გზამკვლევი პროფესიაში: მონაცემთა მეცნიერი
ყოველდღიურად უდიდესი მოცულობის ინფორმაცია გროვდება, რომელსაც სხვადასხვა მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილების მიღების პროცესში ვიყენებთ. ამაში კი განსაკუთრებულ როლს მონაცემთა მეცნიერი ასრულებს, ის გვეხმარება, სწორი ანალიზის საშუალებით მონაცემთა გროვა ღირებულ ინფორმაციად ვაქციოთ. დიდი კომპანიების უმეტესობა სწორედ ამ გზას იყენებს ბიზნეს პროცესების სამართავად. ამიტომ, მონაცემთა მეცნიერი ერთ-ერთ მოთხოვნად და საჭირო პროფესიად იქცა.
იმისთვის, რომ მონაცემთა მეცნიერების სფეროში დაიწყო მუშაობა, არაერთი გზა არსებობს. ამ პოზიციაზე საქმდებიან ადამიანები ტექნოლოგიური სფეროს სხვადასხვა მიმართულებიდან: მათემატიკა, კომპიუტერული მეცნიერებები, სტატისტიკა და სხვა. თუმცა, მონაცემთა მეცნიერების დასაუფლებლად საჭირო აღარ არის უნივერსიტეტის დიპლომი, რადგან საჭირო უნარ-ჩვევების დაუფლებას სხვაგვარადაც შეძლებ. თუ როგორ, ამას ბლოგში შეიტყობ – აქ მოგიყვები როგორ შეიქმნა წარმატებული კარიერა მონაცემთა მეცნიერების დიდ და მრავალფეროვან სფეროში.
1. განივითარე მონაცემთა დასამუშავებლად საჭირო უნარები
თუკი მონაცემებთან მუშაობის გამოცდილება საერთოდ არ გაქვს, შენ მაინც შეგიძლია, მონაცემთა მეცნიერების სფეროში კარიერის შექმნა. თუმცა ამისთვის საჭიროა სწორი საფუძველი ჩაუყარო შენს კარიერას.
მონაცემთა მეცნიერი მაღალი დონის პოზიციაა. სანამ მას მიაღწევ, მონათესავე სფეროში საბაზისო ცოდნა უნდა მიიღო. ეს მიმართულება შეიძლება იყოს მათემატიკა, ინჟინერია, სტატისტიკა, მონაცემთა ანალიზი, პროგრამირება თუ ინფორმაციული ტექნოლოგიები (IT). თუმცა, რომელი დარგიც არ უნდა აირჩიო, მთავარია, იგი მოიცავდეს შემდეგ ფუნდამენტურ და საჭირო უნარებს: Python, SQL და Excel. სწორედ ამ ტექნიკების გამოყენება დაგჭირდება პირველადი მონაცემების დასამუშავებლად. ასევე, კარგი იქნება, თუ შეისწავლი Tableau-საც, რომელიც ვიზუალიზაციების შექმნაში დაგეხმარება.
გამოიყენე ყველა შესაძლებლობა, რათა დაიწყო ფიქრი, როგორც მონაცემთა მეცნიერმა. რაც უფრო მეტად გექნება ამ ეტაპზე მონაცემებთან შეხება, მით უფრო მეტად დაგეხმარება ეს გამოცდილება შემდეგი გამოწვევების გადალახვაში.
2. ისწავლე მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლები
ამისთვის საუკეთესო ვარიანტი მონაცემთა მეცნიერების კურსის გავლაა. შეისწავლე მონაცემთა შეგროვება და შენახვა, ანალიზი და ვიზუალიზაცია სხვადასხვა პროგრამის გამოყენებით (Tableau, Power BI). დასაქმების ბაზრის ანალიზი აჩვენებს, რომ დამსაქმებლებისთვის მთავარია, შენი ცოდნა და უნარები სათანადოდ წარმოაჩინო და არა ის, თუ სად შეიძინე ისინი.
