რეგისტრაცია | 1700₾

მონაცემთა ანალიტიკა

  • 9.9 შეფასება

  • 18 ლექცია

  • 36 საათი

  • 9 კვირა

შეიძლება ითქვას, რომ დღევანდელი სამყარო მონაცემებზე დგას. კომპანიების უმეტესობისთვის ისინი უმნიშვნელოვანესი აქტივია, თუმცა მონაცემები ანალიტიკის გარეშე არის მხოლოდ რიცხვები, რომელთაც არანაირი დამატებითი ღირებულების მოტანა არ შეუძლიათ. მონაცემთა ანალიტიკოსის როლი სწორედ ის არის, რომ დიდი რაოდენობის ნედლი ინფორმაცია თარგმნოს ისეთ მიგნებებში, რომლებიც კომპანიებს ღირებული და მნიშვნელოვანი ნაბიჯების გადადგმისკენ უბიძგებენ.

კურსის ფარგლებში შევეხებით მონაცემთა ანალიზის სრულ ციკლს: ბიზნეს პრობლემის ანალიტიკურ პრობლემად ჩამოყალიბებას, შესაბამისი მონაცემების მოძიებას, მათ გაწმენდასა და დამუშავებას SQL-ის გამოყენებით, მონაცემთა ანალიზსა და ვიზუალიზაციას Power BI-ს გამოყენებით, მიღებული მიგნებების კომუნიკაციასა და ანალიტიკაზე დაყრდნობით გადაწყვეტილებების მიღებას.

კურსის დასრულების შემდეგ შეგეძლება

დამატებითი უნარები: Power BI, SQL,

  • გააანალიზო ბიზნესური ამოცანა სწორად და თარგმნო ის ანალიტიკურ/ტექნიკურ ამოცანაში

  • განსაზღვრო თუ რა ბიზნეს პრობლემის შემთხვევაში რა ტიპის და სირთულის ანალიტიკა არის საჭირო

  • გაიგო სხვადასხვა ზომის და ტიპის ორგანიზაციებში როგორ ხდება მონაცემთა შენახვა, მართვა და ბიზნესისთვის ხელმისაწვდომობა

  • განასხვავო ერთმანეთისგან სხვადასხვა ტიპის და ფორმატის მონაცემები

  • მონაცემების დამოუკიდებლად ამოღება, გაწმენდა და დამუშავება SQL-ის გამოყენებით

  • ეფექტური და ოპტიმიზირებული კოდის დაწერა SQL-ში

  • მონაცემების ანალიზისთვის მომზადება Power BI-ს გამოყენებით

  • მონაცემთა ვიზუალიზაცია და ბიზნეს მიზნებისთვის საჭირო ანალიტიკის გაკეთება Power BI-ს გამოყენებით

  • მიღებული მიგნებების სტეიკჰოლდერებთან წარდგენა და ეფექტური პრეზენტირება

24 სექტემბერი 1700₾

ორშ-ხუთშ | 19:00-21:00

რეგისტრაცია
გადაანაწილე გადასახადი
TBC განვადება
BOG განვადება

ვისთვის არის კურსი

თუ გაქვს შეხება მონაცემებთან

ვისაც სურს საკუთარ მიმდინარე საქმიანობაში მონაცემთა ანალიტიკის ინტეგრაცია – ეს შეიძლება იყოს მარკეტერი, Product Owner, Product Manager, ან ის, ვისაც რაიმე სახით შეხება აქვს მონაცემებთან და სურს ამ მხრივ განვითარება;

თუ აქტიურად ამუშავებ მონაცემებს

ვინც მუშაობს რეპორტინგში, ფინანსურ ან ბიზნეს ანალიტიკაში, აქტიურად ამუშავებს მონაცემებს Excel-ის გამოყენებით და სურს აითვისოს ახალი ხელსაწყოები მონაცემებთან უფრო ეფექტურად და სწრაფად სამუშაოდ;

თუ გაქვს ანალიტიკური აზროვნება

ვისაც აქამდე საერთოდ არ ჰქონია მონაცემებთან შეხება, თუმცა აქვს კარგად განვითარებული ანალიტიკური აზროვნება და სურს მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით კარიერის დაწყება;

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.

ორენოვანი სერტიფიკატი

კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ სტუდენტი მიიღებს ორენოვან სერტიფიკატს.

პრაქტიკული პროექტები

კურსი მოიცავს პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლებას, რაშიც იგულისხმება დავალებები / სავარჯიშოები და ინდივიდუალური პროექტი.

კურსდამთავრებულები

9.9 Rate

სილაბუსი

რატომ არის მონაცემთა ანალიტიკა მნიშვნელოვანი
რა როლი უჭირავს სხვადასხვა ზომის ორგანიზაციებში ანალიტიკას და როგორ არის გუნდები მოწყობილი
მონაცემთა ანალიზის ციკლი
ბიზნესური ამოცანის სწორად გაანალიზება და ანალიტიკურ/ტექნიკურ ამოცანაში თარგმნა
მონაცემთა წყაროები, ფორმატები და ტიპები
SQL ინსტალაცია და გარემოს გამართვა
მონაცემთა ბაზა, ობიექტები, ცხრილები, ცხრილის ჩანაწერები
Primary key და Foreign key
Რელაციის ტიპები და კავშირი ცხრილებს შორის
SQL გარემოს ახსნა
ბაზის შექმნა და ინფორმაციის შეტვირთვა ბაზაში
ბაზის ახსნა და ცხრილების იდენტიფიცირება
SQL-ის სინტაქსი
SQL -ის წერის სტილი
Where statement
Alias
Create/Alter/Drop
პრაქტიკული დავალება
Inner join
Left join/ Right join
Full join/ Cross join
Union/Intersect/ Except/Exists
პრაქტიკული დავალება
Common Table Expressions (CTE)
SQL String Functions
SQL Numeric Functions
SQL Date Functions
SQL Window Functions
Nested/Subquery
Optimization techniques
Stored procedures/Functions
პრაქტიკული დავალება

აარჩიე შენთვის სასურველი დრო

ლექტორები

ლელა გაიხარაშვილი

Data Analytics

ლელა გაიხარაშვილი

Data Analytics

ლელა გაიხარაშვილი მონაცემთა ანალიტიკის სფეროში 10-წლიანი გამოცდილების მქონე პროფესიონალია. კარიერის განმავლობაში მუშაობდა ისეთ წამყვან კომპანიებში, როგორებიცაა Nova Technology, მაგთიკომი და TNET, ხოლო ამჟამად საქართველოს ბანკში Senior Data Business Analyst-ის პოზიციას იკავებს. მისი პროფესიული გამოცდილება მოიცავს ბიზნესმოთხოვნების ანალიზს, მონაცემთა მოდელირებას, Data Mart-ებისა და Data Warehouse გადაწყვეტილებების შექმნას, რეპორტინგისა და BI სისტემების განვითარებას, ასევე მონაცემებზე დაფუძნებული ბიზნესგადაწყვეტილებების მხარდაჭერას. სხვადასხვა ეტაპზე მონაწილეობდა როგორც ანალიტიკური პლატფორმების დიზაინსა და განვითარებაში, ისე კომპლექსური მონაცემთა მოდელებისა და ავტომატიზებული რეპორტინგის სისტემების შექმნაში. პრაქტიკული საქმიანობის ფარგლებში აქტიურად მუშაობს SQL, Power BI, Oracle, PostgreSQL და სხვა მონაცემთა ანალიტიკის ინსტრუმენტებთან. მისი გამოცდილება მოიცავს მონაცემთა ბაზების ოპტიმიზაციას, მონაცემთა ვიზუალიზაციას, ETL პროცესების დაგეგმვასა და ანალიტიკური გადაწყვეტილებების დანერგვას, რომლებიც ბიზნესს მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღებაში ეხმარება. ლელას მრავალწლიანი გამოცდილება აქვს როგორც კორპორატიულ გარემოში, ისე სწავლების მიმართულებით. მისი მთავარი მიზანია, სტუდენტებს გადასცეს არა მხოლოდ თეორიული ცოდნა, არამედ რეალურ პროექტებზე დაფუძნებული პრაქტიკული გამოცდილება, რომელიც მათ თანამედროვე შრომის ბაზრის მოთხოვნებისთვის მოამზადებს.

