דאטה ומסדי נתונים - Data

Cloud & Big Data Engineering

מספר הקורס 92991

לצפייה בסילבוס המלא

למה ללמוד בג'ון ברייס?
  • חטיבת ההדרכה של מטריקס, חברת שירותי הטכנולוגיה הגדולה והמובילה בישראל
  • המבחן של המדינה קבע: ג’ון ברייס היא המכללה שמשלבת הכי הרבה בוגרים בעולם ההייטק
  • מובילים את תחום ההכשרות לעולם ההייטק והטכנולוגיה כבר 30 שנה, עם עשרות אלפי בוגרים בתעשיה
  • מרכז הדרכה רשמי של החברות הבינלאומיות המובילות: Microsoft, Google, AWS, SAP, Cisco ועוד

המועדים הקרובים

calendar-1.svg 27/10/2025
קורס ערב
הקורס נפתח גם במתכונת Live class –  למידה און ליין בכיתות אינטראקטיביות עם מיטב המרצים והתכנים של ג’ון ברייס /המי”ל.ניתן לפתוח קורס בהתאמה אישית לארגונים במועד שיתואם עימנו

משך הקורס

שעות לימוד:

255

מספר מפגשים:

קורס ערב:

37

קורס ערב:

37

המועדים הקרובים

calendar-1.svg 27/10/2025
קורס ערב
הקורס נפתח גם במתכונת Live class –  למידה און ליין בכיתות אינטראקטיביות עם מיטב המרצים והתכנים של ג’ון ברייס /המי”ל.ניתן לפתוח קורס בהתאמה אישית לארגונים במועד שיתואם עימנו
המבחן של המדינה קבע שג'ון ברייס היא המכללה שמשלבת הכי הרבה בוגרים בעבודה בהייטק

משך הקורס

שעות אקדמיות:

255

מספר מפגשים:

קורס ערב:

37

קורס ערב:

37

על הקורס בקצרה

מסלול Cloud & Big Data Engineering מיועד למי שרוצה להבין איך מערכות גדולות באמת עובדות – איך מידע נאסף, עובר עיבוד ונעשה בו שימוש חכם לקבלת החלטות בזמן אמת. זהו מסלול שמחבר בין הבנה טכנולוגית עמוקה לבין ראייה רחבה של עולם הדאטה המודרני, בעידן שבו כל תהליך עסקי או חברתי מונע מנתונים.

במהלך הלימודים תיחשפו למבנה של מערכות נתונים בקנה מידה רחב (Big Data), תבינו כיצד בונים תשתיות יציבות בענן, ואיך מתכננים תהליכי עיבוד מידע שמותאמים לעולם שבו כמויות הדאטה רק הולכות וגדלות. המסלול משלב חשיבה אנליטית עם הבנה מערכתית, ונותן כלים להתמודד עם אתגרים אמיתיים – כולל מהירות, גמישות, ויכולת הסתגלות טכנולוגית.

זהו קורס שבנוי לאנשים שרוצים לעבוד בקצב של התעשייה – להתקדם מהר, להבין לעומק ולבנות מערכות שיש להן השפעה. בסיום המסלול, תגיעו עם הבנה רחבה של תהליכי העבודה, ידע בכלים טכנולוגיים ויכולת להשתלב בצוותי דאטה, פיתוח או ענן – בכל ארגון שרוצה לעבוד חכם עם המידע שברשותו.

למה Cloud & Big Data Engineering?

  • יכולת להשתלב במשרות דאטה וענן מבוקשות
  • התמחות במערכות נתונים מורכבות ומבוזרות
  • שכר גבוה ודריסת רגל בצוותי ליבה טכנולוגיים
  • השפעה אמיתית על קבלת החלטות מבוססות מידע

התוצרים והמיומנויות שתרכשו בסיום המסלול

יכולת לתכנן, להקים ולתחזק מערכות נתונים מורכבות בענן – כולל עבודה עם תהליכי ETL ו-ELT, הקמת פייפליינים חכמים וניהול שכבות מידע בסביבות מבוזרות.

שליטה בטכנולוגיות ניתוח ועיבוד נתונים בקנה מידה גדול – כולל עבודה עם Apache Spark (Batch ו-Streaming), ניתוח נתונים עם Pandas ו-Numpy, ויישום לוגיקות מתקדמות ב-Python.

ניסיון בהקמה ותפעול של תשתיות מבוססות קונטיינרים – עם Docker ו-Kubernetes – לרבות הרצת שירותים, בסיסי נתונים וסביבות עבודה בענן.

היכרות מעשית עם סביבות ענן אמיתיות – תוך שימוש בשירותי AWS מובילים: אחסון, מחשוב, בסיסי נתונים, אוטומציה ודאטה אנליטיקס.

הבנה של עקרונות Data Engineering מודרניים – כולל עבודה עם NoSQL, קטלוגים של מידע, ניהול סכמות, ניטור מערכות, ועיבוד מידע בזמן אמת באמצעות Kafka, RabbitMQ ו-Spark Streaming.

כניסה לעולמות החדשניים של AI ו-GenAI –עם חשיפה לכלים כמו: Embeddings, Vector Databases ו-LLM APIs, כחלק ממערכות דאטה חכמות.

קהל היעד

אנליסטים עם הבנה בתכנות השואפים להרחיב את יכולותיהם לעבודה עם מערכות נתונים גדולות ומבוזרות

מפתחי תוכנה המעוניינים להתמחות בפיתוח פתרונות דאטה בענן

אנשי BI בעלי ניסיון בכתיבת קוד, השואפים להתקדם לתפקידי מפתח בתחום ה-Big Data והנדסת הנתונים.

תכנית הלימודים

הסילבוס המלא
PDF להורדה

 

  • Managing Your Source code and releases
  • Popular Source Controls
  • Release Strategies Using Git Branching
  • Git Commands
  • Introduction to Linux
תנאי קבלה
  • ראיון אישי/ ייעוץ להכוונה מקצועית
  • ניסיון מעשי קודם באחת משפות התכנות הפרוצדורליות, כגון ,Python C#, JavaScript או Java וכן היכרות עם עבודה מול בסיסי נתונים בשפת SQL.
  • למשתתפים שאין להם רקע קודם ב-SQL, תינתן אפשרות לבצע הכנה והערכות טרם תחילת הקורס באמצעות ערכה ללמידה עצמית – כמכינה שתסייע לגשר על הפערים לפני תחילת הלימודים בפועל.
זכאות לתעודת סיום

על מנת להיות זכאים לקבל תעודת גמר מטעם ג’ון ברייס יש לעמוד בדרישות הבאות:

  • נוכחות ב- 80% מהמפגשים לפחות
  • מעבר בהצלחה משימות ו/או מבחנים פנימיים
  • הגשת פרויקטים
מתכונת הקורס
  • 185 שעות לימוד אקדמיות בכיתה
  • כ-70 שעות עבודה עצמית על פרויקטים
  • חומרי לימוד הכוללים מצגות, חוברות לימוד תרגולים ופתרונות
  • למידה היברידית (למידה מהכיתה או מהבית)
  • משימות הערכה (פרויקטים, מבחנים, משימות בית)
  • תעודת סיום

לימודי ערב | פעמיים בשבוע בין השעות 17:30-21:30

אין לימודים בחגים ובמועדים