მონაცემთა მეცნიერების 5 ეტაპი: მონაცემების მიღებიდან შედეგების ინტერპრეტაციამდე

blog-detail-img

მონაცემთა მეცნიერების პროცესი, როგორც წესი, ბიზნეს პრობლემის განსაზღვრით იწყება. მონაცემთა მეცნიერს უწევს ბიზნესის დაინტერესებულ მხარეებთან თანამშრომლობა, რათა გაიგოს მათი საჭიროებები. პრობლემის განსაზღვრის შემდეგ, მონაცემთა მეცნიერს შეუძლია OSEMN მონაცემთა მეცნიერების პროცესი გამოიყენოს:

O – Obtain data (მონაცემთა მიღება)

მონაცემები შეიძლება იყოს წინასწარ არსებული, ახლად შეძენილი ან ჩამოტვირთული სხვადასხვა წყაროდან, როგორიცაა შიდა თუ გარე მონაცემთა ბაზები, CRM პროგრამული უზრუნველყოფა, ვებ სერვერის ჟურნალები, სოციალური მედია და სანდო მესამე მხარეები.

S – Scrub data (მონაცემთა გასუფთავება)

მონაცემთა გაწმენდა მოიცავს დაკარგული მონაცემების შევსებას, მონაცემთა შეცდომების გასწორებას და ფორმატების სტანდარტიზაციას. მაგალითად:

  • თარიღების ერთიანი ფორმატის დანერგვა;

  • ორთოგრაფიული შეცდომებისა და სფეისების გასწორება;

  • რიცხვებიდან არასაჭირო მძიმეების ამოღება.

  • საერთო სტანდარტულ ფორმატში თარიღის ყველა მნიშვნელობის შეცვლა;
  • ორთოგრაფიული შეცდომების ან სფეისების გამოსწორება;
  • მათემატიკური უზუსტობების გამოსწორება ან დიდი რიცხვებიდან მძიმეების ამოღება;

E – Explore data (მონაცემთა შესწავლა)

მონაცემთა ანალიზი ხორციელდება აღწერითი სტატისტიკისა და ვიზუალიზაციის ხელსაწყოების გამოყენებით. მონაცემთა მეცნიერები ეძებენ შაბლონებს, რომლებიც ბიზნეს გადაწყვეტილებების საფუძვლად შეიძლება იქცეს.

M – Model data (მონაცემთა მოდელირება)

მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ მოდელებს, მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებსა და სტატისტიკურ ტექნიკებს, რათა მოიპოვონ ღრმა შეხედულებები და შეარჩიონ ოპტიმალური სტრატეგია.

N – Interpret results (შედეგების ინტერპრეტაცია)

შედეგების ვიზუალიზაცია დიაგრამების, გრაფიკებისა და სქემების მეშვეობით ეხმარება ბიზნესის დაინტერესებულ მხარეებს მონაცემთა ცოდნის პრაქტიკულად გამოყენებაში.

რა არის მონაცემთა მეცნიერების ტექნიკა?

მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალები იყენებენ გამოთვლით სისტემებს მონაცემთა მეცნიერების პროცესის დასაკვირვებლად. მონაცემთა მეცნიერების მიერ გამოყენებული საუკეთესო ტექნიკებია:

კლასიფიკაცია

მონაცემთა დაჯგუფება კატეგორიებად, მაგალითად:

  • პროდუქტების პოპულარობის დადგენა;

  • სადაზღვევო აპლიკაციების რისკის შეფასება;

  • სოციალური მედიის კომენტარების კლასიფიკაცია (პოზიტიური, ნეგატიური, ნეიტრალური).

რეგრესია

ორ ერთმანეთთან დაკავშირებულ მონაცემებს შორის ურთიერთობის პოვნა, მაგალითად:

  • მომხმარებელთა კმაყოფილება და თანამშრომლების რაოდენობა;

  • ქალაქში სახანძრო სადგურების რაოდენობა და ხანძრის შედეგად დაშავებულთა სტატისტიკა.

კლასტერირება

შაბლონების ამოცნობა და მონაცემების დაჯგუფება, მაგალითად:

  • მომხმარებელთა დაჯგუფება მათი შესყიდვის ქცევის მიხედვით;

  • ქსელის ტრაფიკის ანალიზი უსაფრთხოების დასადგენად.

მონაცემთა მეცნიერების რა ტექნოლოგიები არსებობს?

მონაცემთა მეცნიერების პრაქტიკოსები მუშაობენ ისეთ რთულ ტექნოლოგიებთან, როგორიცაა:

  • ხელოვნური ინტელექტი (AI) – მანქანათმცოდნეობის მოდელების გამოყენება პროგნოზირებადი ანალიზისთვის.
  • ღრუბლოვანი გამოთვლები – დიდი მოცულობის მონაცემების დამუშავების მოქნილი შესაძლებლობა.
  • ნივთების ინტერნეტი (IoT) – ავტომატიზებული მოწყობილობების მიერ მონაცემთა შეგროვება.
  • კვანტური გამოთვლები – მაღალსიჩქარიანი გამოთვლითი მოდელები რთული მონაცემთა დამუშავებისთვის.

ასე რომ, როგორც მიხვდი, მონაცემთა მეცნიერების სფერო საკმაოდ მრავალფეროვანი და ყოვლისმომცველია. ამასთანავე, მის გარეშე მცირე და დიდი ბიზნესების ფუნქციონირებაც წარმოუდგენელია, ასე რომ საკმაოდ საჭირო პროფესიაა, რომელსაც შეგიძლია ქომსქულში დაეუფლო!

მონაცემთა მეცნიერების კურსი

AI, Machine Learning, LLM, Deep Learning, SQL, Python, Panda, NumPy.
გაუზიარე მეგობრებს

შესაძლოა გაინტერესებდეს

დამწყები
1100₾
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₾
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₾
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