რეგისტრაცია | 2500₾
რეგისტრაცია | 2500₾

მონაცემთა ინჟინერია

  • 5.0 შეფასება

  • 33 ლექცია

  • 99 საათი

  • 17 კვირა

მონაცემთა ინჟინერია არის ფუნდამენტი, რომელზეც თანამედროვე Data ეკოსისტემა დგას. თავისი არსით, მონაცემთა ინჟინერიის მიზანია ისეთი სისტემებისა და ინფრასტრუქტურის დიზაინის შემუშავება და დაპროექტება, რომელიც ავტომატურ რეჟიმში შეაგროვებს, შეინახავს და გააანალიზებს მათ. ასევე მისი მთავარი მიზაინია უზრუნველყოს ინფორმაციის მდგრადობა და სანდოობა.

ფუნდამენტურ ცნებებსა და კონცეფციებთან ერთად, კურსის ფარგლებში სტუდენტები შეისწავლიან მონაცემთა ინჟინერიისთვის ისეთი საკვანძო ტექნოლოგიებისა და ხელსაწყოების გამოყენებას, როგორებიცაა Apache Airflow, Apache Kafka, მონაცემთა დროებითი და მდგრადი სანახი სისტემები (SQL, PostgreSQL, Redis), მონაცემებისთვის ვებ სერვისების დაპროექტება (FastAPI) და Python-ის სხვადასხვა ბიბლიოთეკა. გაიაზრებენ, თუ როგორ ურთიეთქმედებენ ერთმანეთში სხვადასხვა ტექნოლოგია/ხელსაწყოები და როგორ გვეხმარება თეორიული კონცეფტები პრაქტიკის სრულყოფაში

კურსის დასრულების შემდეგ შეგეძლება

დამატებითი უნარები: Python, FastAPI, ETL, ELT, Apache Airflow, Data Workflow , Apache Kafka, Data Warehousing, Data Marting.

  • მონაცემებისა და მათი მნიშვნელობის ფუნდამენტური კონცეფციების გააზრება;

  • Python-ის გამოყენება მონაცემთა ტრანსფორმაციისთვისა და მანიპულაციისთვის;

  • Python-ის მონაცემთა ინჟინერიისა და მონაცემთა ბაზების ბიბლიოთეკების პრაქტიკული გამოყენება;

  • მაღალი წარმადობისა და მდგრადობის პროექტების არქიტექტურული დიზაინის დაპროექტება;

  • მაღალი წარმადობის ვებ სერვისების გამართვა (FastAPI) და დაპროექტება;

  • მონაცემთა მდგრადობისა და ხარისხის უზრუნველყოფა;

  • ETL და ELT პროცესების დიფერენციაცია და იმპლემენტაცია სხვადასხვა Data პროექტში;

  • მონაცემთა ტრანსფორმაციის პროცესების გამართვა, ორკესტრაცია, დაპროექტება და ანალიზი;

  • მონაცემთა დროებით და მდგრად სანახ სისტემებთან მუშაობა (Redis and postgres);

  • მონაცემთა ნაკადების ორკესტრაციისა და დაპროექტების სისტემა, Apache Airflow-ს პრაქტიკული გამოყენება;

  • DAG-ებისა და Scheduler-ების ცნებების გააზრება;

  • Data Workflow სისტემების ანალიზი და დაპროექტება;

  • Apache Kafka-ს ფუნდამენტური კონცეფციების გააზრება;

  • პრაქტიკული მუშაობის უნარი Data Stream-ებსა და Message Broker-ებთან;

  • მონაცემთა შორის დამოკიდებულებებისა და კავშირების ანალიზი/დაპროექტება;

  • მონაცემთა სხვადასხვა შენახვის კონცეფციების პრინციპების გააზრება და მათთან მუშაობა (Data Warehousing, Data Marting)

19 ნოემბერი 2500₾

სამ-ხუთ 20:00-22:00

რეგისტრაცია
15 აპრილი 2500₾

სამშ 20:00-23:00, შაბ 12:00-15:00

რეგისტრაცია
გადაანაწილე გადასახადი
TBC განვადება
BOG განვადება

ვისთვის არის კურსი

დეველოპერებისთვის

ვისაც უკვე დაწყებული აქვს Python-ის შესწავლა და აქვს ანალიტიკური, დეტალებზე ორიენტირებული აზროვნება

მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის

მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის, რომლებიც ფლობენ Python-ის ბაზისებს და აქვთ კარიერული განვითარების სურვილი

პროგრამა მოიცავს

კურსდამთავრებულთა კლუბი

ფინალური გამოცდის წარმატებით ჩაბარების შემთხვევაში, კურსდამთავრებული ავტომატურად ირიცხება Alumni Club-ში, შემდეგ კი იღებს წვდომას ექსკლუზიურ ივენთებზე, კონტენტზე და შემოთავაზებებზე ჩვენი პარტნიორი კომპანიებიდან.

