[148] עושים רוסט לסילבוס של הרווארד episode artwork

EPISODE · Feb 8, 2026 · 25 MIN

[148] עושים רוסט לסילבוס של הרווארד

from ExplAInable · host Tamir Nave, Mike Erlihson, Uri Goren, Hila Paz Herszfang

אם למדתם את התואר השני שלכם לפני 2018, כנראה שהוא לא היה בדאטה סיינס. אבל מאז, האקדמיות התחילו להציע לצד לימודי דיסיפלינות כמו מתמטיקה ומדמ״ח, גם תארים שניים מונחי מקצועות, ובניהם גם דאטה סיינס. והקולגות שלכם והאנשים שתנהלו שלמדו אחריכם? ייתכן מאוד שהם השתתפו בתארים כאלו.השבוע באקספליינבל, אורי והילה פתחו בלי פילטרים את 24 הקורסים שהילה בחרה במסגרת לימודיה בהרווארד. בדקנו איך כלכלה קפיטליסטית משפיעה על האיכות (והכמות) של קורסי בחירה, מהי החשיבות האקדמית בפקולטה לשילוב פרויקטים עם גופים ממשלתיים כמו נאס״א, מי הפרופסור שהוריד נקודות על קומיטים עמוסים מדי ב-GitHub, ולמה המרצים שלה חשבו שבניית קורס בUdemy מייצר דאטה סיינטיסטים יותר טובים. הפרק המלא עכשיו בכל הערוצים, ואנחנו לא יכולים להבטיח שלא יהיו בחני פתע בהמשך. אם עוד לא ראיתם את פרק 142, השקרים שUMAP מספר לנו - הנה הוא: https://open.spotify.com/episode/7JhkmVAchJCuJmBflJI6Vq?si=iabQasycRsa4DCVzIwYihw פרק 136 על הורדת מימדים בלווינים של נאס״א עם מייק והילה:https://open.spotify.com/episode/5airSjSy665VXZ2tImf1vE?si=3-jAQ7JSTSCNoCFXPgbs0A הסילבוסים של כל הקורסים מהתואר בData Science: CSCI 29, Advanced Python for Data Science:  https://www.scribd.com/document/798907961/syllabus-15 CSCI 106, Data Modeling: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/klanr3gi3 CSCI 109A, Introduction to Data Science: https://harvard-iacs.github.io/2020-CS109A/ CSCI E-82, Advanced Machine Learning, Data Mining, and Artificial Intelligencehttps://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/87qroqsdw CSCI E-88, Principles Of Big Data Processing: https://www.coursehero.com/file/30149735/BDP-Syllabus-Spring-2018pdf/ ISMT E-161, Computational Bayesian Inference: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/mknirmekw CSCI 89, Introduction to Deep Learning: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/orl05sdoq CSCI E-89b, Introduction to Natural Language Processing: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/dy3xgo9om ISMT E-136, Time Series Analysis with Python: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/tn6vfy88u MATH 156, Mathematical Statistics: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/8zojz55h6 CSCI 597, Data Science Precapstone + CSCI E-599a Data Science Capstone: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/xkxh8b79b ספר של הילה עם פרופסור הנסטוק: https://www.amazon.com/Supercharged-Coding-GenAI-practices-Copilot/dp/1836645295קורס של הילה ביודמי עם פרופסור גורלין: https://www.udemy.com/course/apds-intro-to-advanced-python-for-mlops-and-data-science/?srsltid=AfmBOorNj_xL3x8JCmTXR3KDIgp01faF9uZryC8wFbpLw_fpcou1jyse הספר Mathematical Statistics https://www.amazon.com/Mathematical-Statistics-Data-Analysis-Rice/dp/8131519546/ref=tmm_pap_swatch_0 00:00 תואר שני שני בהרווארד01:01 מכלכלה קפיטליסטית של קורסי בחירה לארכיטקטורה של טרנספורמר במבחן אמצע04:13 ארבע וחצי שנים לתואר שני אחד6:48 חשיבות הארטיקולציה והפרזנטציה09:47 פול סטאק דאטה סיינס16:59 עוד קורסים במדמ״ח (או: כמה הילה קיבלה ברשתות תקשורת)20:10 אז מה חסר ומה מיותר23:59 הטיפים לדור העתיד

אם למדתם את התואר השני שלכם לפני 2018, כנראה שהוא לא היה בדאטה סיינס. אבל מאז, האקדמיות התחילו להציע לצד לימודי דיסיפלינות כמו מתמטיקה ומדמ״ח, גם תארים שניים מונחי מקצועות, ובניהם גם דאטה סיינס. והקולגות שלכם והאנשים שתנהלו שלמדו אחריכם? ייתכן מאוד שהם השתתפו בתארים כאלו.השבוע באקספליינבל, אורי והילה פתחו בלי פילטרים את 24 הקורסים שהילה בחרה במסגרת לימודיה בהרווארד. בדקנו איך כלכלה קפיטליסטית משפיעה על האיכות (והכמות) של קורסי בחירה, מהי החשיבות האקדמית בפקולטה לשילוב פרויקטים עם גופים ממשלתיים כמו נאס״א, מי הפרופסור שהוריד נקודות על קומיטים עמוסים מדי ב-GitHub, ולמה המרצים שלה חשבו שבניית קורס בUdemy מייצר דאטה סיינטיסטים יותר טובים. הפרק המלא עכשיו בכל הערוצים, ואנחנו לא יכולים להבטיח שלא יהיו בחני פתע בהמשך. אם עוד לא ראיתם את פרק 142, השקרים שUMAP מספר לנו - הנה הוא: https://open.spotify.com/episode/7JhkmVAchJCuJmBflJI6Vq?si=iabQasycRsa4DCVzIwYihw פרק 136 על הורדת מימדים בלווינים של נאס״א עם מייק והילה:https://open.spotify.com/episode/5airSjSy665VXZ2tImf1vE?si=3-jAQ7JSTSCNoCFXPgbs0A הסילבוסים של כל הקורסים מהתואר בData Science: CSCI 29, Advanced Python for Data Science:  https://www.scribd.com/document/798907961/syllabus-15 CSCI 106, Data Modeling: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/klanr3gi3 CSCI 109A, Introduction to Data Science: https://harvard-iacs.github.io/2020-CS109A/ CSCI E-82, Advanced Machine Learning, Data Mining, and Artificial Intelligencehttps://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/87qroqsdw CSCI E-88, Principles Of Big Data Processing: https://www.coursehero.com/file/30149735/BDP-Syllabus-Spring-2018pdf/ ISMT E-161, Computational Bayesian Inference: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/mknirmekw CSCI 89, Introduction to Deep Learning: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/orl05sdoq CSCI E-89b, Introduction to Natural Language Processing: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/dy3xgo9om ISMT E-136, Time Series Analysis with Python: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/tn6vfy88u MATH 156, Mathematical Statistics: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/8zojz55h6 CSCI 597, Data Science Precapstone + CSCI E-599a Data Science Capstone: https://harvard.simplesyllabus.com/en-US/doc/xkxh8b79b ספר של הילה עם פרופסור הנסטוק: https://www.amazon.com/Supercharged-Coding-GenAI-practices-Copilot/dp/1836645295קורס של הילה ביודמי עם פרופסור גורלין: https://www.udemy.com/course/apds-intro-to-advanced-python-for-mlops-and-data-science/?srsltid=AfmBOorNj_xL3x8JCmTXR3KDIgp01faF9uZryC8wFbpLw_fpcou1jyse הספר Mathematical Statistics https://www.amazon.com/Mathematical-Statistics-Data-Analysis-Rice/dp/8131519546/ref=tmm_pap_swatch_0 00:00 תואר שני שני בהרווארד01:01 מכלכלה קפיטליסטית של קורסי בחירה לארכיטקטורה של טרנספורמר במבחן אמצע04:13 ארבע וחצי שנים לתואר שני אחד6:48 חשיבות הארטיקולציה והפרזנטציה09:47 פול סטאק דאטה סיינס16:59 עוד קורסים במדמ״ח (או: כמה הילה קיבלה ברשתות תקשורת)20:10 אז מה חסר ומה מיותר23:59 הטיפים לדור העתיד

NOW PLAYING

[148] עושים רוסט לסילבוס של הרווארד

0:00 25:37

No transcript for this episode yet

We transcribe on demand. Request one and we'll notify you when it's ready — usually under 10 minutes.

Spatial Web AI Podcast Denise Holt Active Inference AI & the Spatial Web The Future of AI is shared, distributed, and multi-scale.AI that is knowable, explainable, and capable of human governance.Based on the same mechanics as biological intelligence, it operates in a naturally efficient way, with no big data requirement.This is Active Inference AI & the Spatial Web. Trustworthy AI : De-risk business adoption of AI Pamela Gupta Description:  Creating AI Trust is a very complex and hard problem. It is not clear what it is and how it can be operationalized.  We will demystify what is Trustworthy AI, efficient adoption and leveraging it for reducing risks in AI programs.McKinsey reports indicates companies seeing the biggest bottom-line returns from AI—those that attribute at least 20 percent of EBIT or profitability to their use of AI—are more likely than others to follow Trustworthy AI best practices, including explainability. Further, organizations that establish digital trust among consumers through responsible practices such as making AI explainable are more likely to see their annual revenue and profitability grow at rates of 10 percent or more. Evidence → Cognition → Discernment™️ - Your Pathway to AI Leadership Greg Twemlow XperientialAI — Pathway to AI Leadership explores how people can collaborate with AI without outsourcing judgment. The spine is a three-step method: Evidence → Cognition → Discernment — a bridge from what’s scattered to what’s chosen. Through essays, reflections, and practical examples, I show how the Context & Critique Rule™ keeps thinking visible, decisions explainable, and responsibility human. Known Unknowns Known Unknowns Known Unknowns podcast explores unexplainable mysteries. We discuss the things that lie on the fringes of reality. Things that we know that are unknown.Ghosts, Folklore, Conspiracies, and everything else that lies outside the realm of the explainable...Because it's weird out there.

Frequently Asked Questions

How long is this episode of ExplAInable?

This episode is 25 minutes long.

When was this ExplAInable episode published?

This episode was published on February 8, 2026.

What is this episode about?

אם למדתם את התואר השני שלכם לפני 2018, כנראה שהוא לא היה בדאטה סיינס. אבל מאז, האקדמיות התחילו להציע לצד לימודי דיסיפלינות כמו מתמטיקה ומדמ״ח, גם תארים שניים מונחי מקצועות, ובניהם גם דאטה סיינס. והקולגות שלכם והאנשים שתנהלו שלמדו אחריכם? ייתכן מאוד...

Can I download this ExplAInable episode?

Yes, you can download this episode by clicking the download button on the episode player, or subscribe to the podcast in your preferred podcast app for automatic downloads.
URL copied to clipboard!