ძველ ვერსიაზე გადასასვლელად დააჭირე აქ

გზამკვლევი მონაცემთა პროფესიებში: ანალიტიკა, მეცნიერება, ინჟინერია

blog-detail-img

მონაცემთა პროფესიები სულ უფრო პოპულარული და მოთხოვნადი ხდება. თუმცა, მონაცემთა მეცნიერება, ანალიტიკა, ინჟინერია და მანქანათმცოდნეობა ხშირად ურთიერთშენაცვლებით გამოიყენება, რაც გარკვეულ გაუგებრობას იწვევს. ამ გზამკვლევში გაეცნობი თითოეული მიმართულების სპეციფიკას, განსხვავებებსა და იმ უნარებს, რაც მათი დაუფლებისთვისაა საჭირო.

ამ ბლოგში გაიგებ:

განსხვავებები მონაცემთა პროფესიებს შორის:

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და მონაცემთა ანალიტიკას შორის?

მიუხედავად იმისა, რომ ეს ტერმინები ხშირად ურთიერთშენაცვლებით გამოიყენება, მონაცემთა ანალიტიკა მონაცემთა მეცნიერების ქვეჯგუფია. მონაცემთა მეცნიერება აერთიანებს მონაცემების შეგროვებას, მოდელირებასა და ანალიზს, ხოლო მონაცემთა ანალიტიკა ძირითადად სტატისტიკასა და სტატისტიკურ ანალიზზეა ფოკუსირებული.

მონაცემთა მეცნიერები სრულ სურათს ქმნიან ორგანიზაციის მონაცემებზე, მაშინ როცა მონაცემთა ანალიტიკოსები რეგულარული ანგარიშებისა და შიდა ბიზნეს ანალიზზე მუშაობენ.

მონაცემთა ანალიტიკის კურსი

SQL & Power BI
გაიგე მეტი

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და ბიზნეს ანალიტიკას შორის?

მიუხედავად მათი მსგავსებისა, მონაცემთა მეცნიერება და ბიზნეს ანალიტიკა განსხვავდებიან ტექნოლოგიის გამოყენების ინტენსივობით. მონაცემთა მეცნიერები უფრო მეტად იყენებენ ტექნოლოგიებსა და მანქანური სწავლების ალგორითმებს, მაშინ როცა ბიზნეს ანალიტიკოსები ორგანიზაციის ბიზნეს პროცესებს აანალიზებენ და ბიზნეს გადაწყვეტილებებს აფასებენ.

ბიზნეს ანალიტიკოსები ფოკუსირდებიან ბიზნეს მიზნებზე და დაინტერესებული მხარეების მოთხოვნებზე, ხოლო მონაცემთა მეცნიერები მონაცემების ღრმა დამუშავებაზე და მოდელირებაზე.

IT ბიზნეს ანალიტიკის კურსი

Miro, Jira, Agile, Scrum,
გაიგე მეტი

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და მონაცემთა ინჟინერიას შორის?

მონაცემთა მეცნიერება დამოკიდებულია მონაცემთა ინჟინრების მიერ შექმნილ ინფრასტრუქტურაზე.

  • მონაცემთა ინჟინრები ქმნიან და მართავენ მონაცემთა ბაზებსა და მონაცემთა მილსადენებს;

  • მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ ამ მონაცემებს მოდელების შესაქმნელად და ანალიზისთვის.

მონაცემთა ინჟინრების როლი უფრო ტექნიკურია და მოიცავს ETL პროცესების, მონაცემთა საცავების შექმნასა და მონაცემთა ნაკადების მართვას.

მონაცემთა ინჟინერიის კურსი

Python, FastAPI, ETL, ELT, Apache Airflow, Data Workflow , Apache Kafka
გაიგე მეტი

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და მანქანათმცოდნეობას შორის?

მანქანათმცოდნეობა მონაცემთა მეცნიერების ერთ-ერთი მთავარი კომპონენტია. მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ მანქანათმცოდნეობის ტექნიკებს მონაცემებისგან ღირებული ინფორმაციის მისაღებად, მაგრამ მანქანათმცოდნეობის ინჟინრები სპეციალიზდებიან ალგორითმებისა და მოდელების ოპტიმიზაციაში.

მოკლედ, მონაცემთა მეცნიერები ამუშავებენ მონაცემებს და ქმნიან მოდელებს, ხოლო მანქანათმცოდნეობის ინჟინრები აწყობენ და ოპტიმიზირებენ მათ.

