მონაცემთა ანალიტიკა: გაიცანი ლექტორი, ნინო კალმახელიძე

ბიზნეს სტრატეგიების დაგეგმვის პროცესში განსაკუთრებული მნიშვნელობა ენიჭება მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღებას. ამისთვის საჭიროა ბიზნეს ამოცანის განსაზღვრა, შესაბამისი მონაცემების მოძიება და შეგროვება, მათი დამუშავება და ანალიზი. სწორედ ამ ნაბიჯებს აერთიანებს მონაცემთა ანალიტიკა, რომელიც ნედლი მონაცემებისგან ღირებულ ინფორმაციას ქმნის.

რადგანაც ორგანიზაციებისთვის ეს მიმართულება გადამწყვეტი მნიშვნელობისაა, მონაცემთა ანალიტიკოსები საკმაოდ მოთხოვნადი და მაღალანაზღაურებადი პროფესიაა. ანალიტიკური უნარ-ჩვევებით გამორჩეული ადამიანებისთვის კი საინტერესო კარიერული შესაძლებლობაა. ამ ბლოგში კი ნინო კალმახელიძე, Commschool-ის ახალი ლექტორი, უფრო ახლოს გაგაცნობს მონაცემთა ანალიტიკის სფეროს.

ნინოს თავგადასავალი მონაცემთა სამყაროში Excel-ით დაიწყო, როდესაც გარკვეული მონაცემების დამუშავება ფორმულების გამოყენებით დაავალეს. დავალებებთან ერთად აზარტიც ემატებოდა და მალევე შეძლო, მისი პირველი ავტომატურად განახლებადი და კომპლექსური რეპორტიც აეწყო. შემდგომ ეტაპებზე თავს მუდმივად რთულ გამოწვევებს უსახავდა, რათა შედეგებიც მისთვის ნახტომისებური ყოფილიყო. ამჟამად ნინო თიბისი ბანკის ანალიტიკური პროექტების გუნდში უფროსი მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციაზე არის დასაქმებული და დიდ პროექტებზე მუშაობს.

ნინოსთვის ყოველი შესრულებული პროექტი გამორჩეული და განვითარებისკენ გადადგმული დიდი ნაბიჯი იყო. მათგან გამოარჩევდა Payment Profit-Loss პროექტს – გადახდების ლიგის მოგება-ზარალის რეპორტს. ამ პროექტში განსაკუთრებით ეამაყება მატრიცული მიდგომა, რომელიც დიდი, ტრანზაქციული მონაცემების დამუშავებისთვის აირჩია, რამაც გაამარტივა როგორც კოდის სტრუქტურა, ასევე საშუალება მისცა, რეპორტი ოპტიმალურად აეწყო.

პროფესია – მონაცემთა ანალიტიკოსი​

მონაცემთა ანალიტიკოსის საქმიანობა მოიცავს სრულ პროცესს დაწყებული პროექტის იდეით, დასრულებული საბოლოო მომხმარებლის კმაყოფილებით, როგორიცაა: პროექტის ანალიზი, დამკვეთებთან ურთიერთობა, მონაცემების მოძიება, დამუშავება, ვიზუალიზაცია, ავტომატიზაცია, პროექტის დამკვეთისთვის გადაბარება და მისი სამომავლო განვითარების შესაძლებლობების გაზიარება. მონაცემთა ანალიტიკოსის ამოცანაა, გააანალიზოს დამკვეთის საჭიროებები, დაამუშაოს მონაცემები ისეთი ფორმით, რომ იყოს ზუსტი, დროული, მარტივად აღქმადი და მომხმარებლისთვის ღირებულების მომტანი.

ჩემთვის ეს პროფესია საკუთარ სამყაროში მოგზაურობას ჰგავს. იგი მონაცემების ხელოვნებაა. ყოველი პროექტი ხელოვნების ნიმუშია, სადაც ჩაქსოვილია ყველაფერი: სიმშვიდე, მსჯელობა, ფიქრი, გამოწვევები, მცდელობები, თავსატეხები, დეტალების ძიება, გამოსავლის პოვნა და საბოლოოდ სიამაყის შეგრძნება, რომ შედეგს მიაღწიე.