Linkedin

ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ

A: ჩვენს საიტზე უნდა შეავსოთ განაცხადის ფორმა, ამისათვის კი დაგჭირდებათ განახლებული რეზიუმე და მოკლე აღწერა, თუ რატომ გინდათ ამ კურსზე ჩარიცხვა. თითოეულ კურსს გააჩნია წინაპირობა, რომელიც მოცემულია პროგრამის აღწერაში
A: ჩვენთან განაცხადის შემოტანა ორი სახის საგრანტო პროგრამაზეა შესაძლებელი – ნიკა გუჯეჯიანის 50% გრანტი სტარტაპერებისთვის, რომელიც სტრატეგიული კომუნიკაციის ფარგლებში მოქმედებს და გრანტი სოციალურად დაუცველი ტალანტებისთვის. ასევე, ჩვენი რეკომენდაცია იქნება, გაეცნოთ თქვენი კომპანიის პოლიტიკას კადრების განვითარების კუთხით.

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.
13 ლექცია
26 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
საშუალო
1700₾
მონაცემთა ანალიტიკა
შეიძლება ითქვას, რომ დღევანდელი სამყარო მონაცემებზე დგას. კომპანიების უმეტესობისთვის ისინი უმნიშვნელოვანესი აქტივია, თუმცა მონაცემები ანალიტიკის გარეშე არის მხოლოდ რიცხვები, რომელთაც არანაირი დამატებითი ღირებულების მოტანა არ შეუძლიათ. მონაცემთა ანალიტიკოსის როლი სწორედ ის არის, რომ დიდი რაოდენობის ნედლი ინფორმაცია თარგმნოს ისეთ მიგნებებში, რომლებიც კომპანიებს ღირებული და მნიშვნელოვანი ნაბიჯების გადადგმისკენ უბიძგებენ. კურსის ფარგლებში შევეხებით მონაცემთა ანალიზის სრულ ციკლს: ბიზნეს პრობლემის ანალიტიკურ პრობლემად ჩამოყალიბებას, შესაბამისი მონაცემების მოძიებას, მათ გაწმენდასა და დამუშავებას SQL-ის გამოყენებით, მონაცემთა ანალიზსა და ვიზუალიზაციას Power BI-ს გამოყენებით, მიღებული მიგნებების კომუნიკაციასა და ანალიტიკაზე დაყრდნობით გადაწყვეტილებების მიღებას.
18 ლექცია
36 საათი

