მონაცემთა მეცნიერება

  • 5.0 შეფასება

  • 32 ლექცია

  • 96 საათი

  • 16 კვირა

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.

კურსის ფარგლებში შევეხებით მონაცემთა მეცნიერების ყველა მნიშვნელოვან მიმართულებას. მონაცემთა ანალიზისთვის ყველაზე ხშირად გამოყენებადი პროგრამირების ენის, Python-ის გამოყენებით დავფარავთ მონაცემთა მეცნიერების სრულ ციკლს - მონაცემთა პირველადი დამუშავება, მოდელირებისთვის მომზადება, მანქანური და ღრმა დასწავლის ალგორითმების აგება, გაწვრთნა, გამოყენება და პროდუქტად ქცევა.

პროგრამის განმავლობაში სტუდენტები დამოუკიდებლად იმუშავებენ ინდივიდუალურ პროექტზე.

 

კურსის დასრულების შემდეგ შეგეძლება

დამატებითი უნარები: AI, Machine Learning, LLM, Deep Learning, SQL, Python, Panda, NumPy.

  • ისეთი ცნებების გააზრება, სწორად გამოყენება და ბიზნესისთვის გადმოცემა, როგორიც არის: ხელოვნური ინტელექტი (AI), მანქანური სწავლება (Machine Learning), ღრმა სწავლება (Deep Learning), მონაცემთა მეცნიერება (Data Science), დიდი ენის მოდელები ( Large Language Models - LLM )

  • იმის განსაზღვრა, თუ რა შემთხვევებში არის საჭირო რთული მანქანური სწავლების (Machine Learning) ალგორითმების გამოყენება და რა შემთხვევაშია საკმარისი მარტივი მონაცემთა ანალიზი

  • დიდი ზომის მონაცემების (Big Data) დამუშავება Python-ის გამოყენებით

  • დიდი ზომის მონაცემთა ანალიზისთვის საჭირო ძირითადი Python-ის ბიბლიოთეკების გამოყენება: Numpy, Pandas, Matplotlib, Spark

  • მანქანური დასწავლის ალგორითმების აგება, გაწვრთნა, გამოყენება და რეალურ ბიზნეს პრობლემებზე მორგება

  • აგებული მოდელების პროდუქტად ქცევა

19 მარტი 2500₾

სამშ 20:00-23:00, შაბ 12:00-15:00

4 თებერვალი 2500₾

სამ 20:00-23:00, ხუთ 20:00-23:00

წინასწარ ჩაწერა
გადაანაწილე გადასახადი
TBC განვადება
BOG განვადება

ვისთვის არის კურსი

დამწყებებისთვის

კურსი განკუთვნილია მათთვის, ვისაც უნდა, რომ 0-დან ისწავლოს მონაცემთა მეცნიერება და შეძლოს ამის გამოყენება მიმდინარე ან ახალ საქმიანობაში. მათთვის, ვისაც აქვს გამოცდილება მონაცემთა ანალიტიკასთან, თუმცა არ აქვთ პროგრამირების და მანქანური სწავლების ალგორითმების გამოყენების გამოცდილება.

ანალიტიკოსებისთვის

ანალიტიკოსი, ვინც იყენებს ანალიტიკურ ხელსაწყოებს (Excel, SQL, Power BI და სხვა), აკეთებს ანალიტიკურ რეპორტებს და სურს პროგრამირების სწავლა. ის, ვისაც აქვს ანალიტიკური/მათემატიკური ფორმალური ან/და არაფორმალური განათლება

პროგრამისტებისთვის

პროგრამისტი, ვისაც აქვს კოდის წერის გამოცდილება და სურს ხელოვნური ინტელექტის შესწავლა

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

კურსის მიმოხილვა
რა არის მონაცემთა მეცნიერება
როლები მონაცემთა მეცნიერებაში
რატომ Python? (Python vs R)
Python-ის გარემოს გამართვა
Lab სესია / პრაქტიკული დავალება
მონაცემთა ტიპების აღწერა
ოპერაციები მონაცემთა ტიპებზე
ლოგიკური ოპერაციები (if-else)
Lab სესია (სალექციო დავალება)
ფუნქციები
ციკლები
ფაილებთან მუშაობა
Lab სესია / პრაქტიკული დავალება
კონტეინერები (Lists, Sets, Tuple, Generator, Dictionary)
შეცდომების მართვა (Error Handling)
რეკურსია
Lab სესია / პრაქტიკული დავალება
ბიბლიოთეკებთან მუშაობა (ინსტალაცია, იმპორტირება)
რატომ NumPy?
NumPy-ის მონაცემთა ტიპები
ინდექსირება
მათემატიკური ოპერაციები NumPy-ში
Lab სესია / პრაქტიკული დავალება

აარჩიე შენთვის სასურველი დრო

ლექტორები

შოთა ელყანიშვილი

Data Science

შოთა ელყანიშვილი

Data Science

შოთას მონაცემთა მეცნიერად/მანქანური სწავლების ინჟინრად მუშაობის რამდენიმეწლიანი გამოცდილება აქვს. ის ამჟამად Software Engineer-ის პოზიციას იკავებს Google-ში. მანამდე მისი ძირითადი საქმიანობა ბუნებრივი ენის დამუშავებას (NLP) და დიდი ენის მოდელების ეფექტურად გასერვისებას მოიცავდა. შოთას მუშაობის გამოცდილება აქვს როგორც მოწინავე ქართულ სტარტაპ Theneo-ში, ისე დიდ ქართულ და საერთაშორისო კორპორაციებში – საქართველოს ბანკის კვლევით გუნდსა და Microsoft-ის Bing-ის გუნდში. ის ასევე საქართველოს ხელოვნური ინტელექტის ასოციაციის (GAIA) თანადამფუძნებელი და ვიცე-თავმჯდომარეა. GAIA საქართველოში AI ეკოსისტემის გაუმჯობესებას ემსახურება.

Linkedin

ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ

A: მონაცემთა მეცნიერება ტექნოლოგიური ინოვაციების წინა ხაზზეა, აერთიანებს რა სტატისტიკას, პროგრამირებასა და დარგობრივ ექსპერტიზას მონაცემებიდან მნიშვნელოვანი ინსაითების მისაღებად. ის ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს მიიღონ მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები, იწინასწარმეტყველონ სამომავლო ტრენდები და გადაჭრან კომპლექსური ბიზნეს ამოცანები. რადგან ბიზნესები სულ უფრო მეტად არიან დამოკიდებული მონაცემებზე, მონაცემთა მეცნიერებზე მოთხოვნა მაღალია და სთავაზობს კარიერული განვითარების შესანიშნავ შესაძლებლობებს კონკურენტული ანაზღაურებით. ეს სფერო საშუალებას გაძლევთ იმუშაოთ მრავალფეროვან პროექტებზე სხვადასხვა ინდუსტრიაში, ამავდროულად შეიტანოთ წვლილი ტექნოლოგიურ განვითარებასა და ბიზნესის ზრდაში.
A: კურსზე სწავლის დაწყებისთვის არ არის აუცილებელი პროგრამირების წინასწარი ცოდნა. მთავარი წინაპირობებია ანალიტიკური აზროვნება, მათემატიკის საბაზისო ცოდნა და ინგლისური ენის B2 დონეზე ფლობა. სასურველია გამოცდილება Excel-თან ან სხვა ანალიტიკურ ხელსაწყოებთან მუშაობის. კურსზე დაშვებისთვის ასევე მნიშვნელოვანია ძლიერი მოტივაცია და მონაცემებთან მუშაობის ინტერესი. თუ უკვე გაქვთ გამოცდილება პროგრამირებაში ან მონაცემთა ანალიზში, ეს დამატებითი უპირატესობა იქნება, თუმცა არ არის სავალდებულო მოთხოვნა.

