בחירה שעושה את ההבדל
עם רזומה ללא תחרות, צוות מומחים, כמויות עצומות של תרגילים, לימודי SQL ברמה הגבוהה ביותר, התמקדות בחשיבה עסקית, זמן מתרגל, תוכנית לימודים מואצת, ומנטור אישי – קורס ה Data Analysis שלנו מציב רף חדש של איכות ומקצועיות שיעשו Upscale לקריירה שלכם.
להתחיל ולחפש עבודה בזמן שיא
תוכנית הלימודים שלנו מלמדת אתכם תכלס מה שרלוונטי לכניסה ראשונית לתחום ואורכת כ-4 חודשים לאחר מכן – אם תרצו, תוכלו להצטרף לתוכניות המתקדמות שלנו, וללמוד תכנים שיקחו את הרמה שלכם כמה צעדים קדימה.
דגש על חשיבה אנליטית
אנחנו שמים דגש על חשיבה עסקית\אנליטית, והיחידים בארץ המקדישים לנושא 40 שעות. זה אומר המון ניתוחים עסקיים (לא טכנים) של נתונים אמיתיים, פרזנטציות בפני אנליסטים מנוסים, ומעבר על עשרות שאלות עסקיות מראיונות עבודה. אצלנו לא תעשו ניתוח אנליטי רק ב"פרוייקט המסכם", אצלנו עושים ניתוחים עסקיים כבר בשיעור הראשון.
פרקטיקה, המון פרקטיקה
הבנה אמיתית מגיעה דרך הידיים, ולכן הקורס שלנו מכיל מאות תרגילים על פני עשרות דאטה-סטים שונים. אנחנו, בפער נרחב מכל מוסד לימודים אחר, מאפשרים לכם להגיע לשוק העבודה מנוסים יותר. סילבוס מלא תחת לשונית נושאי הקורס.
ללמוד SQL מהטוב ביותר
במהלך הקורס אנחנו מקיימים מודול ייחודי בן 40 שעות אשר פותח ע"י רם קדם, וכולו עוסק ב-SQL מתקדם, שאלות מראיונות עבודה, ואתגרים של העולם האמיתי. אחרי שתסיימו ללמוד ולהבין את כל התכנים בו יהיה מאוד קשה להתקיל אתכם, בראיונות, בחיי היומיום, או סתם אם אתם אוהבים לפתור אתגרי SQL בשעות לילה מאוחרות.
הדמיית נתונים
לתיקשור האנליזה שלנו בצורה וויזואלית יש משמעות רבה, מסקנות שלא מונגשות באופן נכון במקרה הטוב – מתפספסות, במקרה הפחות טוב – גורמות לבלבול והבנה לקויה. אנחנו לא מלמדים הדמיית נתונים "על הדרך" כחלק מאקסל, PBI או Python. אנחנו מקדישים מודול נפרד לנושא, ומלמדים אותו באמצעות אשת המקצוע הטובה בארץ – בלה גרף
ללמוד ממי שיודע ללמד
זה רק נשמע טריוויאלי. כל המדריכים שלנו מגיעים מהשטח, מומחים בתחומם, ועובדים ביומיום בתחום שהם מלמדים. ולא פחות חשוב – יודעים איך ללמד חומרים בסיסיים או מורכבים להבנה.
הרזומה שלנו
כשאתם לומדים איתנו, אתם לומדים מנסיון של קרוב ל-15 שנה. בכל שנה קורסי הדאטה שלנו, פרונטליים ומקוונים, מלמדים עשרות אלפי אנשים בכל רחבי העולם. חברות הייטק רבות בוחרות בנו שוב ושוב כדי להעביר קורסי הכשרה אין-האוס לאנליסטים שלהם. מאות אנליסטים מנוסים מכל תעשיות ההייטק כבר בחרו בנו כדי לעבור הכשרות מתקדמות, ומה התלמידים שלנו אומרים? בואו לקרוא בעמוד הפייסבוק שלנו מעל 100 ביקורות שיספרו לכם כמה אנחנו טובים במה שאנחנו עושים.
זמן אחד על אחד עם מתרגל
מעבר לתמיכה הרציפה של המרצים שלנו, במקביל לשיעורים, בכל שבוע, אנחנו מקיימים מפגש זום עם מתרגל (רשות) בו תוכלו לדבר ולשאול כל מה שרציתם.
זמן אחד על אחד עם יועצת קריירה
שתעבוד אתכם באופן אישי על קורות החיים ופרופיל הלינקדין, ותאפשר לכם להגיע אל קו הסיום מוכנים.
מפגשי מיון ללא התחייבות
בואו לנסות את הקורס ללא כל התחייבות במשך 20 שעות אקדמיות. לנו זה יעזור להעריך ולשקף לכם בצורה הוגנת את היכולת שלכם להשתלב בשוק העבודה, לכם זה יאפשר להתחיל את הלמידה איתנו בביטחון מלא. אם מכל סיבה שהיא תחליטו שהקורס לא בשבילכם – כספכם יוחזר במלואו. בלי שאלות, בלי אותיות קטנות, בלי כוכביות.
The first meeting of the course serves as an introduction to the course and to the world of Data Analysis. During it we will:
- Cover various roles in the industry (business and technical) and understand their connection to our ongoing work as analysts.
- Understand the main stages in the Data Analysis process, and present a Use-Case that demonstrates an analysis of a real data-set from end to end.
In this module, we will focus on the basic commands of SQL language that enable data analysis. Beyond the technical content that will be learned, this module places great emphasis on acquiring correct writing and working habits, effective use of syntax, and business thinking through intensive practice.
In this module, the students will be exposed to 8 datasets from various industries, and about 300 exercises.
- In this module, we will focus on operations related to data updating and the creation of new tables. The goal of the module is to enable a comprehensive understanding of table structures, relationships, and how data population is carried out.
- Also, this module deals with understanding a macro of concepts related to the world of Data: what is a Data Warehouse (DWH) and how it differs from an Operational System (OLTP), what are indexes and execution plans, what are Views, and more.
- At the end of the module, a summarizing exercise will be given, which will allow students to develop an independent database, and thus embed the concepts that were learned during the module.
As life becomes more data-driven, data visualization skills are no longer just a bonus, they're a necessity. However, most people who work with data haven't learned or aren't familiar with the rules of presenting quantitative information to others. Efficient data presentation is done according to the principles of data visualization, a scientific field based on research in psychology, linguistics, and visual communication. Without this skill, recommendations are rejected, ideas are dismissed, stories don't reach the audience, and projects remain on the shelves.
Mastering data visualization skills can save a lot of confusion and frustration, up to 50% (in time and money), and provide a tremendous advantage in the business world!
- Principles of data visualization
- Rules for designing tables and graphs
- Exercises for identifying and presenting quantitative scripts
- Non-standard tables and graphs
- Conveying the message in a quantitative manner
This module is delivered by Bella Graff, a Data Visualization expert
