האיגוד הישראלי למדעני נתונים מקצועיים (PDSIA- Professional Data Scientists' Israel Association) הינו ארגון מקצועי שמטרתו להרחיב ולהעמיק את חשיבותו ומרכזיותו של תחום מדע הנתונים בישראל ולהעצים את תפקידם של מדעני הנתונים בארגונים, לאמץ סטנדרטים מקצועיים מתקדמים, שישמשו ככלי עזר לתחום מדע הנתונים בארגונים בישראל, לעודד הקמת מרכזי הכשרה במדע נתונים במוסדות להשכלה גבוהה, להעמיק ולהעשיר את הידע המקצועי של מדעני הנתונים ולהעניק הסמכות מוכרות ומוסכמות לעוסקים בתחום.
הנהלת האיגוד
פרופ' רמי יוסף, יו"ר
פרופ' רמי יוסף מוכר כמומחה בינלאומי בתחום הטכניקות הסטטיסטיות והמודלים לכריית נתונים ועוסק בייעוץ סטטיסטי בנושאים אלו לחברות וגופים מובילים במשק וביניהם למשרד האוצר, בנק ישראל, המוסד לביטוח לאומי, קרנות פנסיה, חברות ביטוח ומשרדי עו"ד.
פרופ' יוסף מחזיק בתואר Ph.D (בהצטיינות יתרה) בסטטיסטיקה ואקטואריה, תואר M.Sc (בהצטיינות יתרה) בסטטיסטיקה ואקטואריה ותואר B.A (בהצטיינות) בסטטיסטיקה, שלושתם מאוניברסיטת חיפה, מחזיק בהסמכות הבאות מטעם האיגוד הישראלי למדעני נתונים מקצועיים (Professional Data Scientists' Israel Association): "מפתח R מוסמך" (Certified R Developer), "אנליסט נתונים ב- Rי" (R Data Analyst), "מומחה ללמידת מכונה" (Machine Learning Specialist), "מוסמך בלמידה עמוקה" (Accredited in Deep Learning) ו- "מדען נתונים מקצועי" (Professional Data Scientist) כמו גם בהסמכות מקצועיות שונות, כגון: דיפלומה בטכניקות אקטואריות (DAT, המעידה על כך שהמחזיק בה בקיא בפיתוח, יישום ותיקוף מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים מתמטיים כגון CART ,NB ,PCA ,K-Means ,SVM ו- KNN למדידה וניהול סיכונים) והסמכת "אקטואר מלא" (Fellow Actuary, המעידה על כך שהמחזיק בה בקיא בפיתוח, יישום ותיקוף מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים מתמטיים כגון GLM , RF ו- NN לקביעת פרמיות בביטוח כללי) מטעם לשכת מעריכי השווי והאקטוארים הפיננסיים בישראל (Israel Association of Valuators and Financial Actuaries).
פרופ' יוסף למד אקטואריה (יישום טכניקות סטטיסטיות וכריית נתונים לבעיות ניתוח סדרות עתיות, צמצום מימדים, אופטימיזציה וסימולציה) במסגרת התוכנית ללימודי תעודה באקטואריה של אוניברסיטת חיפה והוא נמנה על מייסדי התוכנית ללימודי תעודה באקטואריה וניהול סיכונים של אוניברסיטת בן-גוריון בנגב (שבה לומדים בין היתר לבנות מודלים סטטיסטיים מנבאים והסתברותיים).
כחוקר בכיר באקדמיה וכיועץ סטטיסטי לפרופ' יוסף ניסיון עשיר של של שלושים שנה בביצוע מחקרי מידע מעמיקים לשם הפקת תובנות אקדמיות ועסקיות, ניקוי, טיוב וסידור מידע המשמש למחקרים שונים, הפעלת אלגוריתמים שונים של מידול, כריית מידע ו- Machine Learning על מידע ובניית תהליכי הכנת המידע ואופטימיזציה של אלגוריתמים שונים. ניסיונו זה של פרופ' רמי יוסף כולל השגת מידע (אינטגרציה של מידע ממספר מקורות, עבודה עם כמויות גדולות של נתונים ועיבוד מידע לא מובנה), חקירת מידע (תכנות, ניתוח סטטיסטי ובניית מודל לתחקור), ניתוח אנליטי של מידע (חיזוי, כריית מידע, אופטימיזציה, עיבוד מידע טקסטואלי ואנליזה של נתונים גדולים) וכן הצגת מידע (בניית כלי ויזואליזציה שונים לטובת הצגת תוצרי התחקור)
מר רועי פולניצר, מייסד ומנכ"ל
מר רועי פולניצר הינו הבעלים ומדען הנתונים האחראי מטעם פירמת הייעוץ "פרדיקציות יועצים", המספקת מענה לבעיות עסקיות באמצעות אנליזות מתקדמות ופיתוחי מודלים.
