Apply now | 1500₾

Data Analytics

  • 5.0 Rate

  • 18 Lecture

  • 36 hours

  • 9 Weeks

It can be said that today's world stands on data. For most companies, data is their most important asset, but data without analytics is just numbers that cannot bring any added value. The role of a data analyst is precisely to translate large amounts of raw information into insights that push companies to take valuable and significant steps.

During the course, we will cover the full cycle of data analysis: formulating a business problem as an analytical problem, finding relevant data, cleaning and processing it using SQL, analyzing and visualizing data using Power BI, communicating the findings, and making decisions based on analytics.

Outcome

Skills Acquired: SQL, Power BI

  • Correctly analyze a business task and translate it into an analytical/technical task

  • Determine what type and complexity of analytics is needed for different business problems

  • Understand how data is stored, managed, and made accessible to the business in organizations of different sizes and types

  • Distinguish between different types and formats of data

  • Independently extract, clean, and process data using SQL

  • Write effective and optimized code in SQL

  • Prepare data for analysis using Power BI

  • Visualize data and perform analytics needed for business goals using Power BI

  • Present findings to stakeholders and deliver effective presentations

Oct 07 1500₾

Wed 20:00-22:00, Sat 12:00-14:00

Nov 26 1500₾

Tue 20:00-22:00, Sat 12:00-14:00

Apply now
Feb 07 1500₾

Tue 20:00-22:00, Sat 12:00-14:00

Pre-enrollment
Split your payment
TBC installment
BOG installment

Who is this course for?

If you actively process data

Those who work in reporting, financial or business analytics, actively process data using Excel and want to learn new tools to work with data more efficiently and quickly.

If you have analytical thinking

Someone who has never been in contact with data before, but has a well-developed analytical mindset and wants to start a career in data analytics.

If you have contact with the data

Anyone who wants to integrate data analytics in their current activities - it can be a marketer, Product Owner, Product Manager, or someone who has some kind of contact with data and wants to develop in this regard;

Program includes

Alumni Club

After successfully completing the final exam, graduates will be automatically enrolled in the Alumni Club. This membership grants them access to exclusive events, content, and special offers from our partner companies.

Bilingual Certification

Upon successful completion of the course, students will receive a bilingual certificate.

Work Based Learning

The course includes practice-based learning, including assignments/exercises and individual projects.

Graduate feedback

5.0 Rate

Syllabus

What is data analytics?
Why is data analytics important?
The role of analytics in organizations of different sizes and how teams are structured
Data analysis cycle
Correctly analyzing business tasks and translating them into analytical/technical tasks
Data sources, formats, and types
Tools available for data processing
Why SQL and Power BI?
In which programs do we use SQL?
Primary key and Foreign key
Relation types and connections between tables
Explanation of SQL environment
DECLARE Statement
Alias
Practical assignment
SQL syntax
SQL writing style
Logical conditions (AND/OR)
SELECT
Where statement
Operators and WildCards
ORDER BY
Practical assignment
Inner join
Left join
Right join
Union
UNION ALL
GROUP BY
HAVING
Practical assignment
SQL String Functions
SQL Numeric Functions
SQL Date Functions
ISNULL
CAST
CASE WHEN
COALESCE
SQL Window Functions
Practical Assignment

Pick your suitable time

Lecturers

Nata Javakhishvili

Data Analytics

Nata Javakhishvili

Data Analytics

Nata is a Microsoft Certified Power BI Data Analyst with 7 years of experience working in the banking sector. She has worked in several large financial institutions. At various times, she has been involved in solving tasks such as preparatory analytical work for building DWH, analysis of information migration and smooth operation of the reporting process, preparation and presentation of important reports. Currently, she holds the position of Senior Data Analyst in the Data Analytics Department at Bank of Georgia.

Linkedin

Nini Modebadze

Data Analytics

Nini Modebadze

Data Analytics

Nini has 5 years of experience in data analytics. During this time, she has worked in Georgian companies in fintech and finance, as well as with companies from various fields - sports, healthcare, logistics, and others - on the international platform Upwork. As a data analyst, she has participated in more than 30 projects, working on processing diverse databases, interpreting complex data, and identifying insights that ultimately help companies determine business strategy and work effectively. Nini currently holds the position of Head of Corporate and Investment Banking Data Analytics Group at TBC Bank.

