RU-tech.

פברואר, 2025
הידיעון הדו חודשי של
בית הספר אפי ארזי למדמ"ח
חושבים, כותבים ועורכים
סטודנטים למדעי המחשב
#כתבות_החודש
01
2024 in Computer Science

שנת 2024 במדעי המחשב ומה טומנת 2025
איתמר ירון
מה קרה בזמן שלמדנו לאינפי? או בזמן שניסינו לחשוב על ה-meme הכי טוב לקבוצה? למה בעצם אני לומד את התואר הזה?
קל לשכוח לפעמים את התמונה הגדולה של המונח "מדעי המחשב" , אבל שנת 2024 הייתה מלאה בפריצות דרך וחידושים מרגשים בתחום. סרטון יוטיוב של 10 דקות נותן לנו כמה היילייטים של השנה האחרונה בתחום שעבורו החלטנו להקדיש 3 שנים (לפחות) מהחיים.
איך למצוא את המשרה הראשונה במדעי המחשב?
יובל לוי
המסע למציאת העבודה הראשונה במדעי המחשב יכול להיות מאתגר ומרתק בו זמנית. כמתחילים בתחום, אנו נדרשים לבלוט בתוך שוק תחרותי ולשכנע מעסיקים שאנחנו הבחירה הנכונה, גם אם הניסיון שלנו עדיין מוגבל. אז איך עושים את זה? הנה כמה דרכים יעילות שיעזרו לנו להתחיל ברגל ימין.
02
Let's Hunt That First Job


Study Tips for a Happy Student
03
איך מתמודדים עם שחיקה בלימודי מדעי המחשב?
מאי קוך
ניהול עומסים, איזון בין לימודים לחיים אישיים, ותובנות מניסיון הסטודנטים.
לימודי מדעי המחשב נחשבים לתואר מאתגר במיוחד. רבים מאיתנו בוחרים במסלול הזה מתוך תשוקה לטכנולוגיה, אך גם מתוך רצון לפתוח דלתות להזדמנויות קריירה מרגשות. עם זאת, לא תמיד קל לשלב בין הרצון להצטיין לבין העומס שמציבים הקורסים, הפרויקטים והלחץ לשמור על ממוצע גבוה. שחיקה בלימודים היא נושא שחשוב לדון בו, בעיקר בתחום כמו מדעי המחשב, שבו עומס מתמשך עלול להשפיע על הביצועים ועל הבריאות הנפשית שלנו.
להצליח כג׳וניור בשוק העבודה ב2025 - כלים, פרויקטים ואסטרטגיה
תומר שולנר
להיכנס לתעשיית ההייטק כג׳וניור בשנת 2025 עשוי להיראות לעיתים בלתי אפשרי, אבל עם מיקוד, הכנה ועבודה קשה, כל אחד יכול לבלוט ולהשיג הזדמנויות. מעסיקים מחפשים מועמדים עם שילוב של כישורים טכניים, ניסיון מעשי ורצון ללמוד. לכן, הכנו מדריך שיעזור לנו להצליח בתחום ולהכיר כמה מושגים ששומעים לא מעט במסדורונות שלנו.
04
Go get em', Junior!


איפה? מתי? - 2024 במדעי המחשב ומה צפוי לנו ב-2025 בתחום התואר שלנו
מאת איתמר ירון
סטודנט שנה שנייה למדמ"ח וקוגניציה
הכירו את פריצות הדרך והחידושים העיקריים שהביאה איתה 2024 במדעי המחשב, ומה מחכה לנו ב-2025.
האם LLM's יכולים ללמוד?
כן! אבל..
חוקרים פיתחו מודל מתמטי חדש שמסביר איך המודלים האלו מפתחים יכולות חדשות. הם גם בדקו שיטה בשם "שילוב מיומנויות" (Skill Mix), שמראה שמודלים גדולים יותר, כמו GPT-4, יכולים לשלב מיומנויות שונות כמו הבנת שפה טבעית, מענה על שאלות, כתיבת טקסט יצירתי, תרגום שפות, וסיכום טקסטים בצורה טובה יותר ממודלים קטנים. מיומנויות אלה יכולות להיות שונות זו מזו, אך שילובן יחד מעיד על היכולת של המודל להתמודד עם משימות מורכבות ורב-תחומיות בצורה יעילה יותר.