რელევანტური რესურსები

იხილე სრულად

მონაცემთა ანალიტიკა - რა არის და როგორ იყენებენ მას ბიზნესები

დღევანდელ ციფრულ ერაში ყოველდღიურად უზღვავი რაოდენობის მონაცემი იქმნება. მათ არაერთი კომპანია აგროვებს და მისი ბიზნესისთვის ეფექტური გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებს. თუმცა მხოლოდ ნედლი მონაცემები არანაირ ღირებულებას არ ატარებს. სწორედ აქ ერთვება მონაცემთა ანალიტიკა, რომელიც ამ ინფორმაციას ამუშავებს, აკეთებს მნიშვნელოვან მიგნებებს და კომპანიებს სწორი სტრატეგიების დასახვაში ეხმარება.თუ კარიერის გაგრძელებას მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით ფიქრობ, სწორ ადგილას მოხვდი. ეს გზამკვლევი მონაცემების სამყაროში გაგიწევს მეგზურობას და სფერო შესახებ ყველა საინტერესო დეტალს გაგაცნობს. რა არის და რას მოიცავს მონაცემთა ანალიტიკა? მონაცემთა ანალიტიკა მულტიდისციპლინური დარგია, რომლის მთავარი ფოკუსი არის მონაცემების შესწავლა, ინტერპრეტაცია და გამოყენება ღირებული მიგნებების აღმოსაჩენად. მაგალითად, წარმოიდგინე, რომ ფლობ კომპანიას, რომელიც ფოტოგრაფიულ ტექნიკას ყიდის. ბოლო 6 თვეში მრავალი პროდუქტი გაყიდე, ასობით ადამიანმა საკუთარი ინტერესი ელ-ფოსტით დააფიქსირა და სოციალურ ქსელებში დიდი რაოდენობით გამომწერიც შეაგროვე. მომხმარებელთა ყველა ეს ქმედება კომპანიას მონაცემთა უდიდეს გროვას აძლევს. ბიზნესი კარგად მიდის, ახალი მარკეტინგული კამპანიის განხორციელებაც გსურს. თუმცა არ ხარ დარწმუნებული, რა უნდა იყოს მისი მთავარი გზავნილი. შენ მიერ შექმნილი მონაცემთა ბაზა უშინაარსო რიცხვებით არის სავსე... სწორედ ამ სიტუაციაში დგება მონაცემთა ანალიტიკოსის საჭიროება. ის აგროვებს, აორგანიზებს, ასუფთავებს და აანალიზებს მონაცემებს. შემდგომ კი განსაზღვრავს ტენდენციებს, კავშირებს, რომლებიც შესაძლოა ბიზნეს პრობლემის გადაწყვეტაში გამოიყენონ.ეს პროცესი ეტაპობრივად ასე გამოიყურება:ამოცანის დასახვა: კომპანია განსაზღვრავს მიზანს, რომელიც მონაცემთა ანალიტიკოსმა უნდა მიაღწიოს. ეს შეიძლება იყოს ოპერაციული ეფექტიანობის გაუმჯობესება, მარკეტინგული კამპანიების ოპტიმიზაცია თუ მონაცემებზე დაყრდნობილი ბიზნეს გადაწყვეტილებების მიღება;მონაცემთა შეგროვება: სხვადასხვა წყაროდან შესაბამის მონაცემების შეგროვება;მონაცემთა გასუფთავება და დამუშავება: ანალიტიკოსი ცხრილავს ბაზას არასაჭირო მონაცემებისგან და რწმუნდება, რომ სწორი და სრული ინფორმაციისგან შედგება;მონაცემთა ანალიზი: სხვადასხვა მეთოდისა და ტექნიკის გამოყენებით მონაცემების შესწავლა და დასკვნების გამოტანა. ყველაზე გავრცელებული ხელსაწყოებია: Python, R, სტატისტიკური მოდელები, მონაცემთა ვიზუალიზაცია და მანქანური სწავლების ალგორითმები;ინტერპრეტაცია და ვიზუალიზაცია: აღმოჩენილი მიგნებების ვიზუალურად წარმოჩენა, რეპორტებისა და პრეზენტაციების შედგენა დაინტერესებული მხარეებისთვის;რეკომენდაციები და განხორციელება: მონაცემებზე დაფუძნებული რეკომენდაციების შედგენა და სტრატეგიების დასახვა განსაზღვრული მიზნის მისაღწევად. მონაცემთა ანალიტიკის კურსი SQL/Power BI გაიგე მეტი რატომ სჭირდებათ ბიზნესებს მონაცემთა ანალიტიკოსები? ალბათ, ვებ-გვერდებზე შესვლისას ხშირად