გზამკვლევი კარიერაში: მონაცემთა ანალიტიკოსი

blog-detail-img

მონაცემთა ანალიტიკა უზღვავი შესაძლებლობებით სავსე სფეროა. კომპანიები სხვადასხვა ინდუსტრიიდან დიდი მნიშვნელობას ანიჭებენ მონაცემებს და ქმნიან ანალიტიკურ განყოფილებებს. ეს განსაკუთრებით ეხება ტელეკომუნიკაციების, დაზღვევის, სარეკლამო, ფინანსურ სერვისებს, ჯანმრთელობისა და ტექნოლოგიურ დარგებს. მონაცემთა ანალიტიკოსი მათ ეხმარება ორგანიზაციისთვის ეფექტური გადაწყვეტილებების მიღებაში.

დღეს უფრო და უფრო მზარდია მოთხოვნა მონაცემთა ანალიტიკოსებზე, თანაც მათი ანაზღაურებაც საკმაოდ მაღალია. ამიტომ, თუ დიდი მასშტაბის მონაცემებთან მუშაობა გიზიდავს და მომავლისთვის საჭირო უნარ-ჩვევების დაუფლება გსურს, აუცილებლად გაეცანი ბლოგს. აქ მიიღებ რჩევებს, თუ როგორ გაიკვალო წარმატებული კარიერა მონაცემთა ანალიტიკაში.

1. შეისწავლე მონაცემთა ანალიტიკის საფუძვლები

პირველი ნაბიჯი საჭირო ცოდნისა და უნარ-ჩვევების შეძენაა. Excel; პროგრამირების ენები SQL, Python და R; პლატფორმები Power BI,Hadoop, Tableau, Matplotlib, ggplot2 – ეს ტექნიკები და ხელსაწყოები  მონაცემთა გროვის ღირებულ ინფორმაციად გადაქცევაში გეხმარება.

მათ შესასწავლად საუკეთესო გზაა შესაბამისი კურსების გავლა, სადაც მონაცემთა ანალიტიკის ფუნდამენტურ უნარებს გამოიმუშავებ. ასევე, გექნება საშუალება, მიიღო პრაქტიკული გამოცდილება მონაცემთა დამუშავების, სტატისტიკის, ანალიზისა და ვიზუალიზაციის მხრივ. 

ასეთი მრავალფეროვანი და პრაქტიკული კურსის ნახვა Commschool-ში შეგიძლია. Data Analytics-ის პროგრამის ფარგლებში ისწავლი მონაცემთა ანალიზის სრულ ციკლს: ბიზნეს პრობლემის ანალიტიკურ პრობლემად ჩამოყალიბებას, მონაცემების მოძიებას, გაწმენდასა და დამუშავებას SQL-ის გამოყენებით. ასევე, მონაცემთა ანალიზსა და ვიზუალიზაციას Power BI-ს გამოყენებით, მიღებული მიგნებების კომუნიკაციასა და ანალიტიკაზე დაყრდნობით გადაწყვეტილებების მიღებას.

მონაცემთა ანალიტიკის პროგრამა

14 ლექცია 42 საათი 7 კვირა
გაიგე მეტი

2. იმუშავე პროექტებზე და გაიუმჯობესე შესაბამისი უნარები

როგორც კი მონაცემთა ანალიტიკისთვის საჭირო უნარ-ჩვევებს შეიძენ, დაიწყე მათი გამოყენება უშუალოდ სამუშაო პროცესში და მიიღე პრაქტიკული გამოცდილება. იმუშავე ისეთ პროექტებზე, რომლებიც მონაცემთა ანალიზის სრულ ციკლს მოიცავს: კომპანიებისა და ბაზრის კვლევა, საჭირო მონაცემების განსაზღვრა, შეგროვება, გაცხრილვა და ანალიზი შესაბამისი ალგორითმების გამოყენებით.

monatsemtha analitikosi

შემდგომ შეეცადე, რომ მიღებული შედეგების ეფექტური ვიზუალიზაცია შექმნა. ასევე, შეგიძლია მონაცემები ცხრილებში განათავსო და სხვებისთვის ადვილად ხელმისაწვდომი და გამოსაყენებელი გახადო. ხელსაწყოები, რომელთა აქტიური გამოყენებაც დაგჭირდება ამ პროცესში, შემდეგია: PowerBI, XML, SQL, Python, R, Hadoop, Tableau, Plotly, Bokeh, Matplotlib, Google Analytics, Adobe Analytics.

გარდა ამისა, კარგი იქნება, თუ შეხება გექნება განსხვავებული ტიპის მონაცემებთან. მაგალითად, სტრუქტურირებულ მონაცემებთან, ფოტოსურათებთან, აუდიო და ვიდეო მასალებთან, ტექსტებთან. ეს შენს ცოდნასა და გამოცდილებას უფრო მრავალფეროვანს გახდის.

დამატებით გეტყვი, რომ მონაცემთა ანალიტიკოსი კარგად განვითარებულ ე. წ. რბილი უნარებსაც უნდა ფლობდეს:

  • დეტალებზე ორიენტირება
  • კრეატიული და ანალიტიკური აზროვნების უნარი
  • ეფექტური კომუნიკაციის უნარი
  • მათემატიკური აზროვნება

3. შექმენი მონაცემთა ვიზუალიზაცია და იმუშავე მათ წარდგენაზე

როგორც კი საბოლოო შედეგებს მიიღებ, უნდა შექმნა ამ მიგნებების ეფექტური ვიზუალიზაცია, რომელიც სხვა ადამიანებისთვის მარტივად აღქმადი და გასაგები იქნება. ამ პროცესში Excel კვლავ ერთვება და დღემდე პოპულარულ ინსტრუმენტად რჩება გრაფებისა და ცხრილების აგების საკითხში. ასევე, შეგიძლია გამოიყენო Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly ან Infogram.

მონაცემთა ანალიტიკოსი

ამის შემდეგ კი დგება პრეზენტაციის დროც – მონაცემთა ანალიტიკოსმა მისი სამუშაო შედეგები უნდა წარუდგინოს თანამშრომლებს. ამისთვის ეფექტური კომუნიკაციის უნარია საჭირო. თუ პრეზენტირება შენს ძლიერ მხარეს არ წარმოადგენს, არ შეშინდე – პრაქტიკა საუკეთესო გამოსავალია. დაიწყე მეგობრების მცირე ჯგუფით და მათთან მუშაობით – ეს აუცილებლად დაგეხმარება ამ უნარის დახვეწაში.

4. შექმენი პორტფოლიო

პორტფოლიო საუკეთესოდ წარმოაჩენს შენს ცოდნასა და უნარ-ჩვევებს, ამიტომ, მისი შექმნა კიდევ ერთი წინგადადგმული ნაბიჯია წარმატებული კარიერისკენ. დაიწყე GitHub-ზე შენ მიერ ნამუშევარი პროექტების ატვირთვა, სადაც დეტალურად აღწერს მასზე მუშაობის პროცესს. ეს კარგად გამოკვეთს შენს ძლიერ მხარეებს და პოტენციური დამსაქმებლების მოხიბვლასაც შეძლებ.

ასევე, კარგი იქნება, თუ გაწევრიანდები მონაცემთა ანალიტიკოსების საზოგადოებებში, მაგალითად, Kaggle-ში. აქ შეძლებ სფეროს შესახებ მეტი ინფორმაციის მიღებას, უნარებისა და ახალი გამოცდილების შეძენას.

5. გააკეთე განაცხადი შესაბამის ვაკანსიებზე

ამ სფეროში სამსახურის მხრივ საკმაოდ ფართო არჩევანია. ეს მიმართულება დინამიკურია, რაც განაპირობებს მრავალფეროვანი პოზიციის არსებობას, სადაც შესაბამისი უნარების გამოყენება შეგიძლია. ეს სხვადასხვა კომპანიაში არსებული იმ როლების არასრული ჩამონათვალია, სადაც მონაცემთა ანალიზს იყენებენ:

  • მონაცემთა ანალიტიკოსი
  • მონაცემთა ბაზის ადმინისტრატორი
  • მონაცემთა მეცნიერი
  • ბიზნეს ანალიტიკოსი
  • სტატისტიკოსი
  • სისტემების ანალიტიკოსი
  • ოპერაციების ანალიტიკოსი
  • მონაცემთა ინჟინერი
  • მონაცემთა არქიტექტორი

აქვე გეტყვი, რომ მონაცემთა ანალიტიკის უნარები მომავალში უფრო მეტად მოთხოვნადი და დაფასებული იქნება. ამას ადასტურებს ერთ-ერთი კვლევა, რომლის თანახმად, პროფესიონალებზე მოთხოვნა 50-60%-ით გადააჭარბებს მიწოდებას. ეს კი რთულს გახდის ვაკანტური ადგილებისთვის შესაბამისი კანდიდატების მოძიებას.

სწორედ ახლა არის ის დრო, დაეუფლო ამ  პროფესიას და აითვისო მომავლისთვის ყველაზე მეტად საჭირო უნარები.  შემოგვიერთდი  Data Analytics-ის კურსზე!

გაიგე მეტი კურსის შესახებ
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