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

რელევანტური რესურსები

იხილე სრულად

რა უნდა იცოდე მონაცემთა მეცნიერების კურსის შესახებ

დღეს ბიზნესის წარმატების ერთ-ერთ მთავარ ფაქტორს მონაცემებით მართული გადაწყვეტილებების მიღებაა. იქნება ეს მომხმარებლებთან ურთიერთობა, ბიუჯეტის დაგეგმვა, მარკეტინგული სტრატეგიების შემუშავება თუ ახალი პროდუქტის გამოშვება, სხვადასხვა ტიპის მონაცემების ანალიზი მნიშვნელოვან ინფორმაციას აწვდის კომპანიას ეფექტური სვლების დასაგეგმად. თუმცა მონაცემთა დიდ გროვაში ღირებული აღმოჩენების გაკეთება საკმაოდ რთულია - სწორედ აქ ერთვება მონაცემთა მეცნიერება, რომელიც უზრუნველყოფს მათ ორგანიზებას, პირველად დამუშავებასა და ანალიზს. თუკი მონაცემებთან მუშაობა გაინტერესებს და ახალი ხელსაწყოების ათვისება გსურს, ეს ბლოგი შენთვისაა. გაიცანი ოთარ სამადაშვილი, Commschool-ის კურსდამთავრებული, რომელიც საკუთარ შთაბეჭდილებებს გაგიზიარებს მონაცემთა მეცნიერების პროგრამის შესახებ. ოთარი მონაცემთა მეცნიერებით უნივერსიტეტში სწავლისას დაინტერესდა, როდესაც მათემატიკისა და სტატისტიკის კურსებს სწავლობდა. ყოველთვის იზიდავდა რთული პრობლემების გადაჭრა და მონაცემებზე დაყრდნობით დასკვნების გამოტანა. მისი ინტერესებისა და უნარებიდან გამომდინარე, გადაწყვიტა, მონაცემთა მეცნიერების შესწავლა დაეწყო და კარიერა ამ მიმართულებით გაევითარებინა. ოთარი Python-ს საბაზისო დონეზე ფლობდა, რაც კარგი სასტარტო წერტილი იყო ამ სფეროსთვის. მისი მიზანი უნივერსიტეტში მოპოვებული თეორიული ცოდნის პრაქტიკულ უნარებად გარდაქმნა იყო, რისთვისაც Commschool-ის მონაცემთა მეცნიერების კურსის გავლა გადაწყვიტა. არჩევანი Commschool-ზე მათი პრაქტიკული მიდგომის, საინტერესო პროექტებზე მუშაობის შესაძლებლობისა და გამოცდილი ლექტორის გამო შევაჩერე. ამის გარდა, სილაბუსი იყო კარგად დალაგებული და ბევრ საინტერესო თემას ფარავდა. ასევე სასიამოვნო იყო იმავე ინტერესის მქონე სტუდენტების გაცნობა. მათთან ლექციებზე პირდაპირ რეჟიმში კომუნიკაცია და დისკუსია, ჩემი აზრით, საკმაოდ პროდუქტიული იყო. მონაცემთა მეცნიერება: რას მოიცავს კურსი? როგორც ოთარი აღნიშნავს, ელოდა, რომ საკმაოდ ინტენსიური და შრომატევადი კურსი იქნებოდა და ამიტომაც მაღალი მოლოდინებიც ჰქონდა. ამის მიუხედავად, პროგრამამ მის მოლოდინებს მაინც გადააჭარბა. მისთვის ყველაზე ღირებული პრაქტიკული პროექტები და რეალური მონაცემებით მუშაობა აღმოჩნდა. ოთარმა შეძლო, განევითარებინა როგორც ტექნიკური, ასევე რბილი უნარები. მისთვის მთავარი გამოწვევა დიდი მოცულობის ინფორმაციის მოკლე დროში ათვისება იყო. თუმცა ინტენსიური პრაქტიკითა და მეცადინეობით ეს სირთულე ადვილად დაძლია. შედეგად, სამსახურში უკვე იყენებს კურსზე შეძენილ უნარებსა და პარადიგმებს. მონაცემთა მეცნიერების კურსი 32 ლექცია | 96 საათი | 16 კვირა გაიგე მეტი ჩემი აზრით, ფინალური პროექტის განმავლობაში ყველაზე მნიშვნელოვანი რამ კურსისგან შეძენილი რბილი უნარები იყო, რადგან შემეძლო, დამესვა სწორი კითხვები, ჩამეტარებინა სწორი ექსპერიმენტები და მოდელის სწორი შეფასების სისტემა ჩამომეყალიბებინა. ეს ყველაფერი ამარტივებს ტექნიკურ ნაწილსაც, რადგან სწორად დასახული გეგმის შესრულება ბევრად მარტივია. მონაცემთა მეცნიერების კურსის ფარგლებში შეისწავლი დიდი ზომის მონაცემების (Big Data) დამუშავებას Python-ის გამოყენებით, მანქანური სწავლების ალგორითმების აგება, გამოყენება და  ბიზნეს მოდელებისთვის მორგება, ხელოვნური ინტელექტისა (AI) და დიდი ენის მოდელების (LLM) გამოყენება. პროგრამა მოიცავს პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლებას, რაც თეორიული ცოდნის მიღებასთან ერთად პრაქტიკული გამოცდილების დაგროვების შესაძლებლობასაც მოგცემს. ფინალური ინდივიდუალური პროექტი კი კურსის ყველაზე საინტერესო ნაწილია, რომელიც პროგრამის განმავლობაში შესწავლილი მასალის ერთგვარ შეჯამებას წარმოადგენს. მონაცემთა მეცნიერისთვის საჭირო უნარები ოთარის თქმით, მონაცემთა მეცნიერისთვის აუცილებელია ისეთი ტექნიკური უნარები, როგორებიცაა მათემატიკა, სტატისტიკა და პროგრამირება. მისი აზრით, კურსის განმავლობაში ეს ტექნიკური ნაწილი კარგად არის დაფარული, რადგანაც შეძლეს, მანქანური სწავლების შედარებით რთული თემები უფრო ადვილად და სრულფასოვნად შეესწავლათ. ტექნიკური უნარების გარდა, ამ სფეროში ასევე აუცილებელია განავითარო რბილი უნარებიც. მაგალითად, ეფექტური კომუნიკაცია, ანალიტიკური აზროვნება, სწორი კითხვების დასმა. ოთარი აღნიშნავს, რომ ასეთ საკითხებს ბევრი კურსი არ ფარავს და ამიტომ, სასიამოვნო იყო, რომ ამ უნარების განვითარებისა და გაუმჯობესების შესაძლებლობა Commschool-ში მიეცა. ჩემი აზრით, მონაცემთა მეცნიერების სწავლა და კარიერის ამ მიმართულებით გაგრძელება ბევრი ადამიანისთვის სწორი არჩევანია. მათ, ვინც მონაცემთა მეცნიერებით ხართ დაინტერესებულები, ოთარი გირჩევთ, რომ პროგრამირების საფუძვლების სწავლით დაიწყოთ. პარალელურად იმუშავეთ პრაქტიკულ პროექტებზე და რაც მთავარია, არ შეუშინდეთ გამოწვევებს და მზად იყავით ინტენსიური სწავლისთვის. ასევე, მნიშვნელოვანია, რომ თვალი ადევნოთ ამ მიმართულებით მიმდინარე მოვლენებს, რადგან მონაცემთა სფერო ძალიან სწრაფად ვითარდება. კურსის დასრულების შემდეგ ოთარი კვლავ აგრძელებს თვითგანვითარებას, სწავლას და აგრძელებს პერსონალურ პროექტებზე მუშაობას. თუ შენც მზად ხარ ახალი თავგადასავლებისთვის, მაშინ გაეცანი კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში! გაიგე მეტი კურსის შესახებ