შეგხვედრია თხოვნა, რომ კომპანიას წვდომა მისცე შენი სერვერების ისტორიაზე და შეაგროვოს მონაცემები. მობილურ აპლიკაციებშიც არაერთხელ დათანხმებულხარ მათ მიერ დაწესებულ წესებსა და პირობებს. თითოეულ შემთხვევაში შენ ამა თუ იმ კომპანიას ნებას რთავ, შენი პირადი მონაცემები დაამუშაოს. მართალია, ერთი შეხედვით, ეს ყველაფერი საშიშად ჟღერს. მაგრამ სინამდვილეში, შეგროვებული მონაცემები სამომხმარებლო გამოცდილების გასაუმჯობესებლად გამოიყენება.  თუმცა რატომ არის მონაცემთა ანალიტიკა ასეთი მნიშვნელოვანი ბიზნესებისთვის და მათი მომხმარებლებისთვის?მტკიცებულებებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღება: თანამედროვე ხელსაწყოების გარეშე ბიზნესებს მონაცემთა შეგროვების მარტივი მეთოდები უნდა გამოეყენებინა, რათა მისი მომხმარებლების ჩვევები და სურვილები შეესწავლათ. მონაცემთა ანალიტიკა კი ამცირებს ვარაუდებს და აძლიერებს ინტუიციას;ოპერაციული ეფექტიანობა: კომპანიებს მათი სუსტი წერტილების პოვნაში ეხმარება. მათი გაუმჯობესების გზით კი შედეგად უკეთესად წარმოებული ოპერაციები და შემცირებული ხარჯები აქვთ;მომხმარებელთა უკეთესად გაცნობა: სამიზნე აუდიტორიის უფრო ახლოს გაცნობა მათი ქცევის, საჭიროებებისა და სურვილების ანალიზით. ამ ინფორმაციის გამოყენებით კომპანიები ქმნიან საუკეთესო პერსონალურ გამოცდილებას და მომხმარებლებზე მორგებულ პროდუქტებს. წარმატებით იყენებენ მარკეტინგულ კამპანიებშიც სწორი გზავნილის შესაქმნელად;კონკურენტული უპირატესობა: იმისთვის, რომ ბაზარზე დომინანტური პოზიცია დაიკავო, მნიშვნელოვანია, პირველმა განსაზღვრო არსებული საჭიროებები. მონაცემთა ანალიტიკოსები იკვლევენ ტრენდებს, ვარაუდობენ მოთხოვნას, განსაზღვრავენ შესაძლებლობებს ინოვაციების დასანერგად;რისკებისა და თაღლითობის შემცირება: მონაცემთა ანალიტიკოსები განსაზღვრავენ პოტენციურ რისკებს, რათა კომპანიებმა შეძლონ მათი გათვალისწინება და შესაბამისი ღონისძიებების გატარება. ამგვარად, მონაცემთა ანალიტიკის საშუალებით კომპანიები უკეთესი ინფორმაციით არიან აღჭურვილნი. ამ რესურსს კი ბიზნეს ოპერაციების ოპტიმიზაციისთვის წარმატებით იყენებენ. ის სარგებელი, რაც მონაცემთა ანალიტიკას მათთვის მოაქვს, დღევანდელ ციფრულ ერაში ამ მიმართულებას განსაკუთრებულ მნიშვნელობას ანიჭებს. რა განაპირობებს მოთხოვნის ზრდას მონაცემთა ანალიტიკოსებზე? მოთხოვნა სფეროს პროფესიონალებზე მუდმივად იზრდება, რასაც მრავალი ფაქტორი განაპირობებს: დიდი ზომის მონაცემების სწრაფი ზრდა: გასულ წლებში წარმოქმნილმა მონაცემთა სიჭარბემ მოთხოვნა გაზარდა მონაცემთა ანალიტიკოსებზე, რომლებსაც კომპლექსურ ბაზებზე მუშაობის უნარი აქვს; მონაცემებით მართული გადაწყვეტილებების მიღების პრაქტიკის დანერგვა: უფრო და უფრო მეტი კომპანია იყენებს ამ სტრატეგიას, რათა ბაზარზე კონკურენტებს აჯობოს; ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა: AI და მანქანური დასწავლის ტექნოლოგიები ბიზნეს სექტორში უკვე წარმატებით გამოიყენება. მის დანერგვაში მნიშვნელოვან როლს სწორედ მონაცემთა ანალიტიკოსებს ასრულებენ; კონფიდენციალურობის პოლიტიკასთან დაკავშირებული ეჭვები: მონაცემების ექსპონენციურად ზრდა ქმნის შფოთს მომხმარებელთა პირადი