პრაქტიკული პროექტები

პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლება, რაშიც იგულისხმება დავალებები / სავარჯიშოები და ინდივიდუალური პროექტი.

ორენოვანი სერტიფიკატი

კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ სტუდენტი მიიღებს ორენოვან სერტიფიკატს.

კურსდამთავრებულები

5.0 Rate

სილაბუსი

რა არის მონაცემთა ინჟინერია
მონაცემთა ინჟინერის პასუხიმსგებლობები
მონაცემებზე ორიენტირებული აზროვნება
პერფექციონიზმი
მონაცემთა კლასები (Dataclasses)
ფუნქციური პროგრამირება (Functional Programming) და “Sequential code”
გენერატორები
Lab სესია / სალექციო და პრაქტიკული დავალება
კონტექსტუალური მენეჯერები (Context managers)
Error handling
მოდულები და პაკეტები
Higher-order functions
Lab სესია / სალექციო და პრაქტიკული დავალება
Ბილბიოთეკა pandas-ის მიმოხილვა
Რა არის DataFrame
Python და pandas
Მარტივი DataFrame ოპერაციები (selection, filtering, indexing)
Lab სესია
Pandas DataFrame-ში მონაცემთა დაჯგუფება
Მონაცემთა აგრეგაცია
Data Cleaning and Handling
Merge, Join ოპერაციები

აარჩიე შენთვის სასურველი დრო

ლექტორები

ლევან ალიბეგაშვილი

Data Engineering

ლევან ალიბეგაშვილი

Data Engineering

ლევანს მონაცემთა ინჟინრად და მეცნიერად მუშაობის მრავალწლიანი გამოცდილება აქვს. ის ამჟამად Senior Data Engineer-ის პოზიციას იკავებს DataArt-ში, სადაც SnowFlake საცავის გამართვასა და მონაცემთა შეყვანის ავტომატიზაციაზე მუშაობს. მანამდე ლევანი EPAM Systems-ში Data Lead-ის პოზიციას იკავებდა, სადაც მისი ძირითადი საქმიანობა მონაცემთა მიგრაციას, ETL/ELT პროცესების შემუშავებას და ბიზნეს ანალიტიკას მოიცავდა. ლევანს მუშაობის გამოცდილება აქვს როგორც მსხვილ საერთაშორისო კომპანიებში (FedEx Ground Services, Betsson Group), ისე საჯარო სექტორში (საქართველოს სოფლის მეურნეობის სამინისტრო, საქართველოს ეროვნული ბანკი). მისი კარიერა მოიცავს მრავალფეროვან პოზიციებს - Big Data Unit Head-იდან Policy Advisor-მდე, რაც მას უნიკალურ პერსპექტივას აძლევს მონაცემთა მეცნიერების სფეროში. ლევანი ასევე აქტიურად მუშაობდა ფრილანსერად, სადაც იგი Microsoft Excel-ისა და Power BI-ს ექსპერტის როლში გვევლინებოდა. მას ფართო გამოცდილება აქვს ისეთ ტექნოლოგიებში, როგორიცაა Python, SQL, Snowflake, ასევე მანქანური სწავლების მოდელების შემუშავებასა და დანერგვაში.

Linkedin

ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ

A: მონაცემთა ინჟინერია სულ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება თანამედროვე ციფრულ სამყაროში. ის ხიდს დებს დაუმუშავებელ მონაცემებსა და პრაქტიკულ ინსაითებს შორის, რაც ბიზნესებს საშუალებას აძლევს მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები. მონაცემთა ინჟინრები ქმნიან და მართავენ ინფრასტრუქტურას, რომელიც ამუშავებს უზარმაზარი მოცულობის მონაცემებს, ხდის მათ ხელმისაწვდომს და სასარგებლოს ანალიზისთვის. ეს სფერო გთავაზობთ კარიერული განვითარების შესანიშნავ პერსპექტივებს, კონკურენტულ ანაზღაურებას და თანამედროვე ტექნოლოგიებთან მუშაობის შესაძლებლობას, რთული პრაქტიკული პრობლემების გადაჭრის პროცესში.
A: კურსზე დაშვებისთვის აუცილებელია Python-ის საბაზისო ცოდნა, ანალიტიკური და დეტალებზე ორიენტირებული აზროვნება, ასევე ინგლისური ენის B2 დონეზე ფლობა. მნიშვნელოვანია მონაცემებთან მუშაობის ინტერესი და მოტივაცია.

Your search Digital Designer did not match any documents

ვერ მიიღე შენთვის საინტერესო ინფორმაცია?