მონაცემთა მეცნიერების კურსი

AI, Machine Learning, LLM, Deep Learning, SQL, Python, Panda, NumPy.
გაიგე მეტი

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და სტატისტიკას შორის?

სტატისტიკა არის მონაცემთა მეცნიერების ფუნდამენტი, მაგრამ მონაცემთა მეცნიერება სტატისტიკას აერთიანებს პროგრამირებასთან და მანქანური სწავლების ტექნიკებთან.

სტატისტიკოსები ფოკუსირდებიან რიცხვით ანალიზსა და სტატისტიკურ მეთოდებზე, ხოლო მონაცემთა მეცნიერები ამ ცოდნას პროგრამირებასა და მონაცემთა ინჟინერიასთან აერთიანებენ.

რას აკეთებს მონაცემთა მეცნიერი?

მონაცემთა მეცნიერი იყენებს მონაცემთა დამუშავებისა და მოდელირების ტექნიკებს, რათა მიიღოს ღირებული ბიზნესინსაითები. მისი ყოველდღიური საქმიანობა შეიძლება მოიცავდეს:

  • მონაცემთა შეგროვებას და გაწმენდას;

  • ალგორითმებისა და მოდელების შექმნას;

  • მონაცემთა ვიზუალიზაციას და ანალიტიკურ ანგარიშების მომზადებას;

  • ბიზნეს გადაწყვეტილებების მხარდამჭერი მონაცემების მიწოდებას.

რა გამოწვევების წინაშე დგანან მონაცემთა მეცნიერები?

  • მონაცემთა წყაროების სიმრავლე – მონაცემები სხვადასხვა ფორმატში და სხვადასხვა წყაროდან მოდის, რაც რთულს ხდის მათი დამუშავებას;

  • ბიზნეს პრობლემების სწორად აღქმა – მონაცემთა მეცნიერებმა უნდა გაიგონ ორგანიზაციის საჭიროებები და მონაცემებით მათი გადაჭრის გზები;

  • მოდელების სიზუსტე – მანქანათმცოდნეობის მოდელებმა უნდა მიაწოდოს ზუსტი და სანდო პროგნოზები, რაც ყოველთვის მარტივი არ არის.

ბიზნეს პრობლემის გააზრება: მონაცემთა მეცნიერებს მუშაობა უწევთ მრავალ დაინტერესებულ მხარესთან და ბიზნეს მენეჯერთან, რათა განსაზღვრონ გადასაჭრელი პრობლემა. ეს შეიძლება იყოს რთული – განსაკუთრებით დიდ კომპანიებში, რომლებსაც ჰყავთ მრავალი გუნდი, რომლებსაც აქვთ განსხვავებული მოთხოვნები.

მიკერძოების აღმოფხვრა: მანქანათმცოდნეობის ინსტრუმენტები არ არის სრულიად ზუსტი და შედეგად შეიძლება არსებობდეს რაღაც ტიპის გაურკვევლობა ან მიკერძოება. მიკერძოება არის დისბალანსი სავარჯიშო მონაცემებში ან მოდელის პროგნოზირების ქცევაში. მაგალითად, თუ ინსტრუმენტი ძირითადად მომზადებულია საშუალო ასაკის პირების მონაცემებზე, ის შეიძლება ნაკლებად ზუსტი იყოს ახალგაზრდა და ხანდაზმული ადამიანების ჩართულობით პროგნოზების გაკეთებისას.

მონაცემთა სამყარო მრავალფეროვანია და თითოეული როლი განსხვავებულ ტექნიკურ და ანალიტიკურ უნარებს მოითხოვს. თუ მონაცემებთან მუშაობა გაინტერესებს, შეგიძლია კარიერა მონაცემთა მეცნიერებაში, ბიზნეს ანალიტიკაში, მონაცემთა ინჟინერიაში, მონაცემთა ანალტიკასა ან მანქანათმცოდნეობაში დაიწყო.

თუ გსურს მონაცემთა პროფესიებში სიღრმისეული ცოდნის მიღება, Commschool-ის კურსი საუკეთესო არჩევანია!

გაუზიარე მეგობრებს
რელევანტური ბლოგები

რელევანტური ბლოგები

შესაძლოა გაინტერესებდეს

დამწყები
1100₾
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”.
8 ლექცია
16 საათი
საშუალო
1700₾
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
საშუალო
1600₾
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

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება