Omslagafbeelding van de show Data Drivens Podcast

Data Drivens Podcast

Podcast door Ram Kedem & Gadi Chrust

Engels

Technologie en Wetenschap

Tijdelijke aanbieding

2 maanden voor € 1

Daarna € 9,99 / maandElk moment opzegbaar.

  • 20 uur luisterboeken / maand
  • Podcasts die je alleen op Podimo hoort
  • Gratis podcasts
Begin hier

Over Data Drivens Podcast

מה ג'וניור דאטה-אנאליסט צריך לדעת לקראת המשרה שלו? אילו שאלות שואלים? מה חברות מחפשות? אילו תכונות אופי צריך, אילו כישורים טכניים? מה זה אומר בכלל להיות ג'וניור דאטה-אנאליסט ואיך היומיום נראה? בכל פרק, אנחנו נראיין קודקוד אחר מהתעשייה שלנו, וננסה לתת לג'וניורים דגשים שיקלו עליהם להכנס אל המשרה הראשונית. מוזמנים להצטרף אל הקבוצה שלנו - https://www.facebook.com/groups/DataAnalysisIsrael

Alle afleveringen

37 afleveringen

aflevering כשהמשחק מאבד שחקנים - מה הדאטה מספר לנו ? artwork

כשהמשחק מאבד שחקנים - מה הדאטה מספר לנו ?

בפרק הזה רם וגדי חוזרים מאחורי המיקרופון כדי לצלול לעומק של אחת השאלות הכי קלאסיות בעולם האנליטיקה - מה עושים כשפתאום יש ירידה במספר המשתמשים הפעילים היומיים (DAU)? דרך יוזקייס מעולם הגיימינג, הם מפרקים את הבעיה לגורמים, שואלים את השאלות הנכונות, ומראים איך לגשת לתעלומות דאטה בצורה מתודית, בלי להיבהל מהגרפים. נדבר על איך מזהים את הגורם לירידה, האם זו בעיה שיווקית, שינוי תקציב, עלייה ב-CPI, או אולי נטישה של משתמשים קיימים - ואיך כל זה מתחבר לחשיבה אנליטית שעוזרת לנו להבין לא רק מה קרה, אלא למה זה קרה. קישור למצגת המלווה של הפרק https://docs.google.com/presentation/d/1PrvGvR6r1v8fS4dkSx_KplNayTW2bS3S2AEPZPLN4Yk/edit?slide=id.g39e71db9e50_0_93#slide=id.g39e71db9e50_0_93 [https://docs.google.com/presentation/d/1PrvGvR6r1v8fS4dkSx_KplNayTW2bS3S2AEPZPLN4Yk/edit?slide=id.g39e71db9e50_0_93#slide=id.g39e71db9e50_0_93]

30 okt 2025 - 28 min
aflevering המודל לכניסה אל תחום המשין-לרנינג artwork

המודל לכניסה אל תחום המשין-לרנינג

איך נכנסים לתחום הדאטה סיינס? פרק חמישי ואחרון בסדרת ה Machine Learning עם מיכאל ווינר בפרק האחרון שלנו, סגרנו את המעגל ודיברנו על כל מה שחשוב לדעת כשמתחילים ✅איך להתחיל ללמוד ואילו כישורים כדאי לפתח ✅ מהם הכלים החשובים ביותר לג׳וניורים בתחום ✅ טעויות נפוצות שעושים כשנכנסים לתוך התחום, ואיך להימנע מהם ✅ איך בונים פרויקטים אישיים ✅ ואיך ביומיום - מזהים בעיות עסקיות ומתרגמים אותן למודלים של למידת מכונה תודה לגדי ומיכאל שתרמו מזמנם, תודה לכל מי שהאזין, נתראה בפרקים הבאים בנושאים חדשים שמתבשלים להם אז-ווי-ספיק :)

30 jan 2025 - 51 min
aflevering למידה ללא פיקוח - כשנותנים למכונות להסתדר לבד artwork

