როგორ გავართვათ თავი გასაუბრებას მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციაზე? - ლელა გაიხარაშვილი

blog-detail-img

მონაცემთა ანალიტიკა აქტიურად გამოიყენება ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად და მნიშვნელოვანი მიგნებების გამოსატანად – რომელიც კომპანიებს მათი საქმიანობის ოპტიმიზაციაში დიდ დახმარებას უწევს. სხვადასხვა წყაროებიდან მიღებული მონაცემები შესაძლებელია სერვისების გაუმჯობესების გზით გამოიყენება. მათგან ღირებული ინფორმაციის მიღება კი მონაცემთა ანალიტიკით ხდება შესაძლებელი.

თუ ანალიტიკური აზროვნებით გამოირჩევი და ახალი პროფესიის დაუფლება გსურს, ეს სფერო დაგაინტერესებს. გზამკვლევს ამ მიმართულებით კი აქ გაეცნობი – ლელა გაიხარაშვილი, Commschool-ლექტორი, შენთვის საინტერესო კითხვებზე გასცემს პასუხებს.

უნივერსიტეტში სწავლის პერიოდში ლელას განსაკუთრებით მოსწონდა მონაცემთა ბაზების საგანი. თუმცა მაშინ არ უფიქრია, რომ მონაცემებთან დაკავშირებული კარიერა ექნებოდა. მისი პირველი სამსახური იყო სწრაფი გადახდის აპარატების კომპანია “ნოვა ტექნოლოჯი”, სადაც პროგრამული უზრუნველყოფის განყოფილების ანალიტიკოსად მუშაობდა. სწორედ ამ დროიდან შეუყვარდა ლელას მონაცემებთან მუშაობა და გააცნობიერა, რამდენად მნიშვნელოვანი იყო მისი როლი – იგი მის თანამშრომლებს კომპანიის ერთიანი სურათი დანახვაში ეხმარებოდა.

გზა მარტივი ნამდვილად არ იყო. როდესაც მუშაობა დავიწყე, მხოლოდ თეორიული ცოდნა მქონდა. როგორც კი პრაქტიკულ ამოცანებს შევეჯახე, მივხვდი, რომ საკუთარ თავზე ბევრი სამუშო მქონდა. ვმეცადინეობდი ბევრს, ვსვამდი უამრავ კითხვას და ვცდილობდი, მაქსიმალურად ჩართული ვყოფილიყავი ყველაფერში, რაც ჩემს პოზიციას და პასუხისმგებლობებს უკავშირდებოდა.

ის, რაც კარიერის საწყის ეტაპზე ლელას ყველაზე მეტად გამოადგა, იყო ცნობისმოყვარეობა და პასუხისმგებლობა. ცნობისმოყვარეობა ეხმარებოდა მუდმივად ახალი საკითხების მოძიებასა და სწავლაში, რომელიც მის საქმიანობაში დაეხმარებოდა. პასუხისმგებლობა კი აიძულებდა, რომ თითოეულ დავალებას მთელი სერიოზულობით მისდგომოდა და მაქსიმალური ყურადღება დაეთმო სამუშაოს ხარისხისთვის. ამ ორმა უნარმა არა მხოლოდ სამუშაოს შესრულებაში, არამედ პროფესიულ განვითარებაში დიდი როლი ითამაშა.

პროფესია - მონაცემთა ანალიტიკოსი

მონაცემთა ანალიტიკოსის ძირითადი ამოცანა არის მონაცემების შეგროვება, ანალიზი და ინტერპრეტაცია, რათა ორგანიზაციამ მიიღოს ინფორმირებული გადაწყვეტილებები. მისი ყოველდღიური საქმიანობა ასე გამოიყურება:

  • მონაცემების შეგროვება და წმენდა: მონაცემთა წყაროებიდან მონაცემების შეგროვება და ხარისხის უზრუნველყოფა;
  • მონაცემთა ანალიზი: სტატისტიკური მეთოდების და ანალიტიკური ტექნიკების გამოყენებით მონაცემების გაანალიზება;
  • მონაცემთა ვიზუალიზაცია: მონაცემების გრაფიკულად წარმოდგენა მარტივი და მკაფიო ფორმით.
monatsemtha analitikosi

ლელას აზრით, არსებობს არაერთი მიზეზი, თუ რატომ უნდა გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი:

  1. მაღალი მოთხოვნა: მონაცემთა ანალიტიკოსებზე მოთხოვნა მუდმივად იზრდება. კომპანიები ყველა ინდუსტრიაში ეძებენ პროფესიონალებს ამ მიმართულებით;
  2. კარგი ანაზღაურება: მონაცემთა ანალიტიკოსები ხშირად იღებენ მაღალ ანაზღაურებას და აქვთ შესაძლებლობა, პროფესიულად განვითარდნენ, რაც მათთვის ფინანსურად მომგებიან კარიერას ქმნის;
  3. მრავალფეროვანი შესაძლებლობები: მონაცემთა ანალიტიკის უნარები საჭიროა თითქმის ყველა სექტორში, მათ შორის, ფინანსებში, ჯანდაცვაში, ტექნოლოგიებში, მარკეტინგსა და მრავალ სხვა სფეროში. ეს გაძლევს შესაძლებლობას, აირჩიო ინდუსტრია, რომელიც ყველაზე მეტად გაინტერესებს;
  4. მდგრადი კარიერა: მონაცემთა ანალიტიკა არის სფერო, რომელიც მუდმივად განახლებადია და ტექნოლოგიებთან ერთად ვითარდება. ეს ნიშნავს, რომ ამ პროფესიაში ყოფნა მოგცემს შესაძლებლობას, მუდმივად ისწავლო ახალი ტექნოლოგიები და მეთოდები;
  5. მნიშვნელობის აღქმა: მონაცემთა ანალიტიკოსები მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ კომპანიების წარმატებაში. მათი ანალიზები და რეკომენდაციები ეხმარება ორგანიზაციებს სტრატეგიულ გადაწყვეტილებების მიღებაში, რაც კომპანიის ზრდასა და განვითარებაში მნიშვნელოვან როლს თამაშობს.

მონაცემთა ანალიტიკის კურსი

SQL/Power BI
გაიგე მეტი

რჩევები წარმატებული გასაუბრებისთვის

მონაცემთა ანალიტიკოსის კარიერული გზა ჩვეულებრივ სამსახურის ძიებით იწყება, რასაც გასაუბრების ეტაპი, ტექნიკური დავალების შესრულება და უშუალო უფროსთან/გუნდის ლიდერთან გასაუბრება მოჰყვება. პოზიციების საძიებლად ლელა რეკომენდაციას LinkedIn-ის უწევს, სადაც არაერთი ვაკანსია ქვეყნდება. ამ პროცესში ძალიან მნიშვნელოვანია სოციალური კავშირების დამყარება, რათა პროფესიონალებისგან მიიღო რჩევები, რესურსები, გაეცნო სიახლეებს. ასევე შეხვდე პოტენციურ დამსაქმებლებსა თუ მენტორებს. ამიტომ, ლელა გირჩევს, რომ აქტიური იყო LinkedIn-ზე, გააზიარო საკუთარი მიღწევები, ნამუშევრები თუ სერტიფიკატები.

რაც შეეხება გასაუბრებას, ლელას თქმით, ბოლო პერიოდში ვაკანსიით დაინტერესებულ პირებს აძლევენ დავალებას, სადაც მოცემული გაქვს მონაცემები და Power BI-ში უნდა ააწყო ინფოგრაფიკები. ამ მხრივ კი, სრულად შენზე არის დამოკიდებული, რა ინფორმაციას დაინახავ მონაცემებში და რაზე გაამახვილებ ყურადღებას. ასევე ხშირია სტანდარტული მარტივი კითხვები SQL-თან დაკავშირებით. მაგალითად, Join, Primary Key, Foreign Key, Functions, Group By, Order By და სხვა.

იყავით თავდაჯერებული, მაგრამ არა ამაყი. გამოიჩინეთ ემპათია და მეგობრული დამოკიდებულება. ასევე მნიშვნელოვანია გულწრფელობა. თუ რაიმე არ იცით, უთხარით, რომ არ იცით, მაგრამ მზად ხართ, ისწავლოთ. გამოიჩინეთ ენთუზიაზმი და დაინტერესება პოზიციისა და კომპანიის მიმართ.

პროფესიული თვალსაზრისით ძალიან დაგეხმარება დამატებითი კურსების (Coursera, Udemy) გავლა. აიღე სერტიფიკატები, რომლებიც შეესაბამება შენს პროფესიულ მიზნებს, რომლებსაც LinkedIn-ზე საკუთარ პროფილზე დაამატებ.

მონაცემთა ანალიტიკის კურსის შესახებ

ახლა კი Commschool-ის მონაცემთა ანალიტიკის კურსს გაგაცნობ, რომელსაც ლელა გაუძღვება. იგი განკუთვნილია მათთვის, ვისაც სურთ გაიგონ და გამოიყენონ Power BI და SQL მონაცემთა ანალიზისთვის. პროგრამა მოიცავს თეორიულ და პრაქტიკულ ასპექტებს, რაც დაეხმარება სტუდენტებს, განავითარონ რეალურ სამყაროში გამოყენებადი უნარები. კურსის გავლის შემდეგ შეძლებ, გააანალიზო ბიზნეს ამოცანა სწორად და თარგმნო იგი ანალიტიკურ/ტექნიკურ ამოცანაში, დამოუკიდებლად შეაგროვო, გაწმინდო და დაამუშაო მონაცემები SQL-ის გამოყენებით, შემდეგ კი გააკეთო მათი ეფექტური ვიზუალიზაცია და ბიზნესის მიზნებისთვის საჭირო ანალიტიკა Power BI-ს გამოყენებით.

ჩემი მიზანია რეალურ გამოცდილებაზე დაფუძნებული ქეისების განხილვა, რაც სტუდენტებს აჩვენებს SQL-ისა და Power BI-ის პრაქტიკულ გამოყენებას. ეს მოიცავს რეალურ ბიზნეს სცენარებსა და მონაცემთა ნაკრებებს, რომლებიც გამოყენებული იქნება ანალიზისა და ვიზუალიზაციისთვის.

როგორც ლელა აღნიშნავს, პროგრამის კურსდამთავრებულები დამწყებ/middle დონეზე მუშაობის დასაწყებად მზად იქნებიან. თუმცა თვითგანვითარება ყოველთვის საჭიროა პოზიციის მიუხედავად. ამიტომ მომავალი სტუდენტებისთვის მისი რჩევა იქნება, თუ რაღაც კონკრეტული თემა ვინმესთვის სუსტი წერტილი იქნება, ამას მომავალში მეტი დრო დაუთმონ.

კურსი ეფექტური საშუალებაა, მოკლე დროში სიღრმისეულად შეისწავლო მონაცემთა ანალიტიკა და ანალიზისთვის დაჭირო ინსტუმენტები.
თეონა პატარაიძე
თეონა პატარაიძეData Analyst at Dressup Group
სასწავლო გარემო და პროცესი იყო ძალიან შემოქმედებითი და საინტერესო. იმის მიუხედავად რომ გარკვეულ დონეზე ვიცოდი როგორც SQL ისე Power BI, ბევრი საინტერესო დეტალი შევისწავლე და პრაქტიკული ამოცანებით არსებული ცოდნა უფრო მეტად დავხვეწე.
მონაცემთა ანალიტიკა დავით მაღალდაძე
დავით მაღალდაძეData Analyst at BlueTabla
ყველაზე საინტერესო იყო რეალობასთან მაქსიმალურად მიახლოებული ქეისების გარჩევა, კომპანიების წინაშე არსებული პრობლემების გადაჭრის გზების ძიება და მათი პრაქტიკაში გამოყენება.
მიხეილ ბობოხიძე მონაცემთა ანალიტიკა
მიხეილ ბობოხიძეBrand Manager at Transporter
Previous
Next

ასე რომ, თუ მზად ხარ, ტექნოლოგიური სფეროს N1 მაღალანაზღაურებად პროფესიას დაეუფლო, Commschool-ში გელოდებით. გამოიყენე ეს შესაძლებლობა და შემოგვიერთდი მონაცემთა ანალიტიკის კურსზე!

დარეგისტრირდი
გაუზიარე მეგობრებს
რელევანტური ბლოგები

რელევანტური ბლოგები

შესაძლოა გაინტერესებდეს

საშუალო
1350₾
[Tech] რეკრუტირება
ტექ. ტალანტებზე მოთხოვნა ასეთი მაღალი არასდროს ყოფილა, რაც თავისმხრივ ართულებს კომპანიების მიერ საუკეთესო ადამიანური რესურსების მოძიებას და მოზიდვას.  ამგვარ კონკურენტულ გარემოში, რეკრუტერებს სჭირდებათ არამარტო ტექ. ინდუსტრიის სიღრმისეული აღქმა, არამედ პრაქტიკული ექსპერტიზა, თუ როგორ იპოვონ, დააონბორდინგონ (Onboarding) და შეინარჩუნონ A+ ტექ პროფესიონალები. კურსი დატვირთულია პრაქტიკული სამუშაოებით და შედგენილია მიმდინარე ტრენდების, პლატფორმების, კვალიფიკაციების დეტალურად აღსაქმელად - ეს არის ტექნოლოგიურ სივრცეში ადამიანური რესურსების რეკრუტინგის მინი MBA. შესაბამისად, კურსის განმავლობაში სტუდენტები შეისწავლიან [Tech] რეკრუტინგის 360 გრადუსიან, სრულ პროცესს.
14 ლექცია
42 საათი
საშუალო
1000₾
AI გრაფიკულ დიზაინში
დიზაინის ტრადიციული მეთოდები შრომატევადია და დიდ დროის რესურსს მოითხოვს, რაც, ხშირ შემთხვევაში, ზღუდავს შემოქმედობითობას და მოსაწყენს ხდის დიზაინერის ყოველდღიურობას. თუმცა, გენერაციული AI არის ის რევოლუციური გადაწყვეტა, რაც საშუალებას მისცემს დიზაინერებს გადალახონ ამგვარი დაბრკოლებები და მეტიც  იყონ მეტად ეფექტურები ყოველდღიურ საქმიანობაში. კურსი დატვირთულია პრაქტიკული დავალებებით და ფინალური პროექტით, რაც  მოგცემს საშუალებას  დააგროვო პორტფოლიო და შეიძინო ცოდნა, რომელსაც  პრაქტიკაში გამოიყენებ
8 ლექცია
24 საათი
დამწყები
950₾
AI პრაქტიკაში
ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მენეჯერის განუყოფელი ნაწილი გახდა. შესაბამისად, რაც უფრო მეტად გვესმის რა ენაზე და როგორ ვესაუბროთ ხელოვნურ ინტელექტს მით უფრო მარტივია მისი ყოველდღიურობაში ინტეგრირება. რაც მთავარია, ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით შესაძლებელია დროის ეფექტურად გამოყენება და რუტინული საქმეების თავიდან არიდება. ლექციების განმავლობაში დეტალურად შევისწავლით ისეთი პოპულარული AI სისტემების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini. პრაქტიკულ დავალებასა და ფინალურ ნაშრომზე მუშაობა კი დაგვეხმარება სიღრმისეული ცოდნა მივიღოთ AI ხელსაწყოების გამოყენებასა და მათ საკუთარ  ნებაზე “მოთვინიერებაში”.
6 ლექცია
18 საათი

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება