ძველ ვერსიაზე გადასასვლელად დააჭირე აქ

8 მიზეზი რატომ უნდა გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი

blog-detail-img

მონაცემთა ანალიტიკოსი საწყის დონეზეც კი საკამოდ მოთხოვნადი და მაღალანაზღაურებადი პოზიციაა.  ციფრული ეპოქის ბიზნესები ცდილობენ გამოიყენონ მომხმარებელთა მონაცემები სტრატეგიის წარმართვისთვის, საინვესტიციო გადაწყვეტილებების მისაღებად, რისკების შესაფასებლად და ბაზრის ცვლილებების პროგნოზირებისთვის.

თუ არ იცი, გეტყვი, რომ მონაცემთა ანალიტიკა არის ნედლი მონაცემების ანალიზის პროცესი, რათა შეიქმნას ქმედითი შეხედულებები, რომლებიც აყალიბებენ სტრატეგიებს და ზრდიან ბიზნეს ინტელექტს. უფრო მარტივი სიტყვებით რომ ვთქვათ, მონაცემთა ანალიტიკა იღებს არაორგანიზებულ და აშკარად შემთხვევით მონაცემებს და აწესრიგებს (ან „ასუფთავებს“) მას შაბლონების დასადგენად, გამოაქვს ლოგიკური დასკვნები, რომლებიც შემდეგ გამოიყენება ბიზნეს  გადაწყვეტილებების მისაღებად.

პრაქტიკული ბიზნეს აპლიკაციების გარდა, მონაცემთა ანალიტიკა მრავალფეროვანი და საინტერესო სფეროა კარიერის შესაძლებლობებისა და როლების გრძელი სიით, ამ ბლოგში კი შეიტყობ 8 მიზეზს, თუ რატომ უნდა გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი.

1. მონაცემთა გენერაცია ყველა დროის მაქსიმუმზეა

Statista-სგან ვიგებთ, რომ 2025 წლისთვის მონაცემთა გენერირების წლიური შემოსავალი 68 მილიარდ დოლარს მიაღწევს 181 ზეტაბაიტი მონაცემების შექმნისას.

მომხმარებელთა მონაცემები მსოფლიოს უმდიდრეს ‘ვალუტად’ იქცა. მისგან, ბიზნესს შეუძლია განსაზღვროს ყველა სახის ინფორმაცია, როგორიცაა:

  • მათი მომხმარებლების ქცევის პატერნები;
  • რომელ მესიჯებსა და კამპანიებს პასუხობენ ისინი უფრო ხშირად;
  • რომელი პლატფორმები უფრო ნაყოფიერია;

ყველა ეს ინფორმაცია გროვდება შეუფერხებლად და მასშტაბურად. ამიტომ მათ გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს ბიზნესისთვის, რათა შეძლონ ამ მონაცემების გაგება და ამისათვის მათ სჭირდებათ მონაცემთა ნიჭიერი ანალიტიკოსები.

ინფორმაცია 21-ე საუკუნის საწვავია, ანალიტიკა კი - წვის ძრავაა.

Peter Sondergaard

2. მონაცემთა ანალიტიკოსებზე მაღალი მოთხოვნაა

აშშ-ს შრომის სტატისტიკის ბიუროს პროგნოზით, მონაცემთა ანალიტიკის სამუშაოებზე მოთხოვნა გაიზრდება 23%-ით 2021-დან 2031 წლამდე. ამის გარდა, Analytics Insight-ის მიერ ჩატარებულმა მოხსენებამ იწინასწარმეტყველა სამუშაო ადგილების გაჩენა 3 მილიონზე მეტი მონაცემთა პროფესიონალისთვის გასულ წელს.

ბოლო რამდენიმე წელი, განსაკუთრებით პანდემიის შემდეგ, მაქსიმალური ყურადღება დაეთმო, თუ როგორ ხდება მონაცემების შეგროვება და ინტერპრეტაცია ბიზნეს დაზვერვისა და გადაწყვეტილების მიღებისთვის. როდესაც ახალი ციფრული ტექნოლოგიები ჩნდება ბიზნესის დასახმარებლად და გასაუმჯობესებლად, მონაცემთა ანალიტიკოსები უფრო და უფრო ღირებული ხდებიან, რაც გამოიწვევს ფანტასტიურ კარიერულ წინსვლას და სამუშაო უსაფრთხოებას.

3. შესანიშნავი ხელფასი და პროგრესი

მაღალ მოთხოვნას თან ახლავს მაღალი ხელფასები! კვალიფიციურ პროფესიონალებში აშკარა კვალიფიკაციის ნაკლებობის გამო, კომპანიები მზად არიან გადაიხადონ უმაღლესი ტარიფები მონაცემთა ანალიზის უნარის მქონე პირისთვის. გამოცდილების შეძენის პარალელურად, ანაზღაურებაც მასთან ერთად იზრდება, რაც გთავაზობს ყველაზე კონკურენტულ ხელფასს ბაზარზე.

4. უფრო მეტი კომპანია იყენებს მონაცემთა ანალიზის ტექნოლოგიებს

ახალი ტექნოლოგიები მნიშვნელოვნად აადვილებს ცხოვრებას რთული, დროში ინტენსიური ამოცანების შესრულებისას. მიზეზი, რის გამოც კომპანიები ცდილობენ მიიღონ ტექნოლოგიები, რომლებიც მხარს უჭერენ მათ სტრატეგიებს, არის, რომ ანალიტიკური ინსტრუმენტების დანერგვა მათ კონკურენტულ უპირატესობას ანიჭებს. პრაქტიკულად ყველა სექტორი იყენებს ანალიტიკას გარკვეული მასშტაბით, ავტომობილებიდან და მოდიდან დაწყებული, საცალო ვაჭრობითა და ელექტრონული კომერციით დასრულებული; ანუ არჩევანის დეფიციტი არ არის, რომელ ინდუსტრიაში მუშაობაც გსურს.

5. დაწყება მარტივია

მონაცემთა ანალიტიკაში კარიერის დასაწყებად საუკეთესო ადგილი არის ონლაინ კურსის გავლა, რაც მაქსიმალურ მოქნილობას გთავაზობს. უმეტესობა აერთიანებს პრაქტიკულ და ვიდეოზე დაფუძნებულ სწავლებას და ხშირად შეიძლება დასრულდეს რამდენიმე თვეში. მონაცემთა ანალიტიკის შესახებ ცოდნის მოპოვება და სერტიფიკატის მიღება მკვეთრად გაზრდის შენი კარიერის განვითარების შანსებს.

6. მონაცემთა ანალიტიკოსი მნიშნვნელოვანი გადაწყვეტილებების მიმღები პირია კომპანიაში

მონაცემთა ანალიტიკა არის კონკურენტუნარიანი რესურსი ბიზნესისთვის, რადგან მონაცემთა ანალიზი საშუალებას იძლევა შეიქმნას უფრო ზუსტი და მონაცემებით ინფორმირებული სტრატეგიები, რაც იწვევს უკეთეს შედეგებს და უფრო მკაფიო გადაწყვეტილებებს.

როგორც ამ მამოძრავებელი ძალის ძირითადი კომპონენტი, ორგანიზაციები და მენეჯერები ხშირად მიმართავენ მონაცემთა ანალიტიკოსს მითითებისთვის, თუ რა უნდა გააკეთონ შემდეგ. 
მონაცემთა მეცნიერებაში შენი კარიერის განმავლობაში, გექნება შესაძლებლობა ითანამშრომლო უამრავ დეპარტამენტთან და ინდივიდთან და დაეხმარო მათ ქმედითი ინფორმაციის მიწოდებაში.

7. ზრდის უამრავი შესაძლებლობა

იმის გამო, რომ ინდუსტრიების დიდი რაოდენობა ახდენს მონაცემთა ანალიტიკის ადაპტირებას, შენ ყოველთვის გექნება ვარიანტები და საშუალება მუდმივი ზრდისთვის და ახალ ინდუსტრიებში მუშაობისთვის. მარკეტინგი, ბიზნეს დაზვერვა, ჯანდაცვა და ფინანსები არის მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული სექტორების რამდენიმე მაგალითი, მაგრამ ათობით სხვაა, რომლებიც ყველა მონაცემზეა დამოკიდებული.
მონაცემთა მეცნიერების ტექნიკური ასპექტი ნიშნავს, რომ შენ ყოველთვის გექნება ახალი სფერო შესასწავლად და დასახვეწად. პროგრამირებიდან – მოწინავე სტატისტიკურ ანალიტიკოსობამდე, ზრდის შესაძლებლობების უამრავია.