ინფორმაციის დაცვასთან დაკავშირებით. ანალიტიკოსებმა მათი უსაფრთხოდ შენახვა და დაცვა უნდა უზრუნველყონ;ინდუსტრიების მრავალფეროვნება: დღეს მონაცემთა ანალიტიკოსები ყველა დარგში სჭირდებათ, იქნება ეს ჯანდაცვა, ფინანსები, მარკეტინგი, საცალო ვაჭრობა თუ სხვა სფერო;მოთხოვნა-მიწოდების დარეგულირება: მოთხოვნამ კვალიფიციურ კადრებზე გადააჭარბა მიწოდებას. შედეგად, სხვადასხვა სექტორში გამოცდილი ანალიტიკოსების ნაკლებობაა, რაც დამწყებებისთვის კარიერული წინსვლის გზას ხსნის;კარიერული ზრდა და მაღალი ანაზღაურება: მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიული გზა მრავალფეროვანია. იზრდება მაღალი პოზიციების დაკავების შესაძლებლობები და შესაბამისი ანაზღაურებაც. ხშირად დასმული კითხვები 1. რა დრო არის საჭირო იმისთვის, რომ გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი? ეს სხვადასხვა ფაქტორზეა დამოკიდებული. თუ გეგმავ ბაკალავრის ხარისხის დაუფლებას კომპიუტერულ მეცნიერებაში, IT-ში, ფინანსებში, ეკონომიკაში, სტატისტიკაში ან მათემატიკაში, საჭირო დრო დაახლოებით 4 წელია. ამას გარდა, შეგიძლია თავად მოიძიო მასალები ან გაიარო მოკლე კურსები, დახვეწო ტექნიკური უნარები და დამწყების პოზიციაზე დაიწყო მუშაობა. 2. არის თუ არა მონაცემთა ანალიტიკა კარგი კარიერა? პასუხი მარტივია - კი! თითქმის ყველა სექტორში კომპანიები კვალიფიციურ მონაცემთა ანალიტიკოსებს განუწყვეტლივ ეძებენ. მოთხოვნა კი მხოლოდ და მხოლოდ იზრდება. 3. საჭიროა თუ არა კოდის წერის სწავლა? როგორც მონაცემთა ანალიტიკოსს, კოდის წერის საფუძვლიანად სწავლა არ დაგჭირდება. მაგრამ მუშაობა მოგიწევს SQL-ში, ამიტომ, მნიშვნელოვანია, რომ Python-ის და R-ის საბაზისო ცოდნა გქონდეს. 4. რამდენია მონაცემთა ანალიტიკოსის საშუალო ხელფასი? 2023 წლის მონაცემებით, საზღვარგარეთ წლიური საშუალო შემოსავალი 75 000 აშშ დოლარია. წინა წლებთან შედარებით ეს რიცხვი 10%-ით არის გაზრდილი. 5. რა უნარებია საჭირო იმისთვის, რომ გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი? ძლიერი მათემატიკური და ანალიტიკური უნარები ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი წინაპირობაა. უნდა გქონდეს კარგად განვითარებული კრიტიკული აზროვნება და გიყვარდეს პრობლემების გადაჭრა. ასევე აუცილებელია კომუნიკაციის უნარი, რათა კომპლექსური იდეების მარტივად გადმოცემა შეძლო. 6. როგორ უნდა შეიქმნა წარმატებული კარიერა მონაცემთა ანალიტიკაში? განივითარე საჭირო უნარები და დაისახე მიზნები;შეიძინე შესაბამისი ცოდნა და უნარები კურსების დახმარებით;შექმენი შენი ნამუშევრების პორტფოლიო;განაახლე რეზიუმე და შეუერთდი სხვადასხვა ჯგუფს სოციალური კავშირების გასაზრდელად;შეიტანე განაცხადი დამწყები მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციებზე;განაგრძე სწავლა და თვითგანვითარება. თუ მონაცემთა ანალიტიკამ დაგაინტერესა, Commschool-ში შენთვის საინტერესო კურსს აღმოაჩენ. სფეროს პროფესიონალი ლექტორების დახმარებით შეიძენ თეორიულ ცოდნას და მიიღებ პრაქტიკულ გამოცდილებას, რაც მნიშვნელოვნად დაგეხმარება პროფესიულ გზაზე. ამიტომ, შემოგვიერთდი Commschool-ში და გადადგი პირველი ნაბიჯი მონაცემთა ანალიტიკოსობამდე! დარეგისტრირდი

