כתבות עם התגית פרויקט Deep Learning

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 >>

הקורונה שינתה לא מעט מהמציאות אותה אנו מכירים: מסעדות נסגרו, פארקים ננעלו, לימודים בוטלו ושוק העבודה השתנה מן הקצה לקצה. בעוד שרבים מהדברים חזרו לתלם בהדרגה, שוק העבודה ככל הנראה לא יחזור לקדמותו בעתיד הנראה לעין.

בין אם יש להן ברירה או לא, חברות רבות במשק שמות דגש רב על צמצום כוח אדם, תכנון מחדש ועל הדבר החשוב ביותר כעת: התייעלות. אין מקום לטעויות, כולם צריכים להיות חדים כדי לאפשר לחברה להמשיך לתפקד. אם זה לא מספיק, בעקבות הקיצוצים צריך לעשות את אותה כמות עבודה שבעבר הייתה תחת אחריות של כמה אנשים. לא קשה להבין שיהיה מאוד קשה למגזר העסקי, וגם הציבורי, לשמור על רמות תפקוד גבוהה כל כך בכלים הקיימים העומדים לרשותו. ומי כאן כדי לעזור למין האנושי אם לא הבינה המלאכותית?

חשוב להבהיר: לא מדובר על טור דעה בשבחי הבינה המלאכותית ועד כמה היא עתידה לשנות את חיינו ולהיטיב איתם. את הטיעונים הללו נשמור לימי שגרה בהם לעולם יש פנאי להתעסק בשיפור אורח חייו ולא בהישרדות. הטור הנוכחי מתייחס לצד הפחות "סקסי" של בינה מלאכותית ויעסוק בחשיבות שילובה באחורי הקלעים של הארגון, ולא בהכרח בחזית המוצר או השירות של חברה זו או אחרת. אנחנו לא מדברים כבר על פיתוחים כמו רכב אוטונומי או רובוט משוכלל, אלא על הפעולות הבסיסיות ביותר שקורות בארגון ואותן הבינה המלאכותית יכולה לבצע. המטרה הסופית היא להשתמש בבינה מלאכותית כדי להוריד את העומס מהעובדים, או כמו שאני אוהב להסתכל על כך – לשפר את הנצילות שלהם.

לכתבה המלאה >>

תחום ה-Data Science צבר תאוצה רבה בשנה האחרונה ונראה שישנם עוד ועוד אנשים שרוצים לסלול את דרכם פנימה לעולם זה. מגמה זו הובילה אותי בשנה שעברה ליצור שיתוף פעולה עם Y-DATA – תוכנית ההכשרה של יאנדקס. כפועל יוצא משיתוף פעולה זה הכנתי כתבה מקיפה על התוכנית הלימודית של Y-DATA בה צללנו לעומק של הסילבוס ולמדנו להכיר לראשונה את המהות של התכנית והדגש הרב שהיא שמה על התכנים האקדמיים. שנה שלמה עברה מאז ויאנדקס ממשיכה בכל הכוח ופותחת מחזור נוסף לתכנית ההכשרה שלה שכוללת הפעם תכנים רבים נוספים. ומעל כל זאת, החידוש האמיתי של המחזור הנוכחי הוא האפשרות להשתתף בתכנית במודל "לימודים מבוססי הצלחה" ולשלם על הקורס רק במידה ואכן הצלחתם למצוא עבודה בתחום.

לפני שאנחנו צוללים פנימה לשינויים, נסביר קצת מה היא תכנית Y-DATA ומה עומד מאחוריה. מי שירצה לקרוא על כך בהרחבה מוזמן כמובן לעיין בכתבה שהכנתי בשנה שעברה אשר מופיעה בפסקה הקודמת. Y-DATA היא בעצם תוכנית הכשרה בתחומי הדאטה אשר פונה למועמדים בעלי רקע אקדמי עשיר ו\או נסיון של כמה שנים לפחות בכתיבת קוד אשר רוצים לעשות הסבה לתחום ה-Data Science. התכנית היא שלוחה של בית הספר למדעי הנתונים של חברת יאנדקס (YSDA), הפעיל מזה מעל לעשור במספר ערים ברוסיה. התכנית חרטה על דגלה להכשיר את הסטודנטים שלה לשוק העבודה ולספק להם כלים של ממש, כאלה שיאפשרו להם למצוא עבודה במהרה בסיום הקורס. בשנה שעברה המחזור הראשון של התוכנית בארץ הפך במהרה להצלחה רצינית – בין היתר בזכות פרויקטי הגמר המרשימים שעליהם עוד נדבר בהמשך. כפי שציינתי, השנה התכנית עברה מקצה שדרוגים רחב והתאימה את עצמה לשוק הדינמי הישראלי.

כדי להכיר לעומק את כל השינויים שנעשו בתוכנית, ולכדי לשמוע מידע נוסף על תוכנית המלגות החדשה, קיימתי ראיון עם קוסטיה קילימניק, מנהל תוכנית Y-DATA בישראל. כמו כן, חשוב לי לציין כי בדומה לשנה שעברה, גם השנה אנחנו מקיימים שיתוף פעולה עם יאנדקס, מה שמקנה לכם 1,000 שקל הנחה בשימוש בקוד MDLI. באתר ההרשמה.

תשלום מבוסס הצלחה

לכתבה המלאה >>

נכתב במקור כפוסט בקבוצת Machine & Deep learning Israel

אני רואה שיש פה לאחרונה הרבה דיונים על פרוייקטים ומה כדאי לעשות. הקדשתי לנושא הזה הרבה מחשבה לאחרונה לקראת הקורס שאני מתחיל ללמד באונ' ת"א ואני רוצה לחלוק פה את המחשבות שלי בתקווה שיעזרו לכמה אנשים למקד את המאמצים שלהם. הפוסט הזה מביע את דעתי האישית בלבד, ואין לי דאטא שיתמוך בה אז כל אחד מוזמן לפרש לפי ראות עיניו.

“If we have data, let’s look at data. If all we have are opinions, let’s go with mine.” -Jim Barkdale

אז קודם כל למה שתקשיבו לי בכלל?

חוץ מזה שאני ד"ר בתחום (חשמל בת"א חקרתי קבלת החלטות דינמית), אני גם בתעשייה כבר 4 וחצי שנים, הייתי מוביל טכנולוגי, הקמתי צוות ובדרך להקים עוד אחד (ובדרך ריאיינתי לפחות עשרות אנשים), ואם אתם אוהבים את גאמפא אז גם הייתי שנתיים במיקרוסופט ועבודות שלי הוצגו בכנסים פנימיים של החברה בנוסף לכנסים אקדמיים ולמוצרים מאד מצליחים. אפילו פרצתי דרך בתחום או שניים, אבל זה כבר נושא לפוסט אחר (וחלק מזה בכלל אסור לי לספר).

אז עכשיו אחרי שחפרתי מספיק על הניסיון שלי, מה אני מציע?

לכתבה המלאה >>

X