Linkedin

Lela Gaikharashvili

Data Analytics

Lela Gaikharashvili

Data Analytics

Lela has been working in the field of data analytics since 2015 and has worked for companies such as Ori Nabiji, Magticom, and Adjarabet. Currently, she is a Senior Reporting Developer at TNET, where she has been working since 2022. In addition to her bachelor's degree in Computer Science, Lela holds certificates in tools such as Power BI, MySQL, and others.

Linkedin

Khatia Shakaia

Data Analytics

Khatia Shakaia

Data Analytics

Khatia has 5 years of experience working in data analytics in both public and private sectors. During this period, she has worked on tasks such as developing recommendation systems, interpreting Big Data, and developing model monitoring schemes. For the last few years, Khatia has been working in the machine learning team in the banking sector. She holds Microsoft's Power BI Data Analyst and Azure Data Scientist certificates. Currently, she holds the position of Data Scientist in the Data Analytics department at Bank of Georgia.

Linkedin

FAQs for this course

A: You need to fill out an application form on our website. For this, you will need to upload an updated resume and a brief description of why you want to enroll in the course. Please note that the course has prerequisites, which are provided in the program description above.
A: You can apply for two types of grant programs with us - Nika Gujejiani's 50% grant for startup entrepreneurs, which operates within the framework of strategic communications, and a grant for socially vulnerable talents. Also, we recommend that you familiarize yourself with your company's policy regarding personnel development.

Your search Digital Designer did not match any documents

Unable to locate relevant information?

