קורס ניהול פרויקטים טכנולוגיים בעידן ה-AI

1. היכרות עם עולמות הטכנולוגיה וההייטק – היכרות עם מה זה בכלל הייטק ועם בעלי תפקידים שונים. נרחיב ונעמיק בהבנה של מה זה בכלל ניהול פרויקטים טכנולוגיים.

2. הבנה מעמיקה אודות ניהול פרויקטים טכנולוגיים זריז וגמיש – אנחנו מלמדים הלכה למעשה כיצד מנהלים פרויקטים טכנולוגיים. אנחנו מלמדים מחזור חיי פיתוח המוצר משלב הפיתוח ועד הטמעה בשטח, כיצד מנהלים את הפיתוח (עקרונות עבודה AGILE ומתודולוגיית SCRUM ו- KANABN) ואת כלי העבודה המרכזי היום בשוק בשם JIRA שאנו מלמדים אותו מהבסיס ועד לרמת מנהל מערכת (אדמין) כדי שתוכלו לגשת לראיונות עבודה מקצועיים עם הידע הכי רלוונטי שיש- ולעבור אותם בהצלחה.

3. מתודולוגיית עבודה של פיתוח חיי המוצר מתכנון ועד שהמוצר אצל הלקוח. המתודולוגיה נקראית SDLC – Software Development Life Cycle והיא מכסה את השלבים השונים: תכנון, תכנון טכנולוגי, פיתוח, בדיקות קצה לקצה והטמעה אצל לקוחות

4. ניהול תפעול הפיתוח, מדדים ויעדים, שיפור תהליכי עבודה- אנחנו מתקדמים מרמת ניהול הפרויקט הבודד לרמת המאקרו, לרמת ה- Engineering Operations. בעולמות הללו אנחנו מלמדים מדדים ויעדים של הפיתוח ובניה ושיפור של תהליכי עבודה בתחום הפיתוח. איך מזהים צווארי בקבוק, איך משפרים אותם, איך מטמיעים אותם נכון ועוד.

5. מיומנויות רכות בהייטק – על בסיס זיקוק הנושאים החשובים והמשמעותיים ביותר, אנו מספקים סדנת מיתוג אישי ולינקאדין, שיחה עם מגייסת בהייטק וסדנת סגנונות תקשורת.

6. פרויקט גמר מעשי בליווי מנטוריות ומנטורים מהתעשייה– באמצע הקורס אנחנו מצוותים לפרויקט גמר 4-5 סטודנטים עם מנטורית או מנטור מהתעשיה. בפרויקט כל קבוצה מקבלת אילוץ ייחודי לה. נקודה זו מוסיפה לפרויקט מעבר ליישום החומר הנלמד, תהליך של למידה משמעותית ויצירת ערך מוסף מהעבודה עם המנטור והעבודה הצוותית בנוסף לוהצגה בעלת ערך לכלל משתתפי הקורס והמנטורים.

7. כלי AI שיסייעו לכן.ם להיות מנהלות ומנהלי פרויקטים פי 10 יותר יעילים: נכיר כלי AI שיאפשרו לכם ליצור תוצרים ויזואליים מרשימים, להפיק סרטונים בקלות ולבצע אוטומציות שיחסכו לכם זמן ומאמץ בפרויקט ובין היתר נתנסה בכלי יצירה כגון Gamma והיכרות עם אוטומציות כגון מערכת Zapier, נכיר כלי AI מתקדמים המאפשרים לכתוב קוד בלי לדעת לתכנת, ולנהל משימות טכניות במהירות וביעילות. בין היתר נתנסה בכלים כדוגמת Lovable ו44-Base. נדבר על איך מובילים בהצלחה פרויקט שהליבה שלו היא AI – החל מניהול השינוי הארגוני, דרך תכנון והטמעת כלים חדשים ועד ניהול ייחודי של מחזור חיי פרויקט AI. נכיר מושגים מרכזיים, נדבר על שפה משותפת עם אנשי ה-Data וה-MLOps ונלמד לזהות מראש סיכונים ייחודיים לתחום הבינה המלאכותית.

• אם את.ה מגיע.ה מרקע הנדסה, מדעים מדויקים או עם רקע של ניהול פרויקטים או פשוט כל חייך הוא פרויקט אחד גדול.

• אם את.ה אוהב.ת לשמוע על מוצרים חדשים, אם את.ה אוהב.ת נתונים ולחשוב על תובנות ואיך משפרים תהליכים.

• אם את.ה פרואקטיב.ית, חיוב.ית וכל הזמן חושב.ת איך להשתפר – מקומך איתנו.

• קורס שכולו פרקטיקה – סגל הקורס וכל המרצים ממגוון חברות מגיעים עם ניסיון רב מהתעשיה. החומרים שנלמדים עברו סינון קפדני הממקד את החומרים שנלמדים להיות הידע שנדרש בפועל בעבודה בתעשייה ומאפשר להתחיל להתראיין מאמצע הקורס ולהתחיל לעבוד כבר בסופו.

• סגל קבוע מהתעשייה שמלווה את הקורס לאורך כל הדרך – לא אוסף מרצים מתחלף, אלא סגל קבוע שמלווה מהתחלה עד הסוף מקצועית ואישית בתהליך.

• מעטפת אקדמית: קורס של האוניברסיטה העברית, עם כל הרשיונות ורמה גבוהה של לימוד בכל הנושאים הכי חשובים והכי מתקדמים.

• נטוורקינג מאוד חזק – לאורך כל הקורס קשר בלתי אמצעי עם הסגל, המרצים וגם עם המנטורים ושאר הסטודנטים. לאחר הקורס מצטרפים להמשך נטוורקינג ולמידה: בתום הקורס מצטרפים לקהילה של Engineering Operation Center, קבוצת מומחי תוכן הכוללת אפשרות להתייעצויות ונטוורקינג, מפגשי למידה, מפגשים פיזיים, מנטורינג ועוד.

אנחנו לא עוזרים בהשמה באופן מוצהר או כהבטחה (היי, אנחנו עוד לא מכירים בכלל) אבל אנחנו נותנים את ההזדמנות לקשר בלתי אמצעי עם מנטורים ובכירים בתעשיה שנותנת הזדמנות ישירה ליצור קשרים משמעותיים ולעשות רושם טוב. בנוסף, בתום הקורס מצטרפים לקהילת Engineering Operations, קהילת מומחי תוכן הכוללת אפשרות להתייעצויות ונטוורקינג, מפגשי למידה, מפגשים פיזיים, מנטורינג ועוד

במשרות ניהול פרויקטים טכנולוגיים מסויימות, המראיינים יודעים שהם מחפשים אנשים שמגיעים ללא הרבה ניסיון ומצפים לידע מקצועי לצד תכונות אופי כמו פרואקטיביות, נחישות וחיוביות.. אנחנו באים לתת לכם את הידע והכלים והמיומנויות שחסר לכם כדי שתוכלו להגיע בדיוק למשרות האלו.

לא. צריך אהבה לטכנולוגיה אבל ממש לא ידע בתכנות. לא צריך לדעת לקרוא קוד, למצוא באגים, או לכתוב קוד.