მონაცემთა მეცნიერი: პროფესია, უნარები, კარიერული გზა

blog-detail-img

ალბათ არ გაგიკვირდება თუ გეტყვი, რომ დღეს, ციფრულ ეპოქაში, მონაცემები ყოველწამიერად გროვდება. მონაცემების დაგროვებასთან ერთად კი აუცილებელი ხდება მათი დამუშავება და დამუშავებულ ინფორმაციაზე დაყრდნობით სამომავლო პროგნოზების გაკეთება. მონაცემთა მეცნიერი ამ პროცესში განსაკუთრებულ როლს თამაშობს.

ამ ბლოგში მონაცემთა მეცნიერების შესახებ ბევრს ვისაუბრებთ, ზუსტად გავიგებთ რა ევალება ამ პროფესიის წარმომადგენელს და როგორია ამ პროფესიის კარიერული განვითარების გზა.

მონაცემთა მეცნიერი VS მონაცემთა ანალიტიკოსი

ვიდრე მონაცემთა მეცნიერის უშუალო მოვალებაზე გადავალთ, ვფიქრობ, მნიშვნელოვანია ვიცოდეთ განსხვავება მონაცემთა ანალტიკოსსა და მონაცემთა მეცნიერს შორის.

ერთი შეხედვით შესაძლოა მოგვეჩვენოს, რომ ორივე პროფესია ერთმანეთს ჰგავს, რაც სულაც არ იქნება უსაფუძვლო – ორივე პროფესიას მონაცემებში კანონზომიერებების ძიება აერთიანებს, რაზე დაყრდნობითაც ორგანიზაციებს ახალ გზებს სთავაზობენ პროდუქტების გასაუმჯობესებლად.

მიუხედავად ამისა, არსებობს ფუნდამენტური განსხვავებები, როდესაც მონაცემთა ანალიტიკა აღარ არის საკმარისი დიდი ზომის ან სპეციფიკური მონაცემების დამუშავებისთვის (ფოტო ან/და ვიდეო მონაცემები მაგალითად). 

სწორედ ამიტომ შეგვიძლია ვთქვათ, რომ მონაცემთა ანალიტიკოსი წარსულ მონაცემებს აანალიზებს და ისეთ კითხვებს სცემს პასუხებს, როგორებიცაა: რა მოხდა წარსულში და რატომ მოხდა ესა თუ ის ფაქტი? ის ამ ყველაფერს აკეთებს სწრაფად, ეფექტურად და ეხმარება ორგანიზაციას სწორი და ოპტიმალური გადაწყვეტილებების მიღებაში.

 

მონაცემთა მეცნიერი ამ ყველაფრის გარდა მომავალთან დაკავშირებულ კითხვებსაც სცემს პასუხს. იგი წარსულ მონაცემებზე დაყრდნობით გვეუბნება თუ რა შეიძლება მოხდეს მომავალში და გვირჩევს, თუ რა იქნება შემდეგი ყველაზე ოპტიმალური ნაბიჯი სხვადასხვა მიზნის მისაღწევად. გარდა ამისა, მონაცემთა მეცნიერი ხარჯავს დროს მანქანური სწავლების მოდელების განვითარებაზე, ან იყენებს პროგრამირების ენებს (მაგალითად Python) შედეგის მისაღწევად. 

ასევე შეგვიძლია ვთქვათ, რომ  მონაცემთა მეცნიერებს უფრო მეტი პასუხისმეგლობა აკისრიათ, ვიდრე მონაცემთა ანალიტიკოსებს. შესაბამისად,  უფრო მაღალი რანგის პოზიციის წარმომადგენლებადაც მიიჩნევიან. 

პროფესია

მონაცემთა მეცნიერება რაღაცით ისტორიას გავს, რადგან მონაცემთა მეცნიერი არის ადამიანი, რომელიც წარსულში განხორციელებულ შედეგებზე დაყრდნობით სამომავლო გადაწყვეტილებებს გვთავაზობს. 

მისი ყოველდღიური სამუშაო მოიცავს ისეთ ამოცანებს, როგორებიცაა:

● ინსაითების მიღების მიზნით კანონზომიერებების აღმოჩენა მონაცემებში

● ალგორითმებისა და მონაცემთა მოდელების შექმნა სამომავლო შედეგების საწინასწარმეტყველოდ

● მანქანური სწავლების ტექნიკების გამოყენება მონაცემებისა და პროდუქტის ხარისხსის გასაუმჯობესებლად

● რეკომენდაციებისთვის გუნდთან კომუნიკაცია

● მონაცემების ანალიზისთვის სხვადასხვა ინსტრუმენტების გამოყენებას, მაგალითად Python და მისი ბიბლიოთეკები. 

მონაცემთა მეცნიერის პროფესია საკმაოდ საინტერესოა იმ კუთხითაც, რომ ამ პროფესიის ადამიანებს საშუალება აქვთ აკეთონ ექსპერიმენტები თითქმის ყველა სფეროში, დაწყებული სპორტით და დამთავრებული მედიცინით –  პრობლმების გადასაჭრელად შესაძლებელია ბევრი ახალი და საინტერესო გზის მოფიქრება, მაგალითად ორი ცვლადი ახლებური გზით დაუკავშირო ერთმანეთს და მიიღო განსხვავებული შედეგები. 

Previous
Next
უნარები

მონაცემთა მეცნიერება წარმოადგენს მათემატიკისა და პროგრამირების იდეალურ კომბინაციას, შესაბამისად, იმისთვის, რომ მონაცემთა მეცნიერი გახდე აუცილებელია ფლობდე ისეთ უნარებს როგორიცაა:

● მათემატიკური უნარ-ჩვევები

● კოდის წერის უნარი საბაზისო დონეზე მაინც

● ანალიტიკური აზროვნების უნარი

კარიერული განვითარება

ქართული პერსპექტივა:

საქართველოში  ეს სფერო, 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. 

განსხვავებული სამუშაო გამოცდილება:

თუ ამ ყველაფრის წაკითხვის შემდეგ მონაცემთა მეცნიერებით დაინტერესდი გეტყვი, რომ გექნება შესაძლებლობა იმუშავო თითქმის ყველა სფეროში (ფინანსური სექტორი, ბანკი, ონლაინ პლატფორმები, სპორტი, მედიცინა და სხვა) ისეთ საინტერესო პროექებზე, რომელიც მნიშვნელოვნად განაპირობებს კომპანიების სამომავლო წარმატებას. 

მრავალფეროვანი არჩევანი:

პროფესია საშუალებას გაძლევს თავად აიჩიო რა კუთხით განავითარებ კარიერას, ამიტომ შეგიძლია სპეციალიზდე შემდეგი მიმართულებით: პროდუქტის სპეციალისტი (Product Specialized), ტექნიკოსო (Technical), მკვლევარი (Researcher)

ასე და ამგვარად, თუ გაქვს ანალიტიკური აზროვნება, გსიამოვნებს პრობლემის გადაჭრა, მოგწონს კოდის წერა, თან გინდა მომავლის პროფესია აირჩიო, შემოგვიერთდი Data Science-ს კურსზე, რეგისტრაცია უკვე დაწყებულია!

გაიგე მეტი Data Science-ს კურსის შესახებ

ავტორი: თათა ვახტანგიშვილი

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