למידה ללא פיקוח - כשנותנים למכונות להסתדר לבד

בפרק זה צללנו לעומק עולם הלמידה הלא מפוקחת, המתמקדת בזיהוי דפוסים ומבנים פנימיים מתוך דאטה לא מתויג. דיברנו על ההבדלים המרכזיים בין למידה מפוקחת ללמידה לא מפוקחת, סקירה של סוגי אלגוריתמים כמו קלאסטרינג (Clustering) ודחיסת נתונים (Dimensionality Reduction), והצגנו מקרי שימוש בתעשייה כמו שיווק ממוקד, ניתוח גנטי וחקר רשתות חברתיות. בנוסף, דנו באתגרים ויתרונות של למידה לא מפוקחת, דרכים להעריך ביצועי מודלים, והאם זו הגישה המתאימה לכל פרויקט. לקינוח, התעמקנו בפילוסופיה של התחום וסקירה של העתיד הצפוי ללמידה לא מפוקחת, כולל הכיוונים העדכניים והמשמעותיים ביותר בתחום.

9 jan 2025 - 44 min
aflevering רגרסיות, יערות רנדומליים ומה שבינהם artwork

רגרסיות, יערות רנדומליים ומה שבינהם

בפרק זה נצלול לעומקו של עולם הלימוד המפוקח ונכיר את השיטות המרכזיות שבהן מחשבים "לומדים" מנתונים כדי לקבל החלטות. נדבר על אלגוריתמים מובילים כמו רגרסיה לינארית, עצי החלטה, Random Forest ו-Gradient Boosting, ונבין כיצד הם פועלים ומהם היתרונות והחסרונות של כל אחד מהם. בנוסף, נסקור את האתגרים המרכזיים בלימוד מפוקח, כמו Overfitting ו-Underfitting, ונציג דרכים להתמודד איתם. הפרק יספק לכם תובנות מעשיות וכלים שיעזרו לבחור באלגוריתם המתאים ביותר לכל בעיה.

2 jan 2025 - 44 min
aflevering מכונה לומדת - כשמחשבים מתחילים לחשוב artwork

מכונה לומדת - כשמחשבים מתחילים לחשוב

בפרק הזה של הפודקאסט שלנו צללנו לעולם למידת המכונה. פתחנו בהסבר על מהי למידת מכונה וכיצד התחום התפתח, עם דגש על פריצות דרך כמו תחרות לעיבוד תמונות ושיפורים בטכנולוגיות מחשוב מתקדמות. המשכנו בהסבר על סוגי המודלים השונים, כולל למידה מונחית המשמשת לחיזויים ולקטלוגים, למידה בלתי מונחית לזיהוי דפוסים ואנומליות, למידת חיזוק לדוגמאות כמו משחקי אסטרטגיה, ומודלים ליצירת טקסטים ותמונות. דיברנו גם על האתגרים בבחירת מודלים מתאימים, מתי נכון לשלב כמה מודלים וכיצד להעריך את הצלחתם לפי מדדים עסקיים ושקיפות. הסברנו את ההבדל בין למידת מכונה ללמידה עמוקה ואת התחומים בהם כל שיטה מצטיינת, כמו עיבוד תמונות ושפה טבעית. לבסוף, סקרנו את האתגרים הצפויים בתחום, מהפיכת רעיונות תיאורטיים לפתרונות מעשיים ועד יישום מערכות חכמות בשוק. בפרק הבא נעמיק בלמידה מונחית ונדבר על האלגוריתמים המרכזיים שבה. תודה שהאזנתם!

2 jan 2025 - 55 min
Super app. Onthoud waar je bent gebleven en wat je interesses zijn. Heel veel keuze!
Super app. Onthoud waar je bent gebleven en wat je interesses zijn. Heel veel keuze!
Makkelijk in gebruik!
App ziet er mooi uit, navigatie is even wennen maar overzichtelijk.

Kies je abonnement

Meest populair

Tijdelijke aanbieding

Premium

20 uur aan luisterboeken

  • Podcasts die je alleen op Podimo hoort

  • Geen advertenties in Podimo shows

  • Elk moment opzegbaar

2 maanden voor € 1
Daarna € 9,99 / maand

Begin hier

Premium Plus

Onbeperkt luisterboeken

  • Podcasts die je alleen op Podimo hoort

  • Geen advertenties in Podimo shows

  • Elk moment opzegbaar

Probeer 7 dagen gratis
Daarna € 13,99 / maand

Probeer gratis

Alleen bij Podimo

Populaire luisterboeken

Begin hier

2 maanden voor € 1. Daarna € 9,99 / maand. Elk moment opzegbaar.