פרדיקציות יועצים - אנליזות מתקדמות ופיתוחי מודלים

בעלים ומדען הנתונים האחראי - רועי פולניצר

פרטי השכלתו של מדען הנתונים האחראי מטעם "Prediction Consultants": מר רועי פולניצר

מדען נתונים מוסמך בישראל, בעל תואר .M.B.A במנהל עסקים (עם התמחות בבניית מודלים מתמטיים וסטטיסטיים) ותואר .B.A בכלכלה (עם התמחות בכלים ושיטות לאנליזה ותחקור מידע), שניהם בהצטיינות ומאוניברסיטת בן-גוריון בנגב.
מחזיק בהסמכות הבאות מטעם האיגוד הישראלי למדעני נתונים מקצועיים (Professional Data Scientists' Israel Association): "מפתח פייתון מוסמך" (Certified Python Developer), "דאטה אנליסט בפייתון" (Python Data Analyst), "מומחה ללמידת מכונה" (Machine Learning Specialist), "מוסמך בלמידה עמוקה" (Accredited in Deep Learning) ו- "דאטה סיינטיסט מקצוען" (Professional Data Scientist).
מחזיק בהסמכות מקצועיות שונות, כגון: הסמכה בינלאומית "מנהל סיכונים פיננסיים" (Financial Risk Manager, המעידה על כך שהמחזיק בה בקיא בפיתוח, יישום ותיקוף מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים מתמטיים כגון K-Means ,SVM ו- KNN למדידה וניהול סיכוני אשראי) מטעם האיגוד העולמי למומחי סיכונים (Global Association of Risk Professionals), הסמכת "אקטואר מלא" (Fellow Actuary, המעידה על כך שהמחזיק בה בקיא בפיתוח, יישום ותיקוף מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים מתמטיים כגון GLM , RF ו- NN לקביעת פרמיות בביטוח כללי) מטעם לשכת מעריכי השווי והאקטוארים הפיננסיים בישראל (Israel Association of Valuators and Financial Actuaries) והסמכת "מנהל סיכונים מוסמך" (Certified Risk Manager, המעידה על כך שהמחזיק בה בקיא בפיתוח, יישום ותיקוף מודלים סטטיסטיים ואלגוריתמים מתמטיים כגון DT ,NB ו- PCA לניהול סיכונים תפעוליים) מטעם האיגוד הישראלי למנהלי סיכונים (Israeli Association of Risk Managers).
חבר באיגוד הבינלאומי למנהלי סיכונים מקצועיים (Professional Risk Managers' International Association, מה שמעיד עליו כבקיא במחקר, פיתוח, כתיבה ומימוש אלגוריתמים של בינה מלאכותית על כמויות גדולות של מידע).
למד אקטואריה (יישום טכניקות סטטיסטיות וכריית נתונים לבעיות ניתוח סדרות עתיות, צמצום מימדים, אופטימיזציה וסימולציה) במסגרת תוכנית ההכשרה היוקרתית בת ה- 250 שעות של אוניברסיטת חיפה, למד ניהול סיכונים פיננסיים (בניית מודלים סטטיסטיים מנבאים והסתברותיים לבעיות חיזוי, סיווג, ניתוח אשכולות וזיהוי אנומליות) במסגרת תוכנית ההכשרה היוקרתית בת ה- 250 שעות של אוניברסיטת אריאל וכן למד למידת מכונה ולמידה עמוקה (בניית מערכות המלצה ואימון רשתות נוירונים לעיבוד תמונה ו- NLP) במסגרת תוכנית ההכשרה היוקרתית בת ה- 500 שעות של מכללת John Bryce (התוכנית נקראת Data Science, Machine Learning & Deep Learning with Python).
בוגר השתלמויות מקצועיות שונות במכללת John Bryce, כגון: השתלמות מקצועית בנושא Introduction to Machine Learning, AI & Data Visualization for Managers and Architects, השתלמות מקצועית בנושא Practical Machine Learning, AI & Deep Learning with Python for Algorithm Developers & Data Scientists, השתלמות מקצועית בנושא Azure Data Fundamentals: Relational Data, Non-Relational Data and Modern Data Warehouse Analytics in Azure והשתלמות מקצועית בנושא Azure AI Fundamentals: Azure Tools for ML, Automated ML & Visual Tools for ML and Deep Learning.
בוגר השתלמויות מקצועיות שונות של PDSIA, כגון: השתלמות מקצועית בנושא Neural Networks and Deep Learning, השתלמות מקצועית בנושא Big Data and Cloud Services והשתלמות מקצועית בנושא Natural Language Processing and Text Mining.