მონაცემთა მეცნიერი: პროფესია, უნარები, კარიერული გზა

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. 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. 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, რომელიც 20 მაისს იწყება! გაიგე მეტი Data Science-ს კურსის შესახებ ავტორი: თათა ვახტანგიშვილი

5 მიზეზი მონაცემთა მეცნიერებაში კარიერის დღესვე დასაწყებად

ალბათ უკვე იცი, რომ  დღევანდელი მსოფლიო მონაცემებზე დგას. მონაცემთა მეცნიერება არის მონაცემებში კანონზომიერებების აღმოჩენისა და მისი გამოეყენბის ხელოვნება.მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა მეცნიერება ახლადშექმნილი პროფესიაა, მოთხოვნა დღითიდღე იზრდება. ა.შ.შ-ს სტატისტიკის ბიუროს ინფორმაციის თანახმად, 2026 წლისთვის მოთხოვნა 27.9%-ით გაიზრდება. ამიტომ ამ ბლოგში მინდა გაგიზიარო მიზეზები, რის გამოც ამ სფეროში ახლა შემოსვლა საუკეთესო გადაწყვეტილებაა. 1. მაღალი მოთხოვნადობა - მაღალი ანაზღაურებასაქართველოში ეს სფერო შედარებით ახალია, თუმცა ისეთი დიდი კომპანიები, როგორებიცაა: თიბისი ბანკი, საქართველოს ბანკი, აჭარა გრუფი, აქტიურად ამუშავებენ მონაცემებს. ამ სფეროს სიახლისა და ინოვაციურობის გამო, პროფესიონალები იშვიათად თუ მოიძებნებიან, სწორედ ამიტომ, გასაკვირი არ იქნება თუ გეტყვი, რომ მონაცემთა მეცნიერის საშუალო ანაზღაურება საქართველოში 4500 ლარია. გარდა საქარველოში არსებული დიდი კომპანიებისა, მონაცემთა მეცნიერების საჭიროება არის ისეთ ქართულ სტარტაპებშიც როგორიცაა Optio.AI, Theneo და სხვა. მონაცემთა მეცნიერების კურსი 32 ლექცია | 96 საათი | 16 კვირა გაიგე მეტი 2. განვითარებისა და ახალი აღმოჩენების გაკეთების შესაძლებლობამონაცემთა მეცნიერის პროფესია საკმაოდ საინტერესოა იმ კუთხითაც, რომ გექნება საშუალება აკეთო ექსპერიმენტები, რადგან პრობლმების გადასაჭრელად შეგიძლია მოიფიქრო ბევრი ახალი და საინტერესო გზა, მაგალითად ორი ცვლადი ახლებური გზით დაუკავშირო ერთმანეთს და მიიღო განსხვავებული შედეგები.  3. განსხვავებული სამუშაო გამოცდილების მიღებაროგორც უკვე გითხარი, დღეს მთელი სამყარო მონაცემებზე დგას, რაც მონაცემთა მეცნიერს უხსნის ფართო გზას სხვადასხვა ინდუსტრიაში. შენ გექნება შესაძლებლობა იმუშავო, როგორც ფინანსურ განყოფილებაში, ბანკში, ისე ონლაინ პლატფორმებზე, ვებ-საიტებზე და სხვა, რადგან მონაცემთა მეცნიერება საკმაოდ მოქნილი და სხვადასხვა სფეროს მორგებადი პროფესიაა. 4. მუდმივად ცვალებადი გარემომონაცემთა მეცნიერება ნამდვილად  არ არის ის პროფესია, რომელიც მოწყენის და საქმის მობეზრების საშუალებას  მოგცემს, რადგან:● ციფრული პროდუქტები და სერვისები მუდმივად ცვალებადია● სამუშაოს შეძლებ სამუშაო მაქსიმალურად მოირგო საკუთარ  თავზე, თავად შექმნი დამხმარე საშუალებებს და მუდმივად სწავლის პროცესში იქნებიეს კი ცხადია, საშუალებას გაძლევს იყო მუდმივად განახლებად გარემოში, რაც იდეალურია, თუ კი რუტინული საქმე არ გხიბლავს. 