თუ არ იცი, გეტყვი, რომ Commschool-ში შეგიძლია მონაცემთა მეცნიერება სფეროს პროფესიონალ ლექტორთან შეისწავლო. აქ ისწავლი და გაიუმჯობესებ ყველა იმ მნიშვნელოვან უნარს, რომელიც ყოველდღიურ საქმიანობაში დაგჭირდება. გარდა ამისა, პროგრამის განმავლობაში მიიღებ კარიერულ მხარდაჭერასა და რჩევებს. ასე რომ, აუცილებლად გაეცანი კურსის სილაბუსს.
3. შეისწავლე მონაცემთა მეცნიერებისთვის მთავარი პროგრამირების ენები
მონაცემების გაფილტვრის, ანალიზისა და მოდელირების პროცესში მონაცემთა მეცნიერები არაერთ ტექნიკასა და ხელსაწყოს მიმართავენ, რომლებიც სპეციალურად ამ მიზნით შეიქმნა. მან უნდა იცოდეს ისეთი პროგრამირების ენები, როგორებიცაა Python, R, Hive, SQL. ხოლო მნიშვნელოვანი ხელსაწყოები შემდეგია: RStudio, Jupyter Notebook, Apache Mahout, Tensorflow, h2o.ai.
4. იმუშავე პროექტებზე, რათა პრაქტიკული უნარ-ჩვევები გამოიმუშავო
როცა პროგრამირების ენებსა და ციფრულ ხელსაწყოებს შეისწავლი, დაიწყე მისი პრაქტიკაში გამოყენება და განვითარება. იმუშავე ისეთ პროექტებზე, რომლებიც ამ უნარების ფართო სპექტრს მოითხოვს – Excel და SQL მონაცემთა ბაზების სამართავად, Python და R ანალიზისთვის. გამოცადე მთლიანი პროცესის სხვადასხვა საფეხური: კომპანიისა და ბაზრის კვლევა, საჭირო მონაცემების სწორად შერჩევა და შეგროვება, მათი გაფილტვრა და ოპტიმიზაცია, ალგორითმების შემუშავება ანალიზისთვის, ვიზუალიზაცია და შედეგების პრეზენტაცია. ამ უკანასკნელზე მუშაობა კომუნიკაციის უნარს გაგიუმჯობესებს, რაც შემდგომში აუცილებლად გამოგადგება.
კარგი იქნება, თუ ივარჯიშებ სხვადასხვა ტიპის მონაცემის დამუშავებაზეც: ტექსტები, სტრუქტურირებული მონაცემები,ფოტოსურათები, აუდიო და ვიდეო მასალები. თითოეული ინდუსტრია განსხვავებული სახის მასალას იყენებს საკუთარი ბიზნესის წარმატებისთვის და გადაწყვეტილების მიღების პროცესში. ზოგადად, როგორც მონაცემთა მეცნიერს, ერთი ან ორი ტიპის მონაცემში გექნება სპეციალიზაცია. მაგრამ დამწყების დონეზე სასურველია, რომ რაც შეიძლება მეტი სახის ინფორმაციის დამუშავება შეგეძლოს. ამიტომ, მიიღე მრავალფეროვანი გამოცდილება.
შეეჭიდე უფრო კომპლექსურ პროექტებსაც – ეს საშუალებას მოგცემს, აღმოაჩინო ყველა ის გზა, რომლითაც შეიძლება მონაცემების გამოყენება. შეგეძლება რთული სტატისტიკური ტექნიკების გამოყენებით შედეგების პროგნოზირება და რეკომენდაციების გაცემა.
5. იმუშავე ვიზუალიზაციებსა და მათ წარდგენაზე
Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly, Infogram, Google Charts, Excel – ამ პროგრამების საშუალებით შეგიძლია დამუშავებული ინფორმაციის ვიზუალიზაცია შექმნა, რომელიც საუკეთესოდ გამოხატავს მთავარ მიგნებებს. ამ ეტაპზეც კი Excel აქტუალურობას არ კარგავს და კვლავ რჩება ერთ-ერთ ყველაზე გამოსადეგ და პრაქტიკულ ხელსაწყოდ.
