რეგისტრაცია | 2700₾

მონაცემთა მეცნიერება

  • 10.0 შეფასება

  • 32 ლექცია

  • 96 საათი

  • 16 კვირა

მონაცემთა მეცნიერება შეიძლება განვმარტოთ, როგორც მათემატიკის, ბიზნესის, ალგორითმებისა და მანქანური სწავლების (Machine Learning) ტექნიკების ერთობლიობა, რომელიც გვეხმარება, ვიპოვოთ მონაცემებში არსებული კანონზომიერებები და გავაკეთოთ აღმოჩენები, რომელიც ორგანიზაციებისთვის გადაწყვეტილების მიღებას მნიშვნელოვნად გაამარტივებს და ეფექტურს გახდის.

კურსის ფარგლებში შევეხებით მონაცემთა მეცნიერების ყველა მნიშვნელოვან მიმართულებას. მონაცემთა ანალიზისთვის ყველაზე ხშირად გამოყენებადი პროგრამირების ენის, Python-ის გამოყენებით დავფარავთ მონაცემთა მეცნიერების სრულ ციკლს - მონაცემთა პირველადი დამუშავება, მოდელირებისთვის მომზადება, მანქანური და ღრმა დასწავლის ალგორითმების აგება, გაწვრთნა, გამოყენება და პროდუქტად ქცევა.

პროგრამის განმავლობაში სტუდენტები დამოუკიდებლად იმუშავებენ ინდივიდუალურ პროექტზე.

 

კურსის დასრულების შემდეგ შეგეძლება

დამატებითი უნარები: Python, NumPy, Pandas, SQL, Matplotlib, EDA, Feature Engineering, Data Visualization, Machine Learning, Deep Learning, LLM, AI

  • მონაცემთა მეცნიერების პრაქტიკული ინსტრუმენტების გამოყენება;

  • მონაცემთა დამუშავება, ანალიზი და Feature Engineering-ის განხორციელება;

  • Machine Learning და Deep Learning მოდელების აგება, გაწვრთნა, შეფასება და შედეგების ინტერპრეტაცია;

  • რეგრესიის, კლასიფიკაციისა და კლასტერიზაციის ამოცანების გადაწყვეტა;

  • Artificial Intelligence (AI), Natural Language Processing (NLP) და Large Language Models (LLM) კონცეფციების გააზრება;

  • მონაცემთა მეცნიერების პროექტის დამოუკიდებლად დაგეგმვა, განხორციელება და შედეგების პროფესიონალურად წარდგენა;

  • მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღება და ანალიტიკური შედეგების ეფექტურად კომუნიკაცია ბიზნეს კონტექსტში.

19 მარტი 2700₾

ორშ-ხუთ | 20:00-23:00

რეგისტრაცია
გადაანაწილე გადასახადი
TBC განვადება
BOG განვადება

ვისთვის არის კურსი

მათემატიკოსებისთვის

კურსი განკუთვნილია მათთვის, ვისაც აქვს ანალიტიკური/მათემატიკური ფორმალური ან/და არაფორმალური განათლება და სურს მონაცემთა მეცნიერების მიმართულებით განვითარება;

ანალიტიკოსებისთვის

ანალიტიკოსი, ვინც იყენებს ანალიტიკურ ხელსაწყოებს (Excel, SQL, Power BI და სხვა), აკეთებს ანალიტიკურ რეპორტებს და სურს პროგრამირების სწავლა;

პროგრამისტებისთვის

პროგრამისტი, ვისაც აქვს კოდის წერის გამოცდილება და სურს ხელოვნური ინტელექტის შესწავლა.

პროგრამა მოიცავს

კურსდამთავრებულთა კლუბი

ფინალური გამოცდის წარმატებით ჩაბარების შემთხვევაში, კურსდამთავრებული ავტომატურად ირიცხება Alumni Club-ში, შემდეგ კი იღებს წვდომას ექსკლუზიურ ივენთებზე, კონტენტზე და შემოთავაზებებზე ჩვენი პარტნიორი კომპანიებიდან.

პრაქტიკული პროექტები

პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლება, რაშიც იგულისხმება დავალებები / სავარჯიშოები და ინდივიდუალური პროექტი.

ორენოვანი სერტიფიკატი

კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ სტუდენტი მიიღებს ორენოვან სერტიფიკატს.

კურსდამთავრებულები

10.0 Rate

სილაბუსი

მონაცემთა მეცნიერების მნიშვნელობა და გამოყენების სფეროები
მონაცემთა მეცნიერების ციკლი
პრაქტიკული მაგალითები სხვადასხვა ინდუსტრიიდან
სამუშაო გარემოები: Jupyter Notebook, Marimo Notebook, Poetry, Pyenv, Google Colab
Python სინტაქსი და ძირითადი კონცეფციები
ცვლადები, ოპერატორები და კონტროლის სტრუქტურები
ფუნქციები და კოდის ორგანიზება
მონაცემთა სტრუქტურები: List, Tuple, Set, Dictionary
List comprehensions, Generators, Lambda functions
ფაილებთან მუშაობა და შეცდომების დამუშავება
NumPy მასივები და ოპერაციები
Broadcasting და ვექტორიზაცია
მატრიცული ოპერაციები და პრაქტიკული გამოყენება
Series და DataFrame სტრუქტურა
Indexing და მონაცემთა შერჩევა
მონაცემთა ტრანსფორმაცია და აგრეგაცია

აარჩიე შენთვის სასურველი დრო

ლექტორები

ციცი ტეფნაძე

Data Science

ციცი ტეფნაძე

Data Science

ციცი მონაცემთა მეცნიერების სფეროში ფლობს როგორც აკადემიურ, ისე ინდუსტრიულ მრავალწლიან გამოცდილებას. ამჟამად ის მუშაობს გერმანიაში, კომპანია Vonovia-ში, უფროსი მონაცემთა მეცნიერის პოზიციაზე, სადაც ხელოვნური ინტელექტის ბევრ სხვადასხვა პროექტშია ჩართული. ციცის ყოველდღიური საქმიანობა მოიცავს დიდი მოცულობის მონაცემების დამუშავებას, ვიზუალიზაციას, ინტერპრეტაციას, Machine Learning და Deep Learning მოდელების შექმნას და მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მხარდაჭერას. მას აქვს ნორვეგიის ტრომსოს უნივერსიტეტის (UiT - The Arctic University of Norway) დოქტორის ხარისხი (Computer Science and Computational Engineering) და არის არაერთი კვლევითი სტატიის ავტორი საერთაშორისო მეცნიერულ ჟურნალებში. გარდა ამისა, ციცი მუშაობდა დორტმუნდის ტექნიკურ უნივერსიტეტშიც, სადაც კალკულუსისა და AI-ის მიმართულებებით კითხულობდა ლექციებს.

Linkedin

ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ

A: მონაცემთა მეცნიერება ტექნოლოგიური ინოვაციების წინა ხაზზეა, აერთიანებს რა სტატისტიკას, პროგრამირებასა და დარგობრივ ექსპერტიზას მონაცემებიდან მნიშვნელოვანი ინსაითების მისაღებად. ის ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს მიიღონ მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები, იწინასწარმეტყველონ სამომავლო ტრენდები და გადაჭრან კომპლექსური ბიზნეს ამოცანები. რადგან ბიზნესები სულ უფრო მეტად არიან დამოკიდებული მონაცემებზე, მონაცემთა მეცნიერებზე მოთხოვნა მაღალია და სთავაზობს კარიერული განვითარების შესანიშნავ შესაძლებლობებს კონკურენტული ანაზღაურებით. ეს სფერო საშუალებას გაძლევთ იმუშაოთ მრავალფეროვან პროექტებზე სხვადასხვა ინდუსტრიაში, ამავდროულად შეიტანოთ წვლილი ტექნოლოგიურ განვითარებასა და ბიზნესის ზრდაში.
A: კურსის მთავარი წინაპირობებია: ანალიტიკური აზროვნება, უმაღლესი მათემატიკის საბაზისო ცოდნა, ინგლისური ენის მინიმუმ B2 დონეზე ფლობა და Python-ის ან რომელიმე სხვა Back-end პროგრამირების ენის ცოდნა. სასურველია გამოცდილება Excel-თან ან სხვა ანალიტიკურ ხელსაწყოებთან მუშაობის. კურსზე დაშვებისთვის ასევე მნიშვნელოვანია ძლიერი მოტივაცია და მონაცემებთან მუშაობის ინტერესი. თუ უკვე გაქვთ გამოცდილება მონაცემთა ანალიზშიც, ეს დამატებითი უპირატესობა იქნება, თუმცა არ არის სავალდებულო მოთხოვნა.

Your search Digital Designer did not match any documents

ვერ მიიღე შენთვის საინტერესო ინფორმაცია?

ჩაეწერე უფასო კონსულტაციაზე

შესაძლოა გაინტერესებდეს

საშუალო
1400₾
AI Agents & Automations
აგენტური ხელოვნური ინტელექტი მსოფლიოში დღეს ყველაზე გავრცელებულ და მოთხოვნად ტექნოლოგიად ითვლება. ის შექმნილია იმისთვის, რომ იმოქმედოს ავტონომიურად და მიიღოს გადაწყვეტილებები ადამიანის მინიმალური ჩარევით. ანუ, მას შეუძლია შეასრულოს კომპლექსური ამოცანები, როგორიცაა დაგეგმვა, პრობლემის გადაჭრა და კომუნიკაცია. AI აგენტები და no-code ავტომატიზაცია საშუალებას გვაძლევს, შევქმნათ სისტემები, რომლებიც აზროვნებენ, მოქმედებენ და რეაგირებენ ცვლად, დინამიურ გარემოზე. კურსის დასრულების შემდეგ სტუდენტები შეძლებენ პერსონალურ საჭიროებებზე მორგებული AI სისტემების დაგეგმვასა და პროცესების ავტომატიზაციას ისე, რომ ნაკლები დროითი დანახარჯით მეტ ეფექტურობას მიაღწიონ.
8 ლექცია
16 საათი
საშუალო
1400₾
AI in Content Creation
ხელოვნური ინტელექტი (AI) აქტიურად ცვლის კონტენტის შექმნისა და მარკეტინგის პროცესებს. თანამედროვე ციფრულ გარემოში, სადაც ცვლილებები სწრაფად მიმდინარეობს, AI-ის გამოყენება უკვე აუცილებელიც კი გახდა. ის მნიშვნელოვნად ამცირებს კონტენტის შექმნაზე დახარჯულ დროს, ზრდის შემოქმედებით შესაძლებლობებს და ხელს უწყობს კონტენტის პერსონალიზაციასა და ოპტიმიზაციას. AI ხელსაწყოები ამარტივებს როგორც იდეების გენერირების, ისე მისი აღსრულების პროცესს. კურსის განმავლობაში ვისწავლით, სწრაფად და მარტივად, ეფექტური ფოტო და ვიდეო ვიზუალური კონტენტის შექმნას სხვადასხვა AI ხელსაწყოების დახმარებით.
10 ლექცია
20 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
საშუალო
1700₾
Flutter
მობილური აპლიკაციები სულ უფრო პოპულარული ხდება, იზრდება cross-platform-ებზე მოთხოვნაც, რომლის საშუალებით ერთი კოდით აპლიკაციის შექმნა სხვადასხვა პლატფორმაზე არის შესაძლებელი. ერთ-ერთი ასეთი cross-platform Flutter-ია, რომელიც LinkedIn-ის მიხედვით N1 Software უნარია, ხოლო Statista-ს კვლევის თანახმად N1 მობაილ ფრეიმვორკია ბაზრის ყველაზე მაღალი წილით. Flutter Google-ის მიერ შექმნილი UI ფრეიმვორკია, რომელიც საშუალებას გვაძლევს შევქმნათ მობაილ და Web / Desktop აპლიკაციები როგორც Android, ისე IOS პლატფორმისთვის – ამისთვის კი მხოლოდ ერთი კოდია საჭირო. ფრეიმვორკს იყენებენ ისეთი დიდი კომპანიები როგორიც არის Google, Alibaba, Ebay, და ა.შ.
18 ლექცია
54 საათი
დამწყები
1500₾
Intro to Front-end Development
კურსი სრულად მოიცავს პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლებას, რომლის განმავლობაშიც სტუდენტს საშუალება ექნება, მიიღოს რეალური პროექტის შექმნის გამოცდილება. პირველ ეტაპზე აქცენტი გაკეთდება HTML-ისა და CSS-ის სიღრმისეულ შესწავლაზე, ხოლო მეორე ეტაპზე სტუდენტები ისწავლიან Javascript-ის ყველა ძირითადი კონცეფციის გააზრებას და პატარა და საშუალო დონის აპლიკაციების შექმნას. კურსი მოიცავს მენტორშიფს ლექტორისგან, რომელსაც Front-end Development-ის მიმართულებით 6 წლიანი გამოცდილება აქვს და ამჟამად ამერიკულ სტარტაპ Rad.inc-ში მუშაობს Senior Front-end Developer-ის პოზიციაზე.კურსის დასასრულს მონაწილეები შექმნიან ინდივიდუალურ პროექტს N1 ყველაზე მოთხოვნად ენაზე Javascript, გაივლიან გასაუბრების სიმულაციას ლაივ-კოდინგთან ერთად, რომელიც მაქსიმალურად იქნება მიმსგავსებული შერჩევის რეალურ ეტაპებთან.
24 ლექცია
72 საათი
დამწყები
1400₾
No-Code Development: Webflow
თანამედროვე ბიზნეს გარემოში, კომპანიებსა და ინდივიდებს სჭირდებათ პროფესიონალური და ფუნქციონალური ვებგვერდები, მაგრამ მათი შექმნა ხშირად მოითხოვს ძვირადღირებულ დეველოპერებს ან პროგრამირების რთული ენების ცოდნას. ეს ქმნის ბარიერს მათთვის, ვისაც სურს სწრაფად და ეფექტურად შექმნას ან გააახლოს თავისი ონლაინ პლატფორმები. Webflow წარმოადგენს ინოვაციურ გადაწყვეტას, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან პროფესიონალური დონის ვებგვერდები კოდირების გარეშე. ამ პლატფორმის შესწავლით, ინდივიდებს და ბიზნესებს შეუძლიათ დამოუკიდებლად მართონ თავიანთი ვებ პროექტები, დაზოგონ დრო და რესურსები. კურსი შესაძლებლობას მოგცემს, შექმნა მარტივი ვებგვერდით დაწყებული, დამთავრებული კომპლექსური, დინამიკური ვებგვერდებით. რეალურ პროექტებზე მუშაობის გამოცდილებით კი შესაძლებლობა მოგეცემა, შექმნა პორტფოლიო კურსის დასრულებისთანავე.
13 ლექცია
39 საათი
საშუალო
1500₾
Node JS
Javascript თანამედროვეობაში ერთ-ერთი ყველაზე ფართოდ გამოყენებადი პროგრამირების ენაა, მისი საშუალებით შესაძლებელია თითქმის ყველა განხრით მუშაობა – იქნება ეს Web, Mobile თუ Cross პლატფორმული დესკტოპ-აპლიკაციები. Node-ის გარეშე კი თანამედროვე ჯავასრკიპტის ეკოსისტემაში მანევრირება თითქმის შეუძლებელია, სწორედ ამიტომ Node-ს სწორი შესწავლა ჯავასრკიპტის ინჟინერს სრულიად ახალ გზებს გაუხსნის განვითარებისკენ. Node-ს იყენებენ ისეთ წარმატებულ კომპანიებში, როგორებიცაა Linkedin, Uber, Netflix და სხვა.მოცემული კურსის მთავარი მიზანია, თანამედროვე Javascript ინჟინრებისთვის Node-ის ფუნდამენტური ნაწილების სწორი და თანმიმდევრული შესწავლა და მისი გამოყენების სფეროების სწორი იდენტიფიცირება. სტუდენტები შეისწავლიან, თუ როგორ გამოიყენონ ჯავასკრიპტი სერვერის (Back-end) მხარეს, გაეცნობიან Node-ს მდიდარ ეკოსისტემას და მის ფუნდამენტურ თავისებურებებს, პრაქტიკაში ნახავენ როგორ ააწყონ, გამართონ და განათავსონ Node-ის აპლიკაციები.  
18 ლექცია
54 საათი
დამწყები
1700₾
Python
დღესდღეობით Python ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი და გავრცელებული პროგრამირების ენაა. Google, Dropbox, Spotify, Amazon, Facebook, Instagram - იმ კომპანიების არასრული ჩამონათვალია, რომელთა სერვისების მნიშვნელოვანი კომპონენტები სწორედ Python-ის გამოყენებითაა შექმნილი. მას გააჩნია დეველოპერების აქტიური, გლობალური კომუნა და ერთ-ერთი ყველაზე მეტი ღია წყაროს ბიბლიოთეკა, რაც ხელს უწყობს ამ სფეროში გლობალურ მასშტაბზე საქმიანობასა და ენის განვითარებას.  Python ერთ-ერთი საუკეთესო არჩევანია Back-end დეველოპმენტის, მანქანური სწავლების, მონაცემთა ინჟინერიისა და ღრუბლოვანი სერვისებისთვის. სწორედ ამიტომ, მისი შესწავლა კარგი სტარტია ნებისმიერი ადამიანისთვის, ვისაც ტექნოლოგიური სფეროს მრავალფეროვნება აინტერესებს. კურსის განმავლობაში, გავივლით კომპიუტერული მეცნიერების საფუძვლებს, შევისწავლით Python-ის პროგრამირების ენას და ავაწყობთ ვებ სერვისს Flask-ის Framework-ით, რაც სტუდენტებს საშუალებას მისცემს, გადადგან შემდეგი კარიერული ნაბიჯები Back-end Development-ში. მეტიც, მათ GitHub პორტფოლიოში უკვე იქნებათ კურსის ფარგლებში შესრულებული ინდივიდუალური პროექტი.
22 ლექცია
44 საათი
საშუალო
1600₾
React
თანამედროვე სამომხმარებლო ინტერფეისები უზომოდ კომპლექსური და მრავლისმომცველი საკითხია. დროთა განმავლობაში გამოწვევათა რიცხვი იმატებს და შესაბამისად, პრობლემის გადაჭრის ინსტრუმენტებიც იცვლება. React მოცემულ პრობლემებს უკვე მრავალი წელია აქტიურად უმკლავდება, ის Meta-ს მიერ შექმნილი ტექნოლოგიაა, რომელიც საშუალებას გვაძლევს სწრაფად და მოქნილად შევქმნათ სამომხმარებლო ინტერფეისები. React-ის გამოყენებით შექმნილია ისეთი პროდუქტები, როგორებიცაა: Facebook, Instagram, Netflix, X(twitter), Airbnb, Uber, Dropbox და მრავალი სხვა, შესაბამისად, ის ბაზარზე ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი ტექნოლოგიაა.მოცემული კურსის ფარგლებში პრაქტიკაში განვიხილავთ Javascript-ის ყველა იმ ასპექტს, რომელიც დაგვჭირდება React-ის ფუნდამენტური შესწავლისთვის. გავარჩევთ და შევისწავლით React-ის უახლესი, მე-18 ვერსიის ყველა იმ ძირითად ნიუანსს, კონცეფციებს და არქიტექტურულ ნაწილებს, რომლებიც დაგვჭირდება თანამედროვე სამომხმარებლო ინტერფეისების შესაქმნელად და ამასთან ერთად, ვნახავთ, თუ საით ვითარდება თანამედროვე React Server Component-ების სახით.
20 ლექცია
50 საათი

რელევანტური რესურსები

იხილე სრულად

რა უნდა იცოდე მონაცემთა მეცნიერების კურსის შესახებ

დღეს ბიზნესის წარმატების ერთ-ერთ მთავარ ფაქტორს მონაცემებით მართული გადაწყვეტილებების მიღებაა. იქნება ეს მომხმარებლებთან ურთიერთობა, ბიუჯეტის დაგეგმვა, მარკეტინგული სტრატეგიების შემუშავება თუ ახალი პროდუქტის გამოშვება, სხვადასხვა ტიპის მონაცემების ანალიზი მნიშვნელოვან ინფორმაციას აწვდის კომპანიას ეფექტური სვლების დასაგეგმად. თუმცა მონაცემთა დიდ გროვაში ღირებული აღმოჩენების გაკეთება საკმაოდ რთულია - სწორედ აქ ერთვება მონაცემთა მეცნიერება, რომელიც უზრუნველყოფს მათ ორგანიზებას, პირველად დამუშავებასა და ანალიზს. თუკი მონაცემებთან მუშაობა გაინტერესებს და ახალი ხელსაწყოების ათვისება გსურს, ეს ბლოგი შენთვისაა. გაიცანი ოთარ სამადაშვილი, Commschool-ის კურსდამთავრებული, რომელიც საკუთარ შთაბეჭდილებებს გაგიზიარებს მონაცემთა მეცნიერების პროგრამის შესახებ. ოთარი მონაცემთა მეცნიერებით უნივერსიტეტში სწავლისას დაინტერესდა, როდესაც მათემატიკისა და სტატისტიკის კურსებს სწავლობდა. ყოველთვის იზიდავდა რთული პრობლემების გადაჭრა და მონაცემებზე დაყრდნობით დასკვნების გამოტანა. მისი ინტერესებისა და უნარებიდან გამომდინარე, გადაწყვიტა, მონაცემთა მეცნიერების შესწავლა დაეწყო და კარიერა ამ მიმართულებით გაევითარებინა. ოთარი Python-ს საბაზისო დონეზე ფლობდა, რაც კარგი სასტარტო წერტილი იყო ამ სფეროსთვის. მისი მიზანი უნივერსიტეტში მოპოვებული თეორიული ცოდნის პრაქტიკულ უნარებად გარდაქმნა იყო, რისთვისაც Commschool-ის მონაცემთა მეცნიერების კურსის გავლა გადაწყვიტა. არჩევანი Commschool-ზე მათი პრაქტიკული მიდგომის, საინტერესო პროექტებზე მუშაობის შესაძლებლობისა და გამოცდილი ლექტორის გამო შევაჩერე. ამის გარდა, სილაბუსი იყო კარგად დალაგებული და ბევრ საინტერესო თემას ფარავდა. ასევე სასიამოვნო იყო იმავე ინტერესის მქონე სტუდენტების გაცნობა. მათთან ლექციებზე პირდაპირ რეჟიმში კომუნიკაცია და დისკუსია, ჩემი აზრით, საკმაოდ პროდუქტიული იყო. მონაცემთა მეცნიერება: რას მოიცავს კურსი? როგორც ოთარი აღნიშნავს, ელოდა, რომ საკმაოდ ინტენსიური და შრომატევადი კურსი იქნებოდა და ამიტომაც მაღალი მოლოდინებიც ჰქონდა. ამის მიუხედავად, პროგრამამ მის მოლოდინებს მაინც გადააჭარბა. მისთვის ყველაზე ღირებული პრაქტიკული პროექტები და რეალური მონაცემებით მუშაობა აღმოჩნდა. ოთარმა შეძლო, განევითარებინა როგორც ტექნიკური, ასევე რბილი უნარები. მისთვის მთავარი გამოწვევა დიდი მოცულობის ინფორმაციის მოკლე დროში ათვისება იყო. თუმცა ინტენსიური პრაქტიკითა და მეცადინეობით ეს სირთულე ადვილად დაძლია. შედეგად, სამსახურში უკვე იყენებს კურსზე შეძენილ უნარებსა და პარადიგმებს. მონაცემთა მეცნიერების კურსი 32 ლექცია | 96 საათი | 16 კვირა გაიგე მეტი ჩემი აზრით, ფინალური პროექტის განმავლობაში ყველაზე მნიშვნელოვანი რამ კურსისგან შეძენილი რბილი უნარები იყო, რადგან შემეძლო, დამესვა სწორი კითხვები, ჩამეტარებინა სწორი ექსპერიმენტები და მოდელის სწორი შეფასების სისტემა ჩამომეყალიბებინა. ეს ყველაფერი ამარტივებს ტექნიკურ ნაწილსაც, რადგან სწორად დასახული გეგმის შესრულება ბევრად მარტივია. მონაცემთა მეცნიერების კურსის ფარგლებში შეისწავლი დიდი ზომის მონაცემების (Big Data) დამუშავებას Python-ის გამოყენებით, მანქანური სწავლების ალგორითმების აგება, გამოყენება და  ბიზნეს მოდელებისთვის მორგება, ხელოვნური ინტელექტისა (AI) და დიდი ენის მოდელების (LLM) გამოყენება. პროგრამა მოიცავს პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლებას, რაც თეორიული ცოდნის მიღებასთან ერთად პრაქტიკული გამოცდილების დაგროვების შესაძლებლობასაც მოგცემს. ფინალური ინდივიდუალური პროექტი კი კურსის ყველაზე საინტერესო ნაწილია, რომელიც პროგრამის განმავლობაში შესწავლილი მასალის ერთგვარ შეჯამებას წარმოადგენს. მონაცემთა მეცნიერისთვის საჭირო უნარები ოთარის თქმით, მონაცემთა მეცნიერისთვის აუცილებელია ისეთი ტექნიკური უნარები, როგორებიცაა მათემატიკა, სტატისტიკა და პროგრამირება. მისი აზრით, კურსის განმავლობაში ეს ტექნიკური ნაწილი კარგად არის დაფარული, რადგანაც შეძლეს, მანქანური სწავლების შედარებით რთული თემები უფრო ადვილად და სრულფასოვნად შეესწავლათ. ტექნიკური უნარების გარდა, ამ სფეროში ასევე აუცილებელია განავითარო რბილი უნარებიც. მაგალითად, ეფექტური კომუნიკაცია, ანალიტიკური აზროვნება, სწორი კითხვების დასმა. ოთარი აღნიშნავს, რომ ასეთ საკითხებს ბევრი კურსი არ ფარავს და ამიტომ, სასიამოვნო იყო, რომ ამ უნარების განვითარებისა და გაუმჯობესების შესაძლებლობა Commschool-ში მიეცა. ჩემი აზრით, მონაცემთა მეცნიერების სწავლა და კარიერის ამ მიმართულებით გაგრძელება ბევრი ადამიანისთვის სწორი არჩევანია. მათ, ვინც მონაცემთა მეცნიერებით ხართ დაინტერესებულები, ოთარი გირჩევთ, რომ პროგრამირების საფუძვლების სწავლით დაიწყოთ. პარალელურად იმუშავეთ პრაქტიკულ პროექტებზე და რაც მთავარია, არ შეუშინდეთ გამოწვევებს და მზად იყავით ინტენსიური სწავლისთვის. ასევე, მნიშვნელოვანია, რომ თვალი ადევნოთ ამ მიმართულებით მიმდინარე მოვლენებს, რადგან მონაცემთა სფერო ძალიან სწრაფად ვითარდება. კურსის დასრულების შემდეგ ოთარი კვლავ აგრძელებს თვითგანვითარებას, სწავლას და აგრძელებს პერსონალურ პროექტებზე მუშაობას. თუ შენც მზად ხარ ახალი თავგადასავლებისთვის, მაშინ გაეცანი კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში! გაიგე მეტი კურსის შესახებ

მონაცემთა მეცნიერი: პროფესია, უნარები, კარიერული გზა

ალბათ არ გაგიკვირდება თუ გეტყვი, რომ დღეს, ციფრულ ეპოქაში, მონაცემები ყოველწამიერად გროვდება. მონაცემების დაგროვებასთან ერთად კი აუცილებელი ხდება მათი დამუშავება და დამუშავებულ ინფორმაციაზე დაყრდნობით სამომავლო პროგნოზების გაკეთება. მონაცემთა მეცნიერი ამ პროცესში განსაკუთრებულ როლს თამაშობს. ამ ბლოგში მონაცემთა მეცნიერების შესახებ ბევრს ვისაუბრებთ, ზუსტად გავიგებთ რა ევალება ამ პროფესიის წარმომადგენელს და როგორია ამ პროფესიის კარიერული განვითარების გზა. მონაცემთა მეცნიერი VS მონაცემთა ანალიტიკოსი ვიდრე მონაცემთა მეცნიერის უშუალო მოვალებაზე გადავალთ, ვფიქრობ, მნიშვნელოვანია ვიცოდეთ განსხვავება მონაცემთა ანალტიკოსსა და მონაცემთა მეცნიერს შორის.ერთი შეხედვით შესაძლოა მოგვეჩვენოს, რომ ორივე პროფესია ერთმანეთს ჰგავს, რაც სულაც არ იქნება უსაფუძვლო - ორივე პროფესიას მონაცემებში კანონზომიერებების ძიება აერთიანებს, რაზე დაყრდნობითაც ორგანიზაციებს ახალ გზებს სთავაზობენ პროდუქტების გასაუმჯობესებლად.მიუხედავად ამისა, არსებობს ფუნდამენტური განსხვავებები, როდესაც მონაცემთა ანალიტიკა აღარ არის საკმარისი დიდი ზომის ან სპეციფიკური მონაცემების დამუშავებისთვის (ფოტო ან/და ვიდეო მონაცემები მაგალითად). სწორედ ამიტომ შეგვიძლია ვთქვათ, რომ მონაცემთა ანალიტიკოსი წარსულ მონაცემებს აანალიზებს და ისეთ კითხვებს სცემს პასუხებს, როგორებიცაა: რა მოხდა წარსულში და რატომ მოხდა ესა თუ ის ფაქტი? ის ამ ყველაფერს აკეთებს სწრაფად, ეფექტურად და ეხმარება ორგანიზაციას სწორი და ოპტიმალური გადაწყვეტილებების მიღებაში. მონაცემთა მეცნიერი ამ ყველაფრის გარდა მომავალთან დაკავშირებულ კითხვებსაც სცემს პასუხს. იგი წარსულ მონაცემებზე დაყრდნობით გვეუბნება თუ რა შეიძლება მოხდეს მომავალში და გვირჩევს, თუ რა იქნება შემდეგი ყველაზე ოპტიმალური ნაბიჯი სხვადასხვა მიზნის მისაღწევად. გარდა ამისა, მონაცემთა მეცნიერი ხარჯავს დროს მანქანური სწავლების მოდელების განვითარებაზე, ან იყენებს პროგრამირების ენებს (მაგალითად Python) შედეგის მისაღწევად. ასევე შეგვიძლია ვთქვათ, რომ  მონაცემთა მეცნიერებს უფრო მეტი პასუხისმეგლობა აკისრიათ, ვიდრე მონაცემთა ანალიტიკოსებს. შესაბამისად,  უფრო მაღალი რანგის პოზიციის წარმომადგენლებადაც მიიჩნევიან.  პროფესიამონაცემთა მეცნიერება რაღაცით ისტორიას გავს, რადგან მონაცემთა მეცნიერი არის ადამიანი, რომელიც წარსულში განხორციელებულ შედეგებზე დაყრდნობით სამომავლო გადაწყვეტილებებს გვთავაზობს. მისი ყოველდღიური სამუშაო მოიცავს ისეთ ამოცანებს, როგორებიცაა:● ინსაითების მიღების მიზნით კანონზომიერებების აღმოჩენა მონაცემებში● ალგორითმებისა და მონაცემთა მოდელების შექმნა სამომავლო შედეგების საწინასწარმეტყველოდ● მანქანური სწავლების ტექნიკების გამოყენება მონაცემებისა და პროდუქტის ხარისხსის გასაუმჯობესებლად● რეკომენდაციებისთვის გუნდთან კომუნიკაცია● მონაცემების ანალიზისთვის სხვადასხვა ინსტრუმენტების გამოყენებას, მაგალითად Python და მისი ბიბლიოთეკები. მონაცემთა მეცნიერის პროფესია საკმაოდ საინტერესოა იმ კუთხითაც, რომ ამ პროფესიის ადამიანებს საშუალება აქვთ აკეთონ ექსპერიმენტები თითქმის ყველა სფეროში, დაწყებული სპორტით და დამთავრებული მედიცინით -  პრობლმების გადასაჭრელად შესაძლებელია ბევრი ახალი და საინტერესო გზის მოფიქრება, მაგალითად ორი ცვლადი ახლებური გზით დაუკავშირო ერთმანეთს და მიიღო განსხვავებული შედეგები.  Previous Next უნარებიმონაცემთა მეცნიერება წარმოადგენს მათემატიკისა და პროგრამირების იდეალურ კომბინაციას, შესაბამისად, იმისთვის, რომ მონაცემთა მეცნიერი გახდე აუცილებელია ფლობდე ისეთ უნარებს როგორიცაა:● მათემატიკური უნარ-ჩვევები● კოდის წერის უნარი საბაზისო დონეზე მაინც● ანალიტიკური აზროვნების უნარი კარიერული განვითარებაქართული პერსპექტივა:საქართველოში  ეს სფერო, ნელ-ნელა იკიდებს ფეხს და სულ უფრო  მეტად ხდება პოპულარული მცირე თუ დიდ კომპანიებში. შესაბამიად,  გასაკვირი არ იქნება თუ გეტყვი, რომ მონაცემთა მეცნიერზე მოთხოვნა საქართველოში საკმაოდ მაღალია და მისი საშუალო ანაზღაურება  4500 ლარია. განსხვავებული სამუშაო გამოცდილება:თუ ამ ყველაფრის წაკითხვის შემდეგ მონაცემთა მეცნიერებით დაინტერესდი გეტყვი, რომ გექნება შესაძლებლობა იმუშავო თითქმის ყველა სფეროში (ფინანსური სექტორი, ბანკი, ონლაინ პლატფორმები, სპორტი, მედიცინა და სხვა) ისეთ საინტერესო პროექებზე, რომელიც მნიშვნელოვნად განაპირობებს კომპანიების სამომავლო წარმატებას. მრავალფეროვანი არჩევანი:პროფესია საშუალებას გაძლევს თავად აიჩიო რა კუთხით განავითარებ კარიერას, ამიტომ შეგიძლია სპეციალიზდე შემდეგი მიმართულებით: პროდუქტის სპეციალისტი (Product Specialized), ტექნიკოსო (Technical), მკვლევარი (Researcher) ასე და ამგვარად, თუ გაქვს ანალიტიკური აზროვნება, გსიამოვნებს პრობლემის გადაჭრა, მოგწონს კოდის წერა, თან გინდა მომავლის პროფესია აირჩიო, შემოგვიერთდი Data Science-ს კურსზე, რეგისტრაცია უკვე დაწყებულია! გაიგე მეტი Data Science-ს კურსის შესახებ