A unique module, developed by Ram Kedem, which focuses on complex queries and "real-world" problems. Its contents are based on the book "Advanced SQL: Practical Techniques and Use Cases" and rely on a decade of experience working with various databases, challenging job interview questions, and complex SQL problems.
During the lessons, students learn dozens of practical applications and practice advanced techniques based on real user problems.
In this module, students will be exposed to approximately 15 different data sets and over 200 exercises.
The Power BI platform is considered Microsoft's flagship in the business intelligence field. This module focuses on this tool and primarily on the way in which data exploration is implemented using it. In this part, we will discuss, among other things, how to determine the data cleanliness level and how to present relationships between different types of variables.
In addition, this module focuses on basic concepts and recommended methods for effective data communication. The module provides tools that will enable telling the data story and not just displaying it. Additionally, during the module, students will understand visualization principles and learn how (and how not) to create graphics that convey the business message in a clear and efficient manner.
As a technical foundation for these topics, we will learn, among other things:
- Importing data from multiple and diverse sources, working with them, processing and organizing them
- Various filtering and analysis
- Creating, editing, and deleting links between tables
- Producing reports and dashboards, and publishing them on the Power BI cloud platform to share with the rest of the organization
- Creating interactive visualizations that allow active exploration of information according to different partitions.
During the module, students will perform about 110 exercises on 15 different datasets.
The workshop is delivered by experienced interviewers in the field of data analysis, and is designed to prepare participants for the job market. The following topics are emphasized:
- How to prepare effectively for a job interview in the field of data analysis
- The importance of a well-crafted resume and how to create an effective LinkedIn profile
- Familiarity with the stages of a job interview (preparation, conduct, closing, and follow-up) and principles for proper conduct at each stage. At the end of the workshop, individual meetings will be held with each participant, providing specific feedback.
- This module is entirely dedicated to analyzing business use-cases and extracting insights.
- Throughout this unit, we will explore various scenarios, understanding the complexity and specifics of each case.
- This learning unit is designed to enable participants to understand how to interpret and analyze different cases, applying data analysis techniques to uncover significant patterns and trends.
- During this module we'll also delve into advanced techniques of data analysis using Microsoft Excel. We'll cover a wide range of tools and functions such as advanced use of PivotTables, conditional statements, reference and lookup functions, statistical functions, and dynamic array formulas.
Python – one of the most sought-after and popular programming languages in the market, is a powerful open-source language with many uses, and is considered easy and friendly to learn. Today, Python is used by many organizations that require fast analysis and calculations on enormous amounts of data, such as artificial intelligence, machine learning, bioinformatics, robotics, cybersecurity, and more.
As an introduction to the next module – Exploratory Data Analysis with Python, in this part we will learn the basics of the language required for data analysts. This module is mainly designed to allow analysts to develop "programming thinking" and deal with the common programming elements in the field of data analysis.
During this module, students will be exposed to over 500 exercises at various difficulty levels, classified by topics.
Exploratory Data Analysis, or EDA for short, is an approach to data analysis that allows for systematic investigation, summary of key characteristics, making assumptions, and finding relationships between different data points. The process involves statistical analysis (Univariate / Multivariate) of various variables and graphical representation of the results.
EDA is a way of thinking and inference, an approach to organized work, and goal-oriented as a way to solve analytical problems. The main goal of this module is to develop analytical thinking and the ability to independently access any database and analyze it effectively.
This section begins with an overview of methods for data analysis, similar to what the SQL language enables, and also demonstrate important concepts from the world of descriptive & inferential Statistics.
During this module, students will be exposed to over 10 different datasets and more than 100 exercises.
- רקע והבנה קודמת באקסל בסיסי הכרחיים, לכל הפחות לפי רשימת הנושאים הבאה.
- מומלץ מאוד להגיע אל הקורס עם הבנה במרכיבי שפת ה-SQL הבסיסיים, על-סמך הנושאים המפורטים בקורס האונליין הבא. אל נרשמי הקורס נדאג לספק תמיכה, מדריכי התקנה וחומרי תרגול אשר יעזרו בהטמעת נושאים אלו טרם תחילת הלימודים.
- הקורס מיועד לבעלי רקע אקדמי ו\או רקע קודם בניתוח נתונים.
ממי תלמדו במהלך המסלול

