CSS ושפת Java-Script , משתנים, פונקציות ו-DOM ו-JSON לישומים דינמיים בצד הלקוח.
בחלק השני יפתחו הסטודנטים פיתוח בשפת PHP ומסד נתונים MYSQL על שרת WAMP.
בהמשך ילמדו המשתתפים, את השימוש במבנה JSON ושימוש ב-AJAX כטכנולוגיות לפיתוח מערכות מידע.
הקורס שם דגש על ארכיטקטורה מיטבית ושיקולי תקשורת בפיתוח המערכת, חלוקת עומסים, כיוונון בין שרתים לתחנות עבודה תוך התייחסות לביצועים וזמנים.
נושאים מרכזיים כוללים: SQL מתקדם, עבודה עם נתונים מובנים למחצה, מודלים ועקרונות של NoSQL, מחסני נתונים ו-OLAP. במהלך הקורס יוצגו מערכות שונות לניהול בסיסי נתונים, תוך התייחסות למאפיינים, לשימושים ולשיקולים בבחירת הטכנולוגיה המתאימה.
הקורס עוסק בסוגיות האתיות המרכזיות הכרוכות בפיתוח ושימוש במערכות מידע ובמיוחד מערכות בינה מלאכותית. במסגרת הקורס נלמדות תיאוריות אתיות מרכזיות וכלים לניתוח דילמות מוסריות, לצד דיון באתגרים עדכניים כגון פרטיות, אבטחת מידע, הטיות אלגוריתמיות, שקיפות והסבריות, אחריותיות, פשעי סייבר, קניין רוחני והשפעות חברתיות של אוטומציה. הקורס משלב תיאוריה וניתוח מקרי בוחן מהעולם האמיתי, ומטרתו להקנות לסטודנטים ידע מעשי ומודעות מקצועית לקבלת החלטות אתיות בתחום.
במהלך הקורס נלמד על עקרונות בבניית רשתות תקשורת מחשבים, ועל המנגנונים השונים המופעלים ברשתות אלה.
הדגש בקורס יהיה על רשת האינטרנט, כולל המבנה הפיזי והמבנה הלוגי שלה. כמו כן נכלול יסודות של בניית יישומים רשתיים מעליה.
הקורס מנוהל בגישת "מלמעלה למטה" כלומר מפרוטוקולי היישום עד הפרוטוקולים של השכבות הנמוכות.
גישה שהכניסו ללימודי התקשורת Kurose & Ross שספרם (במהדורה השמינית) מהווה את הטקסט המרכזי בקורס.
הקורס בונה קשר ישיר בין הרקע התיאורטי לניתוח , עיצוב והערכת ממשקי אדם מכונה לבין מערכות ויישומים שאנו משתמשים בהם יום יום.
בין הנושאים שהקורס בוחן:
1. שימוש במתודולוגיות, כלי עבודה, וטכניקות לפיתוח ממשקים ליישומים לציוד נייח ונייד, תוך שימת דגש על תהליך בניית הממשק, החל מהגדרות הממשק וכלה בתיכון ועיצוב מפורט.
2. שימוש בטכניקות שונות לפיתוח, איסוף, הבנה והגדרה של צרכי המשתמש
3. יישום שיטות להערכת איכות ממשק המשתמש
4. פיתוח POC המיישם את הנושאים הנלמדים
שימו לב!
הגשת התרגילים והפרויקט הוא בקבוצות (זוגות – רביעיות) לפי הנושא מתוך אותה קבוצת לימוד. לא יתאפשר ביצוע פרויקטים עם סטודנטים מקבוצות אחרות!
ניתוח הדרישות הוא השלב הראשון והכי משמעותי במחזור החיים של פיתוח, שבו מזהים את בעיית הלקוח ואת הדרישות למערכת תוכנה שתפתור את בעיית הלקוח. נציגי הפיתוח מזהים את צרכי הלקוח ומתרגמים אותם לאפיון (טכני) שישמש הן את צוותי פיתוח התוכנה והן את צוותי הבדיקות, המאשרים את המוצר. המחקר מראה שיותר מ-75% מהתקלות שמתגלות אצל הלקוחות לאחר התקנה מקורן באפיון הדרישות.
בשנים האחרונות התפתחה דיסציפלינה חדשה של הנדסת דרישות הכוללת שיטות, מודלים, ותהליכים שמטרתם לשפר את הגדרת הדרישות, ניהול הדרישות והבקרה על השינויים בדרישות, מרגע שאופינו, בהתאם לצרכי הלקוח, ועד פריסת מערכת שפותחה לשביעות רצון הלקוחות.
הקורס מורכב מהרצאות בהן יוצגו היבטים תיאורטיים ויישומיים באמצעות ניתוח אירועים, מאמרים, סרטים ותרגול.
ניהול פרויקטים כיום הוא משימה מורכבת, הדורשת כלים ממוסדים ומתוחכמים, הכוללים היבטים של תכנון תכולות, איכות, לוחות זמנים, הקצאת משאבים, ועלויות. בעזרת כלים כמו MS-Project לניהול מתקדם של לוחות זמנים ו-Monday לניהול צוותים ומשימות בצורה שיתופית, הסטודנטים יכירו דרכים יעילות יותר לניהול פרויקטים.
תחום ניהול הפרויקטים מתפתח בקצב מהיר עם דרישות שוק גבוהות לתכנון ובקרה מיטביים. ארגונים רבים מאמצים כלים ושיטות ממוחשבות, כולל AI, המאפשרים ניהול מדויק וייעול המשאבים. התקינה הבינלאומית בתחום, כגון PMBOK, מספקת מסגרת מובנית לניהול פרויקטים, ועוזרת לתמוך במנהלים באמצעות כלים להחלטות מושכלות ויעילות גבוהה יותר. התוכנית מכוונת להקנות כלים ולימוד השימוש בהם בהקשרי הניהול, תוך דגש על שילוב טכנולוגיות מודרניות לייעול התהליכים והפקת תובנות בזמן אמת.
במסגרת הקורס, הסטודנטים יידרשו לכתוב מסמך ייזום לפרויקט, שיוגש באופן אישי, תוך שימוש ביכולות AI להגדרות, תכנון, חיזוי ובקרה. בחלקו השני של הקורס, יחולקו צוותי פרויקט לביצוע אפיון פרויקט, על בסיס מסמכי ייזום שיקבלו. הצוותים יידרשו לכתוב מסמך אפיון, להציג אותו בכיתה ולתת הערכת עמיתים להצגה של קבוצות אחרות, על בסיס קריטריונים מוגדרים.
הקורס מתמקד בהכרת מושגים בסיסיים מעולם ניהול הפרויקטים, תוך לימוד שיטות לניהול, מעקב ובקרה של פרויקטים. בנוסף, הוא מדגים גישות וטכניקות מתקדמות, כולל שילוב AI, המסייעות למנהלי פרויקטים להצליח וליישם תהליכים מתקדמים.
בקורס נדבר על מודלים המושפעים מתהליכים מקריים. תהליך בינומי, תהליך פואסון,
שרשראות מרקוב בסיסיות, שרשראות מרקוב מיוחדות, התנהגות של שרשראות מרקוב לאורך הזמן, תהליכים מרקוביים.
תורת התורים, ננתח מערכות תורים פשוטות עם מופע פואסוני וזמן שירות מעריכי ומערכות תורים מיוחדות.
בקורס הסטודנטים יחשפו לשפת המימון וילמדו מושגים כמו:
ריבית בנק ישראל, ריבית פריים, ריבית מתואמת, ריבית אפקטיבית, אינפלציה ומדד המחירים לצרכן, לוח סילוקין ועוד.
לאחר מכן ילמדו הסטודנטים מדדי הערכת השקעות כגון ערך נוכחי נקי, שיעור תשואה פנימי, מדד רווחיות, תקופת החזר השקעה מהוונת ועוד.
כמו כן ילמד בקורס כיצד להעריך השקעות בתנאים שונים תוך התחשבות באילוצי מס ופחת.
לבסוף ילמדו הסטודנטים פרק בתמחיר ונקודת איזון.
בקורס תירכש מיומנות וידע לפיתוח תוכנות בכל מרכיבי המערכת השונים: שרתים, תחנות עבודה ובסיסי הנתונים.