Get Free consultation

You may interest

Beginner
1350₾
[Tech] Recruiting
The demand for tech talent has never been higher, making it increasingly challenging for companies to find and attract the best human resources. In this competitive environment, recruiters need not only a deep understanding of the tech industry but also practical expertise in how to find, onboard, and retain A+ tech professionals. This course is packed with practical work and designed to provide a detailed understanding of current trends, platforms, and qualifications - it's a mini MBA in human resource recruitment for the technology sector. Throughout the course, students will learn the complete 360-degree process of [Tech] recruiting.
14 Lectures
42 hours
Intermediate
1000₾
AI in Graphic Design
The course includes Practice-based learning, which includes assignments/exercises and an individual project. During the program, you will receive advice and consultations on career planning. Upon successful completion, you will have career support from Commschool's partner companies, which includes exclusive job offers and internships. Upon successful completion of the course, the student will receive a bilingual certificate.
8 Lectures
24 hours hours
Beginner
950₾
AI in Practice
Artificial Intelligence has become an integral part of the modern manager's role. Therefore, the better we understand what language to use and how to communicate with artificial intelligence, the easier it becomes to integrate it into our daily lives. Most importantly, artificial intelligence enables efficient time use and helps avoid routine tasks. Throughout the lectures, we will study how to use popular AI systems such as ChatGPT, Claude.ai, and Gemini. Working on practical assignments and the final project will help us gain in-depth knowledge about using AI tools and 'taming' them to our needs.
6 Lectures
18 hours
Intermediate
1600₾
Android Development
In the modern world, no digital product or service is considered complete without a mobile application. Approximately 86% of mobile users worldwide use Android, making it the most popular direction in mobile development.Mobile applications are a type of software, so the initial stage of the course focuses on learning programming languages and approaches. After this, we move on to Android-specific frameworks, tools, and the application creation process.
24 Lectures
72 hours hours
Intermediate
1500₾
Angular
In recent years, Front-End Development has emerged as one of the fastest-growing and most promising industries. The Angular Framework, created by Google in 2016 and still actively improving, has played a significant role in this growth. Using the Angular Framework, you will be able to build TypeScript-Based Responsive Single-Page Applications (SPA). Throughout the course, the main focus will be on deeply learning Angular's core concepts. Considerable time will be devoted to in-depth analysis of TypeScript and RxJS, demonstrating why typing (TS) and the reactive paradigm (RxJS) are valuable.
20 Lectures
60 hours
Beginner
1200₾
Content Marketing
Based on the final project results, the top graduate will be guaranteed an internship at one of our partner creative agencies.Content – /kənˈtɛnt/ – isn't a Georgian word, but it doesn't sound bad. Content is a big part of our daily lives; it can be understood, viewed, and perceived in various ways, which is why content is everything and content is everywhere. With properly planned content, many great goals can be achieved; the key is to hit the target.Content is what pleases the eye and doesn't lack for the ear. This course will be one big content experience, filled with practical work where we'll see, create, change, and then create again with our own hands, across different digital channels, using various means, resources, and ideas.
14 Lectures
42 hours
Beginner
1100₾
Creative Advertising
Advertising has a peculiar characteristic - we often try to avoid it, block it, or "skip" it. Yet, we might eagerly anticipate a new campaign from our favorite brand, enjoying Nike's commercials, McDonald's and Burger King's battles, or Coca-Cola's holiday caravans. When does advertising become entertaining rather than annoying? How do some brands achieve this? What's behind an effective advertising campaign? This course aims to answer these questions.We'll explore the fundamentals of advertising communication, key principles, and tools. You'll learn about the mechanics of creative agencies, their responsibilities, and how to maintain a harmonious relationship with clients. We'll analyze and discuss both global and Georgian case studies.Students will get an inside look at the advertising industry and develop managerial skills in campaign planning, creative evaluation, and working with creative teams.
11 Lectures
33 hours
Beginner
1500₾
Data Analytics
It can be said that today's world stands on data. For most companies, data is their most important asset, but data without analytics is just numbers that cannot bring any added value. The role of a data analyst is precisely to translate large amounts of raw information into insights that push companies to take valuable and significant steps. During the course, we will cover the full cycle of data analysis: formulating a business problem as an analytical problem, finding relevant data, cleaning and processing it using SQL, analyzing and visualizing data using Power BI, communicating the findings, and making decisions based on analytics.
18 Lectures
36 hours
Intermediate
2500₾
Data Engineering
Data Engineering is the foundation on which the modern Data ecosystem stands. At its core, the goal of data engineering is to design and develop systems and infrastructure that automatically collect, store, and analyze data. Primarily, data engineering aims to develop methodologies and tools that ensure maximum process perfection, information sustainability, and reliability. Along with fundamental concepts, students will learn to use key technologies and tools for data engineering such as Apache Airflow, Apache Kafka, temporary and persistent data storage systems (SQL, PostgreSQL, Redis), designing web services for data (FastAPI), and various Python libraries. They will understand how different technologies/tools interact with each other and how theoretical concepts help in perfecting practice.
33 Lectures
99 hours
Intermediate
2500₾
Data Science
Data Science can be defined as a combination of mathematics, business, algorithms, and machine learning techniques that help us find patterns in data and make discoveries that will significantly simplify and make decision-making more effective for organizations.The course will cover all important areas of Data Science. Using Python, the most commonly used programming language for data analysis, we will cover the full cycle of data science - initial data processing, preparation for modeling, building machine and deep learning algorithms, training, application, and turning them into products.Throughout the program, students will work independently on an individual project.
32 Lectures
96 hours

Relevant Resources

Show More

Data Analytics - What Is It and How Do Businesses Use It?

