אל תיתנו ל-AI לנהל לכם את הקריירה
DAS — Data & AI Sepcialist
הכשרה מעשית לאנשי Data, BI, QA ו-IT
שרוצים לפתח ולשלוט במערכות Data & AI בעולם האמיתי.
מפתחים Hands-on מערכת דאטה AI
שתעבוד ב-Production
לאורך ההכשרה
בונים מערכת AI עבור תהליכי DATA
פרויקט הגמר של ההכשרה
סימולציית Production
מלאה של המערכת
שעות הרצאה, עבודה על משימות ופרויקטים
Live Zoom
מפגשי אונליין +
הקלטות זמינות
סגל ההכשרה
אסף אלקן
מנכ״ל G-Academy
סגן מנהל GRISK, G-STAT
אירנה ספיבק
יועצת AI בכירה
ומרצה לבינה מלאכותית
אלעד פלג
מומחה Data & Analytics
ומרצה בכיר לטכנולוגיות
ניתוח נתונים
01 — להבין את המערכת AI לפני שבונים אותה
להבין את מערכת ה-AI לפני שבונים אותה
להבין איך מערכות AI מודרניות באמת עובדות — מהמודל ועד ה-Production.
איך המערכת עובדת
מבינים את אבני הבניין של מערכת AI: מודלי שפה, RAG, Agents, APIs והאופן שבו הרכיבים מתחברים למערכת אחת.
מחזור החיים של מערכת AI
לומדים מה קורה מהשלב הראשון של התכנון, דרך הפיתוח והבדיקות, ועד Production, Monitoring ושיפור מתמשך.
מתחילים לבנות Hands-on
כל משתתף מתחיל לבנות מערכת Data & AI משלו, שתתפתח לאורך ההכשרה ותגיע בהמשך לסימולציית Production.
02 — לדעת לחקור ולאמת נתונים באופן עצמאי
לדעת לחקור, לבדוק ולתחקר מערכת Data & AI
בונים את ארגז הכלים הטכני שמאפשר ל-DAS להבין מה קרה בכל שלב במערכת, לבדוק את הנתונים ולאמת שהתוצאה שהתקבלה אכן מבוססת על התהליך הנכון.
SQL + Python + Pandas
שליפה, עיבוד וחקירת נתוני המקור, בדיקות איכות, השוואת תוצאות, איתור חריגות ואוטומציה של בדיקות.
APIs + JSON + REST
להבין כיצד רכיבי המערכת מתקשרים, לשלוח Requests, לקרוא Responses ולבדוק מה עובר בין המערכת למודל ה-AI.
Logs + Traces + Errors
לעקוב אחרי מה שקרה בפועל, לזהות את נקודת הכשל ולהבין את רצף הפעולות שהוביל לתוצאה.
Pipelines + Git + VS Code
להבין את זרימת הנתונים, הטרנספורמציות, הגרסאות והשינויים במערכת — ומה השתנה כשהתנהגות המערכת השתנתה.
03 — לתת לנתונים משמעות עסקית
ללמד את מערכת ה-AI מה הנתונים באמת אומרים
בונים את השכבה שמחברת בין הנתונים למשמעות העסקית — ישויות, מדדים, קשרים, הגדרות וחוקים.
Semantic Layer
מגדירים ישויות, KPIs, Relationships והיררכיות שמחברות בין הנתונים לבין העולם העסקי.
Business Glossary
יוצרים הגדרות אחידות, Synonyms ושפה עסקית משותפת כדי שהמערכת תפרש מושגים באופן עקבי.
Metadata & Lineage
מבינים מאיפה הגיע כל נתון, מה קרה לו בדרך ואיך שינוי במקור עשוי להשפיע על התוצאה.
Ontology & Rules
בונים קשרים בין מושגים ומגדירים חוקים עסקיים שהמערכת חייבת להכיר ולכבד.
04 — לבנות מערכות Data & AI
להפוך את הדאטה למערכת AI שעובדת באמת
מחברים LLM, SQL, RAG, Rules ומודלים נוספים למערכת אחת שיודעת להבין שאלה עסקית ולבחור את הדרך הנכונה לענות עליה.
Text-to-SQL
מתרגמים שאלות עסקיות לשאילתות SQL, בודקים את השאילתה ומאמתים את התוצאה.
Agents & Tools
בונים Agents שמפעילים כלים, APIs ופונקציות ופועלים מול מקורות Data בהתאם למשימה.
Structured + Unstructured
משלבים נתונים מובנים עם מסמכים ומידע לא מובנה בתוך אותה מערכת.
Hybrid Architecture
משלבים LLM, SQL, Rules, RAG ומודלים טבלאיים כך שכל רכיב עושה את מה שהוא עושה הכי טוב.
05 — לדעת לבדוק את אמינות התוצאות
לא רק שהמערכת עובדת — לדעת שאפשר לסמוך עליה
מגדירים מהי תשובה טובה, בונים בדיקות חוזרות ומנטרים את איכות המערכת לאורך זמן — גם כשהמודל, הדאטה או ה-Prompt משתנים.
Quality & Hallucinations
בודקים נכונות, רלוונטיות, שלמות, Groundedness ו-Faithfulness של תשובות המערכת.
Golden Dataset & Regression
בונים Test Cases מייצגים ומוודאים ששינויים ב-Prompt, במודל או בדאטה לא פוגעים במערכת.
RAG, SQL & Agent Evaluation
מודדים Retrieval ואיכות תשובה, ומאמתים SQL, תוצאות מספריות והחלטות שה-Agent מבצע.
Monitoring & FinOps
עוקבים אחר Errors, Latency, Usage ועלויות ומזהים שינוי בהתנהגות המערכת לאורך זמן.
06 — לנהל סיכונים ולשמור על שליטה
לבנות מערכת AI שאפשר להפעיל בבטחה
מזהים סיכונים, מגדירים הרשאות ואחריות, מוסיפים בקרה אנושית ובונים מנגנון מסודר לטיפול בכשלים.
Risk & Security
ממפים סיכונים ומתרגלים Prompt Injection, Jailbreaks, Data Leakage ותרחישי Red Team.
Privacy & Permissions
עובדים נכון עם מידע רגיש ומגדירים גישה ל-Data, Documents, Tools ו-Actions.
Human Oversight
מגדירים מתי נדרשת בקרה, אישור או התערבות אנושית ומתי המערכת יכולה לפעול באופן עצמאי.
Governance & Ownership
מגדירים אחריות, Audit Trail, Approval, Revalidation ותהליך הסלמה במקרה של כשל.
07 — פרויקט גמר להכשרת DAS
עוברים מלמידה למשמרת DAS אמיתית
מבצעים ניטור מלא על מערכת ה-Data & AI שנבנתה לאורך המסלול, מזהים אירועים, אוספים Evidence ומקבלים החלטות כמו בסביבת Production.
DAS Report
ינואר 2027
אפריל 2027
ההרשמה טרם נפתחה