5 მიზეზი მონაცემთა მეცნიერებაში კარიერის დღესვე დასაწყებად

ალბათ უკვე იცი, რომ  დღევანდელი მსოფლიო მონაცემებზე დგას. მონაცემთა მეცნიერება არის მონაცემებში კანონზომიერებების აღმოჩენისა და მისი გამოეყენბის ხელოვნება.მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა მეცნიერება ახლადშექმნილი პროფესიაა, მოთხოვნა დღითიდღე იზრდება. ა.შ.შ-ს სტატისტიკის ბიუროს ინფორმაციის თანახმად, 2026 წლისთვის მოთხოვნა 27.9%-ით გაიზრდება. ამიტომ ამ ბლოგში მინდა გაგიზიარო მიზეზები, რის გამოც ამ სფეროში ახლა შემოსვლა საუკეთესო გადაწყვეტილებაა. 1. მაღალი მოთხოვნადობა - მაღალი ანაზღაურებასაქართველოში ეს სფერო შედარებით ახალია, თუმცა ისეთი დიდი კომპანიები, როგორებიცაა: თიბისი ბანკი, საქართველოს ბანკი, აჭარა გრუფი, აქტიურად ამუშავებენ მონაცემებს. ამ სფეროს სიახლისა და ინოვაციურობის გამო, პროფესიონალები იშვიათად თუ მოიძებნებიან, სწორედ ამიტომ, გასაკვირი არ იქნება თუ გეტყვი, რომ მონაცემთა მეცნიერის საშუალო ანაზღაურება საქართველოში 4500 ლარია. გარდა საქარველოში არსებული დიდი კომპანიებისა, მონაცემთა მეცნიერების საჭიროება არის ისეთ ქართულ სტარტაპებშიც როგორიცაა Optio.AI, Theneo და სხვა.2. განვითარებისა და ახალი აღმოჩენების გაკეთების შესაძლებლობამონაცემთა მეცნიერის პროფესია საკმაოდ საინტერესოა იმ კუთხითაც, რომ გექნება საშუალება აკეთო ექსპერიმენტები, რადგან პრობლმების გადასაჭრელად შეგიძლია მოიფიქრო ბევრი ახალი და საინტერესო გზა, მაგალითად ორი ცვლადი ახლებური გზით დაუკავშირო ერთმანეთს და მიიღო განსხვავებული შედეგები.  3. განსხვავებული სამუშაო გამოცდილების მიღებაროგორც უკვე გითხარი, დღეს მთელი სამყარო მონაცემებზე დგას, რაც მონაცემთა მეცნიერს უხსნის ფართო გზას სხვადასხვა ინდუსტრიაში. შენ გექნება შესაძლებლობა იმუშავო, როგორც ფინანსურ განყოფილებაში, ბანკში, ისე ონლაინ პლატფორმებზე, ვებ-საიტებზე და სხვა, რადგან მონაცემთა მეცნიერება საკმაოდ მოქნილი და სხვადასხვა სფეროს მორგებადი პროფესიაა. 4. მუდმივად ცვალებადი გარემომონაცემთა მეცნიერება ნამდვილად  არ არის ის პროფესია, რომელიც მოწყენის და საქმის მობეზრების საშუალებას  მოგცემს, რადგან:● ციფრული პროდუქტები და სერვისები მუდმივად ცვალებადია● სამუშაოს შეძლებ სამუშაო მაქსიმალურად მოირგო საკუთარ  თავზე, თავად შექმნი დამხმარე საშუალებებს და მუდმივად სწავლის პროცესში იქნებიეს კი ცხადია, საშუალებას გაძლევს იყო მუდმივად განახლებად გარემოში, რაც იდეალურია, თუ კი რუტინული საქმე არ გხიბლავს. 5. სპეციალიზაციარადგან მონაცემთა მეცნიერება შედარებით ახალი პროფესიაა, საშუალებას გაძლევს თავად აირჩიო მიმართულება და გახდე:● პროდუქტის სპეციალისტი (Product Specialized), რაც მოიცავს მონაცემების დამუშავებასა და ანალიზს იმაზე, თუ როგორ გახდეს კონკრეტული პროდუქტი უფრო მიმზიდველი● ტექნიკოსო (Technical), რომელიც ქმნის ხელსაწყოებს და პლატფორმებს მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რათა მუშაობის პროცესი იყოს მეტად მარტივი● მკვლევარი (Researcher), რომლის მთავარი საქმიანობაც მოიცავს სტატისტიკის ანალიზს. თუ ამ ყველაფრის წაკითხის შემდეგ ფიქრობ, რომ ეს პროფესია სწორედ შენთვისაა, მაშინ მინდა მოკლედ კურსის შესახებაც გიამბო.4 თვიანი ინტენსიური კურსის ფარგლებში შეეხები მონაცემთა მეცნიერების ყველა მნიშვნელოვან მიმართულებას, მონაცემთა ანალიზისთვის ყველაზე ხშირად გამოყენებადი პროგრამირების ენის, Python-ის გამოყენებით შეძლებ დაფარო მონაცემთა მეცნიერების სრული ციკლი – მონაცემთა პირველადი დამუშავება, მოდელირებისთვის მომზადება, მანქანური და ღრმა დასწავლის ალგორითმების აგება, გაწვრთნა, გამოყენება და პროდუქტად ქცევა (SaaS).ახლა კი ისღა დამრჩენია გითხრა, რომ მონაცემთა მეცნიერების კურსს 10 ივნისს ვიწყებთ! გაეცანი კურსის სილაბუსს