תואר ראשון בכלכלה חד חוגי עם חטיבה במדעי הנתונים ובינה מלאכותית –האלגוריתמים שמניעים את השוק
המונח נתוני עתק (ביג דאטה), נכנס בשנים האחרונות לאוצר המילים של כמעט כל תחומי הכלכלה. עקב ריבוי השימוש בטכנולוגיה "חכמה" הכוללת טלפונים, מכוניות ולוויינים, מגוון הנתונים והמהירות בה מתועדים הנתונים גדלו באופן דרמטי. בנוסף, נוצרו הזדמנויות חדשות ליצירת מערכי נתונים חדשים ממידע לא מובנה כמו: טקסט, תמונות לוויין, עסקאות אלקטרוניות ועוד. על מנת להצליח לנצל את מלוא היתרונות של נתוני עתק אלו, פותחו בשנים האחרונות שיטות חדשות, בעיקר כאלו הקשורות ללמידת מכונה. התפתחויות אלו מאפשרות לכלכלנים לחקור תחומים חדשים ושאלות חדשות שטרם נחקרו בעבר, ולשאלות שבעבר ניתן היה לענות עליהן רק לאחר חודשים רבים, לקבל מענה בזמן אמת. כך למשל, הכלים השונים לאיסוף נתוני עתק וניתוחם, מאפשרים לאמוד את שיעור האבטלה, מדד המחירים לצרכן, התוצר ומדדים של אי וודאות במדיניות כלכלית בזמן אמת ותוך התחשבות בהעדפות משתנות. כל זה יוצר הזדמנויות חדשות לכלכלנים וקובעי מדיניות ללמוד על מערכות כלכליות ובחירות ברמת דיוק גבוהה יותר ובזמן אמת. יש לשים לב שהניתוחים השונים של נתוני עתק יכולים להיות חשופים להטיות לא מכוונות. לכן, הבנת הבעיות הכלכליות ביחד עם המתודולוגיות השונות שעומדות מאחורי הכלים לניתוח נתוני עתק יכולים לעזור לקובעי המדיניות להימנע מהיווצרות של הטיות לא מכוונות. המסלול החד-חוגי בכלכלה עם החטיבה במדעי הנתונים ובינה מלאכותית יכשיר את בוגריו להשתלב בתעשייה ובשירות הציבורי והפרטי תוך שימוש בכלים ואלגוריתמים חישוביים שנמצאים כרגע בחזית המחקר והתעשייה.
למה אצלנו?
אוניברסיטת תל אביב היא האוניברסיטה היחידה שמציעה מסלול לימודים לתואר ראשון בכלכלה עם חטיבה במדעי הנתונים ובינה מלאכותית. כיום יש דרישה רבה מאוד גם באקדמיה וגם בתעשייה לידע בתכנות ושימוש בכלים חישוביים מתקדמים שילמדו במסגרת החטיבה. המסלול החד-חוגי בכלכלה עם החטיבה במדעי הנתונים ובינה מלאכותית יכשיר את בוגריו להשתלב בתעשייה ובשירות הציבורי והפרטי תוך שימוש בכלים ואלגוריתמים חישוביים שנמצאים כרגע בחזית המחקר והתעשייה.
מה אפשר לעשות עם זה?
החטיבה בבינה מלאכותית ומדעי הנתונים מיועדת להקנות ידע תיאורטי ומעשי אודות כלים חדשים אלה לתלמידים במדעי החברה בעלי יכולת חשיבה אנליטית, על מנת לאפשר להם להשתלב בתפקידים רבים בתעשייה, באקדמיה ובממשלה שבהם נדרשת יכולת ניתוח נתונים בכלים חישוביים וסטטיסטיים חדישים אלה.
איך אפשר ללמוד את זה? התוכנית מקנה יסודות תיאורטיים וגם ידע מעשי. השנה הראשונה – שנת יסודות - כוללת קורסי מבוא בסטטיסטיקה מתמטיקה ומבוא לתכנות (בשפת python). השנה השנייה והשנה השלישית– שנות הליבה – כוללות קורסים בתחום למידת מכונה (Machine Learning) ולמידה עמוקה (Deep Learning), העוסקים באלגוריתמים והשיטות המקובלים בתחום וכן קורס ייחודי באתיקה של שימוש בנתונים, נושא שניתן לו דגש רב בשנים. בשנה השלישית – שנת היישום – יש לבצע פרויקט מחקר בהנחיית אחד מחברי או חברות הסגל של בית הספר שעוסק בתחום מדעי הנתונים ובינה מלאכותית.
