გაიცანი Data Analytics-ის ლექტორები - ნიკა ამბოკაძე და ნუცა აბაზაძე
შეამჩნიე, რომ ბოლო პერიოდში მსოფლიოს წამყვან კომპანიებში დიდი პოპულარობით სარგებლობს მონაცემთა ანალიტიკა? და გსმენია იმის შესახებ, რომ საქართველოც აქტიურად უწყობს ფეხს ამ პროცესებს და წამყვან კომპანიებს უკვე ჰყავთ საკმაოდ კარგი მონაცემთა ანალიტიკის გუნდები?
თუ ეს სფერო შენთვისაც საინტერესოა და ამ მიმართულებით განვითარებას ფიქრობ, მაშინ მინდა Data Analytics-ის კურსის ლექტორები, ნიკა ამბოკაძე და ნუცა აბაზაძე გაგაცნო, რომლებიც ანალიტიკას სულ სხვა კუთხიდან დაგანახებენ!
"შეიძლება ითქვას, რომ დღევანდელი სამყარო მონაცემებზე დგას"
ნუცას და მონაცემების მეგობრობა 8 წლიან ისტორიას ითვლის, რომელიც ბიზნეს საკონსულტაციო კომპანია „Start Business Solutions“-ში დაიწყო, რამაც ნუცას დიდი გამოცდილება შესძინა შედეგების ანალიზის კუთხით და აღმოჩნდა კიდეც ეს სფერო მისი სამომავლო სამაგისტრო საქმიანობის მოტივაცია.
„შედეგების ანალიზმა და ამ ყველაფრის დამკვეთებისთვის წარდგენამ ისე გამიტაცა, რომ მომინდა ანალიზი ბევრად უფრო დახვეწილად და სიღრმისეულად მეკეთებინა. სწორედ ამიტომ, ჩავაბარე მაგისტრატურაზე გერმანიაში სტატისტიკის მიმართულებით.“
ნუცას აზრით, Data Analytics-ის კურსი იმ ადამიანებითვის არის განკუთნილი, ვინც განსაკუთრებით ცნობისმოყვარეა, კრეატიულად უდგება საკითხებს და აქვს ანალიტიკური აზროვნება:
"ანალიტიკოსები ტექნილოგიური და არამხოლოდ ტექნოლოგიური კომპანიებისთვის ყველაზე მოთხოვნად უნარებს ფლობენ, რაც, თავის მხრივ, მაღალ ანაზღაურებაში და განვითარების უსაზღვრო შესაძლებლობებში ითარგმნება."
ნუცა 2019 წელს შეურთდა თიბისის გუნდს, საიდანაც დაიწყო მისი კარიერული გამოცდილებების ციკლი:
"თიბისის გუნდში ყოფნის სამნახევარ წლიანი პერიოდის განავლობაში ვიყავი მონაცემთა მეცნიერი, უფროსი მონაცემთა მეცნიერი და დღეს ვიკავებ ანალიტიკური პროექტების ლიდერის პოზიციას, რომლის ფარგლებშიც მონაცემთა ანალიტიკოსებთან, მონაცემთა მეცნიერებთან და ბიზნესის წარმომადგენლებთან ერთად სხვადასხვა ბიზნეს პრობლემას მონაცემების გამოყენებით ვჭრით"
ნუცა ასევე გლობალური საზოგადოება R Ladies წევრია, რომელიც პროგრამირების ენა R-ის მქონე ქალბატონებს მთელი მსოფლიოს მასშტაბით აერთიანებს.
ნუცას თქმით, აქამდე საქართველოში მხოლოდ რამოდენიმე მსხვილი კომპანია იყოო მონაცმებით მართული, დღეს კი ბევრი საშუალო ზომის კომპანია იწყებს კომპანიაში მონაცემთა ინფრასტრუქტურის შექმნას და მათ ანალიზს. შესაბამისად მოთხოვნა მონაცემთა ანალიტიკოსებზე დღითიდღე იზრდება.
მიუხედავად ამისა, ამ მიმართულებით აკადემიური განათლების მიღება საქართველოში არ ხდება, დარგის პროფესიონალებზე დეფიციტია, ანაზღაურება კი უმეტესი პროფესიების საშუალო ხელფასზე ბევრად მაღალია
ვფიქრობ, დროა ნიკაც გაგაცნო, რომელიც უკვე 3 წელია Data Analytics-ის მიმართულებით მუშაობს და გამოცდილება დააგროვა ისეთ პოზიციებზე, როგორებიცაა მონაცემთა ინჟინერი და მონაცემთა ანალიტიკოსი.
ნიკა გვიზიარებს სამ მიზეზს, თუ რატომ უნდა აირჩიო მონაცემთა ანალიტიკა სამომავლო საქმიანობად:
"იმისთვის, რომ მონაცემთა ანალიტიკოსი გახდე, არ არის საჭირო კონკრეტული მიმართულებით მიღებული განათლება, მონაცემთა ანალიტიკოსებზე მოთხოვნა დღითიდღე იზრდება, ანალიტიკოსის საშუალო ანაზღაურება კი საკმაოდ მაღალია"
და იმაზე თუ გიფიქრია, როგორ ვლინდება ყოველდღიურობაში მონაცემთა ანალიტიკა? ან მაგალითად, როგორ გენერირდება მონაცემები ჩვენი ინტერაქციისას ნებისმიერ ელექტრონულ მოწყობილობასთან:
მაგალითად, ამინდის სენსორები, რომლებიც წამიერად გზავნიან ამინდის შესახებ ინფორმაციას ჩვენს სმარტფონებზე, ონლაინ მაღაზიები პროდუქტებს გვთავაზობენ იმის მიხედვით, თუ რა პროდუქტები შევიძინეთ აქამდე, ან რომელ პროდუქტს ვათვალიერებდით
იმის გასააზრებლად თუ რამდენად დიდი ინფორმაცია გროვდება და ინახება ჩვენ გარშემო, ნიკა გვეუბნება, რომ მთელი ისტორიის მანძილზე დაგროვილი მონაცემების 90% ბოლო ორ წელიწადში დაგროვდა, სამომავლოდ კი მონაცემების ჯამური მოცულობის ყოველ ორ წელიწადში გაორმაგებას ველოდებით.
თუ მონაცემთა ანალიტიკით დაინტერესდი და გინდა ჩვენს პროგრამასაც გაეცნო, გეტყვი, რომ ბევრ საინტერესო ამბავს აღმოაჩენ.
რაც მთავარია, არ აქვს მნიშვნელობა გქონია თუ არა მანამდე მონაცემებთან შეხება, მთავარია გქონდეს კარგად განვითარებული ლოგიკური აზროვნება და დაინტერესებული იყო მონაცემებით.
კურსის გავლის შემდეგ კი შეგეძლება:
- ბიზნესური ამოცანის სწორად გაანალიზება და ანალიტიკურ/ტექნიკურ ამოცანაში თარგმნა
იმის განსაზღვრა, თუ რა ბიზნეს პრობლემის შემთხვევაში რა ტიპის და სირთულის ანალიტიკა არის საჭირო
გაიგო სხვადასხვა ზომის და ტიპის ორგანიზაციებში როგორ ხდება მონაცემთა შენახვა, მართვა და ბიზნესისთვის ხელმისაწვდომობა
განასხვავო ერთმანეთისგან სხვადასხვა ტიპის და ფორმატის მონაცემები
მონაცემების დამოუკიდებლად ამოღება, გაწმენდა და დამუშავება SQL-ის გამოყენებით
ეფექტური და ოპტიმიზირებული კოდის დაწერა SQL-ში
მონაცემების ანალიზისთვის მომზადება Power BI-ს გამოყენებით
მონაცემთა ვიზუალიზაცია და ბიზნეს მიზნებისთვის საჭირო ანალიტიკის გაკეთება Power BI-ს გამოყენებით
მიღებული მიგნებების სტეიკჰოლდერებთან წარდგენა და ეფექტური პრეზენტირება
ამდენად, თუ Data Analytics-ის შესწავლა შენთვის საინტერესო ჩანს და ამ მიმართულებით ახალი ცოდნისა და გამოცდილების შეძენა გსურს, შემოგვიერთდი კურსზე!
ავტორი: თათა ვახტანგაშვილი
რელევანტური ბლოგები
შესაძლოა გაინტერესებდეს
საშუალო
1350₾
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₾
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₾
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
შესვლა Google-ით
შესვლა Facebook-ით