חלקו הראשון של הקורס עוסק בפיתוח ממשק דינאמי בתוכנת הגלישה של הלקוח ב-HTML, עיצוב מתקדם של התצוגה ב-CSS ושפת Java-Script , משתנים, פונקציות ו-DOM ו-JSON לישומים דינמיים בצד הלקוח.
בחלק השני יפתחו הסטודנטים פיתוח בשפת PHP ומסד נתונים MYSQL על שרת WAMP.
בהמשך ילמדו המשתתפים, את השימוש במבנה JSON ושימוש ב-AJAX כטכנולוגיות לפיתוח מערכות מידע.
הקורס שם דגש על ארכיטקטורה מיטבית ושיקולי תקשורת בפיתוח המערכת, חלוקת עומסים, כיוונון בין שרתים לתחנות עבודה תוך התייחסות לביצועים וזמנים.
הקורס מקנה לסטודנטים כלים מעשיים לעיבוד, ניתוח והצגת נתונים. במסגרת הקורס יתנסו הסטודנטים בעיבוד וניתוח נתונים באמצעות Excel, בבניית Data Pipelines בשפת Python, בשימוש בוויזואליזציות לצורך חקר והצגת נתונים, ובהפעלת שיטות מתקדמות לניתוח נתונים ולמידת מכונה.
נושאים מרכזיים כוללים: SQL מתקדם, עבודה עם נתונים מובנים למחצה, מודלים ועקרונות של NoSQL, מחסני נתונים ו-OLAP. במהלך הקורס יוצגו מערכות שונות לניהול בסיסי נתונים, תוך התייחסות למאפיינים, לשימושים ולשיקולים בבחירת הטכנולוגיה המתאימה.
כריית מידע (Data Mining) הינו מונח מתחום מדעי המחשב אשר מתאר תהליכים אוטומטים של גילוי מידע. קורס זה, נסקור את שיטות הלמידה המונחות (supervised) מול הלא-מונחות (unsupervised) ונכיר לעומק את תהליך הEDA (Exploratory Data Analysis). בנוסף, נסקור שיטות למידה מתקדמות (כגון association rules, anomaly detection). הקורס מכיל הן הרצאות תאורטיות על אופן פעולתן של השיטות הנ״ל והן תרגולים מעשיים של מימוש ושימושים שונים בשפת Python.
הקורס עוסק בסוגיות האתיות המרכזיות הכרוכות בפיתוח ושימוש במערכות מידע ובמיוחד מערכות בינה מלאכותית. במסגרת הקורס נלמדות תיאוריות אתיות מרכזיות וכלים לניתוח דילמות מוסריות, לצד דיון באתגרים עדכניים כגון פרטיות, אבטחת מידע, הטיות אלגוריתמיות, שקיפות והסבריות, אחריותיות, פשעי סייבר, קניין רוחני והשפעות חברתיות של אוטומציה. הקורס משלב תיאוריה וניתוח מקרי בוחן מהעולם האמיתי, ומטרתו להקנות לסטודנטים ידע מעשי ומודעות מקצועית לקבלת החלטות אתיות בתחום.
בקורס יוצגו עקרונות ושיטות לאבטחת איכות תוכנה, וכיצד בתהליך פיתוח התוכנה ניתן לשפר את איכות מוצר התוכנה.
במהלך הקורס ייסקרו הפעילויות לשיפור איכות התוכנה דרך תכנון עיצוב ובצוע בדיקות, מעקב ובקרה, מדידה ושיפור של תהליכי פיתוח התוכנה ותחזוקתה, התקנים הנהוגים בתעשייה, שיטות עבודה הנהוגות בתעשייה, וכלים התומכים בפעילויות אלו.
כממוצע "מטלות / תרגילים / שעורי בית" המשמש לשקלול הציון הסופי בקורס, ישמש הציון הממוצע של הבחנים שיתקיימו במהלך הרצאות ותרגול פרונטלי בקורס.
כלומר, הציון המשוקלל של הקורס יחושב בין ציון המבחן לממוצע ציוני הבחנים.
לתשומת לב הסטודנטים: שעורי בית / מטלות / תרגילים לפתרון בבית, לא יבדקו ולא יקבלו ציון כלשהו. מטרתם לסייע לסטודנטים בהפנמת ובהבנת החומר הנלמד.
הקורס ידון במטרות אבטחה וסוגי תקיפה של תקשורת, בהצפנה בעזרת מפתח סימטרי ובמפתח פומבי.
יוצגו ויתורגלו שיטות של תקיפת צפנים, פרוטוקולים להפצת מפתחות הצפנה, ועקרונות ההצפנה באינטרנט.
יידונו ויודגמו מושגים באבטחת מערכת מחשב.
הקורס יכלול רקע מתמטי הנדרש להבנת שיטות הצפנה והתנסות בהצפנה ופיענוח של צפנים פשוטים.
בקורס תרכשו מיומנויות מתקדמות לתכנון, פיתוח ואופטימיזציה של מערכות הנדסת נתונים בסביבות מבוזרות ודינמיות. נתמקד בעבודה עם טכנולוגיות SQL, NoSQL ו-NewSQL, המיושמות על גבי תשתיות Cloud ו-GRID, ונלמד כיצד לתכנן מבני נתונים ומסדי נתונים המאפשרים ביצועים גבוהים, זמינות גבוהה ואחזור מידע יעיל ומהיר – יכולות חיוניות ליישומים עתירי נתונים, ובפרט למערכות בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
הקורס משלב ידע תיאורטי עם התנסות מעשית ב-Python, Multithreading, Multiprocessing ו-PL/SQL, תוך התמודדות עם אתגרי עיבוד נתונים בקנה מידה גדול. נלמד כיצד לנצל באופן מיטבי משאבי מחשוב מבוזרים, לזהות צווארי בקבוק ולבצע אופטימיזציה של תהליכי עיבוד ואחסון. הידע והכלים שתרכשו בקורס יספקו בסיס מעשי לפיתוח מערכות נתונים מודרניות בתחומי הענן, Big Data, הסייבר והבינה המלאכותית.
מערכת הפעלה הינה תוכנה שמנהלת את משאבי החומרה במחשב. מערכת ההפעלה נותנת שירותים מקובלים לאפליקציות השונות.
הקורס מציג את הנושאים המרכזיים של מערכות הפעלה מודרניות. בפרט: פסיקות, ניהול תהליכים (זימון, החלפת הקשר, תיאום, בעיית הקטע הקריטי), ניהול זיכרון (דפדוף, זיכרון
וירטואלי) וניהול התקני זיכרון משני (מערכת הקבצים).
למידה עמוקה היא תחום בלמידה חישובית שמעורר עניין רב בעשור האחרון הן באקדמיה והן בתעשייה.
המשמעות במושג למידה עמוקה היא פיתוח ושימוש במערכות נוירונים עמוקות (DNN) ומורכבות שהוכיחו את עצמן כמסווג החזק ביותר בעשור האחרון.
ככלי של למידה מונחית, מערכות אלו קודם כל מאומנות כדי להביאן למצב פעולה מיטבי ורק בהמשך משמשות ככלי סיווג.
בעזרת DNN ניתן לפתור ביעילות בעיות מורכבות במגוון רחב של יישומים כגון מציאת תבניות בתמונות, זיהוי דיבור, עיבוד טקסט, מחקר על תרופות, ועוד. בקורס הסטודנטים יתנסו בפיתוח כלים למטרות כאלה ואחרות.
בשנים האחרונות הם משמשים גם כבסיס לכלים שהגדרתם חוצה את גבולות הסיווג: מערכות של יצירת תוכן חכם כמו ChatGpt וכלים ליצירת תמונות וקליפים מתבססים על DNN.
בקורס זה, כאמור, הבסיס לכלים המודרניים והפופולריים הללו ילמדו לעומק.
קורס זה ישלב גם לימוד מודרך ומפורט של הבסיס המתמטי והאלגוריתמי של מערכות DNN. יינתן גם דגש ללימוד אחת החבילות הפופולריות למימוש מערכות DNN, ה PYTORCH כאשר התכנות יהיה בשפה הפופולרית PYTHON.
בנוסף, לסטודנט יהיה חופש לבחור את הכיוון המתאים והמעניין בשביל לימוד יותר מתקדם וביצוע פרויקט.
בקורס יוצגו עקרונות ושיטות לאבטחת איכות תוכנה, וכיצד בתהליך פיתוח התוכנה ניתן לשפר את איכות מוצר התוכנה.