ვიზუალიზაციის გარდა, მნიშვნელოვანია, რომ აუდიტორიის წინაშე ეფექტურად მიღებული შედეგების წარდგენა შეგეძლოს. კომუნიკაციის უნარს, შესაძლოა, ბუნებრივადაც ფლობდე. თუმცა, თუ ასე არ არის, ამ საქმეში პრაქტიკის მიღება დაგეხმარება – ჩაუტარე პრეზენტაცია შენს მეგობარს, სანამ უფრო დიდ ჯგუფებთან მოგიწევს შეხვედრა.
6. შექმენი პორტფოლიო
შემდეგი საფეხური პორტფოლიოს შექმნაა, რომელშიც შენ მიერ ათვისებულ ცოდნასა და უნარებს წარმოაჩენ. იგი შენთვის სასურველი სამსახურის ძიების პროცესში დიდ დახმარებას გაგიწევს.
4 რჩევა პორტფოლიოს შესაქმნელად:
- განათავსე შენი პროექტები GitHub-ზე/პირად ვებ-გვერდზე
- აჩვენე მრავალფეროვანი ტექნიკები, რომლებიც პროექტებზე მუშაობის პროცესში გამოიყენე
- აღწერე მუშაობის პროცესი – მონაცემთა დამუშავება, პრობლემის გამოკვეთა, ანალიზი, გამოსავლის პოვნა
- გამოკვეთე ის ძირითადი საკითხები, რომლებიც კონკრეტულ პოზიციას/კომპანიას უკავშირდება
7. შეიტანე განაცხადი შესაბამის ვაკანსიაზე
ამ სფეროში არაერთი როლი და პოზიცია არსებობს. საჭირო უნარების ათვისების შემდეგ სხვადასხვა მიმართულებით შეგიძლია სპეციალიზაცია, მაგალითად, მონაცემთა ინჟინერია, მონაცემთა ანალიტიკა, მანქანური სწავლების ინჟინერია და მრავალი სხვა. აქვე გეტყვი, რომ მონაცემთა მეცნიერება ერთ-ერთი სწრაფად მზარდი სფეროა, ამიტომ, მომავალში კიდევ უფრო მეტი ახალი სამსახური გამოჩნდება მონაცემთა მეცნიერის პოზიციაზე.
სანამ ვაკანსიაზე განაცხადს გააკეთებ, კარგად გამოიკვლიე, რა პრიორიტეტები აქვს კომპანიას, რა მიმართულებით მუშაობენ და დარწმუნდი, რომ ფლობ შესაბამის უნარებს და გაქვს სურვილი, იმუშაო მსგავს პროექტებზე.
როგორც ხედავ, მონაცემთა მეცნიერს საკმაოდ მნიშვნელოვან როლი აქვს კომპანიის წარმატების საქმეში. ამიტომ, თუ გსურს, რომ შენც ამ პროცესის ნაწილი გახდე და მომავლის პროფესიას დაეუფლო, გირჩევ, ჩვენს კურსს გაეცნო. შემოგვიერთდი Commschool-ში!
რელევანტური ბლოგები
-
-
-
-
-
როგორ გავართვათ თავი გასაუბრებას მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციაზე? - ლელა გაიხარაშვილი...
-
IT პროექტების მენეჯმენტი - გაიცანი ლექტორი გაგი ნინოშვილი...
-
მონაცემთა ანალიტიკა - რა არის და როგორ იყენებენ მას ბიზნესები...
-
-
ნინი მოდებაძე მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიის, საჭირო უნარებისა და კურსის შესახებ...
-
რას მოიცავს SEO სპეციალისტის პროფესია და რა როლს თამაშობს ის კომპანიის წარმატებაში?...
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