Live-online
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
სამშ 20:00-23:00, შაბ 12:00-15:00
ორშ-ხუთ 20:00-23:00
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
მარიამ ამაშუკელი
მონაცემთა მეცნიერება
მონაცემთა მეცნიერების კურსის გავლა ჩემ პროფესიულ ცხოვრებაში მნიშნელოვანი ნაბიჯი იყო. შეიძლება ითქვას, რომ ამ კურსის გავლის შემდეგ, ჩემ მიზანს - ვიმუშავო მონაცემთა მეცნიერების მიმართულებით, ყველაზე მეტად მივუახლოვდი. ეს კურსი დამეხმარა არა მხოლოდ ტექნიკური უნარების შეძენასა ან გაუმჯობესებაში, არამედ სამუშაო თემების კონცეპტუალურ გააზრებაში. ძალიან დასაფასებელია ლექტორის მოტივაცია, მაქსიმალურად საინტერესოდ და სიღრმისეულად გაეცნო ჩვენთვის სილაბუსით გათვალისწინებული საკითხები. მონაცემთა მეცნიერება საკმაოდ კომპლექსურია და კურსის გავლის შედეგად უკვე ვიცი, რა კონკრეტული მიმართულებით მინდა პრაქტიკაში მუშაობა და ცოდნის გაღრმავება.
Ნიკა ჯინჭარაძე
მონაცემთა მეცნიერება
პრაქტიკული და კარგად სტრუქტურირებული კურსი იყო. სტუდენტებს შეუძლია მისცეს ძალიან ღირებული ცოდნა, უნარები და ხედვა, რომ დასრულების შემდეგაც შეძლონ იმ მიმარათულებით განვითარება, რომელიც ყველაზე მეტად დააინტერესებთ.
დიანა რომანაძე
მონაცემთა მეცნიერება
ცხოვრების სწრაფი ტემპიდან გამომდინარე, ჩემთვის ძალიან მნიშვნელოვანი იყო, რაც შეიძლება მოკლე დროში მიმეღო საბაზისო ცოდნა მონაცემთა მეცნიერების მიმართულებით და მაქსიმალურად მეტი გამეგო თანამედროვე ტექნოლოგიებისა და მათი შესაძლებლობების შესახებ. სილაბუსი იმდენად ლოგიკურადაა დალაგებული, რომ სწავლის პროცესი მაქსიმალურად მარტივი და თანმიმდევრული აღმოჩნდა. არა მხოლოდ კოდზე ორიენტირებულობა, არამედ შინაარსზე და საკითხის გლობალურად აღქმაზე კონცენტრირება ჩემთვის მთავარი სარგებელი აღმოჩნდა. სამსახურში, უკვე დავიწყე მიღებული ცოდნის გამოყენება და, ვფიქრობ, შედეგებიც მალე იქნება თვალსაჩინო.
ბექა ჯიქური
მონაცემთა მეცნიერება
ლექტორის საქმისადმი მიდგომამ და პასუხისმგებლობის გრძნობამ ერთი ორად გაზარდა ჩემთვის კურსის ღირებულება. ყველა ლექცია გაჯერებული იყო იმ ინფორმაციითა და მასალით რის მისაღებადაც კურსზე ჩავეწერეთ. საბოლოო ჯამში , ლექტორის დახმარებით, იმაზე ბევრად მეტი უნარ-ჩევევა თუ ხედვები მივიღე, ვიდრე მოლოდინი მქონდა. ძალიან კმაყოფილი ვარ და ეს კმაყოფილება ყოველ დღე იმატებს გამომდინარე იქიდან,რომ ქომ სქულის Data Science კურსზე მიღებული ცოდნა უკვე ყოველდღიურობაში გადმომაქ და შემიძლია დამოუკიდებლად სხვადასხვა პროექტებზე მუშაობა.
ნიკოლოზ თომაშვილი
მონაცემთა მეცნიერება
კურსმა გადააჭარბა ჩემს მოლოდინს და მომცა დარგის ყოვლისმომცველი აღქმა. მიღებული ცოდნის გარდა, შევძელი დამენახა მონაცემთა მეცნიერების უფრო ფართო სურათი. ახლა მაქვს მკაფიო მიმართულება და მრავალი გზა შესასწავლი ამ უზარმაზარ და დინამიურ სფეროში. კურსი იყო ფასდაუდებელი ნაბიჯი ჩემს კარიერაში, გავმხდარიყავი მონაცემთა მეცნიერი.
თორნიკე ხარიტონიშვილი
მონაცემთა მეცნიერება
რადგან ნაწილობრივ მონაცემთა მეცნიერის roadmap ვიცოდი და თვითშესწავლის პროცესში ვიყავი, კურსის გავლის მიზიანი იყო დავრწმუნებულიყავი რომ სწორი მიმართულებით ვსწავლობდი და სწავლა გამეგრძელებინა კურსის ლექტორებთან ერთად. კურსის დასრულების შემდეგ, მაქვს დიდი ცოდნა და გამოცდილება მიღებული, ასევე დაზუსტებით ვიცი დამატებით რა მიმართულებით არის საჭირო ცოდნის გაღრმავება. მიღებულ ცოდნას ვიყენებ უკვე ამჟამინდელ სამსახურში ანალიტიკური სამუშაოებზე.
მარიამ ჯანგველაძე
მონაცემთა მეცნიერება
კურსი შინაარსობრივად ძალიან კარგადაა აგებული. გათვალისწინებულია ისეთი დეტალები, რომლებიც მე პირადად, არც ერთ სხვა კურში არ შემხვედრია. კარგად არის გადანაწილებული თეორიული და პრაქტიკული ნაწილები. და რაც მთავარია კურსს უძღვებიან ყველაზე მონდომებული ლექტორები, რომ აღარაფერი ვთქვათ მათ ცოდნასა და კომპეტენციაზე ამ სფეროში. მიუხედავად იმისა, რომ ამ მიმართულებით ჯერ კიდევ ბევრი მაქვს სასწავლი, მიმაჩნია, რომ ჩემს მიერ დაგროვებული ცოდნა საკმარისია ამ სფეროში პატარა ნაბიჯების გადასადგმელად. ამიტომ ვგეგმავ ჩემი ცოდნით ადგილობირივი ბაზრის განვითარებაში შევიტანო წვლილი და შესაბამის პროექტებში ჩავერთო, საიდაც მოვახდენ როგორც ჩემი ცოდნისა და უნარების გაზიარებას ასევე მივიღებ კარგ გამოცდილებას
სილაბუსი
აარჩიე შენთვის სასურველი დრო
ლექტორები
ციცინო ტეფნაძე
Data Science
ციცინო ტეფნაძე
Data Science
ციცინოს მონაცემთა მეცნიერების მიმართულებით 3 წეზე მეტი გამოცდილება აქვს. ამჟამად ის მუშაობს გერმანიაში, კომპანია Point 8-ში, სადაც Senior Data Scientist-ის პოზიციას იკავებს. ის ჩართულია სხვადასხვა პროექტებში, რომლებიც მოიცავენ დიდი მონაცემების დამუშავებასა და ვიზუალიზაციას, ასევე პროგნოზირების, ობიექტების ამოცნობისა და მონაცემების კლასიფიკაციის მოდელების შექმნას. ციცინოს აქვს ნორვეგიის ტრომსოს უნივერსიტეტის დოქტორის ხარისხი (Department of Computer Science and Computational Engineering) და ასევე მრავალწლიანი გამოცდილება კვლევის სფეროში. გარდა ამისა, ის მუშაობდა დორტმუნდის ტექნიკურ უნივერსიტეტში, სადაც Calculus და Artificial Intelligence მიმართულებებით ლექციებს კითხულობდა.
ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ
Your search Digital Designer did not match any documents
ვერ მიიღე შენთვის საინტერესო ინფორმაცია?
ჩაეწერე უფასო კონსულტაციაზეშესაძლოა გაინტერესებდეს
დამწყები 
საშუალო 
საშუალო 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 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. მონაცემთა მეცნიერი ამ პროცესში განსაკუთრებულ როლს თამაშობს. 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. პროფესიამონაცემთა 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. Previous Next უნარებიმონაცემთა 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 განვითარებაქართული 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, რეგისტრაცია უკვე დაწყებულია! გაიგე მეტი Data Science-ს კურსის შესახებ
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.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 მონაცემთა მეცნიერების კურსს 10 ივნისს ვიწყებთ! გაეცანი კურსის სილაბუსს
შესვლა Google-ით
შესვლა Facebook-ით