במהלך הקורס ייסקרו הפעילויות לשיפור איכות התוכנה דרך תכנון עיצוב ובצוע בדיקות, מעקב ובקרה, מדידה ושיפור של תהליכי פיתוח התוכנה ותחזוקתה, התקנים הנהוגים בתעשייה, שיטות עבודה הנהוגות בתעשייה, וכלים התומכים בפעילויות אלו.
כממוצע "מטלות / תרגילים / שעורי בית" המשמש לשקלול הציון הסופי בקורס, ישמש הציון הממוצע של הבחנים שיתקיימו במהלך הרצאות ותרגול פרונטלי בקורס.
כלומר, הציון המשוקלל של הקורס יחושב בין ציון המבחן לממוצע ציוני הבחנים.
לתשומת לב הסטודנטים: שעורי בית / מטלות / תרגילים לפתרון בבית, לא יבדקו ולא יקבלו ציון כלשהו. מטרתם לסייע לסטודנטים בהפנמת ובהבנת החומר הנלמד.
מערכת הפעלה הינה תוכנה שמנהלת את משאבי החומרה במחשב. מערכת ההפעלה נותנת שירותים מקובלים לאפליקציות השונות.
הקורס מציג את הנושאים המרכזיים של מערכות הפעלה מודרניות. בפרט: פסיקות, ניהול תהליכים (זימון, החלפת הקשר, תיאום, בעיית הקטע הקריטי), ניהול זיכרון (דפדוף, זיכרון
וירטואלי) וניהול התקני זיכרון משני (מערכת הקבצים).
הקורס ידון במטרות אבטחה וסוגי תקיפה של תקשורת, בהצפנה בעזרת מפתח סימטרי ובמפתח פומבי.
יוצגו ויתורגלו שיטות של תקיפת צפנים, פרוטוקולים להפצת מפתחות הצפנה, ועקרונות ההצפנה באינטרנט.
יידונו ויודגמו מושגים באבטחת מערכת מחשב.
הקורס יכלול רקע מתמטי הנדרש להבנת שיטות הצפנה והתנסות בהצפנה ופיענוח של צפנים פשוטים.
למידה עמוקה היא תחום בלמידה חישובית שמעורר עניין רב בעשור האחרון הן באקדמיה והן בתעשייה.
המשמעות במושג למידה עמוקה היא פיתוח ושימוש במערכות נוירונים עמוקות (DNN) ומורכבות שהוכיחו את עצמן כמסווג החזק ביותר בעשור האחרון.
ככלי של למידה מונחית, מערכות אלו קודם כל מאומנות כדי להביאן למצב פעולה מיטבי ורק בהמשך משמשות ככלי סיווג.
בעזרת DNN ניתן לפתור ביעילות בעיות מורכבות במגוון רחב של יישומים כגון מציאת תבניות בתמונות, זיהוי דיבור, עיבוד טקסט, מחקר על תרופות, ועוד. בקורס הסטודנטים יתנסו בפיתוח כלים למטרות כאלה ואחרות.
בשנים האחרונות הם משמשים גם כבסיס לכלים שהגדרתם חוצה את גבולות הסיווג: מערכות של יצירת תוכן חכם כמו ChatGpt וכלים ליצירת תמונות וקליפים מתבססים על DNN.
בקורס זה, כאמור, הבסיס לכלים המודרניים והפופולריים הללו ילמדו לעומק.
קורס זה ישלב גם לימוד מודרך ומפורט של הבסיס המתמטי והאלגוריתמי של מערכות DNN. יינתן גם דגש ללימוד אחת החבילות הפופולריות למימוש מערכות DNN, ה PYTORCH כאשר התכנות יהיה בשפה הפופולרית PYTHON.
בנוסף, לסטודנט יהיה חופש לבחור את הכיוון המתאים והמעניין בשביל לימוד יותר מתקדם וביצוע פרויקט.
