Liverpool-ის წარმატება - Data Science პრაქტიკაში

blog-detail-img

დღევანდელი მუდმივად ცვალებადი სამყარო ყოველდღე ახალ-ახალ შესაძლებლობებს გვთავაზობს. მაგალითად იცოდი, რომ მონაცემთა მეცნიერებაა სწორედ ის სფერო, რომელიც ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების მოდელების აგების შედეგად საინტერესო სიახლეებსა და ინფორმაციას გვაწვდიან?

ამიტომ თამამად შეგვიძლია ვთქვათ, რომ განვითარებულ ქვეყნებში დღეს ყველაფერი მონაცემებით არის მართული, რაც ნიშნავს იმას, რომ მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებები სწორედ მონაცემთა ანალიზზე დაყრდნობით მიიღება. ამიტომ გასაკვირი არ იქნება თუ გეტყვი, რომ Liverpool-ის წარმატების უკანაც სწორედ მონაცემთა მეცნიერება დგას.  

ამ ბლოგში კი მინდა Liverpool-ისა და მონაცემთა მეცნიერების შესახებ გიამბო.

თუ მონაცემთა მეცნიერების გარდა ფეხბურთიც გაინტერესებს, რთულია არ შეამჩნიო ის ევოლუცია, რომელიც ლივერპულის საფეხბურთო კლუბში მოხდა. 

გუნდის მკვლევარმა იან გრეჰემმა ცხადად დაანახა გუნდის მენეჯერ კლოპს, რომ ფეხბურთის ყურებით სიამოვნება ფანების საქმეა, ხოლო სასიამოვნო თამაშისთვის მნიშვნელოვანი მონაცემების გამოყენებაა, Data Science-ის მეშვეობით კი გუნდი შეძლებდა იმ ტექნიკების გაერთიანებას, რომლებიც დაეხმარებოდა არსებულ ინფორმაციებზე დაყრდნობით მიეღო ისეთი მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებები, როგორებიცაა: მოთამაშეთა და მწვრთნელების დაქირავება, თამაშის მენეჯმენტი და კომერციული კონტრაქტები.

წარმატებული თამაშისთვის კი მხოლოდ ისეთი მონაცემების გამოყენება იყო საჭირო, როგორებიცაა:

თითოეულ პოზიციაზე მყოფი მოთამაშის თამაშის შეფასების მეთოდები (დროის რა პროცენტი აკონტროლებდა ბურთს, დარტყმის კუთხე, დაღლის სიხშირე და სხვა)

გუნდის დინამიკის განსაზღვრა

ყოველი დამატებითი მოთამაშის შემდგომ გუნდის ევოლუციის აღმოჩენა

როგორც ხედავ, ციფრულ სამყაროს საზღვრები მართლაც არ აქვსმსოფლიოს დიდი კომპანიების უმეტესობა მონაცემებით არის მართული, რაც ნიშნავს იმას, რომ მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებები სწორედ მონაცემთა მეცნიერებაზე დაყრდნობით მიიღება.

თითქოს ერთი შეხედვით ყველაფერი ადვილი დასათვლელია არა? რეალურად კი მონაცემთა მეცნიერება აერთიანებს ბიზნესის, მათემატიკის, ალგორითმებისა და ისეთი ტექნიკების ერთობლიობას, რომლებიც დაგეხმარება იპოვო მონაცემებში არსებული კანონზომიერებები. შემდეგ კი სწორედ ეს კანონზომიერები და აღმოჩენები ხდის სამომავლო გადაწყვეტილბებს გადაწვეტილებებს ეფექტურს. ეს კი ძალიან მიმზიდველსა და საინტერესოს ხდის პროფესიას. 

შენ კი თუ მონაცემთა მეცნიერებით ხარ დაინტერესებული გეტყვი, რომ მნიშვნელოვანია ფლობდე ისეთ უნარებს, როგორებიცაა:

● მათემატიკური უნარ-ჩვევები

● კოდის წერის უნარი საბაზისო დონეზე მაინც

● ანალიტიკური აზროვნების უნარი

რაც შეეხება სფეროს პოპულარულობას, საქართველოში მონაცემთა მეცნიერება, ნელ-ნელა იკიდებს ფეხს და სულ უფრო მეტად ხდება პოპულარული მცირე თუ დიდ კომპანიებში. შესაბამიად,  გასაკვირი არ იქნება თუ გეტყვი, რომ მონაცემთა მეცნიერზე მოთხოვნა საქართველოში საკმაოდ მაღალია და მისი საშუალო ანაზღაურება  4500 ლარია. 

ასე და ამგვარად, თუ გაქვს ანალიტიკური აზროვნება, გსიამოვნებს პრობლემის გადაჭრა, მოგწონს კოდის წერა, თან გინდა მომავლის პროფესია აირჩიო Data Science შენთვისაა. შემოგვიერთი, კურსს 20 მაისს ვიწყებთ!

გაუზიარე მეგობრებს
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

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება