ძველ ვერსიაზე გადასასვლელად დააჭირე აქ

გაიცანი მონაცემთა ანალიტიკის ლექტორი, ნატა ჯავახიშვილი

blog-detail-img

მონაცემთა ანალიტიკა ნედლი მონაცემების ღირებულ ინფორმაციად გადაქცევის პროცესია. იგი მნიშვნელოვან როლს თამაშობს ბიზნესის ეფექტიანად ფუნქციონირებაში. მონაცემთა მოძიებითა და დამუშავებით ანალიტიკოსი კომპანიებს ეხმარება სტრატეგიული და ოპტიმალური გადაწყვეტილებების მიღებაში.

თუ გაინტერესებს, როგორ შეგიძლია დიდი რაოდენობით მონაცემისგან საინტერესო მიგნებების აღმოჩენა, მაშინ ამ ბლოგს გაეცანი. ნატალია ჯავახიშვილი, მონაცემთა ანალიტიკის ლექტორი, უკეთ გაგაცნობს ამ მიმართულებას, საჭირო უნარებსა და პროფესიული განვითარების შესაძლებლობებს.

ნატალია Microsoft-ის სერტიფიცირებული Power BI მონაცემთა ანალიტიკოსია, რომელსაც საბანკო სფეროში მუშაობის 7 წლიანი გამოცდილება აქვს. ამ სექტორში მისი კარიერა კრედო ბანკში ბუღალტრის პოზიციიდან დაიწყო, რის შემდეგაც სისტემური მხარდაჭერის ოფიცრად გააგრძელა მუშაობა. 

მიკრო საფინანსო ორგანიზაციიდან ბანკად ტრანსფორმაციის პროცესში რეპორტინგისა და მონაცემთა საცავის შექმნა გახდა საჭირო. სწორედ ამ განყოფილების ჩამოყალიბების პროცესში ნატალიას სურვილი გაუჩნდა, კარიერა მონაცემთა ანალიტიკაში გაეგრძელებინა. ეს საშუალებას მისცემდა, ყველა საჭირო ხელსაწყოები, მათ შორის, SQL, საფუძვლიანად შეესწავლა.

 მისი თქმით, მიმზიდველი იყო ისიც, რომ მსგავსი განყოფილება ბანკში იქამდე არ არსებობდა. შესაბამისად, ყველა გამოცდილება, სტრატეგია, სამუშაო პროცესი ნატალიას მონაწილეობით მასთან ერთად ყალიბდებოდა. ბიზნეს გადაწყვეტილებები მონაცემებიდან მიღებულ ინფორმაციას ემყარებოდა, რაც რეალურად იმ დროს სიახლე იყო.

მთავარი მამოტივირებელი იყო ის, რომ ბაზარზე ამ პოზიციისადმი მაღალი მოთხოვნა არსებობდა/არსებობს. იგი სხვადასხვა მიმართულებით მუშაობის საშუალებას იძლევა. საქმიანობის სფერო საბანკო სექტორს გასცდა და უკვე ჩვენს ქვეყანაშიც ბევრი მიმართულება იყენებს მონაცემთა ანალიტიკას.

მონაცემთა ანალიტიკა

SQL / Power BI

ნატალიამ მონაცემთა ანალიტიკაში მრავალფეროვანი გამოცდილება დააგროვა. მას უმუშავია რამდენიმე მსხვილ ფინანსურ ინსტიტუტში. სხვადასხვა დროს დაკავებული იყო ისეთი ამოცანების გადაჭრით, როგორებიცაა: ბანკის დღის დახურვის ოპერაციები, ეროვნულ ბანკთან წარსადგენი რეპორტების მომზადება, DWH-ის ასაშენებლად მოსამზადებელი ანალიტიკური სამუშაოები, სხვა ბანკის შეძენის შემდეგ ინფორმაციის მიგრაციისა და რეპორტინგის პროცესის შეუფერხებლად მუშაობის ანალიზის პროცესი. 

გარდა ამისა, ჩართული იყო მონაცემთა დამუშავებისა და ანალიზის პროცესში მსოფლიოში ისეთ ცნობილ საკონსულტაციო კომპანიის პროექტში, როგორიცაა McKinsey & Company. ამჟამად ის საქართველოს ბანკში მონაცემთა ანალიტიკის განყოფილებაში უფროსი მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციას იკავებს. მისი საქმიანობა სხვადასხვა წყაროებიდან მონაცემების მოგროვებას, გაწმენდას, დამუშავებას და ამის საფუძველზე პროექტის შესაბამისი მოდელისთვის მიზნობრივი ცვლადების შექმნას მოიცავს. ასევე, მონაცემებიდან მიღებული მიგნებების საფუძველზე პროექტების სრული ანალიტიკური მხარდაჭერა.

"ეს პოზიცია საერთაშორისო ბაზარზეც აქტუალურია. იმის გათვალისწინებით, რომ ტექნოლოგიები მუდმივად ვითარდება და იხვეწება, საჭიროა მუდმივად ახალი უნარებისა და ხელსაწყოების სწავლა, რაც ასევე ძალიან საინტერესოა."

პროფესია - მონაცემთა ანალიტიკოსი

მონაცემთა ანალიტიკოსის ძირითადი ამოცანა პროექტის მიზნებიდან გამომდინარე არის ბიზნეს საჭიროებების სწორად თარგმნა ტექნიკურ ამოცანად. შემდეგი ნაბიჯი უშუალოდ ამ ტექნიკური ამოცანის შესრულებაა. 

აკერძოდ, წყაროების იდენტიფიცირება, მონაცემების შეგროვება, გასუფთავება, ანალიზის საშუალებით სხვადასხვა მიგნებების და ტრენდების დაჭერა. შემდგომ კი მიღებული შედეგების ეფექტური ვიზუალიზაციის შექმნა და შესაბამისი კომუნიკაცია ჩართულ მხარეებთან.

ეს პროფესია რეალურად გადამწყვეტ როლს თამაშობს, თუ როგორ მივიღოთ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები ნედლი მონაცემებიდან ბიზნეს სტრატეგიის წარმართვის, პროცესების ოპტიმიზაციისა და ბაზარზე კონკურენტული უპირატესობის მოსაპოვებლად.

მათი პროფესიის ფარგლებში ანალიტიკოსებს არაერთ საინტერესო და განსხვავებულ პროექტებზე უწევთ მუშაობა. ეს კი მათ საქმიანობას უფრო დინამიკურს და მრავალფეროვანი გამოწვევებით სავსეს ხდის. 

ნატალიასთვის ერთ-ერთი გამორჩეული ბანკირებს დატვირთულობის პროექტი იყო. მან მონაცემები უამრავი განსხვავებული წყაროდან შეაგროვა, რის გამოც საკმაოდ მძიმე კოდი შეიმუშავეს. ამიტომ გადამწყვეტი მნიშვნელობა ოპტიმალურ წერასა და ტექნიკურად სწორი გადაწყვეტილებების მიღებას ჰქონდა. კოდის ოპტიმიზაციის კუთხით კი დიდი სამუშაო გაწიეს. საბოლოო ჯამში, ტექნიკური თვალსაზრისით საკმაოდ ღირებული ამოცანა აღმოჩნდა. 

ამჟამად ნატალია ძალიან საინტერესო პროექტზე მუშაობს, რომელიც მიზნად ისახავს პრემიული სეგმენტისთვის პოტენციური კლიენტების მოძიებას როგორც მოდელის, ასევე სხვადასხვა წესების საფუძველზე.

მუშაობის პარალელურად აუცილებელია არსებული ცოდნისა და უნარების მუდმივი გაუმჯობესება. ამისთვის ნატალია სხვადასხვა გზას მიმართავს. ესწრება Data Fest-ებს, გაწევრიანებულია LinkedIn-ის დიდ ჯგუფებში, სადაც მონაცემებთან დაკავშირებულ ინფორმაციებს ეცნობა. ამასთან ერთად, სამსახურში ცოდნის გაზიარების სესიებში არის ჩართული, სადაც სხვადასხვა სიახლეებს მეცნიერებთან ერთად აქტიურად განიხილავენ.

კარიერული პერსპექტივები მონაცემთა ანალიტიკაში

როგორც ნატალია აღნიშნავს, მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესია უაღრესად პერსპექტიულია. სხვადასხვა ინდუსტრიაში მასზე მზარდი მოთხოვნააშშ-ს შრომის სტატისტიკის ბიუროს თანახმად, მონაცემთა ანალიტიკოსის სამუშაო ბაზარი 23%-ით გაიზრდება 2022-დან 2032 წლამდე. ამას კი რამდენიმე ფაქტორი განაპირობებს. 

ბიზნესის მიერ გენერირებული მონაცემების მზარდი მოცულობისა და სირთულის გამო იზრდება მოთხოვნა კვალიფიციურ პროფესიონალებზე, რომლებსაც შეუძლიათ მათი ანალიზი და მიგნებების აღმოჩენა. ისეთი ინდუსტრიები, როგორებიცაა ფინანსები, ჯანდაცვა, ელექტრონული კომერცია, მარკეტინგი და ტექნოლოგია, გადაწყვეტილების მიღებისა და კონკურენტული უპირატესობის მოსაპოვებლად დიდწილად მონაცემთა ანალიტიკას ეყრდნობა. 

გარდა ამისა, ბიზნესის მიმდინარე ციფრულმა ტრანსფორმაციამ გამოიწვია მონაცემთა წყაროების და ტექნოლოგიების გამრავლება, რაც უზარმაზარ შესაძლებლობებს უქმნის მონაცემთა ანალიტიკოსებს. კომპანიები მონაცემთა ანალიტიკაში ინვესტიციას ზრდიან, რათა მონაცემებიდან ღირებული მიგნებები მიიღონ და ინოვაციები განახორციელონ.

მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღებაზე აქცენტი მზარდია. ზომისა თუ სფეროს მიუხედავად, იგი უკვე ყველა ორგანიზაციაში პოპულარულია. მონაცემთა ანალიტიკოსებს კი მონაცემთა დიდი მოცულობის ანალიზისა და რთული პატერნების გამოსავლენად მძლავრ ინსტრუმენტებსა და ტექნიკაზე აქვთ წვდომა.

დისტანციური მუშაობისა და ციფრული თანამშრომლობის ინსტრუმენტების ფართო გამოყენებამ მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის სამუშაო შესაძლებლობები გეოგრაფიულ საზღვრებს მიღმა გააფართოვა. პროფესიონალებს შეუძლიათ, დისტანციურად იმუშაონ კომპანიებისთვისრომლებიც მსოფლიოს ნებისმიერ წერტილში მდებარეობს. ამიტომ, ამ პროფესიაში მრავალფეროვანი კარიერული შესაძლებლობები არსებობს. სპეციალიზებული უნარებისა და სამუშაო ბაზარზე მაღალი მოთხოვნის გამო მონაცემთა ანალიტიკოსები კონკურენტულ ხელფასს ფლობენ. შემოსავალი შესაძლოა გამოცდილების, განათლების, ინდუსტრიისა და გეოგრაფიული მდებარეობის მიხედვით განსხვავდებოდეს.

რაც შეეხება საჭირო უნარ-ჩვევებს, ნატალიას აზრით, ტექნიკური უნარების გარდა, გადამწყვეტი მნიშვნელობა პრობლემის გადაჭრის უნარს აქვს. ყოველდღიურ პროცესში დიდ მონაცემებთან მუშაობისას მნიშვნელოვანია, რომ შეძლოს ტრენდების ამოცნობა და მნიშვნელოვანი დასკვნები გამოიტანოს.

ანალიტიკოსის პროფესია კარგი ანალიტიკური აზროვნების გარეშე წარმოუდგენელია. მას უნდა შეეძლოს სწორი კითხვების დასმა და ბიზნეს ამოცანის ტექნიკურად თარგმნა. კრიტიკული აზროვნება მნიშვნელოვანია მონაცემების ხარისხისა და დასკვნების მართებულობის შესამოწმებლად.

ასევე, მნიშვნელოვანია კომუნიკაციის კარგი უნარიც, რათა საბოლოო დასკვნები და აღმოჩენები გადაწყვეტილებების მიმღებ პირებს სწორად და ეფექტურად გადაეცეს. საჭიროა ადაპტაციის უნარიც, ვინაიდან მონაცემთა ანალიტიკის სფერო დინამიკურია და მუდმივად ვითარდება ახალი ტექნოლოგიები, ინსტრუმენტები და სავსეა გამოწვევებით.

მონაცემთა ანალიტიკა: კურსის შესახებ

ახლა კი commschool-ის მონაცემთა ანალიტიკის კურსს გაგაცნობ, რომელსაც ნატალია გაუძღვება. ამ პროგრამის ფარგლებში გაეცნობი მონაცემთა ანალიზის სრულ ციკლს, მიიღებ საჭირო თეორიულ ცოდნას და გამომიმუშავებ შესაბამის უნარებს. ისწავლი, თუ როგორ ჩამოაყალიბო ბიზნეს პრობლემა ანალიტიკურ პრობლემად, მოიძიო შესაბამისი მონაცემები, გაწმინდო და დაამუშაო იგი SQL-ის გამოყენებით. ასევე, გაეცნობი შედეგების ვიზუალიზაციას Power BI-ს გამოყენებით, მიღებული მიგნებების კომუნიკაციასა და ანალიტიკაზე დაყრდნობით გადაწყვეტილებების მიღებას.

აღნიშნული უნარების გასავითარებლად ნატალია პრაქტიკიდან რეალურ ქეისებს გამოიყენებს. მათზე მსჯელობით კი შეეცდება, სტუდენტებს ყურადღება გაამახვილებინოს დეტალებზე, ანალიტიკურ მსჯელობასა და სწორი კითხვების დასმაზე. ლექცია იქნება ინტერაქციული, კითხვა-პასუხის რეჟიმში, სავსე მაგალითებითა და პრაქტიკული სავარჯიშოებით.

ჩემი აზრით, პრაქტიკოსისგან სწავლის მთავარი ღირებულება არის ის, რომ მას რეალურ პრობლემებსა და ქეისებზე მიუწვდება ხელი. წარმოსახვითი კომპანიის გაყიდვების ტრენდების ან პრობლემური ქეისების გარჩევის ნაცვლად, რომლებიც ინტერნეტში ხელმისაწვდომია, ადგილობრივ რეალობაზე მორგებული მაგალითებით კონკრეტული ამოცანის გადაჭრის გზები მათთვის უფრო გასაგები იქნება.

შეასე რომ, თუ გსურს, სფეროს პროფესიონალი ლექტორის დახმარებით დაეუფლო ერთ-ერთ მოთხოვნად პროფესიას, ეს შესაძლებლობა აუცილებლად უნდა გამოიყენო. შეისწავლა მონაცემთა ანალიტიკა Commschool-ში!

გაუზიარე მეგობრებს
რელევანტური ბლოგები

შესაძლოა გაინტერესებდეს

დამწყები
1050₾
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”.
6 ლექცია
18 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