בקורס תרכשו מיומנויות מתקדמות לתכנון, פיתוח ואופטימיזציה של מערכות הנדסת נתונים בסביבות מבוזרות ודינמיות. נתמקד בעבודה עם טכנולוגיות SQL, NoSQL ו-NewSQL, המיושמות על גבי תשתיות Cloud ו-GRID, ונלמד כיצד לתכנן מבני נתונים ומסדי נתונים המאפשרים ביצועים גבוהים, זמינות גבוהה ואחזור מידע יעיל ומהיר – יכולות חיוניות ליישומים עתירי נתונים, ובפרט למערכות בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
הקורס משלב ידע תיאורטי עם התנסות מעשית ב-Python, Multithreading, Multiprocessing ו-PL/SQL, תוך התמודדות עם אתגרי עיבוד נתונים בקנה מידה גדול. נלמד כיצד לנצל באופן מיטבי משאבי מחשוב מבוזרים, לזהות צווארי בקבוק ולבצע אופטימיזציה של תהליכי עיבוד ואחסון. הידע והכלים שתרכשו בקורס יספקו בסיס מעשי לפיתוח מערכות נתונים מודרניות בתחומי הענן, Big Data, הסייבר והבינה המלאכותית.
ZOOM IN על הנדסת מערכות מידע
שאלות ותשובות על תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע
הלימודים אורכים בין 4-5 שנים בהתאם למסלול בו בוחר הסטודנט ללמוד.
תואר ראשון בהנדסת מערכות מידע באפקה כולל שלושה מסלולי התמחות חדשניים ומבוקשים:
- מדעים, נתונים ובינה מלאכותית
- טכנולוגיות מערכות מידע וסייבר
- ניהול, כלכלה ואתיקה
הנדסת מערכות מידע היא תחום הנדסי שמשלב בין טכנולוגיה, מחשוב וניהול מידע. המהנדסות והמהנדסים בתחום זה מתכננים, מפתחים ומנהלים מערכות מידע חכמות שתומכות בתהליכים ארגוניים, מסייעות בקבלת החלטות, מאפשרות אוטומציה וניתוח של כמויות מידע גדולות – והכול תוך הקפדה על אבטחה, יעילות והתאמה לצרכים עסקיים.
בהחלט. התוכנית כוללת פרויקטים מעשיים רבים לאורך הלימודים, ביניהם פרויקט גמר רחב-היקף שמבוצע בשיתוף עם חברות בתעשייה. הפרויקטים מאפשרים ליישם ידע נרכש, להתמודד עם אתגרים אמיתיים ולרכוש ניסיון מעשי חשוב לקראת השתלבות בשוק העבודה.
בוגרות ובוגרי התואר משתלבים במגוון תפקידים בתעשיית ההייטק, המגזר הציבורי והצבאי, כגון: מנתחי מערכות, מהנדסי דאטה, מומחי סייבר, מנהלי מסדי נתונים, חוקרי אלגוריתמים, יועצים טכנולוגיים ומנהלי פרויקטים. התחום מגוון ודינמי, עם אפשרויות קידום רבות.
מהנדסות ומהנדסי מערכות מידע נדרשים כמעט בכל מגזר – מחברות הייטק ובינה מלאכותית, דרך בנקים, קופות חולים וחברות ביטוח, ועד לצה"ל, משרד הביטחון, סטארטאפים וארגוני מחקר. הביקוש גבוה במיוחד בתחומים של דאטה, אבטחת מידע ו-AI.
כדאי ללמוד הנדסת מערכות מידע באפקה - המכללה האקדמית להנדסה בתל אביב. אפקה מציעה תוכנית לימודים ייחודית המשלבת בין רקע הנדסי ומתמטי חזק לבין התמחות מעשית בטכנולוגיות המתקדמות ביותר בשוק, כמו בינה מלאכותית (AI), דאטה וסייבר. הלימודים באפקה מעניקים לסטודנטיות ולסטודנטים לא רק ידע טכנולוגי עמוק אלא גם כלים ניהוליים ועסקיים חיוניים, תוך דגש על התנסות פרקטית, פרויקטי גמר מקיפים וליווי של מרכז קריירה, המכינים את הבוגרות והבוגרים להשתלבות מהירה ומוצלחת בתפקידי מפתח ומובילות טכנולוגית בתעשיית ההייטק ובמגזר העסקי והביטחוני.
לא. הלימודים מתקיימים רק במסלול יום.