פרטי ניסיונו המקצועי של מדען הנתונים האחראי כאמור

הבעלים ומדען הנתונים האחראי מטעם פרדיקציות יועצים.
בעל ניסיון רב בפיתוח, יישום ותיקוף מודלי חיזוי, סיווג, ניתוח אשכולות ו- NLP, מחקר, כתיבה ומימוש אלגוריתמים של ניתוח סדרות עתיות, צמצום מימדים, זיהוי אנומליות ומערכות המלצה לצורך מחקרים כמו גם לטובת Production.
כמדען הנתונים האחראי מטעם "Prediction Consultants", מר פולניצר מוביל מחקרים בתחומים שונים, מתכנן ומיישם Pipelines מלאים של Data Science, בכל השלבים החל משלב ה- Business Understanding, עבור בשלב ה- Data Understanding, המשך בשלב ה- Data Preparation, עבור בשלב ה- Modeling (בניית מודלים סטטיסטיים מנבאים ב- Python ויישום מגוון טכניקות סטטיסטיות וכריית נתונים כגון: GLM/Regression, Boosting, Bagging, Random Forest, Decision Trees, Clustering, PCA, SVM), המשך בשלב ה- Evaluation וכלה בשלב ה- Deployment, בונה POC's במגוון רחב של מתודולוגיות ואלגוריתמיקה של Machine Learning ומציג את הממצאים ללקוחות.
טרם הקמת "Prediction Consultants", שימש כמדען הנתונים במשרד הייעוץ של ד"ר שילה ליפשיץ. במסגרת תפקיד זה בנה מודלים סטטיסטיים בשפת הפיתוח R לטובת פתרון בעיות, עבד על מסדי נתונים גדולים, יישם שיטות ניתוח סטטיסטי מתקדמות כולל Machine Learning, פיתח כלי סימולציה ואופטימיזציה, ביצע מחקרי מידע מעמיקים והפיק תובנות עסקיות מנתונים עבור ארגונים (Business Intelligence), ניקה, טייב וסידר את המידע ששימש למחקרים השונים, הפעיל אלגוריתמים שונים של מידול, כריית מידע ו- Machine Learning על המידע שנאסף וסייע בבניית תהליכי הכנת המידע ואופטימיזציה של האלגוריתמים השונים.
זכה במקום הראשון בתחרות הדאטה סיינטיסטים של מכללת John Bryce (ה- Maximum F1-Score Challenge) עם האלגוריתם "Support Vector Classifier using SMOTE and Hyperparameter Optimization".
עם פרוץ מגיפת הקורונה, בהיות חוקר בינה מלאכותית העוסק במחקר ופיתוח אלגוריתמים של ראייה ממוחשבת על כמויות גדולות של מידע - פיתח אלגוריתם לאבחון קורונה בצילומי רנטגן באמצעות רשתות נוירונים קונבולוציוניות. מר פולניצר פרסם את האלגוריתם במסגרת תזה שכתב ב- DEEP LEARNING. באותה שנה מר פולניצר גם פרסם POC בו הוא הראה כי ביכולותו לפתח אלגוריתם לזיהוי קורונה מתוך הקלטות קול ואף קרא לבתי החולים וקופות החולים לצאת איתו ביחד לניסוי קליני בנושא.
מתמנה ע"י בתי משפט ובתי דין בישראל כעד מומחה בתחומי הנתונים, האלגוריתמיקה והבינה המלאכותית.
מעביר השתלמויות מקצועיות בנושאים תכנות בסיסי ב- Python, תכנות בסיסי ב- R, עיבוד תמונה, עיבוד אותות ועיבוד טקסט.
מייסד ומנכ"ל האיגוד הישראלי למדעני נתונים מקצועיים (PDSIA).
מייסד ויו"ר לשכת מעריכי השווי והאקטוארים הפיננסיים בישראל (IAVFA).
התמודד על משרת האקטואר הראשי של רשות שוק ההון, הביטוח והחיסכון ועבר בהצלחה של כל שלבי המכרז.
התמודד על משרת המפקח על הבנקים בבנק ישראל.
נמנה על מייסדי התוכנית ללימודי תעודה באקטואריה וניהול סיכונים באוניברסיטת בן-גוריון בנגב.
נמנה על המייסדים של קבוצה אשר זכתה במכרז של רשות המיסים בישראל לביצוע הערכות שווי הן של נכסים בלתי מוחשיים בעסקאות מקרקעין והן בנושא שינוי מבנה עסקי.
הקים את "שווי פנימי" שמהווה גורם מצטט מוכר בישראל של עקומי ריבית (Yield Curves) לפי תקופה ודירוג אשראי.
יו"ר הועדה לקביעת מדיניות הערכות שווי עבור עובדי רשות המסים בישראל (ועדת פולניצר, 2016).
ביצע, פיקח וניהל של מאות הערכת שווי של חברות סטארט-אפ ומכשירי החוב וההון (כגון: מניות בכורה, Warrants על מניות בכורה, כתבי אופציות על מניות רגילות בתוכנית ESOP ומניות רגילות) שלהן לקראת ואחרי סבבי גיוס (Financing Rounds).
שימש כמרצה בקורסים למימון כמותי, הערכות שווי אופציות, ניהול סיכונים והנדסה פיננסית במוסדות אקדמיים שונים.