მონაცემთა ანალიტიკა: ხელსაწყოები და პროგრამირების ენები
მონაცემთა ანალიტიკის პროცესში გამოყენებული ხელსაწყოები და პროგრამები ამოცანის საჭიროებებისა და მონაცემების სიდიდის მიხედვით შესაძლოა განსხვავდებოდეს. მიუხედავად ამისა, არსებობს რიგი ხელსაწყოები და ტექნიკები, რომელთა ცოდნა აუცილებელია მონაცემების ეფექტური ანალიზისთვის.
ამ ბლოგში სწორედ ამ ხელსაწყოებსა და პროგრამირების ენებს გაეცნობი.
მონაცემთა ანალიტიკა: საჭირო ხელსაწყოები
SQL
SQL – განიხილება არსებითად მონაცემთა ანალიტიკაში მისი სიმარტივის, მოქნილობისა და სხვადასხვა ინდუსტრიაში ფართოდ გავრცელების გამო. ძლიერი და სტანდარტიზებული პროგრამირების ენა, რომელიც გამოიყენება რელაციური მონაცემთა ბაზების მართვისა და მანიპულირებისთვის. მისი მეშვეობით შესაძლებელია ინფორმაციის მოგროვება, ტრანსფორმაცია და აგრეგაცია.
SQL არის სტანდარტიზებული პროგრამირების ენა, რომელსაც მხარს უჭერს ყველა ძირითადი მონაცემთა ბაზის მართვის სისტემა (RDBMS), როგორებიცაა MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle და SQLite. ეს მონაცემთა ბაზის სხვადასხვა პლატფორმაზე მის თავსებადობას უზრუნველყოფს.
SQL მხარს უჭერს მონაცემთა მანიპულაციისა და ანალიზის ამოცანების ფართო სპექტრს, რაც მას მონაცემთა ანალიტიკაში შესასრულებელი სხვადასხვა სამუშაოებისთვის შესაფერისს ხდის. იგი ხელს უწყობს მონაცემთა ბაზის ობიექტების შექმნას, მოდიფიკაციასა და წაშლას, როგორებიცაა ცხრილები, view, ინდექსები და შეზღუდვები. ეს საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს, მათი აპლიკაციის საჭიროებების შესაბამისად მონაცემთა ბაზის სქემის სტრუქტურა განსაზღვრონ.
SQL მონაცემთა თანამედროვე მართვის სისტემის ხერხემალს წარმოადგენს. მონაცემთა ბაზებთან ეფექტური ინტერაქციისთვის იგი ბრძანებებისა და სინტაქსის წესების ყოვლისმომცველ კომპლექტს უზრუნველყოფს.
გარდა ზემოთ ჩამოთვლილი შესაძლებლობებისა, SQL-ს სხვა უპირატესობებიც გააჩნია. იგი მონაცემთა წვდომის კონტროლისა და მონაცემთა ბაზებში უსაფრთხოების დაცვისთვის საჭირო მექანიზმებს უზრუნველყოფს. შესაძლებლობას იძლევა, კონკრეტულ მომხმარებელს, ჯგუფს ან როლს პრივილეგიები მიანიჭოს ან გააუქმოს. ეს მონაცემთა მთლიანობასა და კონფიდენციალურობას უზრუნველყოფს.
მისი უპირატესობაა ოპტიმიზაციის შესაძლებლობაც. კერძოდ, სხვადასხვა ტექნიკის გამოყენებით (indexing, query optimization, execution plan) მონაცემთა ანალიტიკოსს აქვს შესაძლებლობა, გააუმჯობესოს მონაცემთა მოძიების პროცესის ეფექტურობა, რომელიც დიდი ზომის მონაცემებთან სამუშაოდ განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია.
R
R – სპეციალურად სტატისტიკური გამოთვლებისა და გრაფიკებისთვის არის შექმნილი. იგი მონაცემთა ანალიზის, ვიზუალიზაციისა და მოდელირების პაკეტების მდიდარი ეკოსისტემით გამოირჩევა, რაც მას პოპულარულს ხდის მონაცემთა ანალიტიკოსებს შორის.
Tableau
Tableau – ეს არის მონაცემთა ვიზუალიზაციის მძლავრი ინსტრუმენტი, რომელიც ანალიტიკოსებს საშუალებას აძლევს, მიგნებების ეფექტურად გადასაცემად ინტერაქციული და აღქმადი დეშბორდები შექმნან.
Power BI
Power BI – Microsoft-ის მიერ შემუშავებული მძლავრი ვიზუალიზაციის ინსტრუმენტი, რომელიც ორგანიზაციებს თავიანთი მონაცემების ეფექტურად გაანალიზების საშუალებას აძლევს. იგი აერთიანებს მონაცემთა მომზადების, მოდელირების, ანალიზისა და ვიზუალიზაციის ფუნქციების კომპლექტს. მისი საშუალებით შესაძლებელია მონაცემთა წყაროების ფართო სპექტრთან დაკავშირება. მათ შორისაა მონაცემთა ბაზები, excel-ის ფაილები, ღრუბლოვანი სერვისები და ა.შ. Power BI-ში ინტეგრირებული ინსტრუმენტის, Power Query-ის მეშვეობით მონაცემთა გაწმენდის, ფორმატირებისა და მანიპულირების ამოცანების განხორციელება არის შესაძლებელი. ამასთან ერთად, ინტუიციური და მოსახერხებელი ინტერფეისი გააჩნია. ამიტომ, მომხმარებლებს დიდი ტექნიკური ცოდნის გარეშე ძლიერი რეპორტებისა და ვიზუალების შემქმნა შეუძლიათ.
Power BI-ის მთავარი უპირატესობა რეალურ დროში მონაცემებზე ხელმისაწვდომობაა, რაც უახლესი ინფორმაციის საფუძველზე დროული გადაწყვეტილებების მიღების შესაძლებლობას ქმნის.
Python
Python – მრავალმხრივი პროგრამირების ენა, რომელიც თავისი სიმარტივითა და მრავალფეროვნებით არის ცნობილი. მისი სინტაქსი ხელს უწყობს კითხვადობას, რაც აადვილებს სწავლას როგორც დამწყები, ასევე სხვა პროგრამული ენიდან გადმოსვლის მსურველთათვის. Python-ს გააჩნია ბიბლიოთეკების და framework-ების მდიდარი ეკოსისტემა, რაც მას აპლიკაციების ფართო სპექტრისთვის შესაფერისს ხდის, მათ შორის, მონაცემთა ანალიზისთვის. ასევე ფართოდ გამოიყენება სტატისტიკური ანალიზის, მანქანათმცოდნეობის, ხელოვნური ინტელექტის, ავტომატიზაციისა და ვიზუალიზაციის მიმართულებით.
Excel
Excel – მონაცემთა მოცულობის სწრაფად მზარდ გარემოში მისი გამოყენება შესაძლოა უფრო ნაკლებად პოპულარული ხდება. თუმცა, მისი ფართოდ გავრცელების და ხელმისაწვდომობის გამო, ანალიზის მიზნებიდან გამომდინარე, შეიძლება შესაფერისი ხელსაწყო იყოს.
მონაცემების სწორი ვიზუალიზაცია კომპანიების მიერ ინფორმირებული გადაწყვეტილებების მიღებაში გადამწყვეტ როლს თამაშობს. იგი შესაძლებლობას აძლევს გადაწყვეტილების მიმღებ პირებს, სწრაფად გაითავისონ ძირითადი ტენდენციები, პატერნები და კავშირები, რომლებიც შესაძლოა ხილული არ ყოფილიყო ნედლი მონაცემების ცხრილებში.
მონაცემთა ანალიტიკა: კურსის შესახებ
ახლა კი commschool-ის მონაცემთა ანალიტიკის კურსს გაგაცნობ, რომელსაც ნატალია ჯავახიშვილი გაუძღვება. ამ პროგრამის ფარგლებში გაეცნობი მონაცემთა ანალიზის სრულ ციკლს, მიიღებ საჭირო თეორიულ ცოდნას და გამომიმუშავებ შესაბამის უნარებს. ისწავლი, თუ როგორ ჩამოაყალიბო ბიზნეს პრობლემა ანალიტიკურ პრობლემად, მოიძიო შესაბამისი მონაცემები, გაწმინდო და დაამუშაო იგი SQL-ის გამოყენებით. ასევე, გაეცნობი შედეგების ვიზუალიზაციას Power BI-ს გამოყენებით, მიღებული მიგნებების კომუნიკაციასა და ანალიტიკაზე დაყრდნობით გადაწყვეტილებების მიღებას.
აღნიშნული უნარების გასავითარებლად ნატალია პრაქტიკიდან რეალურ ქეისებს გამოიყენებს. მათზე მსჯელობით კი შეეცდება, სტუდენტებს ყურადღება გაამახვილებინოს დეტალებზე, ანალიტიკურ მსჯელობასა და სწორი კითხვების დასმაზე. ლექცია იქნება ინტერაქციული, კითხვა-პასუხის რეჟიმში, სავსე მაგალითებითა და პრაქტიკული სავარჯიშოებით.
ჩემი აზრით, პრაქტიკოსისგან სწავლის მთავარი ღირებულება არის ის, რომ მას რეალურ პრობლემებსა და ქეისებზე მიუწვდება ხელი. წარმოსახვითი კომპანიის გაყიდვების ტრენდების ან პრობლემური ქეისების გარჩევის ნაცვლად, რომლებიც ინტერნეტში ხელმისაწვდომია, ადგილობრივ რეალობაზე მორგებული მაგალითებით კონკრეტული ამოცანის გადაჭრის გზები მათთვის უფრო გასაგები იქნება.
ასე რომ, თუ გსურს, სფეროს პროფესიონალი ლექტორის დახმარებით დაეუფლო ერთ-ერთ მოთხოვნად პროფესიას, ეს შესაძლებლობა აუცილებლად უნდა გამოიყენო. დეტალურად გაეცანი კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი commschool-ში!
გაიცანი IT Project Management-ის ახალი ლექტორი, მარიამ ბაქრაძე
TAILOR AT-ის მინი კონტენტ კამპანია – ანი კახაბრიშვილის ფინალური პროექტი
გიორგი ბარამიძის კარიერული განვითარება – გრაფიკული დიზაინის კურსდამთავრებული
Piel Naturals-ის რედიზაინი – ანუ წეროძის ფინალური პროექტი
“ლოპოტას” რედიზაინი – სალომე პატაშურის ფინალური პროექტი
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