Live-onlineAI პრაქტიკაში
-
4.5 შეფასება
-
6 ლექცია
-
18 საათი
-
3 კვირა
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”.
კურსის დასრულების შემდეგ შეგეძლება
დამატებითი უნარები: Prompting, ChatGPT, Claude.ai, Gemini
-
AI სისტემების შესაძლებლობების ეფექტიანად გამოყენება როგორც პირად ცხოვრებაში, ასევე სამუშაო გარემოში.
-
Ხელოვნური ინტელექტის სისტემებთან სწორი კომუნიკაცია, ეფექტური პრომპტების შექმნა, რომლებიც მაქსიმალურად გაზრდის შესრულებული დავალებების ხარისხს.
-
მრავალენოვანი და მულტიმოდალური ინფორმაციის დამუშავება AI-ს დახმარებით.
-
პოტენციური ჰალუცინაციების აღმოჩენა და მინიმიზაცია სანდო და ფაქტობრივად სწორი შედეგების მისაღებად.
-
სხვადასხვა ფორმატის დოკუმენტებთან (PDF, DOC, PPT), ცხრილებთან და სურათებთან მუშაობა, ინფორმაციის დამუშავება, ფორმატირება და ანალიზი AI ხელსაწყოების გამოყენებით.
-
AI სისტემების ადაპტირება თქვენთვის სპეციფიური, კონკრეტული დარგობრივი ამოცანების გადასაჭრელად.
სამშ-ხუთშ 20:00-23:00
TBC განვადება
BOG განვადება
ვისთვის არის კურსი
მენეჯერებისთვის
მენეჯერებისა და ხელმძღვანელებისთვის, რომლებსაც სურთ AI-ს პოტენციალისა და შესაძლებლობების სიღრმისეული გაცნობა და გამოყენება საკუთარ ბიზნეს პროცესების ოპტიმიზაციისთვის. ასევე, მათთვის ვისაც სურთ თავიანთი საქმიანობის ეფექტიანობისა და პროდუქტიულობის გაზრდა თანამედროვე AI სისტემების გამოყენებით, მიუხედავად მათი ტექნიკური ცოდნისა და გამოცდილებისა.
ნებისმიერი ცნობისმოყვარე პირისთვის
ნებისმიერი ცნობისმოყვარე პირისთვის, ვისაც აინტერესებს AI-ს გამოყენება ყოველდღიურ ცხოვრებაში პროდუქტიულობის და კონკურენტუნარიანობის გასაზრდელად
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 სერთიფიკატი
კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ სტუდენტი მიიღებს ორენოვან სერტიფიკატს.
სილაბუსი
აარჩიე შენთვის სასურველი დრო
ლექტორები
შოთა ნათენაძე
AI in Practice
შოთა ნათენაძე
AI in Practice
შოთას მონაცემთა მეცნიერად და ხელოვნური ინტელექტის (AI) ინჟინრად მუშაობის რამდენიმეწლიანი გამოცდილება აქვს. Მისი ძირითადი ინტერესი და საქმიანობის სფერო მოიცავს მანქანური სწავლების კლასიკური ალგორითმებისა და ბუნებრივი ენის თანამედროვე, ტექსტური მოდელების თეორიას და მათ გამოყენებას ბიზნეს პრობლემების გადასაჭრელად. შოთას უმუშავია რეგიონში წამყვან კვლევით ორგანიზაცია ISET PI-ში, მოწინავე ქართულ ფინტექ სტარტაპ Optio-ში, ხოლო ამჟამად იგი უფროსი მონაცემთა მეცნიერის პოზიციას იკავებს EPAM-ში, სადაც ერთ-ერთი უდიდესი ამერიკული კორპორაციისთვის ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ, ინტერაქტიულ ჩატბოტ სისტემას ქმნის. 3 წლის განმავლობაში შოთა, აგრეთვე, დაკავებული იყო აკადემიური საქმიანობით, კერძოდ, ეკონომიკის საერთაშორისო სკოლა ISET-ში ასწავლიდა 4 სხვადასხვა ტექნიკურ კურსს ალბათობის თეორიაში, სტატისტიკაში, ეკონომეტრიკასა და მანქანურ სწავლებაში.
