მონაცემთა მეცნიერება: მარიამ ჯანგველაძე კურსის შესახებ

blog-detail-img

მონაცემთა მეცნიერი არის ადამიანი, რომელმაც ნებისმიერ პროგრამისტზე უკეთ იცის სტატისტიკა და ნებისმიერ სტატისტიკოსზე უკეთ გამოსდის პროგრამირება.

Data Science არის 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.მონაცემების გარდაქმნა ბიზნესისათვის მარტივად აღსაქმელ და გამოსაყენებელ იარაღად მონაცემთა მეცნიერის კომპეტენციაში შედის.

ტექნოლოგიურ განვითარებასთან ერთად ჩნდება ახალი პროფესიები, რომელთაგან ზოგიერთი რამდენიმე სფეროს აერთიანებს და ერთი ადამიანის კომპეტენციის ქვეშ აქცევს. ამ ბლოგში გაგაცნობ Data Science-ს კურსდამთავრებულს – მარიამ ჯანგველაძეს.

მონაცემთა მეცნიერების მიმართ ინტერესი მარიამს უნივერსიტეტში სწავლისას გაუჩნდა ჯერ კიდევ მაშინ, როცა Data Science მხოლოდ საბანკო სფეროში გამოიყენებოდა. იქიდან გამომდინარე, რომ ეს სფერო ქართულ ბაზარზე საკმაოდ ახალია, მისთვის მნიშვნელოვანი იყო აღმოეჩინა კურსი, რომლის სილაბუსი ყველა საჭირო დეტალსა და კომპეტენტურ ლექტორებს მოიცავდა. 

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.

მარიამი გვიზიარებს საკუთარ ხედვებს Data Science-თან დაკავშირებით: მართალია პროგრამირება ერთ-ერთი მთავარი უნარია მონაცემთა მეცნიერისათვის, მაგრამ მიმაჩნია, რომ კარგი მონაცემთა მეცნიერი პირველ რიგში კარგი სტატისტიკოსი უნდა იყოს, რომელსაც შეეძლება მონაცემებიდან სტატისტიკური დასკვნების გაკეთება და შემდეგ ამ დასკვნების არსებული სიტუაციისათვის ინტერპრეტირება.” 

სწორედ ამ უნარების განვითარებაში დაეხმარა მას ჩვენი კურსი, სადაც მოახერხა Data Science-ის პროექტის მთელი ციკლი შესწავლა, თითოეული საფეხურის დეტალურად ჩაშლა და ალგორითმების უკან მდგომი ლოგიკის გაგება.

Data Science: კურსის შესახებ

ვფიქრობ, ყველაზე მნიშვნელოვანი უნარი, რაც ამ კურსის გავლისას გამოვიმუშავე არის მონაცემების გარდაქმნა ბიზნესისთვის მარტივად აღსაქმელ და გამოყენებად იარაღად. სწორედ ამ მიმართულებით მინდა აქ შეძენილი ცოდნის გამოყენება და ვეცდები, რაც შეიძლება მეტად დავაინტერესო ქართული ბიზნესი ამ მიმართულების გამოყენებაში.

კურსის განმავლობაში მარიამისთვის ყველაზე დიდი გამოწვევა ფინალურ პროექტზე ინდივიდუალურად მუშაობა იყო, რომლის ფარგლებშიც მან დიდი რაოდენობის მონაცემები დაამუშავა და ბიზნესს წარუდგინა.

მიმაჩნია რომ ამ პროექტზე მუშაობისას მიღებული გამოცდილება საუკეთესოა რაც კი აქამდე მქონია ამ სფეროში.

მიღებული ცოდნითა და გამოცდილებით მარიამი გეგმავს ადგილობირივი ბაზრის განვითარებაში შეიტანოს წვლილი  და შესაბამის პროექტებში ჩაერთოს, საიდაც მოახდენს საკუთარი ცოდნისა და უნარების გაზიარებას.

მათ კი ვისაც ეს სფერო აინტერესებს უზიარებს, რომ თეორიული მასალის შესწავლითა და ლექტორის მიერ მოცემული დავალებებით შეეძლებათ ეს ცოდნა პრაქტიკაში წარმატებით განახორციელონ.

ყველას, ვინც ამ სფეროთია დაინტერესებული პირველ რიგში ვურჩევ, რომ არ შეეშინდეთ მასალის სიუხვის და ამ სფეროში მიმდინარე უამრავი ცვლილებისა თუ სიახლის. მთავარია დაიწყოთ და საფუძვლიანად შეისწავლოთ კურსის წინაპირობაში მოცემული დისციპლინები, როგორებიცაა წრფივი ალგებრა, მათემატიკური სტატისტიკა, ალბათობის თეორია და პროგრამირების ენა.

ასე რომ, თუ გსურს ტექ სამყაროში პირველი ნაბიჯები გადადგა და შეისწავლო ისეთი დისციპლინები, რომლებიც მონაცემთა მეცნიერების პრაქტიკისთვის ასეთი მნიშვნელოვანია – ქომსქულში გელოდებით! Data Science კურსს 2 სექტემბერს ვიწყებთ!

გაუზიარე მეგობრებს

შესაძლოა გაინტერესებდეს

დამწყები
1200₾
თანამედროვე ტექნოლოგიების ეპოქაში ხელოვნური ინტელექტი (AI), განსაკუთრებით მისი გენერაციული ფორმა, გახდა მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია გააუმჯობესოს, გაამარტივოს და უფრო ეფექტური გახადოს როგორც პირადი, ისე პროფესიული ცხოვრება.გენერაციული AI არა მხოლოდ ამარტივებს და აჩქარებს ყოველდღიურ პროცესებს, არამედ ეხმარება ადამიანებს რესურსების სწრაფად მოძიებაში, კვლევის ჩატარებასა და ანალიზში, შემოქმედებითი იდეების გენერირებაში, სამუშაოების ავტომატიზაციასა და კომუნიკაციის ხარისხის ამაღლებაში.კურსის მიზანია, მონაწილეებს მიაწოდოს პრაქტიკული ცოდნა და გამოცდილება, რათა შეძლონ AI ტექნოლოგიების ეფექტურად გამოყენება ყოველდღიურ საქმიანობაში, რაც მნიშვნელოვნად დაზოგავს მათ დროს, გააუმჯობესებს პროდუქტიულობას და დაეხმარება თანამედროვე ცხოვრების სწრაფ ტემპთან ადაპტაციაში.
9 ლექცია
22.5 საათი
საშუალო
1400₾
ხელოვნური ინტელექტი (AI) აქტიურად ცვლის კონტენტის შექმნისა და მარკეტინგის პროცესებს. თანამედროვე ციფრულ გარემოში, სადაც ცვლილებები სწრაფად მიმდინარეობს, AI-ის გამოყენება უკვე აუცილებელიც კი გახდა. ის მნიშვნელოვნად ამცირებს კონტენტის შექმნაზე დახარჯულ დროს, ზრდის შემოქმედებით შესაძლებლობებს და ხელს უწყობს კონტენტის პერსონალიზაციასა და ოპტიმიზაციას. AI ხელსაწყოები ამარტივებს როგორც იდეების გენერირების, ისე მისი აღსრულების პროცესს. კურსის განმავლობაში ვისწავლით, სწრაფად და მარტივად, ეფექტური ფოტო და ვიდეო ვიზუალური კონტენტის შექმნას სხვადასხვა AI ხელსაწყოების დახმარებით.
12 ლექცია
36 საათი
დამწყები
1400₾
ხელოვნური ინტელექტი აღარ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური ტრენდი - ის დღითიდღე უფრო მნიშვნელოვან როლს თამაშობს თანამედროვე ბიზნეს სამყაროში. AI ეხმარება ბიზნესებს, გააანალიზონ დიდი მოცულობის მონაცემები, გააუმჯობესონ გადაწყვეტილებების მიღების პროცესი, გაზარდონ ეფექტურობა, შეამცირონ ხარჯები და შექმნან ინოვაციური პროდუქტები თუ მომსახურებები. მეტიც, კომპანიები, რომლებიც AI-ის იყენებენ, შემოსავლების 2.5-ჯერ, ხოლო პროდუქტიულობის 50%-მდე ზრდას აჩვენებენ. სწორედ ამიტომ, AI ტექნოლოგიების ცოდნა და მათი ბიზნეს პროცესებში ინტეგრაციის უნარი დღეს კრიტიკულად მნიშვნელოვანია ნებისმიერი ორგანიზაციის წარმატებისა და კონკურენტუნარიანობისთვის.  ამ პროგრამის ფარგლებში თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ შეარჩიოთ და მოარგოთ ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოები თქვენი ბიზნესის უნიკალურ საჭიროებებს, როგორ გაამარტივოთ და გააუმჯობესოთ სამუშაო პროცესები AI-ის დახმარებით და რაც მთავარია, ტექნიკური ექსპერტიზის გარეშე, შეძლებთ, თქვენი კომპანიის მონაცემები სტრატეგიულ უპირატესობად აქციოთ.
12 ლექცია
36 საათი

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება