מדע המידע (Data Science) הוא תחום העוסק בזיהוי תבניות ודפוסים במידע גולמי. הצמיחה המהירה בנפח המידע הדיגיטלי והערך שניתן להפיק מניתוח מידע הגבירו מאד את הדרישה למומחים ומומחיות בתחום זה. למדע המידע מגוון רחב של ישומים ממדע בסיסי וטכנולוגיה, דרך תעשיה, חברה וכלכלה. מדעני ומדעניות נתונים נדרשים לידע תיאורטי ומעשי בהנדסת תוכנה, סטטיסטיקה, למידת מכונה (Machine Learning) ותכנות נתוני עתק (Big Data). כן הם נדרשים לרקע מתמטי רחב ונסיון מעשי בעיבוד מידע מסוגים מגוונים, כגון עיבוד שפה טבעית, עיבוד תמונה, מערכות המלצה (Recommendation Systems) ועוד. ביה״ס למדעי המחשב והמחלקה לסטטיסטיקה הרכיבו מסלול מצטיינים לתואר ראשון, אשר יכשיר תלמידי מדעי המחשב כמדעני ומדעניות נתונים מובילים בתחומם. היקף הנקודות במסלול מדע הנתונים דומה לזה של המסלול המורחב במדעי המחשב, ואולם הוא ממוקד בהכשרה ספציפית למדע נתונים וכולל שילוב של קורסים תיאורטיים ומעשיים במדעי המחשב, מתמטיקה וסטטיסטיקה, כמו גם מעבדה מעשית ופרויקט מסכם. התוכנית מאתגרת ופונה לתלמידים מצטיינים, אשר יוכלו להשתלב כמובילים בתעשיה או להמשיך לתואר גבוה מחקרי. יש להירשם ולהתקבל לכל אחד מהחוגים בנפרד.

רשימת הקורסים:

לימודי חובה במתמטיקה:  32 נ"ז

• חשבון אינפיניטסימלי למדעים (7)
• מתמטיקה שימושית 1 (6)
• אלגברה ליניארית 1 (6)
• אלגברה ליניארית 2 (6)     
• מבוא להסתברות וסטטיסטיקה (6)      

לימודי חובה בחוג למדעי המחשב:  39 נ"ז

• מבוא למדעי המחשב (7)
• מבני נתונים (4)
• מבוא לתכנות מונחה עצמים (4)
• מתמטיקה דיסקרטית  (5)
• סדנה מנאנד טו טאטריס (5)
• סדנאות תכנות C/C++  (4)
• אלגוריתמים (5)
• מודלים חישוביים, חישוביות וסיבוכיות (5)

קורסי חובה מהחוג למדעי המחשב (ייחודיים למסלול) : 16 נ"ז

• מבוא למערכות לומדות (5)
• אופטימיזציה קמורה  ושימושיה (4)
• מחט בערמת דאטה: מבוא למדע המידע (2)
• פרויקט מעשי מסכם במדע הנתונים  (5)

לימודי חובה מהחוג לסטטיסטיקה (רובם ניתנים בגבעת רם): 25 נ"ז

• הסתברות לסטטסיטיקאים למדעי המחשב (4)
• מבוא לסטטיסטיקה (4)
• 'הסקה סטטיסטית ושימושיה' (6 נ"ז) 
• רגרסיה ומודלים לינאריים למדעי המחשב (4)
• עיבוד נתונים בסטטיסטיקה מודרנית (4)
• מעבדה בסטטיסטיקה (3)

לימודי חובת-בחירה למסלול מדע הנתונים (ישוקלל 16 נ"ז תחת החוג לסטטיסטיקה ומדע הנתונים) מתוך הרשימה הבאה:

• מבוא לחקר ביצועים – מודלים סטוכסטיים (3)
• מודלים לינאריים מוכללים (3)
• עקרונות תכנון ניסויים ושיטות דגימה (3)
• מבוא לחישוב נומרי (4)
• מסדי נתונים (5)
• מבוא לאינפורמציה ולהסקה (4)
• עיבוד שפה טבעית (3)
• קורס מעשי מתקדם בלמידה חישובית (5)
• סדרות עתיות (4)
• עיבוד ספרתי של תמונות (4)
• עיבוד אותות ספרתי (4)
• אלגוריתמים בביולוגיה חישובית (3)
• מודלים גרפיים (4)
• מבוא לקריפטוגרפיה להאבטחת תוכנה (4)
• מערכות הפעלה (4)
• תכנות נתוני עתק (קורס חדש  - לא ינתן בשנה״ל הקרובה) (3)
• רשתות נוירונים (קורס חדש  - לא ינתן בשנה״ל הקרובה) (2) – ניתן להחליף בקורס רשתות נוירונים של חישוביות עצבית