מר פולניצר מחזיק בתואר .M.B.A (בהצטיינות) במנהל עסקים (עם התמחות בבניית מודלים מתמטיים וסטטיסטיים) ותואר .B.A (בהצטיינות) בכלכלה (עם התמחות בכלים ושיטות לאנליזה ותחקור מידע), שניהם מאוניברסיטת בן-גוריון בנגב, מחזיק בהסמכות הבאות מטעם האיגוד הישראלי למדעני נתונים מקצועיים (Professional Data Scientists' Israel Association): "מפתח פייתון מוסמך" (Certified Python Developer), "אנליסט נתונים בפייתון" (Python Data Analyst), "מומחה ללמידת מכונה" (Machine Learning Specialist), "מוסמך בלמידה עמוקה" (Accredited in Deep Learning) ו- "מדען נתונים מקצועי" (Professional Data Scientist) כמו גם בהסמכות מקצועיות שונות, כגון: הסמכה בינלאומית "מנהל סיכונים פיננסיים" (Financial Risk Manager, המעידה על כך שהמחזיק בה בקיא בפיתוח, יישום ותיקוף מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים מתמטיים כגון K-Means ,SVM ו- KNN למדידה וניהול סיכוני אשראי) מטעם האיגוד העולמי למומחי סיכונים (Global Association of Risk Professionals), הסמכת "אקטואר מלא" (Fellow Actuary, המעידה על כך שהמחזיק בה בקיא בפיתוח, יישום ותיקוף מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים מתמטיים כגון GLM , RF ו- NN לקביעת פרמיות בביטוח כללי) מטעם לשכת מעריכי השווי והאקטוארים הפיננסיים בישראל (Israel Association of Valuators and Financial Actuaries) והסמכת "מנהל סיכונים מוסמך" (Certified Risk Manager, המעידה על כך שהמחזיק בה בקיא בפיתוח, יישום ותיקוף מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים מתמטיים כגון DT ,NB ו- PCA לניהול סיכונים תפעוליים) מטעם האיגוד הישראלי למנהלי סיכונים (Israeli Association of Risk Managers).
מר פולניצר הינו חבר באיגוד הבינלאומי למנהלי סיכונים מקצועיים (Professional Risk Managers' International Association, מה שמעיד עליו כבקיא במחקר, פיתוח, כתיבה ומימוש אלגוריתמים של בינה מלאכותית על כמויות גדולות של מידע) והוא למד אקטואריה (יישום טכניקות סטטיסטיות וכריית נתונים לבעיות ניתוח סדרות עתיות, צמצום מימדים, אופטימיזציה וסימולציה) במסגרת תוכנית ההכשרה היוקרתית בת ה- 250 שעות של אוניברסיטת חיפה, למד ניהול סיכונים פיננסיים (בניית מודלים סטטיסטיים מנבאים והסתברותיים לבעיות חיזוי, סיווג, ניתוח אשכולות וזיהוי אנומליות) במסגרת תוכנית ההכשרה היוקרתית בת ה- 250 שעות של אוניברסיטת אריאל וכן למד למידת מכונה ולמידה עמוקה (בניית מערכות המלצה ואימון רשתות נוירונים לעיבוד תמונה ו- NLP) במסגרת תוכנית ההכשרה היוקרתית בת ה- 500 שעות של מכללת John Bryce (התוכנית נקראת Data Science, Machine Learning & Deep Learning with Python) והוא נמנה על מייסדי התוכנית ללימודי תעודה באקטואריה וניהול סיכונים של אוניברסיטת בן-גוריון בנגב (שבה לומדים בין היתר לבנות מודלים סטטיסטיים מנבאים והסתברותיים).
מר פולניצר בוגר השתלמויות מקצועיות שונות במכללת John Bryce, כגון: השתלמות מקצועית בנושא Introduction to Machine Learning, AI & Data Visualization for Managers and Architects, השתלמות מקצועית בנושא Practical Machine Learning, AI & Deep Learning with Python for Algorithm Developers & Data Scientists, השתלמות מקצועית בנושא Azure Data Fundamentals: Relational Data, Non-Relational Data and Modern Data Warehouse Analytics in Azure והשתלמות מקצועית בנושא Azure AI Fundamentals: Azure Tools for ML, Automated ML & Visual Tools for ML and Deep Learning.
מר פולניצר בעל ניסיון רב בפיתוח, יישום ותיקוף מודלי חיזוי, סיווג, ניתוח אשכולות ו- NLP, מחקר, כתיבה ומימוש אלגוריתמים של ניתוח סדרות עתיות, צמצום מימדים, זיהוי אנומליות ומערכות המלצה לצורך מחקרים כמו גם לטובת Production. כמדען הנתונים האחראי מטעם פרדיקציות יועצים, מר פולניצר מוביל מחקרים בתחומים שונים, מתכנן ומיישם Pipelines מלאים של Data Science, בכל השלבים החל משלב ה- Business Understanding, עבור בשלב ה- Data Understanding, המשך בשלב ה- Data Preparation, עבור בשלב ה- Modeling (בניית מודלים סטטיסטיים מנבאים ב- Python ויישום מגוון טכניקות סטטיסטיות וכריית נתונים כגון: GLM/Regression, Boosting, Bagging, Random Forest, Decision Trees, Clustering, PCA, SVM), המשך בשלב ה- Evaluation וכלה בשלב ה- Deployment, בונה POC's במגוון רחב של מתודולוגיות ואלגוריתמיקה של Machine Learning ומציג את הממצאים ללקוחות. טרם הקמת פרדיקציות יועצים, שימש כמדען הנתונים במשרד הייעוץ של ד"ר שילה ליפשיץ. במסגרת תפקיד זה בנה מודלים סטטיסטיים בשפת הפיתוח R לטובת פתרון בעיות, עבד על מסדי נתונים גדולים, יישם שיטות ניתוח סטטיסטי מתקדמות כולל Machine Learning, פיתח כלי סימולציה ואופטימיזציה, ביצע מחקרי מידע מעמיקים תובנות עסקיות מנתונים עבור ארגונים (Business Intelligence), ניקה, טייב וסידר את המידע ששימש למחקרים השונים, הפעיל אלגוריתמים שונים של מידול, כריית מידע ו- Machine Learning על המידע שנאסף וסייע בבניית תהליכי הכנת המידע ואופטימיזציה של האלגוריתמים השונים.
