NBA-ის წარმატება - Data Science პრაქტიკაში

blog-detail-img

ყოველთვის, როცა ჩვენი საყვარელი გუნდის წარმატებას აღვნიშნავთ, გამარჯვებას მხოლოდ წინა ფლანგზე მდგომ ადამიანებს მივაწერთ: ტრენერის ტაქტიკა, ძლიერი მოთამაშეები, ტრიბუნაზე მდგარი მაყურებლების შეძახილები. ამ დროს კი კულისებს მიღმა დგანანად ადამიანები, რომლებსაც ამ გამარჯვებაში ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესი წვლილი მიუძღვით, ეს ადამიანები მონაცემთა მეცნიერები არიან. 

მონაცემთა მეცნიერება შეიძლება განვმარტოთ, როგორც მათემატიკის, ბიზნესის, ალგორითმებისა და მანქანური სწავლების (Machine Learning) ტექნიკების ერთობლიობა, რომელიც გვეხმარება, ვიპოვოთ მონაცემებში არსებული კანონზომიერებები და გავაკეთოთ აღმოჩენები, რომელიც ორგანიზაციებისთვის გადაწყვეტილების მიღებას მნიშვნელოვნად გაამარტივებს და ეფექტურს გახდის.

უფრო მარტივად რომ ვთქვათ, მონაცემთა მეცნიერება სამყაროში არსებული დიდი და მრავალფეროვანი მონაცემების ანალიზს ახდენს, შედეგად კი ისეთ ღირებულ და მნიშვნელოვან ინფორმაციას გვაწვდის, რომელსაც ნებისმიერი სფეროს წარმომადგენელი კომპანიები თავიანთ სასიკეთოდ იყენებენ, ამიტომ გასაკვირი არ იქნება თუ გეტყვი, რომ NBA-ის წარმატების ერთ-ერთი მიზეზი მონაცემთა მეცნიერებაა.

ბოლო 10 წელია საკალათბურთო სფეროში პოპულარობით სარგებლობს მონაცემთა მეცნიერება, რაც ნიშნავს იმას, რომ ყველა გუნდს ჰყავს სულ მცირე 1 მეცნიერი მაინც, რომელიც წინასწარ ახერხებს თამაშის სტრატეგიების, გამარჯვების შესაძლებლობისა და მოთამაშის ტრავმის პროგნოზირებას. 

და მაინც, როგორ ხდება ამ ყველაფრის ანალიზი პრაქტიკაში?

გამარჯვების სტრატეგიების შემუშავება:

წლების განმავლობაში მხოლოდ მატჩებზე დაგროვილი ქულებისა და პასების გაანალიზება იყო შესაძლებელი, მაგრამ დღეს დაინსტალირებული ვიდეო სისტემის წყალობით, NBA ისეთ ღრმა მონაცემებს იღებს, როგორიცაა მოთამაშეების წინსვლის სიხშირე.

მოთამაშის ტრავმის პროგნოზირება/თავიდან აცილება:

საინტერესოა ისიც, რომ მონაცემთა მეცნიერების გამოყენება იყო რევოლუცია, რომელმაც მოთამაშეებს „დასვენების“ საშუალება მისცა. ეს კი მოხდა იმის ხარჯზე, რომ გუნდებმა მონაცემთა მეცნიერების საშუალებით დაიწყეს მოთამაშის დაღლილობის დონის შესწავლა ძილის მონიტორების საშუალებით. 

სკაუტინგი:

როგორც იცი, მწვრთნელები დიდ დროს ანდომებენ მოთამაშეების შერჩევას, ამიტომ მონაცემთა მეცნიერები არიან ის ადამიანები, რომლებიც ეხმარებიან გუნდებს უმოკლეს დროში დამუშავებული მონაცემების ხარჯზე დააკვირდნენ მოთამაშეების ვიდეო რგოლებს, რათა გააანალიზონ მათი მონაცემები (მაგ. ეფექტურობა იმისა, თუ როგორ მიდის მოთამაშე კალათამდე მარცხენა ხელით) და იწინასწარმეტყველონ მოთამაშის კარიერული წარმატება.

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.

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