Linkedin
ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ
Your search Digital Designer did not match any documents
ვერ მიიღე შენთვის საინტერესო ინფორმაცია?
ჩაეწერე უფასო კონსულტაციაზეშესაძლოა გაინტერესებდეს
Intermediate 
Intermediate 
Beginner 
Intermediate 
Intermediate 
Beginner 
Intermediate 
Intermediate 
Beginner 
Beginner რელევანტური რესურსები
იხილე სრულად
რა არის ხელოვნური ინტელექტი და რატომ არის ის დღეს ასეთი აქტუალური
რა არის ხელოვნური ინტელექტი (AI)? ხელოვნური ინტელექტი (AI) გულისხმობს ადამიანის ინტელექტის სიმულაციას პროგრამული კოდირებული ევრისტიკით. დღესდღეობით ეს კოდი გავრცელებულია ყველაფერში, საწარმო აპლიკაციებში, სამომხმარებლო აპებსა და ჩაშენებულ პროგრამულ უზრუნველყოფაში. 2022 წელმა AI შემოიტანა მეინსტრიმში გენერაციული პრე-ტრენინგის ტრანსფორმატორის აპლიკაციებთან ფართო გაცნობის გზით. ყველაზე პოპულარული აპლიკაციაა OpenAI-ის ChatGPT. ChatGPT-ით ფართო გატაცებამ ის AI-ის სინონიმად აქცია მომხმარებლების უმეტესობის გონებაში. თუმცა, ის წარმოადგენს მხოლოდ იმ გზების მცირე ნაწილს, რომლითაც დღეს AI ტექნოლოგია გამოიყენება. ხელოვნური ინტელექტის იდეალური მახასიათებელია მისი რაციონალიზაციისა და ქმედებების ისეთი უნარი, რომლითაც კონკრეტული მიზნის მიღწევა შეუძლია. ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი არის მანქანური დასწავლა (ML), რომელიც ეხება კონცეფციას, რომ კომპიუტერულ პროგრამებს შეუძლიათ ავტომატურად ისწავლონ და მოერგონ ახალ მონაცემებს, ადამიანების დახმარების გარეშე. სიღრმისეული შესწავლის ტექნიკა ააქტიურებს ავტომატურ სწავლას, უზარმაზარი რაოდენობის არასტრუქტურირებული მონაცემების შთანთქმის გზით, როგორიცაა ტექსტი, სურათები ან ვიდეო. ხელოვნური ინტელექტის (AI) გაგება როდესაც ადამიანების უმრავლესობას ესმის ტერმინი ხელოვნური ინტელექტი, პირველი ასოციაცია არის რობოტები. ეს იმიტომ ხდება, რომ მსხვილბიუჯეტიან ფილმებსა და რომანებში იქსოვება ისტორიები ადამიანის მსგავსი მანქანების შესახებ, რომლებიც ანადგურებენ დედამიწას. მაგრამ ეს სიმართლეს სულაც არ შეესაბამება. ხელოვნური ინტელექტი ემყარება პრინციპს, რომ ადამიანის ინტელექტი შეიძლება განისაზღვროს ისე, რომ მანქანას შეუძლია ადვილად მიბაძოს მას და შეასრულოს ამოცანები, დაწყებული ყველაზე მარტივიდან - უფრო რთულამდე. ხელოვნური ინტელექტის მიზნები მოიცავს ადამიანის შემეცნებითი აქტივობის მიბაძვას. ამ დარგის მკვლევარები და დეველოპერები საოცრად სწრაფ ნაბიჯებს დგამენ ისეთი აქტივობების მიბაძვით, როგორიცაა სწავლა, მსჯელობა და აღქმა, იმდენად, რამდენადაც ეს შესაძლებელია კონკრეტულად განისაზღვროს. ზოგიერთი თვლის, რომ ინოვატორები მალე შეძლებენ ისეთი სისტემების შემუშავებას, რომლებიც აღემატება ადამიანის შესაძლებლობებს რაიმე საგნის სწავლისა და მსჯელობისთვის. მაგრამ სხვები რჩებიან სკეპტიკურად განწყობილნი, რადგან ყველა კოგნიტური აქტივობა სავსეა ღირებულებითი განსჯებით, რომლებიც მხოლოდ ადამიანის გამოცდილებას ექვემდებარება. ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად, წინა ბენჩმარკები, რომლებიც განსაზღვრავდნენ ხელოვნურ ინტელექტს, მოძველებულია. მაგალითად, მანქანები, რომლებიც ითვლიან ძირითად ფუნქციებს ან ამოიცნობენ ტექსტს სიმბოლოების ოპტიკური ამოცნობის საშუალებით, აღარ განიხილება ხელოვნური ინტელექტის ნაირსახეობად, რადგან ეს ფუნქცია ახლა მიჩნეულია როგორც კომპიუტერის თანდაყოლილი ფუნქცია. ხელოვნური ინტელექტი განუწყვეტლივ ვითარდება, რათა სასარგებლო იყოს მრავალი სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის. მანქანები არმირებულია დისციპლინური მიდგომის გამოყენებით, რომელიც დაფუძნებულია მათემატიკაზე, კომპიუტერულ მეცნიერებებზე, ლინგვისტიკაზე, ფსიქოლოგიაზე და სხვა. ხელოვნური ინტელექტი: გამოყენება ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების სფეროები უსასრულოა. ტექნოლოგია შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა სექტორსა და ინდუსტრიაში. ხელოვნური ინტელექტის ტესტირება მიმდინარეობს და გამოიყენება ჯანდაცვის ინდუსტრიაში წამლების დოზების შეთავაზებისთვის, მკურნალობის იდენტიფიცირებისთვის და ქირურგიული პროცედურების დასახმარებლად საოპერაციო ოთახში. ხელოვნური ინტელექტის მქონე მანქანების სხვა მაგალითებია: კომპიუტერები, რომლებიც თამაშობენ ჭადრაკს და თვითმართვადი მანქანები. თითოეულმა ამ მანქანამ უნდა აწონ-დაწონოს ნებისმიერი ქმედების მოსალოდნელი შედეგები, რადგან თითოეული მოქმედება გავლენას მოახდენს საბოლოო შედეგზე. ჭადრაკში საბოლოო შედეგი არის თამაშის მოგება. თვითმართვადი მანქანებისთვის, კომპიუტერულმა სისტემამ უნდა გაითვალისწინოს ყველა გარე მონაცემი და გამოთვალოს ისეთი მოქმედება, რომელიც თავიდან აიცილებს შეჯახებას. ხელოვნურ ინტელექტი ასევე გამოიყენება ფინანსურ ინდუსტრიაში. კერძოდ, ისეთი საბანკო და საფინანსო აქტივობების აღმოსაჩენად და მოსანიშნად, როგორიცაა უჩვეულო საკრედიტო ბარათების გამოყენება და დიდი ანგარიშის დეპოზიტები - ეს ყველაფერი ეხმარება ბანკის თაღლითობის განყოფილებას. ხელოვნური ინტელექტის სახეები ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება დაიყოს ორ კატეგორიად: სუსტი და ძლიერი. სუსტი ხელოვნური ინტელექტი განასახიერებს სისტემას, რომელიც შექმნილია ერთი კონკრეტული სამუშაოს შესასრულებლად. სუსტი ხელოვნური ინტელექტის სისტემები მოიცავს ვიდეო თამაშებს, როგორიცაა ზემოთ ნახსენები ჭადრაკის მაგალითი და პერსონალური ასისტენტები, როგორიცაა Amazon-ის Alexa და Apple-ის Siri. თქვენ დაუსვამთ ასისტენტს შეკითხვას და ის გიპასუხებთ. ძლიერი ხელოვნური ინტელექტის სისტემები არის სისტემები, რომლებიც ასრულებენ ადამიანის მსგავს ამოცანებს. ისინი დაპროგრამებულნი არიან ისეთი სიტუაციების მოსაგვარებლად, რომლებიც რეალურად ადამიანის ჩარევას საჭიროებენ. ამ ტიპის სისტემების ნახვა შესაძლებელია აპლიკაციებში, როგორიცაა თვითმართვადი მანქანები ან საავადმყოფოს საოპერაციო ოთახებში. განსაკუთრებული მოსაზრებები დაარსების დღიდან, ხელოვნური ინტელექტი მეცნიერებისა და საზოგადოების ყურადღების ქვეშ მოექცა. ერთ-ერთი გავრცელებული იდეაა, რომ მანქანები გახდებიან იმდენად განვითარებული, რომ ადამიანები ვეღარ აუწყობენ ფეხს და ისინი დამოუკიდებლად შეძლებენ განვითარებას ექსპონენციალური სიჩქარით. კიდევ ერთი მოსაზრება არის, რომ მანქანებს შეუძლიათ დაარღვიონ ადამიანების კონფიდენციალურობა და იარაღად იქცნენ. ასევე მიმდინარეობს მსჯელობა ხელოვნური ინტელექტის ეთიკის შესახებ - უნდა განიხილებოდეს თუ არა რობოტები ისეთივე უფლებებით, როგორიც ადამიანებს აქვთ. თვითმართვადი მანქანები საკმაოდ საკამათო თემა იყო, რადგან, როგორც წესი, ისინი შექმნილია ყველაზე დაბალი რისკისა და მინიმალური მსხვერპლისთვის. ამა თუ იმ ადამიანთან ერთდროულად შეჯახების სცენარის წარმოდგენის შემთხვევაში, ეს მანქანები გამოთვლიან იმ ვარიანტს, რომელიც ყველაზე ნაკლებ ზიანს გამოიწვევს. ხელოვნური ინტელექტის კიდევ ერთი საკამათო საკითხია, თუ როგორ შეუძლია მას გავლენა მოახდინოს ადამიანის დასაქმებაზე. ბევრი ინდუსტრია ცდილობს გარკვეული სამუშაოების ავტომატიზირებას ინტელექტუალური ტექნიკის გამოყენებით, ამიტომ არსებობს შეშფოთება, რომ ადამიანები აღარ იქნება საჭირო, როგორც სამუშაო ძალა. ხელოვნური ინტელექტის 4 ტიპი ხელოვნური ინტელექტი შეიძლება დაიყოს ოთხ ტიპად. რეაქტიული AI იყენებს ალგორითმებს გამოსავლების ოპტიმიზაციისთვის, შეყვანის ერთობლიობის საფუძველზე. მაგალითად, ჭადრაკის სათამაშო AI-ები არის რეაქტიული სისტემები, რომლებიც ოპტიმიზაციას უკეთებენ თამაშის მოგების საუკეთესო სტრატეგიას. რეაქტიული AI, როგორც წესი, საკმაოდ სტატიკურია, არ შეუძლია ისწავლოს ან მოერგოს ახალ სიტუაციებს. ამრიგად, ის გამოიმუშავებს იგივე გამომავალს იდენტური შეყვანის გათვალისწინებით. შეზღუდული მეხსიერების AI-ს შეუძლია მოერგოს წარსულ გამოცდილებას ან განაახლოს სისტემა ახალი დაკვირვებების ან მონაცემების საფუძველზე. ხშირად, განახლების რაოდენობა შეზღუდულია (სწორედ აქედან გამომდინარეობს სახელი) და მეხსიერების ხანგრძლივობა შედარებით მოკლეა. მაგალითად, თვითმართვად მანქანებს შეუძლიათ „გზის წაკითხვა“ და ახალ სიტუაციებთან ადაპტირება, წარსულის გამოცდილებიდან „სწავლაც“ კი. თეორიული მეხსიერების AI სრულად ადაპტირებადია და აქვს წარსული გამოცდილების სწავლისა და შენარჩუნების ფართო უნარი. ამ ტიპის ხელოვნური ინტელექტი მოიცავს მოწინავე ჩატ-ბოტებს, რომლებსაც შეუძლიათ გაიარონ ტურინგის ტესტი და მოატყუოს ადამიანი და დააჯეროს, რომ AI ადამიანი იყო. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ვერსია მოწინავე და შთამბეჭდავია, ეს AI არ არის თვითშეგნებული. თვითშეგნებული ხელოვნური ინტელექტი, როგორც სახელიდან ჩანს, არიან მგრძნობიარენი და აცნობიერებენ საკუთარ არსებობას. თუმცა, სამეცნიერო ფანტასტიკის სფეროს მიუხედავად, ზოგიერთი ექსპერტი თვლის, რომ AI არასოდეს გახდება ცნობიერი ან "ცოცხალი". როგორ გამოიყენება AI დღეს? ხელოვნური ინტელექტი დღეს ფართოდ გამოიყენება სხვადასხვა აპლიკაციებში, დახვეწილობის განსხვავებული დონეებით. სარეკომენდაციო ალგორითმები, რომლებიც გვთავაზობენ, თუ რა შეიძლება მოგვეწონოს ან დაგვაინტერესოს, არის პოპულარული ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა, ისევე როგორც ჩეთბოტები, რომლებიც გამოჩნდება ვებსაიტებზე ან ჭკვიანი დინამიკები (მაგ., Alexa ან Siri). ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება ამინდისა და ფინანსური პროგნოზირების თვალსაზრისითაც, წარმოების პროცესების გასამარტივებლად და ზედმეტი შემეცნებითი შრომის სხვადასხვა ფორმების შესამცირებლად (მაგ., საგადასახადო აღრიცხვა ან რედაქტირება). AI ასევე გამოიყენება სათამაშოდ, თვითმართვადი მანქანების მართვისთვის, ენის დასამუშავებლად და სხვა. 2022 წლის ბოლოს, OpenAI-მ გამოუშვა თავისი ChatGPT ინსტრუმენტი. მან სწრაფად მოიპოვა პოპულარობა და უკვე 2023 წელს, მილიონობით მომხმარებელი ემატებოდა ყოველთვიურად. ChatGPT ითვლება სუსტ AI-ად, მაგრამ ის არ არის მკაცრად რეაქტიული და შეუძლია შემოქმედებითად რეაგირება სხვადასხვა თემებზე. როგორ გამოიყენება AI ჯანდაცვაში? ჯანდაცვის პირობებში, AI გამოიყენება დიაგნოსტიკაში ასისტირებისთვის. ხელოვნური ინტელექტი ძალიან კარგად ავლენს მცირე ანომალიებს სკანირებაში და უკეთ ახერხებს დიაგნოზების დასმას პაციენტის სიმპტომებისა და სასიცოცხლო მნიშვნელობის მიხედვით. AI ასევე გამოიყენება პაციენტების კლასიფიკაციისთვის, სამედიცინო ჩანაწერების შესანარჩუნებლად, მათზე თვალყურის დევნებისთვის და ჯანმრთელობის დაზღვევის პრეტენზიებთან გასამკლავებლად. ითვლება, რომ მომავალი ინოვაციები მოიცავს ხელოვნური ინტელექტის დახმარებით რობოტულ ქირურგიას, ვირტუალურ ექთნებსა და ექიმებს. 1 400 ₾ რას იწავლი მონაცემების ინტერპრეტაცია სწორი დასკვნების გამოსატანად; მონაცემების გამოყენება მარკეტინგული სტრატეგიებისა და ტაქტიკების შემუშავებისას; ბიუჯეტის ოპტიმიზაცია და მარკეტინგული პროცესების უფრო ეფექტურად წარმართვა; პერსონალიზებული მარკეტინგული კომუნიკაცია და ეფექტური საკომუნიკაციო არხების შერჩევა; მარკეტინგული კამპანიების ROI-ს გაზომვა და ოპტიმიზაცია; კონკურენტებზე დაკვირვება და ანალიზი; მონაცემების დამუშავების სხვადასხვა ხელსაწყოების გამოყენება უკეთესი ვიზუალიზაციისთვის; ეფექტური კომუნიკაცია და კოლაბორაცია ანალიტიკოსების, დეველოპერების და ორგანიზაციის სხვა გუნდებთან ერთად მარკეტინგული მიზნების უკეთ მისაღწევად. Data Driven Marketing კურსი განკუთვნილია... 14 ლექცია 42 საათი 1 400 ₾ 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 Data Analytics კურსი განკუთვნილია ყველასთვის,... 14 ლექცია 42 საათი 2 350 ₾ 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) 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 Data Science კურსი განკუთვნილია მათთვის,... 32 ლექცია 96 საათი 2 350 ₾ 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) Data Engineering კურსი განკუთვნილია მათთვის,... 33 ლექცია 99 საათი
