ב-2012 הגדיר ה-Harvard Business Review את Data Science בתוך "המשרה סקסית ביותר של המאה ה-21". בחמש השנים שחלפו מאז נראה שהבאזז סביב התחום רק גדל. יותר ויותר חברות מתהדרות בכך שהן מפתחות פתרונות מבוססי דאטה ורבות מדווחות על לחץ מצד המשקיעים להציג פתרונות כאלו. אבל מה זה בכלל Data Science, מאיפה צמח התחום ומדוע הוא זוכה לפופולריות גדולה כל כך דווקא עכשיו?

Data Science, או מדע הנתונים, הוא תחום העוסק בעיבוד וניתוח נתונים בשביל להסיק מהם מסקנות שונות. נהוג לייחס את טביעת המושג לדי ג'יי פאטיל ולג'ף המרבקר, ראשי קבוצות עיבוד נתונים בפייסבוק ובלינקדין, בשנת 2008. אך אזכורים מוקדמים שלו ניתן למצוא כמה עשורים מוקדם יותר. הראשון שהשתמש במושג הוא ככל הנראה פיטר נואר, מדען מחשב דני זוכה פרס טיורינג, בספר שכתב על עיבוד נתונים בראשית שנות השבעים.

לא רק המונח עצמו היה קיים הרבה לפני הפריחה הגדולה שחווה עולם הדאטה סיינס בשנים האחרונות. גם מרבית השיטות שאנשי המקצוע משתמשים בהן היום פותחו לפני שנים רבות, אך השילוב בין זמינות גבוהה יותר של מידע בהיקפים גבוהים, של כוח חישוב גבוה ושל כמה חידושים אלגוריתמיים הביאו פריחה מחודשת לתחום.

סט הכישורים שמחזיק מדען נתונים הוא מגוון וכולל תחומים כמו בינה מלאכותית ולמידת מכונה, אלגוריתמיקה, תכנות, טכנולוגיות ביג דאטה, ויזואליזציות של נתונים, סטטיסטיקה ועוד. כמעט בלתי אפשרי למצוא אנשים ששולטים בצורה טובה בכל התחומים ולכן חברות שונות מתחרות על העובדים הטובים בתחום ומוכנות לשלם משכורות גבוהות במיוחד כדי למשוך אותם אליהן.

הגיוון הרחב בכלים ובאתגרים שאיתם מתמודדים מדעני נתונים במקומות שונים גורם לכך שהעבודה שלהם נראית קצת אחרת בכל מקום. במה שונה עבודה של מדען נתונים שמתמקד בתחום הבריאות מזו של מדען נתונים בתחום הפיננסי? איך נראית העבודה בצוות אלגוריתמים גדול לעומת עבודה בסטארט-אפ קטן או באקדמיה?

מתוך השאלות האלו צמח הפודקאסט Unsupervised. המטרה שלנו היא לסקור את תעשיית הדאטה סיינס הישראלית; ללמוד מה נעשה בחברות שונות ובאקדמיה, להיחשף לשיטות עבודה מגוונות, להכיר את האנשים בתחום ולשמוע מאילו רקעים הגיעו, באילו כלים הם משתמשים ומה האתגרים שהם מנסים לפתור.

בכל פרק נראיין חוקר מהתעשייה או מהאקדמיה שיספק לנו זווית ייחודית לעולם הדאטה סיינס מנקודת המבט שלו. מתוך שילוב הסיפורים השונים אנחנו מקוות לקבל תמונה עדכנית על התעשייה כולה.

הפודקאסט מיועד לאנשים שעוסקים בתחום מדע הנתונים, למתחילים בתחום או מתעניינים בתחום, וכן לאנשים שמשתפים פעולה בעבודתם עם מדעני נתונים.

