כנס (IMVC (Israel Machine Vision conference מתקיים זו השנה ה-12, ולאורך השנים צבר לעצמו שם כאחד האירועים הבולטים ביותר לתחום הראייה הממוחשבת. גם השנה אנו מקיימים שיתוף פעולה עם הכנס שמקנה לחברי קהילת MDLI הנחה מיוחדת ברישום ל-IMVC באמצעות הקוד MDLI15.
במסגרת שיתוף הפעולה, ישבנו עם ד"ר חן שגיב וד"ר קובי כהן, מייסדי הכנס, כדי לשמוע מהם על ההיערכות לאירוע בסדר גודל כזה לצד הקורונה, לבדוק מה מצפה למשתתפים באירוע הקרוב, ומה הם חושבים על העתיד של עולם הראייה הממוחשבת.
בפוסטים הקודמים שעסקו בסקר מדעני הנתונים ומקצועות ה-Machine Learning (ML) כתבתי בעיקר על השכר – פילוחים, תחזיות ותגליות. מי שלא קרא מוזמן לעיין בדו"ח השכר המלא ולהתנסות במחשבון השכר ולקרוא את הפוסט שמסביר על מאחורי הקלעים של מחשבון השכר. הפעם הגיע הזמן לדבר על משהו שאינו כסף, לשם שינוי. השנה הוספנו לסקר שאלות רבות על אופי התפקידים השונים, מה שמאפשר לענות על אחת השאלות שאני נשאל הכי הרבה – מה עושה מדען נתונים (ולצורך העניין, מפתח\ת אלגוריתמים, אנליסט, וכו').
לפני מספר שבועות קיימנו את כנס ה-AutoML הראשון שלנו. ביום שאחרי, רצינו לתפוס לשיחה את אנדרז' טורי, Head of recommendations ב-Outbrain, כדי לשמוע קצת יותר על הפעילות של החברה – שהייתה שותפה שלנו לכנס – ולבדוק מה חושבים ב-Outbrain על העתיד של AutoML.
אנחנו ממשיכים עם המסורת של האירועים המקומיים לכנסים הבינלאומיים הגדולים, והפעם מדובר בגרסה מקומית של הכנס ICCV.
נתחיל ונציין שאין קשר רשמי לכנס ICCV העולמי, ומדובר ביוזמה קהילתית מקומית, שמטרתה לאפשר לחוקרים ישראליים להציג את עבודותיהם בפני הקהילה שלנו. כל הרצאה באירוע תהיה בת 12 דקות ותכלול את הנושאים העיקריים במחקרים.
כמו באירועים מקומיים אחרים שארגנו, האירוע יפוצל לשני מועדים בשל מספר הדוברים. בהחלט משמח לראות את המגמה הזו בכל הכנסים המקומיים שארגנו השנה.
האירוע הראשון יתקיים ב-04/10/2021 בשעה 17:30 עד 19:30, והאירוע השני יתקיים ב-05/10/2021 בשעה 17:30 עד 19:30. להרשמה לשני האירועים אנא לחצו כאן.
כמו תמיד, מצגות הדוברים וההקלטה של האירוע יהיו זמינים כאן, בערוץ הטלגרם ובערוץ היוטיוב שלנו. הם גם ישלחו בצורה מסודרת למנויים על הניוזלטר, אז אם טרם נרשמתם זו ההזדמנות.
This August we had the first AutoML Conference, with leading researchers from the industry and academia who shared their work on AutoML with our community.
The conference was a great success and over 1,100 people registered to the event from around the world!
We'd like to thank all the speakers who participated in the conference and thank our sponsors – Outbrain and Pecan.AI: It wouldn't be possible without you.
We are excited to announce that the AutoML Conference will become an annual event, and we hope to see you all again next year.
לקראת כנס ה-AutoML הראשון שלנו, רצינו להכיר את השותפים שלנו לאירוע קצת יותר טוב ולהבין מה הם חושבים על העתיד של טכנולוגיית ה-AutoML. בכתבה הבאה נזכה לשמוע על הפעילות של Pecan.AI מצמד המייסדים שלה, ד"ר זוהר ברונפמן, המנכ"ל, ומד"ר נועם ברזיס, סמנכ"ל טכנולוגיות בחברה, שיחלקו איתנו תובנות מעניינות על הצמיחה של התחום. לכתבה המלאה >>
כפי שהובטח, אנו מארגנים גרסה מקומית של כנס ACLi בו יציגו דוברים ישראליים את העבודות אותן הם יציגו בכנס ACL עצמו. השנה, לאור בקשות מהקהל החלטנו לשלב באירוע גם דוברים שהתקבלו ל-NAACL, ועל כן מדובר באירוע משולב.
נתחיל ונציין שאין קשר רשמי לכנסי ACL ו-NAACL העולמיים וכי מדובר על יוזמה קהילתית מקומית שמטרתה לאפשר לחוקרים ישראליים להציג את עבודותיהם בפני הקהילה שלנו. כל הרצאה באירוע תהיה בת 12 דקות ותכלול את הנושאים העיקריים במחקרים.
אנחנו שמחים לראות שמספר החוקרים הישראליים שהתקבלו לאירוע הולך וגדל, ולכן כמו באירועים מקומיים אחרים שארגנו, נפצל את האירוע לשני מועדים שונים. האירוע הראשון יתקיים בתאריך ה-25/07/2020, בשעה 13:00 עד 15:00 (להרשמה לחצו כאן) והאירוע השני יתקיים בתאריך ה-26/07/2020, בשעה 13:00 עד 15:00 (להרשמה לחצו כאן).
תודה רבה לספונסרים שלנו שמלווים את האירוע ויקחו בו חלק: Taboola.
כמו תמיד, מצגות הדוברים וההקלטה של האירוע יהיו זמינים כאן, בערוץ הטלגרם ובערוץ היוטיוב שלנו. הם גם ישלחו בצורה מסודרת למנויים על הניוזלטר, אז אם טרם נרשמתם זו ההזדמנות.
הכתבה בשיתוף Y-Data
בזמן שתעשיית הדאטה בישראל רק הולכת ומתפתחת, יותר ויותר אנשים מחפשים את כרטיס הכניסה לתחום. קורסים והכשרות הם התשובה של רבים לכך, ואחד הקורסים שהצליחו לצבור לעצמם שם בקהילה שלנו הוא התכנית של Y-DATA, אותה אנו מלווים זו השנה השלישית. ההרשמה לקורס פתוחה עד התאריך 10.8.2021 וגם הפעם יש לנו קוד הנחה המקנה לכם 1000 ש"ח הנחה- ML2021. ניתן להשיג מידע נוסף ולהירשם דרך הלינק הזה.
למי שלא מכיר, Y-DATA מבית יאנדקס (Yandex) היא תכנית להכשרת מדעני נתונים, שפונה למי שיש להם ניסיון משמעותי בתכנות ורקע אקדמי רלוונטי המבקשים לעשות הסבה לתחום. המחזור השלישי של התכנית מתקרב לסיום, ובאוקטובר הקרוב יפתח המחזור הרביעי שיכלול כ-50 סטודנטים, שירכשו כלים ויכולות שיאפשרו להם להשתלב בתעשייה עם סיום ההכשרה (ולעתים, אפילו במהלכה). השנה, התכנית אף מפעילה אקסלרטור קריירה שמלווה את הסטודנטים בתהליך חיפוש העבודה ומקנה להם כלים לייעול התהליך.
אחרי שנה כה מטלטלת, רצינו לבדוק מקרוב איך הצליחו החבר'ה ב-Y-DATA להתמודד עם השלכות הקורונה, איך התפתחה התכנית שלהם לאורך השנים ולמה החליטו שלא להמשיך רק בלמידה מרחוק. מעבר לכך, חשוב היה לנו לשמוע מה חושבים הבוגרים של התכנית עליה, וכיצד היא תרמה להם.
הראיון הבא עם קוסטיה קילימניק, מנהל תוכנית Y-DATA בישראל, ישפוך קצת אור על הנושא. לכתבה המלאה >>
Hebrew version
English version
كما في السّنوات السَابقة، هذه السَنة أيضًا أجرينا الاستطلاع السّنوي لمجتمع MDLI، بهدف رسم تخطيط للاتجاهات المختلفة عند العاملين في مجال الـ Data Science والـ Machine Learning. لقد قام عدد كبير من المجيبين والمجيبات بتعبئة استطلاعنا السنوي- 1,250 شخصًا – انجاز عظيم بكل المقاييس. قام عمري غولدشتين، مُطور خوارزميات، عالِم معطيات وصاحب المدونة "قائم على المعطيات"، بتحليل معطيات الاستطلاع. من خلالها قُمنا بإنتاج تقرير الأجور لمجتمع MDLI لعام 2021، وإلى جانب ذلك قُمنا بتطوير حاسبة الأجر مخصصة لمهن المعلوماتية (داتا) في البلاد.
في الأسابيع القربية سوف نُضيف إلى الموقع عددًا من التقارير الإضافية والتي ستتضمن نتائج الاستطلاع، من بينها: كيف تم بناء حاسبة الأجور الجديدة، وضع فجوات الأجور بين الجنسين في السّوق وتحليل الوظائف المختلفة ومجالات المسؤولية التي تُرافقها. تقرير الأجر الكامل هو الجزء الأول من السّلسلة، وهو معروض هنا أمامكم/ن.
في التقرير التّالي سنقوم بتقسيم معطيات الأجر التي ذُكرت في الاستطلاع بحسب الوظيفة، الدراسة، المستوى الاداري، الجنس وغيرها. عندما نحلل تأثير الإجابات المختلفة على الأجر، نحن بالتأكيد معرّضون لتأثيرات مُتغيرات مُتداخلة. على سبيل المثال، متوسط الأجر في الاستطلاع كان 38,500 شاقل شهريًا للعاملين في تل أبيب، مقابل 26,700 شاقل شهري بالمتوسط في القدس. هذه المعطيات قد تكون عملية لكل من يفكر بالانتقال من العاصمة إلى تل أبيب أو العكس، لكن بالتأكيد لا يمكن توقع قفزة في الأجر بقيمة 12,000 شاقل فقط اعتمادًا على تغيير مكان الإقامة. هل عروض العمل مختلفة في تل أبيب؟ أو متوسط مستوى الدراسة؟ لا حدّ للتداخلات التي يمكننا القيام بها وللعلاقات السّببية التي يمكن البحث عنها. في هذا التقرير سوف نستكفي بالتداخلات حول متغيرين أو ثلاثة في كل مرة ولن نعرض فقط متوسط كل فئة، بل أيضًا مقاييس إحصائية أخرى والتي قد علمتنا عن التوزيع كله.
ملاحظة: بسبب حرصنا الشديد على خصوصية المجيبين (وعلى قدرة شمولية الاستنتاجات) لن يتم عرض أي معلومة وسيتم تجميع المعطيات لـكل 10 عينات على الأقل.
قبل أن نبدأ، مثلما ذكرنا، في هذه السّنة سوف نقدم لأول مرة حاسبة الأجر لمجتمع MDLI التي تعتمد على نتائج الاستطلاع. محاولة إيجاد معلومات عن الأجر في مجال الهايتك تنتهي في معظم الأحيان بجداول أجور في شركات التوظيف المختلفة. هذه الجداول عملية، لكنها لا تتمتع بالشّفافية إطلاقًا – كيف تم حساب الأجور؟ ما هو حجم العينة وما هي المدة زمنية تم قياسها خلالها؟ ما هو مفهوم المجال؟ إلخ. تمكننا معطياتنا من بناء جدول أجور بديل في الشكل المقبول، وعن طريق حاسبة الأجور تستطيعون أن تحصلوا أيضًا على المجال التي تتواجد فيه 50% من العينات (أو أين يتوقع النموذج أن تتواجد 50% من العينات) وليس فقط التوقعات المتوسطة. ندعوكم لتجربة الحاسبة عبر الرّابط التالي.
Hebrew version
Arabic version
As in previous years, this year we ran the MDLI community’s annual survey, so as to map various trends among those who work in the data science and machine learning fields. This year, an exceptional number of respondents completed our annual survey – 1,250 people – a respectable achievement by all counts. Omri Goldstein, an algorithm developer, data scientist, and creator of the “Data-driven” blog analyzed the survey’s findings. We used his analysis to generate the MDLI community’s 2021 annual payroll report. We also developed a dedicated salary calculator for data professionals in Israel.
In the coming weeks, several additional reports highlighting the survey’s results will be uploaded to the website. They will cover topics such as the following: how we built our new salary calculator, the status of gender pay gaps in the market, and the analysis of various roles and their associated responsibilities. The full payroll report is the first publication on the matter to be released, and it can be viewed, in its entirety, below.
In this report, we will segment the salary data according to position, education, seniority, age, experience, gender, and other metrics. When analyzing the influence of various responses on the salary, we are, of course, exposed to the influence of intervening variables. For example, the average salary mentioned in the survey was 38,500 NIS per month for those working in Tel Aviv, as opposed to 26,600 NIS per month for those working in Jerusalem. These findings are likely to be useful to people considering a move from the capital to Tel Aviv (or vice versa. That being said, one cannot expect a roughly 12,000 NIS salary jump based on relocation alone. Perhaps the available positions are different in Tel Aviv (variety and quantity)? Or, maybe the average education level is the cause? There is no end to lines that can be drawn and the environmental links that can be identified. In this report, we will rely on intersections between 2-3 variables at a time and will present the average salary, as well as other statistical metrics for each category. This, so as to learn as much as possible about the distribution as a whole.
Note: No singular data points will be presented, so as to fastidiously protect the privacy of each and every respondent (and our ability to learn from the conclusions). Data presented will always be an aggregation of at least 10 samples.
Before we get started, we’d like to circle back to the MDLI community’s new salary calculator, which we will be launching for the first time this year, based on insights from the survey. Attempts to find salary information on high-tech professions generally lead to various recruitment company’s salary charts. These charts are useful, but are in no way transparent; how are the salaries calculated? What is the sample size and how long was the sample studied? What is the significance of the range? The questions go on. Our findings enabled us to build an alternative salary chart in the accepted format, and our salary calculator will allow you to view the range within which 50% of the sample respondents earn (or where the model predicts 50% of the respondents will be); not just the average forecast. You can try our calculator out here.