5. სპეციალიზაციარადგან მონაცემთა მეცნიერება შედარებით ახალი პროფესიაა, საშუალებას გაძლევს თავად აირჩიო მიმართულება და გახდე:● პროდუქტის სპეციალისტი (Product Specialized), რაც მოიცავს მონაცემების დამუშავებასა და ანალიზს იმაზე, თუ როგორ გახდეს კონკრეტული პროდუქტი უფრო მიმზიდველი● ტექნიკოსო (Technical), რომელიც ქმნის ხელსაწყოებს და პლატფორმებს მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რათა მუშაობის პროცესი იყოს მეტად მარტივი● მკვლევარი (Researcher), რომლის მთავარი საქმიანობაც მოიცავს სტატისტიკის ანალიზს. თუ ამ ყველაფრის წაკითხის შემდეგ ფიქრობ, რომ ეს პროფესია სწორედ შენთვისაა, მაშინ მინდა მოკლედ კურსის შესახებაც გიამბო.4 თვიანი ინტენსიური კურსის ფარგლებში შეეხები მონაცემთა მეცნიერების ყველა მნიშვნელოვან მიმართულებას, მონაცემთა ანალიზისთვის ყველაზე ხშირად გამოყენებადი პროგრამირების ენის, Python-ის გამოყენებით შეძლებ დაფარო მონაცემთა მეცნიერების სრული ციკლი – მონაცემთა პირველადი დამუშავება, მოდელირებისთვის მომზადება, მანქანური და ღრმა დასწავლის ალგორითმების აგება, გაწვრთნა, გამოყენება და პროდუქტად ქცევა (SaaS).ახლა კი ისღა დამრჩენია გითხრა, რომ Data Science-ის კურსს 10 ივნისს ვიწყებთ! გაეცანი კურსის სილაბუსს Data კურსები: 1 500 ₾ რას იწავლი გააანალიზო ბიზნესური ამოცანა სწორად და თარგმნო ის ანალიტიკურ/ტექნიკურ ამოცანაში განსაზღვრო თუ რა ბიზნეს პრობლემის შემთხვევაში რა ტიპის და სირთულის ანალიტიკა არის საჭირო გაიგო სხვადასხვა ზომის და ტიპის ორგანიზაციებში როგორ ხდება მონაცემთა შენახვა, მართვა და ბიზნესისთვის ხელმისაწვდომობა განასხვავო ერთმანეთისგან სხვადასხვა ტიპის და ფორმატის მონაცემები მონაცემების დამოუკიდებლად ამოღება, გაწმენდა და დამუშავება SQL-ის გამოყენებით ეფექტური და ოპტიმიზირებული კოდის დაწერა SQL-ში მონაცემების ანალიზისთვის მომზადება Power BI-ს გამოყენებით მონაცემთა ვიზუალიზაცია და ბიზნეს მიზნებისთვის საჭირო ანალიტიკის გაკეთება Power BI-ს გამოყენებით მიღებული მიგნებების სტეიკჰოლდერებთან წარდგენა და ეფექტური პრეზენტირება მონაცემთა ანალიტიკა კურსი განკუთვნილია ყველასთვის,... 14 ლექცია 42 საათი 2 500 ₾ რას იწავლი ისეთი ცნებების გააზრება, სწორად გამოყენება და ბიზნესისთვის გადმოცემა, როგორიც არის: ხელოვნური ინტელექტი (AI), მანქანური სწავლება (Machine Learning), ღრმა სწავლება (Deep Learning), მონაცემთა მეცნიერება (Data Science), დიდი ენის მოდელები (Large Language Models - LLM) იმის განსაზღვრა, თუ რა შემთხვევებში არის საჭირო რთული მანქანური სწავლების (Machine Learning) ალგორითმების გამოყენება და რა შემთხვევაშია საკმარისი მარტივი მონაცემთა ანალიზი დიდი ზომის მონაცემების (Big Data) დამუშავება Python-ის გამოყენებით დიდი ზომის მონაცემთა ანალიზისთვის საჭირო ძირითადი Python-ის ბიბლიოთეკების გამოყენება: Numpy, Pandas, Matplotlib, Spark მანქანური დასწავლის ალგორითმების აგება, გაწვრთნა, გამოყენება და რეალურ ბიზნეს პრობლემებზე მორგება  აგებული მოდელების პროდუქტად ქცევა მონაცემთა მეცნიერება კურსი განკუთვნილია მათთვის,... 32 ლექცია 96 საათი 2 500 ₾ რას იწავლი 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) მონაცემთა ინჟინერია კურსი განკუთვნილია მათთვის,... 33 ლექცია 99 საათი