დღევანდელ ციფრულ ერაში ყოველდღიურად უზღვავი რაოდენობის მონაცემი იქმნება. მათ არაერთი კომპანია აგროვებს და მისი ბიზნესისთვის ეფექტური გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებს. თუმცა მხოლოდ ნედლი მონაცემები არანაირ ღირებულებას არ ატარებს. სწორედ აქ ერთვება მონაცემთა ანალიტიკა, რომელიც ამ ინფორმაციას ამუშავებს, აკეთებს მნიშვნელოვან მიგნებებს და კომპანიებს სწორი სტრატეგიების დასახვაში ეხმარება. თუ კარიერის გაგრძელებას მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით ფიქრობ, სწორ ადგილას მოხვდი. ეს გზამკვლევი მონაცემების სამყაროში გაგიწევს მეგზურობას და სფერო შესახებ ყველა საინტერესო დეტალს გაგაცნობს. რა არის და რას მოიცავს მონაცემთა ანალიტიკა? მონაცემთა ანალიტიკა მულტიდისციპლინური დარგია, რომლის მთავარი ფოკუსი არის მონაცემების შესწავლა, ინტერპრეტაცია და გამოყენება ღირებული მიგნებების აღმოსაჩენად. მაგალითად, წარმოიდგინე, რომ ფლობ კომპანიას, რომელიც ფოტოგრაფიულ ტექნიკას ყიდის. ბოლო 6 თვეში მრავალი პროდუქტი გაყიდე, ასობით ადამიანმა საკუთარი ინტერესი ელ-ფოსტით დააფიქსირა და სოციალურ ქსელებში დიდი რაოდენობით გამომწერიც შეაგროვე. მომხმარებელთა ყველა ეს ქმედება კომპანიას მონაცემთა უდიდეს გროვას აძლევს. ბიზნესი კარგად მიდის, ახალი მარკეტინგული კამპანიის განხორციელებაც გსურს. თუმცა არ ხარ დარწმუნებული, რა უნდა იყოს მისი მთავარი გზავნილი. შენ მიერ შექმნილი მონაცემთა ბაზა უშინაარსო რიცხვებით არის სავსე... სწორედ ამ სიტუაციაში დგება მონაცემთა ანალიტიკოსის საჭიროება. ის აგროვებს, აორგანიზებს, ასუფთავებს და აანალიზებს მონაცემებს. შემდგომ კი განსაზღვრავს ტენდენციებს, კავშირებს, რომლებიც შესაძლოა ბიზნეს პრობლემის გადაწყვეტაში გამოიყენონ. ეს პროცესი ეტაპობრივად ასე გამოიყურება: ამოცანის დასახვა: კომპანია განსაზღვრავს მიზანს, რომელიც მონაცემთა ანალიტიკოსმა უნდა მიაღწიოს. ეს შეიძლება იყოს ოპერაციული ეფექტიანობის გაუმჯობესება, მარკეტინგული კამპანიების ოპტიმიზაცია თუ მონაცემებზე დაყრდნობილი ბიზნეს გადაწყვეტილებების მიღება; მონაცემთა შეგროვება: სხვადასხვა წყაროდან შესაბამის მონაცემების შეგროვება; მონაცემთა გასუფთავება და დამუშავება: ანალიტიკოსი ცხრილავს ბაზას არასაჭირო მონაცემებისგან და რწმუნდება, რომ სწორი და სრული ინფორმაციისგან შედგება; მონაცემთა ანალიზი: სხვადასხვა მეთოდისა და ტექნიკის გამოყენებით მონაცემების შესწავლა და დასკვნების გამოტანა. ყველაზე გავრცელებული ხელსაწყოებია: Python, R, სტატისტიკური მოდელები, მონაცემთა ვიზუალიზაცია და მანქანური სწავლების ალგორითმები; ინტერპრეტაცია და ვიზუალიზაცია: აღმოჩენილი მიგნებების ვიზუალურად წარმოჩენა, რეპორტებისა და პრეზენტაციების შედგენა დაინტერესებული მხარეებისთვის; რეკომენდაციები და განხორციელება: მონაცემებზე დაფუძნებული რეკომენდაციების შედგენა და სტრატეგიების დასახვა განსაზღვრული მიზნის მისაღწევად. მონაცემთა ანალიტიკის კურსი SQL/Power BI გაიგე მეტი რატომ სჭირდებათ ბიზნესებს მონაცემთა ანალიტიკოსები? ალბათ, ვებ-გვერდებზე შესვლისას ხშირად შეგხვედრია თხოვნა, რომ კომპანიას წვდომა მისცე შენი სერვერების ისტორიაზე