8. დიდ კომპანიებთან მუშაობის შესაძლებლობა

ზოგადად, რაც უფრო დიდია კომპანია, მით უფრო დიდია მისი დამოკიდებულება მონაცემთა მეცნიერებზე. იქიდან გამომდინარე, თუ ვინ აწარმოებს მონაცემთა ანალიზის პროგრამულ უზრუნველყოფას, შეგვიძლია ველოდოთ სახელებს, როგორიცაა Microsoft და IBM.

მონაცემთა-ანალიტიკოსი-SQL-Power-BI

მონაცემთა ანალიტიკოსი - 5 აუცილებელი უნარი

1. SQL – ასევე ცნობილია როგორც სტრუქტურირებული შეკითხვის ენა, რომლითაც მონაცემთა ანალიტიკოსები აკავშირებენ მონაცემთა ბაზებს ერთმანეთთან და გამოიყენება მონაცემთა ნაკრების გაწმენდისთვის, ორგანიზებისთვისა და დამუშავებისთვის. SQL არის ყველაზე მოთხოვნადი უნარი დამსაქმებლებს შორის და არის ფუნდამენტური მონაცემების ანალიტიკისთვის, რაც მას გონივრულ ადგილს ხდის შენი სწავლების დასაწყებად.

2. სტატისტიკური პროგრამირება – ღია კოდის პროგრამები, როგორიცაა Python და R, საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს დაწერონ კომპიუტერული ენა მონაცემთა ნაკრების გასასუფთავებლად, ანალიზისა და ვიზუალიზაციისთვის.
ორივე ენა ითვლება შედარებით ადვილად შესასწავლად დამწყებთათვის და გვთავაზობს მსგავს შესაძლებლობებს, თუმცა ამტკიცებენ, რომ პითონი სასურველია ინჟინერიაზე ორიენტირებული გარემოსთვის.

3. მანქანათმცოდნეობა – ხელოვნური ინტელექტის (AI) ქვეჯგუფი, მანქანათმცოდნეობა, დროთა განმავლობაში, რაც უფრო მეტ მონაცემს ამუშავებს, ქმნის უფრო ზუსტ პროგნოზებს. თვითსწავლის ალგორითმები ფართო გავლენას ახდენს ბიზნესში, რადგან მათ შეუძლიათ იწინასწარმეტყველონ ტენდენციები ისტორიულ კონტექსტზე დაყრდნობით.

4. მონაცემთა მართვა – მონაცემთა შეგროვების, ორგანიზებისა და შენახვის ეფექტიანი და უსაფრთხო პრაქტიკაა. 

5. მონაცემთა ვიზუალიზაცია – ვიზუალური ელემენტების გამოყენება, როგორიცაა გრაფიკები, სქემები და რუქები, რათა თვალნათლივ  გადმოსცეს შაბლონები და მონაცემთა ანალიზი უფრო მარტივი გახადოს გუნდებისა და ორგანიზაციებისთვის. მონაცემთა ვიზუალიზაციის ერთ-ერთი წამყვანი პროგრამული უზრუნველყოფა, კი არის Power BI

მრავალფეროვანი, რთული, კარგად ანაზღაურებადი, ზრდისა და წინსვლის უამრავი შესაძლებლობით – ბევრი ფაქტორია იმისთვის, რომ მონაცემთა ანალიტიკა სამომავლო პროფესიად აქციო. ამიტომ თუ მზად ხარ ამ საინტერესო სფეროს ნაწილი გახდე, Commschool-ში გელოდებით!

გაეცანი Data Analytics-ის კურსის სილაბუსს

მონაცემთა ანალიტიკოსი

გაუზიარე მეგობრებს
რელევანტური ბლოგები

რელევანტური ბლოგები

შესაძლოა გაინტერესებდეს

დამწყები
950₾
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”.
6 ლექცია
18 საათი
საშუალო
1600₾
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
1500₾
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