רם קדם
מנהל התוכנית והמנטור של המסלול.
עם 15 שנות נסיון בתעשיית הדאטה ובעולמות ההדרכה, לרם נסיון וידע עשיר והוא הכתובת שלך בכל שאלה, התייעצות, והתלבטות - מקצועית או אישית.
בואו לשמוע איך להכנס למשרה ההתחלתית בפודקאסט של רם וגדי

גדי כרוסט
גדי הוא ראש צוות אנליזה בחברת Plarium. פלאריום היא אחת מחברות הסושיאל גיימינג הגדולות בעולם עם למעלה מ-400 מליון יוזרים. גדי בעל נסיון טכני ועסקי רב שנים, וכחלק מעבודתו ראיין עשרות אנליסטים.
בואו לשמוע את גדי מדבר על עולם
ה Data Analysis

בר לויצקי
בר הוא אנליסט מוצר בחברת Facebook, עם עבר ונסיון עשיר בחברות כמו Playtika, ו-Deloitte.
בר יעבור על הפרוייקטים האנליטיים שלכם, יעזור לכם לחדד את החשיבה העסקית, ויאפשר לכם להבין איך לתרגם את הנתונים למסקנות ברות ביצוע.

בלה גרף
בלה גרף היא מומחית להדמיית נתונים בישראל, עוסקת מעל 20 שנים במתן שירותי יישום, יעוץ והדרכה באנליטיקה חזותית והדמיית נתונים לגופים עסקיים, ציבוריים ואקדמיים. בלה בעלת השכלה בפסיכולוגיה, בלשנות, אמנות ומנהל עסקים, מנהלת קהילת הדמיית נתונים בארץ, מייסדת ומנהלת מעבדת "InfoSerViz".

שוקי מולק
שוקי הוא אנליסט בשופרסל, ענקית קמעונאות המזון בישראל, המנהלת את אחד מאתרי האיקומרס הכי גדולים בארץ, ומובילה תהליכים טכנולוגיים רבים מבוססי ביג-דאטה.
לשוקי נסיון רב - טכנית ועסקית, ורקורד של תלמידים רבים ומרוצים.
מחזורים קרובים
04/02/2024
07/2024
בלי נתונים אנחנו עוד מישהו עם דעה
הבחירה ב UpScale Analytics נותנת לכם את התמורה הגבוהה והאיכותית ביותר שקיימת בשוק.
אבל, עם כל הכבוד לעמוד השיווקי שלנו – אנחנו מעודדים אתכם לקרוא לעומק את הסילבוס שאנחנו שולחים, לבצע חקר שוק, ללמוד את הנתונים, לדבר איתנו, ולראות בעצמכם שזה לא רק סלוגן. לתמורה שאנחנו נותנים באמת אין תחרות.
מה תלמידים לשעבר אומרים על הקורס שלנו