და შეაგროვოს მონაცემები. მობილურ აპლიკაციებშიც არაერთხელ დათანხმებულხარ მათ მიერ დაწესებულ წესებსა და პირობებს. თითოეულ შემთხვევაში შენ ამა თუ იმ კომპანიას ნებას რთავ, შენი პირადი მონაცემები დაამუშაოს. მართალია, ერთი შეხედვით, ეს ყველაფერი საშიშად ჟღერს. მაგრამ სინამდვილეში, შეგროვებული მონაცემები სამომხმარებლო გამოცდილების გასაუმჯობესებლად გამოიყენება. თუმცა რატომ არის მონაცემთა ანალიტიკა ასეთი მნიშვნელოვანი ბიზნესებისთვის და მათი მომხმარებლებისთვის? მტკიცებულებებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღება: თანამედროვე ხელსაწყოების გარეშე ბიზნესებს მონაცემთა შეგროვების მარტივი მეთოდები უნდა გამოეყენებინა, რათა მისი მომხმარებლების ჩვევები და სურვილები შეესწავლათ. მონაცემთა ანალიტიკა კი ამცირებს ვარაუდებს და აძლიერებს ინტუიციას; ოპერაციული ეფექტიანობა: კომპანიებს მათი სუსტი წერტილების პოვნაში ეხმარება. მათი გაუმჯობესების გზით კი შედეგად უკეთესად წარმოებული ოპერაციები და შემცირებული ხარჯები აქვთ; მომხმარებელთა უკეთესად გაცნობა: სამიზნე აუდიტორიის უფრო ახლოს გაცნობა მათი ქცევის, საჭიროებებისა და სურვილების ანალიზით. ამ ინფორმაციის გამოყენებით კომპანიები ქმნიან საუკეთესო პერსონალურ გამოცდილებას და მომხმარებლებზე მორგებულ პროდუქტებს. წარმატებით იყენებენ მარკეტინგულ კამპანიებშიც სწორი გზავნილის შესაქმნელად; კონკურენტული უპირატესობა: იმისთვის, რომ ბაზარზე დომინანტური პოზიცია დაიკავო, მნიშვნელოვანია, პირველმა განსაზღვრო არსებული საჭიროებები. მონაცემთა ანალიტიკოსები იკვლევენ ტრენდებს, ვარაუდობენ მოთხოვნას, განსაზღვრავენ შესაძლებლობებს ინოვაციების დასანერგად; რისკებისა და თაღლითობის შემცირება: მონაცემთა ანალიტიკოსები განსაზღვრავენ პოტენციურ რისკებს, რათა კომპანიებმა შეძლონ მათი გათვალისწინება და შესაბამისი ღონისძიებების გატარება. ამგვარად, მონაცემთა ანალიტიკის საშუალებით კომპანიები უკეთესი ინფორმაციით არიან აღჭურვილნი. ამ რესურსს კი ბიზნეს ოპერაციების ოპტიმიზაციისთვის წარმატებით იყენებენ. ის სარგებელი, რაც მონაცემთა ანალიტიკას მათთვის მოაქვს, დღევანდელ ციფრულ ერაში ამ მიმართულებას განსაკუთრებულ მნიშვნელობას ანიჭებს. რა განაპირობებს მოთხოვნის ზრდას მონაცემთა ანალიტიკოსებზე? მოთხოვნა სფეროს პროფესიონალებზე მუდმივად იზრდება, რასაც მრავალი ფაქტორი განაპირობებს: დიდი ზომის მონაცემების სწრაფი ზრდა: გასულ წლებში წარმოქმნილმა მონაცემთა სიჭარბემ მოთხოვნა გაზარდა მონაცემთა ანალიტიკოსებზე, რომლებსაც კომპლექსურ ბაზებზე მუშაობის უნარი აქვს; მონაცემებით მართული გადაწყვეტილებების მიღების პრაქტიკის დანერგვა: უფრო და უფრო მეტი კომპანია იყენებს ამ სტრატეგიას, რათა ბაზარზე კონკურენტებს აჯობოს; ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა: AI და მანქანური დასწავლის ტექნოლოგიები ბიზნეს სექტორში უკვე წარმატებით გამოიყენება. მის დანერგვაში მნიშვნელოვან როლს სწორედ მონაცემთა ანალიტიკოსებს ასრულებენ; კონფიდენციალურობის პოლიტიკასთან დაკავშირებული ეჭვები: მონაცემების ექსპონენციურად ზრდა ქმნის შფოთს მომხმარებელთა პირადი ინფორმაციის დაცვასთან დაკავშირებით. ანალიტიკოსებმა