שיר מאיר לדור

שיר מאיר לדור היא דאטה סיינטיסט ב-Intuit, מובילה עולמית בפיתוח תוכנות לניהול פיננסי לעסקים קטנים ולקוחות פרטים. עבודתה מבוססת על פיתוח אלגוריתמים ומודלים של משין לרנינג עבור מוצרי ניהול פיננסי, risk, fraud ו-security. בעבר היא עבדה כדאטה סיינטיסט ב-Bluevine וחוקרת ומפתחת אלגוריתמים בטקדו. בנוסף היא מהמייסדים והמארגנים של PyData Tel aviv meetups, נותנת הרצאות בכנסים שונים ומיטאפים של data science ו-machine learning ויש לה תואר שני בהנדסת חשמל ומחשבים עם התמחות ב-machine learning ועיבוד אותות מאוניברסיטת בן-גוריון.

ענבר נאור

ענבר נאור היא דאטה סיינסטיסט בטאבולה, שם היא מפתחת המלצות תוכן באמצעות טכניקות למידה עמוקה. בעבר היא עבדה כדאטה סיינסטיסט ב-wisdo, כמפתחת במיקרוסופט וכמפתחת אלגוריתמי ראייה ממוחשבת. יש לה תואר שני במדעי המחשב, שבו פיתחה אלגוריתמי machine learning ליישומים רפואיים ולמחקר גנטי, ותואר ראשון במדעי המחשב וקוגניציה. בנוסף היא אחת המייסדים של DataHack, האקתון ה-Data Science הגדול בישראל, ושל סדרת המיטאפים DataTalks ונותנת הרצאות על נושאים שונים ב-machine learning.



Unsupervised

שיר מאיר לדור וענבר נאור | Unsupervised

Unsupervised הוא פודקאסט שסוקר את תעשיית הדאטה סיינס הישראלית. הוא נוצר כדי ללמוד מה נעשה בחברות שונות ובאקדמיה, להיחשף לשיטות עבודה מגוונות, להכיר את האנשים בתחום ולשמוע מאילו רקעים הגיעו, באילו כלים הם משתמשים ומה האתגרים שהם מנסים לפתור. בכל פרק נראיין חוקר מהתעשייה או מהאקדמיה שיספק לנו זווית ייחודית לעולם הדאטה סיינס מנקודת המבט שלו. מתוך שילוב הסיפורים השונים אנחנו מקוות לקבל תמונה עדכנית על התעשייה כולה.

הפודקאסט מיועד לאנשים שעוסקים בתחום מדע הנתונים, למתחילים בתחום או מתעניינים בתחום, וכן לאנשים שמשתפים פעולה בעבודתם עם מדעני נתונים.

שיר מאיר לדור היא דאטה סיינטיסט ב-Intuit, מובילה עולמית בפיתוח תוכנות לניהול פיננסי לעסקים קטנים ולקוחות פרטים. עבודתה מבוססת על פיתוח אלגוריתמים ומודלים של משין לרנינג עבור מוצרי ניהול פיננסי, risk, fraud ו-security. בעבר היא עבדה כדאטה סיינטיסט ב-Bluevine וחוקרת ומפתחת אלגוריתמים בטקדו. בנוסף היא מהמייסדים והמארגנים של PyData Tel aviv meetups, נותנת הרצאות בכנסים שונים ומיטאפים של data science ו-machine learning ויש לה תואר שני בהנדסת חשמל ומחשבים עם התמחות ב-machine learning ועיבוד אותות מאוניברסיטת בן-גוריון.

ענבר נאור היא דאטה סיינסטיסט בטאבולה, שם היא מפתחת המלצות תוכן באמצעות טכניקות למידה עמוקה. בעבר היא עבדה כדאטה סיינסטיסט ב-wisdo, כמפתחת במיקרוסופט וכמפתחת אלגוריתמי ראייה ממוחשבת. יש לה תואר שני במדעי המחשב, שבו פיתחה אלגוריתמי machine learning ליישומים רפואיים ולמחקר גנטי, ותואר ראשון במדעי המחשב וקוגניציה. בנוסף היא אחת המייסדים של DataHack, האקתון ה-Data Science הגדול בישראל, ושל סדרת המיטאפים DataTalks ונותנת הרצאות על נושאים שונים ב-machine learning.

תגובות

הזינו שם שיוצג באתר
משלוח תגובה מהווה הסכמה לתנאי השימוש של אתר TheMarker