The CIDR Data Science for Social Good (DSSG) initiative at the Hebrew University aims to promote the use of data science for positive social impact, and to advance data science education.
We partner with government institutions and nonprofit organizations to work on real-world problems that matter. We are interested in challenges in transportation, education, health, environment, sustainability, criminal justice, minority support, and more.
Our program helps our partners to overcome complicated data science challenges, and also provides practical training for our interns: we offer an interdisciplinary summer internship that focuses on solving these challenges. The program allows interns to practice their skills in data science and machine learning, to work alongside and to learn from mentors and faculty.
What do we provide?
For each project we assign a team of graduate students accompanied by faculty members.
During the academic year, several program-wide meetings are held, including an introductory meeting and presentations of preliminary analysis. The rest of the meetings are project-specific and are designed to ensure the data and problem transfer from the organizations to our teams.
The core part of the program is an intensive summer workshop during which most of the research and development is performed.
Our work is focused on solving the problem presented to us. In addition, our teams prepare a written report in a format of a short scientific paper summarizing their findings and results. We also provide documented code to reproduce our results in the future. Finally, to ensure assimilation in the organizations, our teams will visit the organizations and help with the transfer.
What do we require?
The organizations are expected to provide the problem they wish to solve and the appropriate data. A representative of the organization will accompany the project as the domain expert and is expected to participate in the program-wide meetings and in the summer workshop itself.
How can I contact you?
- By mail to dssg.cidr@mail.huji.ac.il
- By scheduling a video or phone meeting at https://calendly.com/danpelleg/30min. Find a slot that’s good for you, claim it, and a meeting invite will go out to you and also to us.
Timeline:
September – February: identification of projects
March: Selection of projects
April-June: data transfer, data quality assurance, preliminary analysis, selection of students
July: Full-time workshop where the bulk of the work happens
August: Writeup and delivery
Projects performed in past years
Infer, filter and enhance topological signals in single-cell data using spectral template matching
Single-cell RNA sequencing is a powerful technology that allows researchers to analyze gene expression in individual cells, providing insights into cellular processes and functions. However, analyzing this data can be challenging, as cells can simultaneously encode multiple, potentially cross-interfering, biological signals. A new computational method, scPrisma, was developed to address this challenge. scPrisma has the ability to uncover cellular spatiotemporal context and has the potential to drive further insights into cellular processes and functions, ultimately advancing our understanding of biology.
התנהגות שיחור מזון חברתית – מעבדת האקולוגיה של התנועה של פרופ' רן נתן
עטלף הפירות המצרי משחק תפקיד מפתח בהפצת זרעים של מגוון צמחים, לרבות מינים פולשניים. עטלפי פירות ידועים בתור מין חברתי ביותר, אולם דפוסי שיחור המזון שלהם נותרו עד היום בגדר תעלומה, וכך גם ההתנהגויות החברתיות הנלוות לאותם דפוסים. חוקרים מקווים לשנות את כל זה באמצעות שימוש במכשירים איתור-מיקום ממוזערים ברזולוציה גובהה, שהוצמדו לאוכלוסיית עטלפים גדולה (כמעט מושבה שלמה) לצורך איסוף נתונים מדויקים על הרגלי התעופה, ההפצה והניווט שלהם. ניתוח הנתונים בראי תורת הגרפים יאפשר, כך מאמינים החוקרים, לחשוף את הרשת החברתית הפועלת מאחורי ההתנהגות המסתורית של העטלפים ולהגיע לתובנות משמעותיות שלא היו נגישות עד כה. כדי לדעת עוד, המשיכו לקרוא או בקרו באתר המעבדה ל אקולוגיה של התנועה (אנגלית).
הפריה חוץ־גופית: הערכת איכות עוברים לפני החזרתם לרחם – מעבדת בוקסבוים למכאנוביולוגיה תאית וביופיסיקה של תאי גזע וגרעינים
לפחות אחד מתוך 25 תינוקות בישראל הוא תינוק מבחנה, אך עדיין אין ברשותנו אמצעים מדויקים להערכת איכות העובר טרם השתלת הביצית המופרית ברחם. לכן, מקובל להשתיל מספר עוברים על מנת להגדיל את סיכויי לקליטת היריון מוצלח, אולם כתוצאה מכך גדל גם הסיכוי להריון מרובה עוברים. מטרת הפרויקט הנוכחי היא לצפות מראש לאילו עוברים הסיכוי הטוב ביותר להוביל להריון מוצלח עוד בטרם השתלתם ברחם, באמצעות ניתוח מאגר נתונים של למעלה מ-70,000 עוברים. למידע נוסף, המשיכו לקרוא כאן, או בקרו באתר מעבדת בוקסבוים ובמאגר Nanshe Database.