მათი უსაფრთხოდ შენახვა და დაცვა უნდა უზრუნველყონ; ინდუსტრიების მრავალფეროვნება: დღეს მონაცემთა ანალიტიკოსები ყველა დარგში სჭირდებათ, იქნება ეს ჯანდაცვა, ფინანსები, მარკეტინგი, საცალო ვაჭრობა თუ სხვა სფერო; მოთხოვნა-მიწოდების დარეგულირება: მოთხოვნამ კვალიფიციურ კადრებზე გადააჭარბა მიწოდებას. შედეგად, სხვადასხვა სექტორში გამოცდილი ანალიტიკოსების ნაკლებობაა, რაც დამწყებებისთვის კარიერული წინსვლის გზას ხსნის; კარიერული ზრდა და მაღალი ანაზღაურება: მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიული გზა მრავალფეროვანია. იზრდება მაღალი პოზიციების დაკავების შესაძლებლობები და შესაბამისი ანაზღაურებაც. ხშირად დასმული კითხვები 1. რა დრო არის საჭირო იმისთვის, რომ გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი? ეს სხვადასხვა ფაქტორზეა დამოკიდებული. თუ გეგმავ ბაკალავრის ხარისხის დაუფლებას კომპიუტერულ მეცნიერებაში, IT-ში, ფინანსებში, ეკონომიკაში, სტატისტიკაში ან მათემატიკაში, საჭირო დრო დაახლოებით 4 წელია. ამას გარდა, შეგიძლია თავად მოიძიო მასალები ან გაიარო მოკლე კურსები, დახვეწო ტექნიკური უნარები და დამწყების პოზიციაზე დაიწყო მუშაობა. 2. არის თუ არა მონაცემთა ანალიტიკა კარგი კარიერა? პასუხი მარტივია - კი! თითქმის ყველა სექტორში კომპანიები კვალიფიციურ მონაცემთა ანალიტიკოსებს განუწყვეტლივ ეძებენ. მოთხოვნა კი მხოლოდ და მხოლოდ იზრდება. 3. საჭიროა თუ არა კოდის წერის სწავლა? როგორც მონაცემთა ანალიტიკოსს, კოდის წერის საფუძვლიანად სწავლა არ დაგჭირდება. მაგრამ მუშაობა მოგიწევს SQL-ში, ამიტომ, მნიშვნელოვანია, რომ Python-ის და R-ის საბაზისო ცოდნა გქონდეს. 4. რამდენია მონაცემთა ანალიტიკოსის საშუალო ხელფასი? 2023 წლის მონაცემებით, საზღვარგარეთ წლიური საშუალო შემოსავალი 75 000 აშშ დოლარია. წინა წლებთან შედარებით ეს რიცხვი 10%-ით არის გაზრდილი. 5. რა უნარებია საჭირო იმისთვის, რომ გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი? ძლიერი მათემატიკური და ანალიტიკური უნარები ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი წინაპირობაა. უნდა გქონდეს კარგად განვითარებული კრიტიკული აზროვნება და გიყვარდეს პრობლემების გადაჭრა. ასევე აუცილებელია კომუნიკაციის უნარი, რათა კომპლექსური იდეების მარტივად გადმოცემა შეძლო. 6. როგორ უნდა შეიქმნა წარმატებული კარიერა მონაცემთა ანალიტიკაში? განივითარე საჭირო უნარები და დაისახე მიზნები; შეიძინე შესაბამისი ცოდნა და უნარები კურსების დახმარებით; შექმენი შენი ნამუშევრების პორტფოლიო; განაახლე რეზიუმე და შეუერთდი სხვადასხვა ჯგუფს სოციალური კავშირების გასაზრდელად; შეიტანე განაცხადი დამწყები მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციებზე; განაგრძე სწავლა და თვითგანვითარება. თუ მონაცემთა ანალიტიკამ დაგაინტერესა, Commschool-ში შენთვის საინტერესო კურსს აღმოაჩენ. სფეროს პროფესიონალი ლექტორების დახმარებით შეიძენ თეორიულ ცოდნას და მიიღებ პრაქტიკულ გამოცდილებას, რაც მნიშვნელოვნად დაგეხმარება პროფესიულ გზაზე. ამიტომ, შემოგვიერთდი Commschool-ში და გადადგი პირველი ნაბიჯი მონაცემთა ანალიტიკოსობამდე! დარეგისტრირდი

How to Handle an Interview for a Data Analyst Position? - Lela Gaikharashvili

Data analytics is actively used to make business decisions and draw important findings - which greatly helps companies optimize their operations. Data obtained from various sources can be used to improve services. Extracting valuable information from this data is made possible through data analytics. If you excel in analytical thinking and want to master a new profession, this field will interest you. You'll find a guide in this direction here - Lela Gaikharashvili, a Commschool lecturer, will answer questions of interest to you.  During her university studies, Lela particularly enjoyed the database subject. However, she didn't think then that she would have a data-related career. Her first job was at the quick payment terminal company "Nova Technology", where she worked as an analyst in the software department. It was from this time that Lela fell in love with working with data and realized how important her role was - she helped her colleagues see the company's overall picture. "The path was certainly not easy. When I started working, I only had theoretical knowledge. As soon as I encountered practical tasks, I realized that I had a lot of work to do on myself. I studied a lot, asked numerous questions, and tried to be as involved as possible in everything related to my position and responsibilities."  What helped Lela most at the beginning of her career was curiosity and responsibility. Curiosity helped her constantly search for and learn new topics that would help in her work. Responsibility forced her to approach each task with utmost seriousness and pay maximum attention to the quality of work. These two skills played a big role not only in job performance but also in professional development. Profession - Data Analyst The main task of a data analyst is to collect, analyze, and interpret data so that the organization can make informed decisions. Their daily activities look like this:Data collection and cleaning: Collecting data from data sources and ensuring quality;Data analysis: Analyzing data using statistical methods and analytical techniques;Data visualization: Presenting data graphically in a simple and clear form. According to Lela, there are several reasons why you should become a data analyst: High demand: The demand for data analysts is constantly growing. Companies in all industries are looking for professionals in this direction;Good remuneration: Data analysts often receive high salaries and have the opportunity to develop professionally, which creates a financially profitable career for them;Diverse opportunities: Data analytics skills are needed in almost every sector, including finance, healthcare, technology, marketing, and many other fields. This gives you the opportunity to choose the industry that interests you the most;Sustainable career: Data analytics is a field that is constantly renewable and developing along with technologies. This means that being in this profession will give you the opportunity to constantly learn new technologies and methods; Perception of importance: Data analysts play an important role in companies' success. Their analyses and recommendations help organizations make strategic decisions, which plays an important role in the company's growth and development. Data Analytics Course SQL/Power BI Learn More Tips for a Successful Interview  The career path of a data analyst usually starts with job searching, followed by an interview stage, completing a technical task, and an interview with the immediate supervisor/team leader. For job searching, Lela recommends LinkedIn, where numerous vacancies are posted. In this process, it's very important to establish social connections to receive advice, resources, learn about news from professionals. Also to meet potential employers or mentors. Therefore, Lela advises you to be active on LinkedIn, share your achievements, works, or certificates. Regarding the interview, Lela says that recently, interested candidates are given a task where you have data and need to set up infographics in Power BI. In this regard, it's entirely up to you what information you see in the data and what you focus on. There are also often standard simple questions related to SQL. For example, Join, Primary Key, Foreign Key, Functions, Group By, Order By, and others. "Be confident, but not proud. Show empathy and a friendly attitude. Honesty is also important. If you don't know something, say that you don't know, but you're ready to learn. Show enthusiasm and interest in the position and the company."  From a professional point of view, taking additional courses (Coursera, Udemy) will be very helpful. Get certificates that match your professional goals, which you'll add to your profile on LinkedIn. About the Data Analytics Course  Now I'll introduce you to Commschool's data analytics course, which Lela will lead. It's designed for those who want to understand and use Power BI and SQL for data analysis. The program includes theoretical and practical aspects, which will help students develop skills applicable in the real world. After completing the course, you'll be able to correctly analyze a business task and translate it into an analytical/technical task, independently collect, clean, and process data using SQL, then make effective visualization and analytics necessary for business goals using Power BI. "My goal is to review cases based on real experience, which shows students the practical use of SQL and Power BI. This includes real business scenarios and datasets that will be used for analysis and visualization." As Lela notes, program graduates will be ready to start working at a beginner/middle level. However, self-development is always necessary regardless of position. Therefore, her advice for future students will be that if a particular topic is a weak point for someone, they should devote more time to it in the future.  კურსი ეფექტური საშუალებაა, მოკლე დროში სიღრმისეულად შეისწავლო მონაცემთა ანალიტიკა და ანალიზისთვის დაჭირო ინსტუმენტები. თეონა პატარაიძეData Analyst at Dressup Group სასწავლო გარემო და პროცესი იყო ძალიან შემოქმედებითი და საინტერესო. იმის მიუხედავად რომ გარკვეულ დონეზე ვიცოდი როგორც SQL ისე Power BI, ბევრი საინტერესო დეტალი შევისწავლე და პრაქტიკული ამოცანებით არსებული ცოდნა უფრო მეტად დავხვეწე. დავით მაღალდაძეData Analyst at BlueTabla ყველაზე საინტერესო იყო რეალობასთან მაქსიმალურად მიახლოებული ქეისების გარჩევა, კომპანიების წინაშე არსებული პრობლემების გადაჭრის გზების ძიება და მათი პრაქტიკაში გამოყენება. მიხეილ ბობოხიძეBrand Manager at Transporter Previous Next So, if you're ready to master the #1 high-paying profession in the technology field, we're waiting for you at Commschool. Take advantage of this opportunity and join us for the data analytics course!   Join Us

