תוכן פרסומי
ראשי » בראש הכותרות » שנת תשע"ח – שנת ה-Data Science
נתן פרידחי, סמנכ"ל קבוצת מערכות בטלדור. צילום: יח"צ

בעקבות אירוע - BI & BIG DATA 2017

שנת תשע"ח – שנת ה-Data Science

עם כל הכבוד לכלכלה וניהול, עריכת דין וראיית חשבון - מי שרוצה "לשנות את העולם", לעשות משהו בעל משמעות, שגם שכרו בצדו - שילך להיות Data Science

מאת 24 בספטמבר 2017, 15:06 א+ / א- הדפסה הדפסה
פייסבוק טוויטר ווטסאפ פינטרסט לינקדאין דוא״ל

אנחנו, כהורים לדור הצעיר, צריכים לעודד את ילדינו ללמוד מתמטיקה, פיזיקה, ביולוגיה חישובית - לרכוש את היכולות על מנת להיות בעתיד "חוקר נתונים". שלא כמו בעבר, בו מקצוע המתמטיקה היה בעיקרו מקצוע תיאורטי, היום לומדים תכנות, וברמה גבוהה, כדי ליישם את המודלים, ולייצר מהם תועלות עסקיות, בחלקן מרחיקות לכת, ובכל התחומים

המאיץ הכלכלי הגדול ביותר בעולם היום, הוא הרצון לייצר אופטימיזציה, לכל דבר.

אנחנו מבצעים אופטימיזציה לשימוש במשאבי טבע – מצמצמים גורמים המזהמים את כדור הארץ, מתייעלים וממחזרים. אנחנו מבצעים אופטימיזציה לתחבורה – משתמשים במוצרים שמנצלים באופן אופטימלי את הכבישים (Waze) ומייעלים את צריכת המוניות שלנו (Uber, Gett).

תקציבי ענק מושקעים במחקר רפואי על מנת שהתרופות אותן אנחנו נצרוך, יהיו המותאמות ביותר עבורנו. אנחנו מנסים לגדל את מקסימום התוצרת החקלאית בשטחי אדמה קטנים, תוך ייעול מתמיד בשימוש במים. הרפתות שלנו הפכו לממוחשבות, ואנחנו מובילים בייצור החלב לפרה.

המוטו המרכזי של "עיר חכמה", הוא ייעול משאבים. מחשבים וסנסורים מנתרים לנו כמעט כל דבר, החל מפחי אשפה, דרך פיקוח חכם על תשתיות מים, חשמל וביוב. מצלמות וחיישנים מוצבים בכל מקום, תורמים לביטחון, לרווחת התושבים ולאיכות חייהם.

האינטרנט של הדברים – כלומר האפשרות לחבר חיישנים מחוברים לאינטרנט לכל עצם שהוא (פרה, אדמה, מצלמה, עץ וכו'), מאפשר לנו לאסוף כמות ענקית של נתונים, כל הזמן.

נשאלת השאלה, בעידן של ריבוי נתונים ומידע, איפה צוברים את כל מסות המידע? טכנולוגיית ה-Big data נותנת לזה מענה ומאפשרת לאחסן את הנתונים באמצעים זולים יחסית, וגם לשלוף ולעבד כמות גדולה מאד של נתונים בתוך זמן קצר.

גם האינטרנט של הדברים וגם Big data – הינם שימושים טכנולוגיים של השנים האחרונות, טכנולוגיות פורצות דרך שישנו את חיינו ויהפכו אותם לטובים יותר, בריאים יותר, איכותיים יותר.

לייצר תובנות הרבה יותר מהירות ומדויקות

מודלים סטטיסטיים, שנועדו לחזות התנהגות על סמך נתוני מדגם מצומצם, הופכים לפעמים ללא רלוונטיים. למה לייצר מדגם אם אפשר לאסוף את כל הנתונים? למה לתחקר קבוצה קטנה של אנשים אם אפשר לאסוף את "חוכמת ההמון" ולייצר תובנות הרבה יותר מהירות ומדויקות?

לצד "שקיעתם" של המודלים הסטטיסטיים, המתמטיקה השימושית נמצאת בפריחה שלא הייתה כדוגמתה מעולם, ונוצר תחום עיסוק חדש, מאתגר ביותר שנקרא Data Science.

את כל מקורות המידע שנאספו צריך לחבר באמצעות תשתית שיכולה להחזיק נתונים בכמויות אדירות. בניית מודלים מתמטיים אלו זהו התחום הנדרש ביותר היום בתעשייה.

תחום ה-Data Science נמצא בחיתוליו, והביקושים הם עצומים. החל מחברות ההיי-טק שמפתחות מוצרי תוכנה, דרך העולמות הביטחוניים שאוספות מידע רב וחייבות לנתח אותו, חברות המדיה, עולם הרפואה, התעשייה – בקיצור, כולם.

אנחנו, כהורים לדור הצעיר, צריכים לעודד את ילדינו ללמוד מתמטיקה, פיזיקה, ביולוגיה חישובית – לרכוש את היכולות על מנת להיות בעתיד "חוקר נתונים". שלא כמו בעבר, בו מקצוע המתמטיקה היה בעיקרו מקצוע תיאורטי, היום לומדים תכנות, וברמה גבוהה, כדי ליישם את המודלים, ולייצר מהם תועלות עסקיות, בחלקן מרחיקות לכת, ובכל התחומים.

עם כל הכבוד לכלכלה וניהול, עריכת דין וראיית חשבון – מי שרוצה "לשנות את העולם", לעשות משהו בעל משמעות, שגם שכרו (הרב) בצדו – שילך להיות Data Science.

שנת תשע"ח – שנת ה-Data Science Reviewed by on . המאיץ הכלכלי הגדול ביותר בעולם היום, הוא הרצון לייצר אופטימיזציה, לכל דבר. אנחנו מבצעים אופטימיזציה לשימוש במשאבי טבע - מצמצמים גורמים המזהמים את כדור הארץ, מתי המאיץ הכלכלי הגדול ביותר בעולם היום, הוא הרצון לייצר אופטימיזציה, לכל דבר. אנחנו מבצעים אופטימיזציה לשימוש במשאבי טבע - מצמצמים גורמים המזהמים את כדור הארץ, מתי Rating: 0

הגיבו