ჩაეწერე უფასო კონსულტაციაზე

შესაძლოა გაინტერესებდეს

Intermediate
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
Intermediate
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
Beginner
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
Intermediate
1600₾
Android Development
თანამედროვე სამყაროში ნებისმიერი ციფრული პროდუქტი ან მომსახურება არ ითვლება სრულყოფილად, თუ მას მობილური აპლიკაცია არ აქვს. მსოფლიოს მობილური მომხმარებლების დაახლოებით 86% კი ანდროიდის მომხმარებელია,  რაც მას ყველაზე პოპულარულ მიმართულებად ხდის მობაილ დეველოპმენტში.მობილური აპლიკაციები პროგრამული უზრუნველყოფის ერთ-ერთი სახეობაა, ამიტომაც კურსის საწყის ეტაპზე აქცენტი კეთდება პროგრამირების ენებისა და მიდგომების შესწავლაზე. ამის შემდეგ გადავდივართ ანდროიდის სპეციფიკური ფრეიმვორკის, ინსტრუმენტებისა და აპლიკაციის შექმნის პროცესზე.
24 ლექცია
72 საათი
Intermediate
1500₾
Angular
ბოლო წლებია Front-End Development ერთ-ერთ ყველაზე მზარდ და პერსპექტიულ ინდუსტრიად გვევლინება. ამ ყველაფერში დიდი როლი ითამაშა Angular Framework-მა, რომელიც 2016 წელს შეიქმნა Google-ის მიერ და რომლის გაუმჯობესება დღესაც აქტიურად მიმდინარეობს.  Angular Framework-ის გამოყენებით თქვენ შეძლებთ TypeScript-Based Responsive Single-Page აპლიკაციების (SPA) აწყობას. კურსის განმავლობაში მთავარი აქცენტი გაკეთდება Angular-ის მთავარი კონცეფციების ღრმად შესწავლაზე. დიდი დრო დაეთმობა TypeScript-ის და RxJS-ის სიღრმისეულ გარჩევას და ჩვენებას თუ რატომ არის ღირებული ტიპიზაცია (TS) და რეაქტიული პარადიგმა (RxJS)
20 ლექცია
60 საათი
Beginner
1100₾
Creative Advertising
რეკლამას ერთი უცნაურობა ახასიათებს, როგორც წესი ვცდილობთ თავი ავარიდოთ მას, დავბლოკოთ, “დავსკიპოთ”, მეორე მხრივ კი შეიძლება მოუთმენლად ველოდებოდეთ საყვარელი ბრენდის ახალ კამპანიას და სიამოვნებით ვუყურებდეთ მაგალითად Nike-ის რგოლებს, McDonald’s-ის და Burger King-ის ორთაბრძოლებს, Coca-Cola-ს საახალწლო ქარავანს. როდის ხდება რეკლამა გასართობი და არა შემაწუხებელი? როგორ ახერხებს ამას ზოგიერთი ბრენდი? რა დგას ეფექტური სარეკლამო კამპანიის უკან? კურსის ფარგლებში ვეცდებით ამ კითხვებზე პასუხების პოვნას. ლექციებზე მიმოვიხილავთ სარეკლამო კომუნიკაციის საფუძვლებს, ძირითად პრინციპებს, ინსტრუმენტებს. გავეცნობით კრეატიული სააგენტოს მუშაობის მექანიკას, მოვალეობებსა და დამკვეთთან ჰარმონიულად ურთიერთობის წესებს. გავაანალიზებთ და განვიხილავთ გლობალურ თუ ქართულ ქეისებს. სტუდენტებს საშუალება ექნებათ შეიხედონ სარეკლამო ინდუსტრიის შიდა სამზარეულოში და გამოიმუშაონ კამპანიის დაგეგმვის, კრეატივის შეფასების და კრეატიულ გუნდთან მუშაობის მენეჯერული უნარ-ჩვევები.
11 ლექცია
33 საათი
Intermediate
1400₾
Data-Driven მარკეტინგი
ციფრულ სივრცეში მომხმარებლის ნებისმიერი ქცევა მონაცემია, მისი სწორად გამოყენების უნარი კი – კონკურენტებზე უპირატესობის მოპოვების უმთავრესი საშუალება, რადგან ის გვეხმარება, მივიღოთ ჭკვიანური გადაწყვეტილებები, დაფუძნებული ფაქტებზე და არა ვარაუდებზე.ტრადიციული მარკეტინგული მიდგომებისგან განსხვავებით, მონაცემებზე დაფუძნებული მარკეტინგი გეხმარება, უკეთ შეიცნო შენი მომხმარებლები, შეისწავლო მათი ქცევები, ესაუბრო მათთვისვე რელევანტური კომუნიკაციით, საჭიროებებზე დაყრდნობით განსაზღვრო, სად და როგორ „დახვდე“ მათ და გაზომო მარკეტინგული აქტივობების შედეგიანობა. კურსის განმავლობაში დეტალურად გავივლით მონაცემთა ანალიტიკას, მომხმარებელთა სეგმენტაციას, ატრიბუციის მოდელირებას, მარკეტინგის სამოქმედო გეგმის და ბიუჯეტის შემუშავებას, სტრატეგიისა და ტაქტიკების შეფასებას, და სხვა.