What You Should Know About the Data Science Course

If you're interested in working with data and want to learn new tools, this blog is for you. Meet Otar Samadashvili, a commschool graduate, who will share his impressions about the data science program. Otar became interested in data science while studying mathematics and statistics courses at university. He was always attracted to solving complex problems and drawing conclusions based on data. Given his interests and skills, he decided to start studying data science and develop his career in this direction. Otar had a basic knowledge of Python, which was a good starting point for this field. His goal was to transform the theoretical knowledge gained at the university into practical skills, for which he decided to take the Commschool data science course. "I chose Commschool because of their practical approach, the opportunity to work on interesting projects, and the experienced lecturer. Additionally, the syllabus was well-organized and covered many interesting topics. It was also pleasant to meet students with the same interests. In my opinion, communicating and discussing with them live during lectures was quite productive." Data Science: What Does the Course Cover? As Otar notes, he expected it to be a quite intensive and laborious course, and therefore had high expectations. Despite this, the program still exceeded his expectations. For him, the most valuable aspects were practical projects and working with real data. Otar was able to develop both technical and soft skills. The main challenge for him was absorbing a large amount of information in a short time. However, with intensive practice and study, he easily overcame this difficulty. As a result, he is already using the skills and paradigms acquired in the course at work. Data Science Course 32 lectures | 96 hours | 16 weeks Learn more "In my opinion, the most important thing gained from the course during the final project was the soft skills, as I could ask the right questions, conduct correct experiments, and develop a proper model evaluation system. All of this simplifies the technical part as well, because executing a well-designed plan is much easier." Within the data science course, you will learn to process big data using Python, build and apply machine learning algorithms and adapt them to business models, and use artificial intelligence (AI) and large language models (LLM). The program includes practice-based learning, which will give you the opportunity to gain practical experience along with theoretical knowledge. The final individual project is the most interesting part of the course, which represents a kind of summary of the material studied throughout the program. Skills Needed for a Data Scientist  According to Otar, technical skills such as mathematics, statistics, and programming are essential for a data scientist. In his opinion, this technical part is well covered during the course, as they were able to learn relatively complex machine learning topics more easily and comprehensively. In addition to technical skills, it's also necessary to develop soft skills in this field. For example, effective communication, analytical thinking, and asking the right questions. Otar notes that many courses don't cover such issues, so it was pleasant that he had the opportunity to develop and improve these skills at commschool. "In my opinion, learning data science and continuing a career in this direction is the right choice for many people."  For those interested in data science, Otar advises starting with learning the basics of programming. Work on practical projects in parallel and, most importantly, don't be afraid of challenges and be ready for intensive learning. It's also important to keep an eye on current events in this direction, as the data field is developing very rapidly. After completing the course, Otar continues self-development, learning, and working on personal projects. If you're ready for new adventures, then familiarize yourself with the course syllabus and join us at Commschool!  Learn More About Course