ნინი მოდებაძე მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიის, საჭირო უნარებისა და კურსის შესახებ

blog-detail-img

დღეს კომპანიების ხელში უზღვავი რაოდენობის მონაცემია, რომლებსაც სხვადასხვა წყაროს დახმარებით აგროვებენ. მათი ანალიზის შედეგად მიღებულ ინფორმაციას კი მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებენ, რაც ბიზნესის ეფექტურად მართვის საწინდარია. ამიტომ, მონაცემთა ანალიტიკა ერთ-ერთ საჭირო მიმართულებად იქცა – სწორად მას შეუძლია მონაცემთა ქაოსური გროვიდან ღირებული მიგნებების აღმოჩენა.

მონაცემთა რაოდენობა ყოველდღიურად იზრდება. შესაბამისად, მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიული უნარ-ჩვევები დასაქმების ბაზარზე კიდევ უფრო მოთხოვნადი ხდება. თუ ანალიტიკური უნარ-ჩვევებით გამოირჩევი, ეს სფერო შენც დაგაინტერესებს. ამ ბლოგში კი ნინი მოდებაძეს გაგაცნობ, რომელიც მონაცემთა ანალიტიკის კურსს გაუძღვება. ის უფრო ახლოს გაგაცნობს მონაცემთა სამყაროს და მოგიყვება კარიერული პერსპექტივების შესახებ.

ნინისთვის პროფესიის არჩევა სწორხაზოვანი პროცესი არ ყოფილა. საწყის კურსს რამდენჯერმე გადაუხვია, სანამ აღმოაჩენდა და დარწმუნდებოდა, რომ მონაცემთა ანალიტიკა არის ის, რაც აინტერესებს და უდიდეს სიამოვნებას ანიჭებს. თავისუფალ უნივერსიტეტში საერთაშორისო ურთიერთობების ფაკულტეტზე სწავლობდა და ამავდროულად, ბიზნესსა და ფინანსებსაც ეუფლებოდა. რადგანაც ფინანსების მიმართულება უფრო კომფორტული იყო, გადაწყვიტა, კარიერაც ამ სფეროში დაეწყო – მიკროსაფინანსო ორგანიზაციაში საკრედიტო ექსპერტის პოზიციაზე. გარკვეული პერიოდის შემდეგ ანალიტიკის სფეროსთან მეტად დაახლოება გადაწყვიტა და ბიზნეს ანალიტიკოსის პოზიციაზე კომპანია OPPA-ში განაგრძო მუშაობა. პარალელურად, ონლაინ ცოდნისა და გამოცდილების გაფართოების მიზნით, საერთაშორისო პლატფორმა Upwork-ზე მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით დაიწყო მუშაობა.

საერთაშორისო კომპანიებთან ურთიერთობამ ძალიან გააფართოვა ჩემი ცოდნისა და ინტერესების არეალი, აღმომაჩენინა სხვადასხვა ხელსაწყოები, რითაც მონაცემთა დამუშავება ხდება. ასევე საშუალება მომცა, მემუშავა ერთმანეთისგან სრულიად განსხვავებული შინაარსის მონაცემებზე, რომლებიც განსხვავებულ მიდგომებსა და ტექნიკებს მოითხოვს.

მონაცემთა ანალიტიკოსის როლში კარიერის გაგრძელება ნინიმ ისევ ფინანსურ სფეროში გადაწყვიტა და 2022 წლიდან TBC ბანკის გუნდს შეუერთდა. ერთი წლის განმავლობაში მაღალშემოსავლიანი კლიენტების მომსახურების ლიგისთვის მუშაობდა. ძირითადი მიმართულებები მოიცავდა კლიენტების ქცევის ანალიზს, პოტენციური კლიენტების გამოვლენას, საბანკო პროდუქტების დამუშავებას, შეთავაზებების/კამპანიები გენერირებას. ამჟამად ნინი კორპორაციული და საინვესტიციო საბანკო საქმის მონაცემთა ანალიზის გუნდის ლიდერის პოზიციას იკავებს. მისი გუნდი უზრუნველყოფს ფინანსური მონაცემების დამუშავებასა და ანალიზს, ბიზნეს გუნდისთვის ანალიტიკური რეპორტების დამუშავებას, პროცესების ავტომატიზაციასა და ოპტიმიზაციას.

როგორც ფრილანს ანალიტიკოსი, მუდმივად ვაკვირდები მსოფლიოს მასშტაბით არსებულ ტრენდებს, მოთხოვნებსა და შესაძლებლობებს ამ სფეროში.

პროფესია - მონაცემთა ანალიტიკოსი

მონაცემთა ანალიტიკოსი ერთ–ერთი საკვანძო როლია კომპანიაში. იგი ეხმარება მას სწორი სტრატეგიის განსაზღვრაში, რაც საბოლოოდ წარმატებულ შედეგებს აძლევს. ნინი მიიჩნევს, რომ საბანკო/საფინანსო სფერო ძალიან კომპლექსურია და შესაბამისად, მონაცემების დამუშავების პროცესიც ყველა მიმართულებით საინტერესოა. მის მიერ შესრულებული ერთ–ერთი გამორჩეული პროექტი იყო მომხმარებლების ქცევის ანალიტიკა, რომელიც მიზნად ფილიალებში დატვირთულობის შემცირებას ისახავდა. ამ ნაწილში დაამუშავეს ფილიალში მომხმარებლების მიერ განხორციელებული ოპერაციების მონაცემები, გაანალიზეს, შეიძლებოდა თუ არა იმავე ოპერაციის სხვა საშუალებით განხორციელება (ინტერნეტ ბანკი, ქოლ-ცენტრი). ამ შედეგებზე დაყრდნობით დაიგეგმა კამპანიები, რომლებიც მომხმარებლებს ონლაინ მომსახურების ან თვითმომსახურების უპირატესობებს დაანახებდა მათ.

ბიზნეს ამოცანის გააზრება, მონაცემების მოძიება, დამუშავება და ანალიზის პროცესი, მიგნებების ჩამოყალიბება და საბოლოოდ, მათი წარდგენა - ეს ციკლი არის ერთდროულად საინტერესოც, შრომატევადიც, სახალისოც და ამაღელვებელიც. განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საკუთარი თვალით ხედავ შენ მიერ დამუშავებულ მონაცემებზე დამყარებული ბიზნეს გადაწყვეტილებების წარმატებულ შედეგებს.

მონაცემთა ანალიტიკის სფერო არის სწრაფად განვითარებადი. შესაბამისად, ნინის აზრით, სიახლეების მუდმივი კონტროლი და ინფორმაციების მოძიება ძალიან მნიშვნელოვანია. ამისათვის ძალიან კარგი საშუალებაა LinkedIn, სადაც ბევრ სასარგებლო ინფორმაციას იპოვი; YouTube არხები, სადაც პატარა ვიდეოებით მარტივად და სწრაფად ეცნობი დეტალებს. ცნობილ პლატფორმებს აქვთ Newsletter-ების სისტემა – პერიოდულად ახალ, საინტერესო ფუნქციონალებზე ინფორმაციას მეილის სახით გაწვდიან (მაგალითად, SQLBI). ასევე, კარგი შესაძლებლობაა ონლაინ კონფერენციებსა და სამიტებზე დასწრება, სადაც ბევრი სიახლე ჟღერდება, რაც ან უკვე დაინერგა, ან იგეგმება, რომ დაინერგოს.

საჭირო ხელსაწყოები და უნარ-ჩვევები

გამომდინარე მონაცემების მოცულობიდან, ხელსაწყოების მრავალფეროვანი არჩევანია. ნინი ამბობს, რომ მცირე მონაცემების დასამუშავებლად ყველაზე გავრცელებულ პროგრამად კვლავ Excel რჩება. თუმცა როდესაც საქმე შედარებით დიდ და კომპლექსურ მონაცემთა ბაზებს ეხება, შესაბამისი ტექნოლოგია არის საჭირო. SQL (Structured Query Language) მონაცემთა დასამუშავებლად ყველაზე ფართოდ გავრცელებული და გამოყენებადი პროგრამაა. ის სტანდარტიზებული პროგრამული ენაა, რომელიც საშუალებას იძლევა, მარტივი, ინტუიციური ბრძანებებით დიდ მონაცემთა ბაზებზე რთული ტრანსფორმაციები აწარმოო. 

რაც შეეხება მონაცემთა ვიზუალიზაციის ნაწილს, Power BI-ის დახმარებით ინტერაქციული და მომხმარებელზე მორგებული გრაფიკების აწყობა არის შესაძლებელი. სხვა ხელსაწყოებთან იგი შედარებით მარტივი ინტერფეისით გამოირჩევა, რომელიც როგორც დამწყებ, ასევე პროფესიონალ მონაცემთა ანალიტიკოსს ყველა დონის რეპორტის აწყობის საშუალებას აძლევს. სწორად შერჩეული და ეფექტური ვიზუალიზაცია ბიზნესს კომპლექსური ინფორმაციის მარტივად აღქმასა და გადაწყვეტილების მიღებაში ეხმარება. Power BI-ის კი ვიზუალების ძალიან დიდი არჩევანი აქვს და ამასთანავე, შენზე მორგებული ვიზუალის შექმნაც შეგიძლია.

კარიერული პერსპექტივები

დღეს მონაცემთა ანალიტიკოსი საკმაოდ მოთხოვნადი და პერსპექტიული პროფესიაა. კომპანიები უფრო და უფრო მეტად იაზრებენ მონაცემებზე დამყარებული გადაწყვეტილებები მნიშვნელობას და სიკეთეებს. შესაბამისად, ამ მიმართულებით განვითარებაზე მეტად არიან ორიენტირებულები.

განურჩევლად კომპანიის მასშტაბისა, მონაცემთა ანალიტიკას საჭიროებს როგორც დიდი კომპანიები, ასევე სტარტაპებიც. ამასთანავე, არ არსებობს სფერო, სადაც მონაცემებს არ აანალიზებენ. სწორედ ეს ფაქტორები მოქმედებს მონაცემთა ანალიტიკოსის მოთხოვნადობაზე.

გარდა ტექნიკური უნარებისა, არანაკლებ მნიშვნელოვანია რბილი უნარებიც. ნინის აზრით, ყველაზე მნიშვნელოვანი ამ სფეროს მიმართ ინტერესი და ახლის ძიების სურვილია. ტექნოლოგიები სწრაფად ვითარდება, არსებულ ხელსაწყოებს ახალი ფუნქციონალები ემატება, ამიტომ, მუდმივად ამ სიახლეების სადარაჯოზე უნდა იყო. აუცილებელია ეფექტური კომუნიკაციისა და პრეზენტაციის უნარი. ხშირად რთულია, მსმენელმა ტექნიკური დეტალები აღიქვას, რისთვისაც საჭიროა, რომ სათქმელი მისთვის მაქსიმალურად გასაგებ, არატექნიკურ ენაზე მოუყვე. საჭირო უნარების სიაში ნინი დეტალებზე ორიენტირებულობასაც გამოყოფს – მონაცემები სწორედაც დეტალების, რომლებიც მაქსიმალური ყურადღებით უნდა შეისწავლო და დაამუშაო.

მონაცემთა ანალიტიკა - კურსის შესახებ

როგორც უკვე გითხარი, ნინი Commschool-ში მონაცემთა ანალიტიკის კურსს გაუძღვება. პროგრამის ფარგლებში ყველა იმ პროცესს შეისწავლი, რომელსაც მონაცემთა ანალიტიკოსი გადის რეპორტის მომზადებისას – ამოცანის განსაზღვრიდან მიგნებების პრეზენტაციამდე. გაიგებ, როგორ უნდა თარგმნო ბიზნეს ამოცანა ანალიტიკურ დავალებად, მოიძიო შესაბამისი მონაცემები და დაამუშაო SQL-ის გამოყენებით. შემდგომ კი მათი პრეზენტაცია Power BI-ს გამოყენებით წარმოადგინო. 

მონაცემთა ანალიტიკის კურსი

SQL/Power BI
გაიგე მეტი

გარდა საბაზისო ცოდნისა, ნინისთან ერთად სამომავლო განვითარების შესაძლებლობებსაც გაეცნობი და მიიღებ რჩევებს, თუ დამოუკიდებლად როგორ გაიღრმაო ცოდნა მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით. კურსის განმავლობაში უამრავ დავალებას შეასრულებ სხვადასხვა შინაარსის მონაცემებზე, რაც პრაქტიკულ გამოცდილებას შეგძენს. ლექცია იქნება ინტერაქციული, კითხვა–პასუხის რეჟიმში, სავსე მაგალითებითა და პრაქტიკული სავარჯიშოებით.

ასე რომ, თუ მზად ხარ ახალი თავგადასავლებისთვის, Coomschool-ში გელოდებით! დარეგისტრირდი მონაცემთა ანალიტიკის კურსზე და შეუერთდი მონაცემთა დიდ სამყაროს.

დარეგისტრირდი კურსზე
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