14 ლექცია
42 საათი
Intermediate
1600₾
Flutter
მობილური აპლიკაციები სულ უფრო პოპულარული ხდება, იზრდება cross-platform-ებზე მოთხოვნაც, რომლის საშუალებით ერთი კოდით აპლიკაციის შექმნა სხვადასხვა პლატფორმაზე არის შესაძლებელი. ერთ-ერთი ასეთი cross-platform Flutter-ია, რომელიც LinkedIn-ის მიხედვით N1 Software უნარია, ხოლო Statista-ს კვლევის თანახმად N1 მობაილ ფრეიმვორკია ბაზრის ყველაზე მაღალი წილით. Flutter Google-ის მიერ შექმნილი UI ფრეიმვორკია, რომელიც საშუალებას გვაძლევს შევქმნათ მობაილ და Web / Desktop აპლიკაციები როგორც Android, ისე IOS პლატფორმისთვის – ამისთვის კი მხოლოდ ერთი კოდია საჭირო. ფრეიმვორკს იყენებენ ისეთი დიდი კომპანიები როგორიც არის Google, Alibaba, Ebay, და ა.შ.
18 ლექცია
54 საათი
Beginner
1400₾
Intro to Front-end Development
კურსი სრულად მოიცავს პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლებას, რომლის განმავლობაშიც სტუდენტს საშუალება ექნება, მიიღოს რეალური პროექტის შექმნის გამოცდილება. პირველ ეტაპზე აქცენტი გაკეთდება HTML-ისა და CSS-ის სიღრმისეულ შესწავლაზე, ხოლო მეორე ეტაპზე სტუდენტები ისწავლიან Javascript-ის ყველა ძირითადი კონცეფციის გააზრებას და პატარა და საშუალო დონის აპლიკაციების შექმნას. კურსი მოიცავს მენტორშიფს ლექტორისგან, რომელსაც Front-end Development-ის მიმართულებით 6 წლიანი გამოცდილება აქვს და ამჟამად ამერიკულ სტარტაპ Rad.inc-ში მუშაობს Senior Front-end Developer-ის პოზიციაზე.კურსის დასასრულს მონაწილეები შექმნიან ინდივიდუალურ პროექტს N1 ყველაზე მოთხოვნად ენაზე Javascript, გაივლიან გასაუბრების სიმულაციას ლაივ-კოდინგთან ერთად, რომელიც მაქსიმალურად იქნება მიმსგავსებული შერჩევის რეალურ ეტაპებთან.
24 ლექცია
72 საათი
Beginner
1400₾
IT ბიზნეს ანალიტიკა
ციფრული პროდუქტების შექმნაში IT ბიზნეს ანალიტიკოსის როლი ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესია. ბიზნეს ანალიტიკოსი განსაზღვრავს და აღწერს ბიზნეს მოთხოვნებს – როგორ უნდა იფუნქციონიროს სისტემამ ან/და პროდუქტმა. ის აანალიზებს პროდუქტის დღევანდელ მდგომარეობას, განსაზღვრავს მის მომავალ განვითარებას, თითოეულ ბიზნეს მოთხოვნას თარგმნის ტექნიკური გუნდისთვის და აკონტროლებს მათ სრულ შესრულებამდე.  კურსის განმავლობაში თქვენ გაეცნობით ბიზნეს ანალიტიკოსის (BA) როლსა და პასუხისმგებლობებს – ეფექტურ კომუნიკაციას ყველა ბიზნეს სფეროს და პროექტის კრიტიკულ მოთამაშეს შორის. პრაქტიკული სავარჯიშოების საშუალებით თქვენ ისწავლით სამუშაოს ფარგლების განსაზღვრას და დაეუფლეთ მოთხოვნების შეგროვების განსხვავებულ ტექნიკებსა და მიდგომებს, რომელიც იმუშავებს სხვადასხვა პროექტისა და აუდიტორიისთვის. განსაზღვრავთ კლიენტების, დაინტერესებული მხარეებისა და IT დეპარტამენტის უნიკალურ საჭიროებებს, მოთხოვნების შექმნის, დოკუმენტირების, კომუნიკაციისა და მართვის თითოეულ ეტაპზე.
14 ლექცია
42 საათი