תופעה נוספת שנחקרה היא "גרוקינג" (Grokking), מצב שבו מודלים מראים שליטה מפתיעה אחרי אימון ממושך, גם אם באימונים הראשונים לא הצליחו לבצע על משימות מסוימות. תופעה זו עוזרת לנו להבין איך בינה מלאכותית מעבדת מידע.
המסקנה העולה היא שמודלי שפה אינם "תוכים אקראיים" (stochastic parrots) שחוזרים על נתונים שהם כבר נחשפו אליהם, המחקרים החדשים מראים סימנים לכך שמודלים אלו מסוגלים לפתח יכולות חדשות ולשלב מיומנויות באופן יצירתי. אמנם, עדיין אין הוכחה חד-משמעית שהם מבינים שפה כמו בני אדם, אבל הם בהחלט מתקרבים ליכולות שמדמות הבנה ולמידה.
פרס נובל לכימיה ל-AI?
בינה מלאכותית עשתה קפיצות דרך בביולוגיה. אלגוריתם בשם AlphaFold 2 של חברת DeepMind הצליח לחזות בצורה מדויקת את המבנה התלת-ממדי של חלבונים. הגרסה החדשה, AlphaFold 3, אפילו מסוגלת לחזות איך חלבונים מתקשרים עם מולקולות אחרות ולעצב חלבונים חדשים. התגלית הזו הובילה לפרס נובל לכימיה והעלתה את השאלה - האם הפרס מגיע בעצם ל-AI?
למתעניינים - סרטון איך בינה מלאכותית פיצחה את מבנה החלבון?
מחשוב קוונטי
בתחום המחשוב הקוונטי, פותח אלגוריתם חדש שיכול לתאר מערכות קוונטיות בצורה יעילה - Hamiltonian Learning Algorithm (כל מי שלמד אלגוריתמים - כן זה המילטון שאנחנו מכירים). האלגוריתם משתמש בשיטות מתמטיות מתקדמות כדי לפתור בעיות מורכבות. אחד הגילויים החשובים השנה היה שיש טמפרטורה מסוימת שבה הקשרים הקוונטיים (שזירה) נעלמים לחלוטין.
חוקרים גם התקדמו בתחום תיקון שגיאות במחשבים קוונטיים. צוות בגוגל הצליח לשפר את היכולת לתקן שגיאות, ופותחו שיטות חדשות שמאפשרות למחשבים קוונטיים לעבוד בצורה אמינה יותר.
תחומים נוספים
חוקרים הצליחו לפתור בעיה ישנה במדעי המחשב ולמצוא את המספר החמישי של "ביזי ביבר" (Busy Beaver), שהוא 47,176,870. "ביזי ביבר" הוא שמה של בעיה לא כריעה במדעי המחשב, העוסקת בשאלה: "כמה עבודה ניתן לעשות באמצעות מכונת טיורינג עם מספר נתון של מצבים אפשריים, שפועלת על סרט ריק ועוצרת?".
בבריטניה הושק מחשב-על חדש בשם Isambard-AI. מחשב זה הוא בין המהירים בעולם ויכול לבצע חישובים בשנייה אחת שהיו לוקחים לאנשים מיליארדים של שנים. המחשב משמש למחקר בבינה מלאכותית, גילוי תרופות, וחקר האקלים.
מה טומן לנו 2025? תקווה עיקרית - מחשוב קוונטי!
אף אחד לא יקרא עכשיו כתבה על איך ומהו מחשוב קוונטי. אז הנה לנו כמה סרטונים קצרים, קלילים ומאוד אינפורמטיבים שיראו לנו שמחשוב קוונטי זה לא מה שאנחנו חושבים - זה הרבה יותר מגניב!
חומרי קריאה נוספים:
Quantum Computers Aren’t What You Think — They’re Cooler | Hartmut Neven | TED

איך למצוא את המשרה הראשונה במדעי המחשב?
מאת יובל לוי
סטודנטית שנה שנייה למדמ"ח וקוגניציה
הנה כמה טיפים שיעזרו לנו לבסס את עצמנו בעולם התחרותי של חיפוש המשרות:
ירידי תעסוקה: הזדמנות להכיר את המעסיקים העתידיים שלכם
אם לא ביקרתם עדיין בירידי תעסוקה, זה הזמן להתחיל. מדובר באירועים שמחברים בין חברות למועמדים פוטנציאליים. הכינו את קורות החיים שלכם בקפידה, חקרו על החברות המשתתפות והגיעו מוכנים לשיחות ענייניות.
יריד התעסוקה של בית הספר למדעי המחשב יתקיים השנה בחודש אפריל. Stay Tuned לעדכונים!
נטוורקינג ונוכחות דיגיטלית – המפתח להזדמנויות
בעידן הדיגיטלי, השילוב בין נטוורקינג לנוכחות דיגיטלית מרשימה הוא קריטי:
-
ודאו שפרופיל הלינקדאין שלכם מקצועי ומלא: כולל תמונה, כישורים, פרויקטים והישגים. אם פיתחתם אפליקציה, תרמתם לפרויקט קוד פתוח או יש לכם פרויקטים אישיים, שקלו להקים אתר אישי להצגת עבודתכם. סדנת לינקדאין תגיע בקרוב לניוזלטר! בינתיים ניתן לפנות למרכז הקריירה של האוניברסיטה לקבלת עצות במייל הבא: career@runi.ac.il.
-
השתמשו ברשת הקשרים שלכם: פנו לחברים, מרצים או בוגרים, והשתתפו באירועי תעשייה ופורומים מקוונים. שילוב של קשרים אישיים ונוכחות מקצועית ברשת מגדיל את הסיכויים לשמוע על משרות נסתרות ולבלוט כמועמדים מבטיחים.
התאמת קורות החיים – כל פרט חשוב
מעסיקים רוצים לראות שאנחנו מבינים את הצרכים שלהם. לכן, חשוב להתאים את קורות החיים שלנו לכל משרה שמגישים לה באופן ספציפי. הדגישו בbold כישורים וניסיון רלוונטיים בהתאם לתיאור המשרה, ושמרו על מבנה מסודר שמקל על קריאת קורות החיים. אופציה טובה היא לקחת את תיאור המשרה המלא, להכניס אותו ל-ChatGPT יחד עם קורות החיים שלנו ולבקש מ-ChatGPT לבצע הדגשות ושינויים בקורות החיים בהתאם.
בנוסף - ניתן לשלוח מייל למרכז לקריירה שיעזרו בסשן אישי לשיפור קורות החיים!! כתובת המייל היא: career@runi.ac.il.
הנה כתבה על 4 טיפים לקו"ח ממובילים בתעשייה וסרטון יוטיוב ממגייסת עבר של Google.
להישאר מעודכנים וללמוד כל הזמן
בתחום הטכנולוגיה, ידע הוא כוח. טכנולוגיות חדשות צצות ללא הפסקה, והיכולת שלנו ללמוד ולהתעדכן תשפיע רבות על ההצלחה שלנו. עבדו על פרויקטים אישיים, הצטרפו לקורסים מקוונים ושמרו על פרופיל טכני רלוונטי שממשיך להתפתח. אתרים כמו campusIL, Coursera או Udemy מציעים קורסים טכניים בנושאים שונים, ואפילו לינקדאין מציעים קורסים מקוונים חינמיים כמו קורס Data Analysis. הקפידו להתעדכן לעיתים קרובות בעולם התוכן של המשרה אותה אתם מחפשים. למשל, אם יש לכם חיבה לדאטה, תוכלו להתעדכן ולקרוא חדשות רלוונטיות באתר הבא - Analytics and Data News.
הכנה לראיונות היא המפתח להצלחה
כשתקבלו זימון לראיון, היו מוכנים. חקרו את החברה, התכוננו לשאלות טכניות ואפילו תרגלו פתרון בעיות באמצעות דוגמאות מהעולם האמיתי. הראו למראיינים שאתם לא רק יודעים תיאוריה, אלא גם מסוגלים ליישם אותה. הנה כתבה עם השאלות הכי טובות לשאול את המראיינים שלנו.
לסיכום, מציאת העבודה הראשונה בתחום מדעי המחשב דורשת השקעה, יצירתיות והתמדה. זכרו שכל צעד שתעשו – נטוורקינג, עדכון כישורים או ראיונות – מקרב אתכם למטרה. שיהיה בהצלחה במסע הקריירה שלכם!
חומרי קריאה נוספים:
Ex-Google Recruiter Reveals 8 Secrets Recruiters Won’t Tell You
15 Job Search Strategies That Work - Forbes

איך מתמודדים עם שחיקה בלימודי מדעי המחשב?
מאת מאי קוך
סטודנטית שנה שנייה למדמ"ח וקוגניציה
למה אנחנו חווים שחיקה?
לימודי מדעי המחשב דורשים ריכוז אינטנסיבי, פתרון בעיות מורכבות, ועבודה מתמדת לשמירה על עדכניות ורלונטיות בעולם תוכן שמשתנה בכל שניה. סטודנטים מוצאים את עצמם משקיעים שעות רבות בלימודים ובפרויקטים מבלי להקדיש זמן ראוי לעצמם.
הנה דוגמאות למצבים שמובילים לשחיקה:
-
עומס עבודה אקדמי: קורסים כמו מבני נתונים, מערכות הפעלה או אלגוריתמים מצריכים הבנה מעמיקה והשקעה גדולה של זמן. מילים כמו בוחן אמצע או מטלה 9 בקורס מערכות דיגיטליות נשמעות כמו משימות קלות אך לעיתים ידרשו מאיתנו עבודה והכנה כמו למבחן מסכם.
-
תחושת בידוד: העבודה האינטנסיבית לבד מול מחשב עלולה להוביל לבדידות, בעיקר אם אתם מהאנשים שמעדיפים ללמוד לבד או אלה שמשלימים הקלטות לבד כי היינו במילואים או נעדרנו מכל סיבה שהיא.
-
לחץ חברתי, שאיפה למצוינות ופחד מכישלון: הלחץ להצליח ולעמוד בציפיות יכול להעצים תחושות של מתח וחרדה. כל מי שנרשם ללימודי מדעי המחשב הוכיח את עצמו כבעל יכולות קוגנטיביות רבות, הבנה של אתגרים ובעיות ויצירתיות במציאת פתרונות, הרצון להמשיך להוכיח כמה אנחנו טובים כל יום מחדש יכול להכניע אותנו לגרום לנו לא לראות את התמונה הגדולה של הלימודים.
איך ניתן להתמודד?
כדי להתמודד עם שחיקה, חשוב לאמץ גישה הוליסטית שמאזנת בין הלימודים לחיים האישיים. הנה מספר טיפים שיכולים לעזור:
-
ניהול זמן בצורה חכמה - השתמשו בכלים לניהול משימות כמו Notion או Trello, ותכננו את הלו"ז שלכם בצורה מאוזנת. נסו לפרק פרויקטים גדולים למשימות קטנות, כך שהעומס ירגיש פחות מאיים.
-
שיטת הפומודורו - עבודה במקטעים קצרים של 25 דקות עם הפסקות קצרות משפרת ריכוז ומונעת עייפות. במהלך ההפסקות, נסו לבצע פעילות מרעננת כמו הליכה קצרה או תרגילי מתיחות.
-
שיתוף פעולה ולמידה בקבוצה - חברו לסטודנטים אחרים בקורסים. לא רק שזה עוזר בחלוקת משימות ובפתרון בעיות, אלא גם יוצר רשת תמיכה חברתית. אם לא ידעתם, הבניינים של פסיכולוגיה ויזמות באוניברסיטת רייכמן הם סביבת הלמידה המושלמת שמאפשרת עבודה ושיח בקבוצות וגם חלל למידה שקט. לאוהבי העניין והשיתופיות, מומלץ להגיע לאקווריום.
-
פעילות גופנית ושמירה על בריאות - פעילות גופנית משפרת את מצב הרוח, מגבירה את זרימת הדם למוח ותורמת לריכוז גבוה יותר. גם פעילות פשוטה כמו יוגה או ריצה קצרה יכולה לעשות את ההבדל.
-
תחביבים וזמן אישי - אל תשכחו להקדיש זמן לדברים שאתם אוהבים. בין אם זה קריאת ספר, האזנה למוזיקה או יצירת תוכן – תחביבים מספקים "בריחה" בריאה מהשגרה התובענית. אל תשכחו שלימודי התואר הם 3 שנים, אף אחד לא מצפה מאיתנו לשים על Hold את החיים האישיים והתחביבים שלנו למשך כל התואר.
-
שינה ואכילה נכונה - שמרו על שגרת שינה מסודרת ותזונה מאוזנת. שינה היא מפתח להצלחה, והיא משפיעה ישירות על הזיכרון ועל מצב הרוח. הקפידו על אכילה מסודרת ובריאה וכמות שעות שינה מספקת בכל לילה, וכן, אתם יכולים לחרוג מעט בזמן אילת רייכמן.
תובנות מסכמות
שחיקה היא תופעה טבעית שכולנו עשויים לחוות, אך חשוב לזכור שהדרך להתמודד איתה עוברת דרך איזון נכון ושמירה על הבריאות האישית. דאגו לתכנן את הזמן שלכם, לשתף פעולה עם חברים ולדאוג לעצמכם, גם בתקופות העמוסות ביותר.
לסיכום, הצלחה בלימודים אינה נמדדת רק בציונים – היא נמדדת גם ביכולת שלנו לשמור על איזון וליהנות מהדרך. הלימודים שלנו אינם רק לשם המקצוע והציונים, אלה שנים בהם נכיר אנשים חדשים ואת עצמנו עוד וחלק מהחוויה הסטודנטיאלית היא גם ליהנות ולדעת מתי לתת לנו זמן מנוחה לדברים אחרים שאינם בסילבוס בתואר.

להצליח כג׳וניור בשוק העבודה ב2025 - כלים, פרויקטים ואסטרטגיה
מאת תומר שולנר
סטודנט שנה שנייה למדמ"ח וקוגניציה
1. ללמוד ולהתמקצע עם הכלים הכי רלוונטים
הגיע הזמן להכיר את הכלים שמשתמשים בהם בתעשייה! מגוון השפות, הספריות והכלים לפיתוח תוכנה ב2025 הוא בלתי נגמר, אז סיכמנו את הכלים הכי פופולריים. מומלץ לבחור כמה כלים (ושפת תכנות אחת) מכל תחום וללמוד אותו לעומק, לשחק איתו מעט עד לרמה שמרגישים מוכנים לכתוב איתו פרוייקט:
-
שפות תכנות:
-
Python: ממשיכה להיות בחירה מובילה בתחומים כמו למידת מכונה, ניתוח נתונים ופיתוח צד-שרת (BackEnd - שם מתבצעת כל הלוגיקה של התוכנה שלכם, פייתון מאפשרת פיתוח מהיר ופשוט עם הרבה ספריות עזר).
-
JavaScript: הכרחית למפתחים בצד-הלקוח ובפול-סטאק, במיוחד בשימוש עם ספריות כמו React או Next.js (ספריות צד שרת וצד לקוח שנמצאות בשימוש גם באפליקציות הגדולות בעולם - כמו פייסבוק, אינסטגרם ונטפליקס).
-
Rust: בזכות הביצועים, הבטיחות בזיכרון והאמינות שלה, Rust הופכת לשפה מובילה לפיתוח מערכות ואפליקציות עתירות ביצועים.
-
-
Full-stack development:
-
פריימוורקים בצד-הלקוח: React או Next.js כדי לבנות ממשקי משתמש דינמיים ומודרניים. האפליקציה של וולט היא ברובה Next.js לזמני טעינה מהירים וחלקים.
-
פיתוח צד-שרת: Node.js, Django או Flask ליצירת יישומים סקיילביליים בצד-השרת.
-
מסדי נתונים: PostgreSQL ומסדי נתונים NoSQL כמו MongoDB.
-
-
ענן וDevOps:
-
כלי DevOps: שליטה ב-Docker וב-Kubernetes היא קריטית לקונטיינריזציה ואורקסטרציה, המאפשרות פריסה וניהול יישומים ביעילות (מאפשר לאפליקציה שלכם לרוץ בכל מקום על כל מכשיר בלי תלות ביישומים ותוכנות שמותקנות עליו).
-
-
2. עבודה על פרויקטים ובניית תיק עבודות מרשים
לדעת שפה או כלים זה חשוב, אבל זה לא רלוונטי אם לא משתמשים בהם בידיים. בניית פרויקט יכול לתת לנו את הביטחון אליו אנחנו שואפים בעבודה, וגם מפתח לנו פורטפוליו עשיר המקנה יתרון אל מול מגייסים למשרות שמחפשים כישורים מוכחים בתחומים האלה. אז תחשבו על רעיון, תפתחו Repository בגיט (מדריך קיים אצלנו בניוזלטר), ותתחילו לתכנת. סיכמנו כמה רעיונות לפרויקטים למתחילים:
-
חנות E-commerce - השתמשו בכלים שרכשתם כדי לפתח חנות שמוכרת כל מה שתרצו, עם צד לקוח, צד שרת ומסדי נתונים - MERN Stack Tutorial - Book Store Project
-
תפתחו מחדש אפליקציה קיימת - אין לכם רעיון? תנסו לפתח את Spotify מחדש (אולי אפילו יותר טוב) - Flutter Full Stack Tutorial – Spotify Clone w/ MVVM Architecture, Python, FastAPI, Riverpod
-
מנוע משחק - למתקדמים שמחפשים אתגר, תנסו ללמוד C++ ולעבוד עם ספריות גרפיות כדי לפתח מנוע משחק משלכם
-
אתגרי תכנות - קיימים אתרים רבים המציעים אתגרי תכנות יומיים כמו HackerRank או LeetCode או פרויקטי תכנות Open Source שנועדו רק לשיפור יכולות קידוד.
-
הישארו מעודכנים - קיימים הרבה אתרים המרכזים לנו את כל המתרחש בעולם הדאטא והTech. הנה למשל SolutionsReview שמסכם כל שבוע את חדשות הטכנולוגיה, וגם מרכז המון מדריכים עדכניים כמו 14 הכלים הכלים הטובים ביותר ל-Data Analysis לשנת 2025.
תשווקו את עצמכם נכון
כל פרויקט שנעשה או דבר חדש שנלמד יכול ליצור שינוי. עלינו ללמוד למנף את עצמנו ולהציג את מה שאנחנו עושים בצורה מרשימה. אם זה הזמן שהשקעתם בפרויקט, ההתמדה שלכם, היכולת שלכם ללמוד לבד. תספרו על הפרויקט המגניב שעשיתם בקורס Nand2Tetris או על איך הצלחתם לשלב תואר במדעי המחשב עם מועדון מרשים ופרויקט קטן, הן בלינקדאין, ב-GitHub, באמצעות קורות החיים או כל דרך שתבליט את הכישורים והחוזקות שלנו.
מחשבות אחרונות
הצלחה בשוק ההייטק בשנת 2025 כמתכנת מתחיל תלויה רק ברצון ורמת ההשקעה וההתמדה. שליטה בכלים רלוונטיים, הצגת פרויקטים מעשיים והפגנת נכונות ללמוד הם כלים פרקטיים שיעזרו לכם בדרך. התמקדו בבניית תיק עבודות מרשים, יצירת קשרים אסטרטגיים ונכונות להסתגל למגמות מתפתחות.
עם התמדה, הכנה נכונה ונכונות לצמוח, נוכל למצב את עצמנו בצורה מיטבית להשגת הזדמנויות מרגשות בתעשיית הטכנולוגיה. 🚀
זכרו: הצלחה היא מסע, ולא יעד – כל צעד קטן מקדם אותכם למטרה הגדולה.