5 მიზეზი რატომ უნდა გახდე IT პროექტების მენეჯერი
არსებობს სიტყვა, რომელსაც დღევანდელ შრომით ბაზარზე თითქმის ყველა დახურული კარის გაღება შეუძლია: მოთხოვნადი. და როგორც აღმოჩნდა, ციფრულ ეპოქაში ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი პროფესიონალი არის IT პროექტების მენეჯერი.Project Management გულისხმობს გუნდის მუშაობის პროცესის წარმართვას დასახული მიზნის მისაღწევად. როდესაც ამ ფრაზას წინ „ინფორმაციულ ტექნოლოგიებს“ მივუმატებთ, ცხადი ხდება, რომ ვსაუბრობთ ერთ-ერთ ყველაზე სწრაფად მზარდ სფეროზე - IT პროექტების მართვასა და მათ მენეჯერებზე.ზოგად საუბარს რომ ავარიდოთ თავი, მოდი, პირდაპირ გადავიდეთ იმაზე, თუ რა გელის IT Project Management-ის არჩევის შემთხვევაში:1. გაიგებ, რას ნიშნავს, იყო შეუცვლელი:ელექტრონული ფოსტა, აპლიკაციები, მონაცემთა დამუშავება, ლოჯისტიკა... ტექნოლოგიის ეს და სხვა მრავალი სახე გადამწყვეტია ბიზნესის სფეროს ფუნქციონირებისათვის. ინფორმაციული ტექნოლოგიების მენეჯერი კი ამ პროცესის ინტეგრალური ნაწილია. ამას კვლევებიც ასახავს: PMI-ს გამოკითხვის მიხედვით, IT Project Management N1 პროფესიაა, რომელზე მოთხოვნაც ყველაზე სწრაფად იზრდება (33%-იანი მაჩვენებლით). Emsi Burning Glass-ის მიხედვით, პროექტის მენეჯმენტის უნარები პირველი ფაქტორია, რომელსაც IT სფეროს დამსაქმებლები პერსონალში ეძიებენ.2. ცხადად დაინახავ ჩადებული შრომის ფასს:საქართველოში IT პროექტების მენეჯერების საშუალო ყოველთვიური ანაზღაურება 5000 ₾-ია. Salaryexpert.com-ის მიხედვით, საწყისი დონის IT პროექტის მენეჯერი (1-3 წლიანი გამოცდილებით) იღებს საშუალო წლიურ ხელფასს 51 160 ₾-ის სახით. ხოლო პროექტის უფროსი დონის მენეჯერისათვის (8+ წლიანი გამოცდილება) ეს მაჩვენებელი 91 608 ₾-საც აღწევს. IT პროექტების მენეჯმენტი დაიწყე სწავლა 3 ივნისიდან გაეცანი სილაბუსს 3. შეინარჩუნებ რელევანტურობას კრიზისის პერიოდშიც კი:COVID-19 კრიზისმა გარკვეულწილად უარყოფითი გავლენა მოახდინა ბევრ ბიზნეს სფეროზე. მიუხედავად ამისა, Project Management Institute-ის მონაცემების თანახმად, პროექტის მენეჯერების მხოლოდ 6% დარჩა უმუშევარი პანდემიის გამო, 20%-ს კი არც უგრძვნია პანდემიის უარყოფითი გავლენა. ასევე გასათვალისწინებელია, რომ იმ პროფესიონალთა უმეტესობა, რომელთა მონაცემებიც იყო განხილული, IT/IS ინდუსტრიის წარმომადგენლები იყვნენ.4. გექნება სივრცე კრეატიული ცოდნის გამოხატვისა და დაგროვებისთვის:თითოეული პროექტი, რომლის წარმართვაც ამ სფეროში გევალება, უნიკალურია. IT Project Manager-ის მოვალეობაა გუნდის წევრების შრომისა და საერთო შედეგის მიმართვა კონკრეტული განხრით, რათა პროგრესი შესამჩნევი გახდეს. ეს კი კონტექსტზე ორიენტირებულ მუშაობას საჭიროებს. სწორედ ამიტომ, შესაძლებლობა გექნება, იხელმძღვანელო განსხვავებული ინიციატივებითა და მიდგომებით ყოველ ჯერზე.5. აღმოაჩენ შესაძლებლობების უსაზღვრო მრავალფეროვნებას:გამოცდილებით, შესაბამისი განათლებითა და განვითარებისაკენ სწრაფვის სურვილით აღჭურვილი ადამიანისათვის, ციფრული პროექტების მენეჯმენტში წინსვლის შესაძლებლობები პრაქტიკულად შეუზღუდავია. მეტიც, უნარები, რომლებიც ამ სფეროში მუშაობისას ყალიბდება, მოერგება უამრავ სხვა ინდურსტრიასა თუ სექტორს. ესაა საქმე, რომელიც არასდროს არ დაგიტოვებს ერთ ადგილას გაჩერების საბაბს.IT Project Management-ის შესწავლა ჩვენთანაც შეგიძლია, Commschool-ში. ჩვენი კურსი მოიცავს პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლებას, რაშიც იგულისმება დავალებები / სავარჯიშოები და ინდივიდუალური პროექტი. აქცენტი გაკეთდება Agile-ით პროექტის მართვის მიმდინარეობაზე Scrum Framework-ის მიხედვით, რომელსაც იყენებენ საქართველოს და მსოფლიოს ბაზარზე წამყვანი კომპანიები. კურსი დატვირთულია უამრავი თეორიული თუ პრაქტიკული მასალებით, რაც დაგეხმარება ახალი უნარების გამომუშავებაში. მათ შორისაა:თეორიული და პრაქტიკული ცოდნის გამოყენება IT პროექტების წარმატებულ მენეჯერად ჩამოყალიბებისთვის;პროექტის მენეჯმენტის ფუნდამენტური საკითხების პრაქტიკაში გამოყენება;პროექტის მენეჯერის როლის და პასუხისმგებლობების განსაზღვრა;Agile პროექტების Scrum Framework-ის მიხედვით მართვა;პროექტის ყველა სასიცოცხლო ციკლის მნიშვნელობის განსაზღვრა;ორგანიზაციული სტრუქტურისა / კულტურის ერთმანეთისგან გამიჯვნა და მისი გავლენის ანალიზი პროექტის მენეჯმენტზე;იმ უნარების განვითარება, რომელიც გამოგადგება ახლანდელ ან მომავალ დამსაქმებელთან.კურსი განკუთვნილია ყველა იმ ადამიანისთვის, ვისაც აინტერესებს IT პროექტების მენეჯმენტი. არ აქვს მნიშვნელობა ახლა იწყებ/აპირებ IT ინდუსტრიაში შემოსვლას, თუ უკვე დასაქმებული ხარ და გსურს უფრო სიღრმისეული ცოდნა და გამოცდილება დააგროვო ამ მიმართულებით. პროგრამის განმავლობაში მიიღებ რჩევებსა და კონსულტაციებს კარიერული დაგეგმვის კუთხით. მისი წარმატებით დასრულების შემთხვევაში კი რაც მთავარია, გექნება კარიერული მხარდაჭერა Commschool-ის პარტნიორი კომპანიებისგან, რაც გამოიხატება ექსკლუზიურ სამუშაო შემოთავაზებებსა და სტაჟირებაში. გახდი IT პროექტების მენეჯერი ამ ყველაფრის წაკითხვის შემდეგ, იმედია დაგარწმუნე, რომ IT Project Manager-ი შეუცვლელი ხიდია ნებისმიერ ორგანიზაციასა და ციფრულ სამყაროს შორის. ახლა, ისღა დამრჩენია, შენსა და IT Project Manager-ობას შორის გადებული ხიდისკენ მიგასწავლო გზა: ქვემოთ ბმულს გიტოვებ. წარმატებები! შემოიტანე განაცხადი
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
შესვლა Google-ით
შესვლა Facebook-ით
