მონაცემთა მეცნიერება: მარიამ ჯანგველაძე კურსის შესახებ

blog-detail-img

მონაცემთა მეცნიერი არის ადამიანი, რომელმაც ნებისმიერ პროგრამისტზე უკეთ იცის სტატისტიკა და ნებისმიერ სტატისტიკოსზე უკეთ გამოსდის პროგრამირება.

მონაცემთა მეცნიერება არის მათემატიკის, ბიზნესის, ალგორითმებისა და მანქანური სწავლების (Machine Learning) ტექნიკების ერთობლიობა, რომელიც გვეხმარება, ვიპოვოთ მონაცემებში არსებული კანონზომიერებები და გავაკეთოთ აღმოჩენები, რომელიც ორგანიზაციებისთვის გადაწყვეტილების მიღებას მნიშვნელოვნად გაამარტივებს და ეფექტურს გახდის.მონაცემების გარდაქმნა ბიზნესისათვის მარტივად აღსაქმელ და გამოსაყენებელ იარაღად მონაცემთა მეცნიერის კომპეტენციაში შედის.

ტექნოლოგიურ განვითარებასთან ერთად ჩნდება ახალი პროფესიები, რომელთაგან ზოგიერთი რამდენიმე სფეროს აერთიანებს და ერთი ადამიანის კომპეტენციის ქვეშ აქცევს. ამ ბლოგში გაგაცნობ Data Science-ს კურსდამთავრებულს – მარიამ ჯანგველაძეს.

მონაცემთა მეცნიერების მიმართ ინტერესი მარიამს უნივერსიტეტში სწავლისას გაუჩნდა ჯერ კიდევ მაშინ, როცა Data Science მხოლოდ საბანკო სფეროში გამოიყენებოდა. იქიდან გამომდინარე, რომ ეს სფერო ქართულ ბაზარზე საკმაოდ ახალია, მისთვის მნიშვნელოვანი იყო აღმოეჩინა კურსი, რომლის სილაბუსი ყველა საჭირო დეტალსა და კომპეტენტურ ლექტორებს მოიცავდა. 

მონაცემთა მეცნიერების კურსი

32 ლექცია | 96 საათი | 16 კვირა
გაიგე მეტი

კურსი შინაარსობრივად ძალიან კარგადაა აგებული. გათვალისწინებულია ისეთი დეტალები, რომლებიც მე პირადად, არც ერთ სხვა კურში არ შემხვედრია. კარგად არის გადანაწილებული თეორიული და პრაქტიკული ნაწილები და რაც მთავარია კურსს უძღვებიან ყველაზე მონდომებული ლექტორები, რომ აღარაფერი ვთქვათ მათ ცოდნასა და კომპეტენციაზე ამ სფეროში.

მარიამი გვიზიარებს საკუთარ ხედვებს Data Science-თან დაკავშირებით: “მართალია პროგრამირება ერთ-ერთი მთავარი უნარია მონაცემთა მეცნიერისათვის, მაგრამ მიმაჩნია, რომ კარგი მონაცემთა მეცნიერი პირველ რიგში კარგი სტატისტიკოსი უნდა იყოს, რომელსაც შეეძლება მონაცემებიდან სტატისტიკური დასკვნების გაკეთება და შემდეგ ამ დასკვნების არსებული სიტუაციისათვის ინტერპრეტირება.” 

სწორედ ამ უნარების განვითარებაში დაეხმარა მას ჩვენი კურსი, სადაც მოახერხა Data Science-ის პროექტის მთელი ციკლი შესწავლა, თითოეული საფეხურის დეტალურად ჩაშლა და ალგორითმების უკან მდგომი ლოგიკის გაგება.

ვფიქრობ, ყველაზე მნიშვნელოვანი უნარი, რაც ამ კურსის გავლისას გამოვიმუშავე არის მონაცემების გარდაქმნა ბიზნესისთვის მარტივად აღსაქმელ და გამოყენებად იარაღად. სწორედ ამ მიმართულებით მინდა აქ შეძენილი ცოდნის გამოყენება და ვეცდები, რაც შეიძლება მეტად დავაინტერესო ქართული ბიზნესი ამ მიმართულების გამოყენებაში.

კურსის განმავლობაში მარიამისთვის ყველაზე დიდი გამოწვევა ფინალურ პროექტზე ინდივიდუალურად მუშაობა იყო, რომლის ფარგლებშიც მან დიდი რაოდენობის მონაცემები დაამუშავა და ბიზნესს წარუდგინა.

მიმაჩნია რომ ამ პროექტზე მუშაობისას მიღებული გამოცდილება საუკეთესოა რაც კი აქამდე მქონია ამ სფეროში.

მიღებული ცოდნითა და გამოცდილებით მარიამი გეგმავს ადგილობირივი ბაზრის განვითარებაში შეიტანოს წვლილი  და შესაბამის პროექტებში ჩაერთოს, საიდაც მოახდენს საკუთარი ცოდნისა და უნარების გაზიარებას.

მათ კი ვისაც ეს სფერო აინტერესებს უზიარებს, რომ თეორიული მასალის შესწავლითა და ლექტორის მიერ მოცემული დავალებებით შეეძლებათ ეს ცოდნა პრაქტიკაში წარმატებით განახორციელონ.

ყველას, ვინც ამ სფეროთია დაინტერესებული პირველ რიგში ვურჩევ, რომ არ შეეშინდეთ მასალის სიუხვის და ამ სფეროში მიმდინარე უამრავი ცვლილებისა თუ სიახლის. მთავარია დაიწყოთ და საფუძვლიანად შეისწავლოთ კურსის წინაპირობაში მოცემული დისციპლინები, როგორებიცაა წრფივი ალგებრა, მათემატიკური სტატისტიკა, ალბათობის თეორია და პროგრამირების ენა.

ასე რომ, თუ გსურს ტექ სამყაროში პირველი ნაბიჯები გადადგა და შეისწავლო ისეთი დისციპლინები, რომლებიც მონაცემთა მეცნიერების პრაქტიკისთვის ასეთი მნიშვნელოვანია – ქომსქულში გელოდებით! Data Science კურსს 2 სექტემბერს ვიწყებთ!

დარეგისტრირდი კურსზე

Data კურსები:

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