Data Science by levels Dr. Alon Hasgall.

מצגת בנושא: "Data Science by levels Dr. Alon Hasgall."— תמליל מצגת:

1 Data Science by levels Dr. Alon Hasgall

2 Data Driven – The need to Digital Transformation

3 Main Dilemmas in Data Science
צרכי השוק מול חינוך השוק חדשנות ארגונית מול התאמה ללקוח הבנת ההווה מול ניבוי / חיזוי העתיד גילוי דפוסים מול הבנת המשמעות החלטות מיידית מול נתונים נוספים בעתיד

4 Graduate in Data Science

5 (CRISP-DS) model The cross industry Standard Process for Data Science
. (CRISP-DS) model The cross industry Standard Process for Data Science

6 רמה A – System Data Scientist מחקר מדעי ותיאורטי פיתוח אלגוריתמי
בניית מודלים של מערכת וחיזוי תהליכים עתידיים. איתור אנומליות באמצעות שימוש באינטליגנציה מלאכותית, למידת עומק ורשתות עצביות תכנות, שיטות מתקדמות לאיסוף והצגת נתונים. הכרות עם תחום ספציפי לכל מחקר יצירה ומיקוד בשאלות חקר.

7 רמה B - Organization Data Analyst ניהול בסיסי נתונים בתחום תוכן ספציפי
איתור ושימוש באלגוריתם Open source מודלים סטטיסטיים הכרות עם טכנולוגיות מתקדמות וחכמות מיקוד ביצירת "שאלת חקר", שאילתות מורכבות בניית מודלים לניתוח מצב לצורך ניבוי תהליכים עתידיים. essentially Human – הכרות והבנה עם מחשבה אנושית חברתית [אמפטיה, חמלה, אתיקה...] ניתוח Unstructured Data

8 רמה C - Client leader Digital
ניתוח נתוני הדיגיטל – Web Analysis, רשתות חברתיות, מסחר דיגיטלי, אתרי אינטרנט. היכרות עם אלגוריתמים , מחקר של מודלים ושיטות ושימוש במערכות קוד פתוח קיימות. מיומנויות בחירה ושימוש בתוכנות לניתוח מידע, בניית שאילתות רלוונטיות לשיווק בעולם הדיגיטלי, התאמה אישית של פרסומות, שירותים ומוצרים.

9 אתר מרכזי למקצוע ה Data Science
What data science methods are used at work? What barriers are faced at work? סקר רחב היקף בקרב 16,000 מקצועני DS אתר מרכזי למקצוע ה Data Science What tools are used at work? How is code shared at work?

10 רב האלגוריתמים בהם נדרש המומחה להשתמש, מצוי בענני מידע או בפורומים מקצועיים
האתגרים בפניהם נצבים מומחי ניתוח המידע מתרכזים יותר בהבנת אסטרטגיה ופחות בפיתוח קוד עצמאי. מנגד, נדרש המומחה להתרכז בהבנת "השאלה" בפיתוח מערכת ויזואלית להצגת התובנות, למציאת דפוסי פעולה ובניית תבניות התנהגותיות. מתברר ש:

11 דרישות השוק ממוקדות ב: ביסוס קשרים בין תופעות,
יצירת מודלים עסקיים חדשניים, התנהגות חברתית בהווה ובעתיד חיזוי התנהגות צרכנים, קידום הבריאות הדיגיטלית, מיקוד אישי בפרסום חיזוי מוצרים ושירותים עתידיים שידרוג חווית הלקוח, מסחר אלגוריתמי בניירות ערך, זיהוי אנומליות בדו"חות כספיים

12 מקצועות מתחום ניתוח הנתונים
אנליסט נתונים לארגון מדען נתונים מנהל צוות אנליסטים אנליסט שיווק ומכירות מנהל תחום ניתוח נתוני בריאות הציבור מנהל תחום חקר שוק מנהל דיגיטל מנהל BI מקצועות מתחום ניתוח הנתונים

13 המסקנה: מיקוד ברמה B Data Analyst
ה ROI הארגוני יהיה מהיר יותר. המסקנה: מיקוד ברמה B Data Analyst תוכנית לימוד Data Analyst ניהול בסיסי נתונים בתחום תוכן ספציפי איתור ושימוש באלגוריתם Open source מודלים סטטיסטיים הכרות עם טכנולוגיות מתקדמות וחכמות מיקוד ביצירת "שאלת חקר", שאילתות מורכבות בניית מודלים לניתוח מצב לצורך ניבוי תהליכים עתידיים. essentially Human – הכרות והבנה עם מחשבה אנושית חברתית [אמפטיה, חמלה, אתיקה...] ניתוח Unstructured Data

14 תודה על ההקשבה Dr. Alon Hasgall