בתואר מלמדים מרצות ומרצים בכירים בעלי ניסיון אקדמי ותעשייתי עשיר בתחומי מערכות מידע, מדעי הנתונים, סייבר, כלכלה וניהול. רבים מהם עוסקים במחקר מתקדם ובפרויקטים עם התעשייה, ומשלבים את הידע המעשי שלהם בתהליך ההוראה – כך שהסטודנטיות והסטודנטים נחשפים לתוכן עדכני ורלוונטי לשוק העבודה.
במהלך התואר לומדים קורסים בתחומים כגון: תכנות, ניתוח מערכות, דאטה ובינה מלאכותית, סייבר ואבטחת מידע, ניהול פרויקטים, כלכלה והיבטים אתיים בטכנולוגיה. הסטודנטיות והסטודנטים גם משתתפים בפרויקטים מעשיים, סדנאות ולמידה מבוססת בעיות (PBL), במטרה לרכוש כלים מעשיים וידע תיאורטי רחב.
להצלחה בהנדסת מערכות מידע דרושים שילוב של חשיבה אנליטית, סקרנות טכנולוגית, הבנה מתמטית, יכולת פתרון בעיות, יכולת עבודה בצוות וחשיבה מערכתית. בנוסף, נדרשים כישורים תקשורתיים ונכונות ללמידה מתמשכת – תחום זה מתחדש בקצב מהיר.
רמות השכר בתחום משתנות בהתאם לניסיון, מיקום, סוג החברה והתפקיד. באופן כללי, מדובר במקצוע מבוקש מאוד, עם שכר התחלתי תחרותי ואופק שכר שעולה במהירות עם צבירת ניסיון והתמחות מקצועית.
הלימודים באפקה מציעים יתרון תחרותי בזכות שילוב בין ידע תיאורטי מעמיק ליישום מעשי, שלושה מסלולי התמחות עדכניים, צוות הוראה איכותי ופרויקטי גמר עם חיבור אמיתי לתעשייה. בנוסף, הדגש על חדשנות, אתיקה וחשיבה מערכתית מכין את הבוגרות והבוגרים לאתגרי השוק של המחר.
סגל אקדמי
ד"ר ניר פרל
מילה מראש התוכנית להנדסת מערכות מידע
ד"ר ניר פרל
מילה מראש התוכנית להנדסת מערכות מידע
מהפכת המידע הדיגיטלי מציבה בפני אנשי ונשות מקצוע אתגרים חדשים ומורכבים. הנדסת מערכות מידע חורגת מניהול מידע גרידא - היא יוצרת גשר חיוני בין טכנולוגיות מגוונות, תהליכים עסקיים וצורכי הארגון, ומבטיחה פתרונות יעילים וחדשניים. בתחום זה, המהנדסים והמהנדסות ניצבים כדמויות מפתח בעיצוב והטמעת מערכות טכנולוגיות המשפרות משמעותית את ביצועי חברות וארגונים. תוכנית הלימודים בהנדסת מערכות מידע מעניקה לסטודנטים ולסטודנטיות ידע מעמיק לפיתוח והובלת פתרונות טכנולוגיים תוך הבנה מעמיקה של צורכי הארגון. הלימודים כוללים התמחויות בטכנולוגיות מתקדמות כגון אנליטיקת נתונים, אינטרנט של הדברים (IoT) ואבטחת סייבר, והקניית מיומנויות ניהול מערכות מידע התורמות ישירות להצלחת הארגון. בוגרי ובוגרות התוכנית מצטיידים בהכשרה טכנולוגית מהשורה הראשונה ובכלים להוביל את השוק בעידן שבו מידע הוא נכס אסטרטגי מכריע.
צרו קשר
לשכת הנהלה אקדמית
טלפון: 03-7688691/744
פקס: 03-7688692
דוא"ל: AcademicHeadsBox@afeka.ac.il
מחלקת ייעוץ לימודים
ימים א'-ה': 09:00-19:00 | יום ו': 09:00-13:00
חייגו: 1-800-37-37-10 (שלוחה 1)
פקס: 03-7688679
מייל להרשמה: mirsham@afeka.ac.il
הנדסת מערכות מידע
שתף לינק באמצעות:
https://external.afeka.ac.il/academic-departments/bsc/information-systems-engineering/WhatsApp
Facebook
Twitter
Email
https://external.afeka.ac.il/academic-departments/bsc/information-systems-engineering/