როგორც ნინო აღნიშნავს, მონაცემთა ანალიტიკა იმდენადაა პერსპექტიული, რამდენადაც ჩვენ განვავითარებთ საკუთარ წარმოსახვას. შესაძლებლობები უსაზღვროა, ხოლო ანალიტიკური აზროვნება ყველა სფეროში არის საჭირო. რა თქმა უნდა, ამ მიმართულებითაც ხშირად ისმევა კითხვა, შეძლებს თუ არა ხელოვნური ინტელექტი ამ პროფესიას ჩანაცვლებას. ნინოს აზრით, AI-მ შესაძლოა ტექნიკები გაგვიმარტივოს და ვარიაციები შემოგვთავაზოს, მაგრამ ჯერჯერობით გადაწყვეტილებების მიმღებები მაინც ადამიანები არიან.

საჭირო უნარები და კარიერული გზა

დიდი ზომის მონაცემთა დამუშავებისათვის ყველაზე გავრცელებული ხელსაწყოებია SQL და Python. ვიზუალიზაციისთვის კი ყველაზე მარტივი და ხელმისაწვდომია Power BI. რაც შეეხება Excel-ს, იგი ძალიან კარგი ხელსაწყოა მცირე ზომის მონაცემების სწრაფი დამუშავება-ვიზუალიზაციის კუთხით. ნინოს თქმით, კარიერის საწყის ეტაპზე სრულიად საკმარისია Excel-ის, SQL-ისა და Power BI-ის საბაზისო დონეზე ცოდნა. გარდა ამისა, მნიშვნელოვანია რბილი უნარებიც, როგორებიცაა ანალიტიკური აზროვნება, კარგი წარმოსახვის უნარი, ინგლისური ენის საბაზისო დონე და რაც მთავარია, ძიების უნარი.

ზოგადად, ანალიტიკის ღირებულება კომპანიისთვის კონკრეტული ამოცანიდან გამომდინარეა, თუმცა მიზანი ერთია – გაუმარტივოს გადაწყვეტილების მიმღებ ან პროცესში ჩართულ პირებს ფაქტების აღქმა, მიზეზ-შედეგობრივი კავშირების დადგენა, საქმიანობის დაგეგმვა, შეფასება, ანალიზი და შედეგების კონტროლი.

მონაცემთა ანალიტიკა: რას მოიცავს კურსი?​

რაც შეეხება მონაცემთა ანალიტიკის კურსს, პროგრამის ფარგლებში ნინოს სურს, რომ სტუდენტებმა გამოიმუშაონ მონაცემთა ანალიტიკოსისათვის საჭირო ძირითადი უნარ-ჩვევები და მიდგომები. ამისთვის ისინი გაეცნობიან SQL-ისა და Power BI-ის შესაძლებლობებს, გაიუმჯობესებენ ანალიტიკური აზროვნებისა და წარმოსახვის უნარს. კურსის დასრულების შემდეგ შეძლებენ, გააანალიზონ ბიზნეს ამოცანა სწორად და თარგმნონ იგი ანალიტიკურ/ტექნიკურ ამოცანაში, დაწერონ ეფექტური და ოპტიმიზირებული კოდის SQL-ში, ვიზუალიზაციისთვის კი გამოიყენონ Power BI.

როცა სურვილი არსებობს, შეუძლებელი არაფერია. ნუ შეგეშინდებათ გამოწვევებისა და შეცდომების. მეც ხშირად მეშლება. მიუდექით სწავლას, როგორც თამაშს.

მონაცემთა ანალიტიკა

14 ლექცია
36 საათი
7 კვირა

გაიგე მეტი

აქვე გაგაცნობ ნინოს მიერ რეკომენდირებული ციფრული რესურსების პლატფორმებს:

• კოდირების შესასწავლი პლატფორმები: W3Schools,  HackerRank, datacamp, Coursera, Udemy
• YouTube არხები: freeCodeCamp.org, kudvenkat, Misha’s Online Academy
• ონლაინ ბიბლიოთეკა წიგნების ჩამოსატვირთად: Library Genesis 
• წიგნი: T-SQL Fundamentals (Developer Reference) by Itzik Ben-Gan
• ხელოვნური ინტელექტი: ChatGPT

ასე რომ, თუ მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებამ დაგაინტერესა, აუცილებლად გამოიყენე ეს შესაძლებლობა. შემოგვიერთდი Commschool-ში და შეისწავლე მომავლის საჭირო უნარები სფეროს პროფესიონალ ლექტორთან ერთად!