როგორ გავართვათ თავი გასაუბრებას მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციაზე? - ლელა გაიხარაშვილი

მონაცემთა ანალიტიკა აქტიურად გამოიყენება ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად და მნიშვნელოვანი მიგნებების გამოსატანად - რომელიც კომპანიებს მათი საქმიანობის ოპტიმიზაციაში დიდ დახმარებას უწევს. სხვადასხვა წყაროებიდან მიღებული მონაცემები შესაძლებელია სერვისების გაუმჯობესების გზით გამოიყენება. მათგან ღირებული ინფორმაციის მიღება კი მონაცემთა ანალიტიკით ხდება შესაძლებელი.თუ ანალიტიკური აზროვნებით გამოირჩევი და ახალი პროფესიის დაუფლება გსურს, ეს სფერო დაგაინტერესებს. გზამკვლევს ამ მიმართულებით კი აქ გაეცნობი - ლელა გაიხარაშვილი, Commschool-ლექტორი, შენთვის საინტერესო კითხვებზე გასცემს პასუხებს. უნივერსიტეტში სწავლის პერიოდში ლელას განსაკუთრებით მოსწონდა მონაცემთა ბაზების საგანი. თუმცა მაშინ არ უფიქრია, რომ მონაცემებთან დაკავშირებული კარიერა ექნებოდა. მისი პირველი სამსახური იყო სწრაფი გადახდის აპარატების კომპანია "ნოვა ტექნოლოჯი", სადაც პროგრამული უზრუნველყოფის განყოფილების ანალიტიკოსად მუშაობდა. სწორედ ამ დროიდან შეუყვარდა ლელას მონაცემებთან მუშაობა და გააცნობიერა, რამდენად მნიშვნელოვანი იყო მისი როლი - იგი მის თანამშრომლებს კომპანიის ერთიანი სურათი დანახვაში ეხმარებოდა. გზა მარტივი ნამდვილად არ იყო. როდესაც მუშაობა დავიწყე, მხოლოდ თეორიული ცოდნა მქონდა. როგორც კი პრაქტიკულ ამოცანებს შევეჯახე, მივხვდი, რომ საკუთარ თავზე ბევრი სამუშო მქონდა. ვმეცადინეობდი ბევრს, ვსვამდი უამრავ კითხვას და ვცდილობდი, მაქსიმალურად ჩართული ვყოფილიყავი ყველაფერში, რაც ჩემს პოზიციას და პასუხისმგებლობებს უკავშირდებოდა. ის, რაც კარიერის საწყის ეტაპზე ლელას ყველაზე მეტად გამოადგა, იყო ცნობისმოყვარეობა და პასუხისმგებლობა. ცნობისმოყვარეობა ეხმარებოდა მუდმივად ახალი საკითხების მოძიებასა და სწავლაში, რომელიც მის საქმიანობაში დაეხმარებოდა. პასუხისმგებლობა კი აიძულებდა, რომ თითოეულ დავალებას მთელი სერიოზულობით მისდგომოდა და მაქსიმალური ყურადღება დაეთმო სამუშაოს ხარისხისთვის. ამ ორმა უნარმა არა მხოლოდ სამუშაოს შესრულებაში, არამედ პროფესიულ განვითარებაში დიდი როლი ითამაშა. პროფესია - მონაცემთა ანალიტიკოსი მონაცემთა ანალიტიკოსის ძირითადი ამოცანა არის მონაცემების შეგროვება, ანალიზი და ინტერპრეტაცია, რათა ორგანიზაციამ მიიღოს ინფორმირებული გადაწყვეტილებები. მისი ყოველდღიური საქმიანობა ასე გამოიყურება:მონაცემების შეგროვება და წმენდა: მონაცემთა წყაროებიდან მონაცემების შეგროვება და ხარისხის უზრუნველყოფა;მონაცემთა ანალიზი: სტატისტიკური მეთოდების და ანალიტიკური ტექნიკების გამოყენებით მონაცემების გაანალიზება;მონაცემთა ვიზუალიზაცია: მონაცემების გრაფიკულად წარმოდგენა მარტივი და მკაფიო ფორმით. ლელას აზრით, არსებობს არაერთი მიზეზი, თუ რატომ უნდა გახდე მონაცემთა ანალიტიკოსი:მაღალი მოთხოვნა: მონაცემთა ანალიტიკოსებზე მოთხოვნა მუდმივად იზრდება. კომპანიები ყველა ინდუსტრიაში ეძებენ პროფესიონალებს ამ მიმართულებით;კარგი ანაზღაურება: მონაცემთა ანალიტიკოსები ხშირად იღებენ მაღალ ანაზღაურებას და აქვთ შესაძლებლობა, პროფესიულად განვითარდნენ, რაც მათთვის ფინანსურად მომგებიან კარიერას ქმნის;მრავალფეროვანი შესაძლებლობები: მონაცემთა ანალიტიკის უნარები საჭიროა თითქმის ყველა სექტორში, მათ შორის, ფინანსებში, ჯანდაცვაში, ტექნოლოგიებში, მარკეტინგსა და მრავალ სხვა სფეროში. ეს გაძლევს შესაძლებლობას, აირჩიო ინდუსტრია, რომელიც ყველაზე მეტად გაინტერესებს;მდგრადი კარიერა: მონაცემთა ანალიტიკა არის სფერო, რომელიც მუდმივად განახლებადია და ტექნოლოგიებთან ერთად ვითარდება. ეს ნიშნავს, რომ ამ პროფესიაში ყოფნა მოგცემს შესაძლებლობას, მუდმივად ისწავლო ახალი ტექნოლოგიები და მეთოდები;მნიშვნელობის აღქმა: მონაცემთა ანალიტიკოსები მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ კომპანიების წარმატებაში. მათი ანალიზები და რეკომენდაციები ეხმარება ორგანიზაციებს სტრატეგიულ გადაწყვეტილებების მიღებაში, რაც კომპანიის ზრდასა და განვითარებაში მნიშვნელოვან როლს თამაშობს. მონაცემთა ანალიტიკის კურსი SQL/Power BI გაიგე მეტი რჩევები წარმატებული გასაუბრებისთვის მონაცემთა ანალიტიკოსის კარიერული გზა ჩვეულებრივ სამსახურის ძიებით იწყება, რასაც გასაუბრების ეტაპი, ტექნიკური დავალების შესრულება და უშუალო უფროსთან/გუნდის ლიდერთან გასაუბრება მოჰყვება. პოზიციების საძიებლად ლელა რეკომენდაციას LinkedIn-ის უწევს, სადაც არაერთი ვაკანსია ქვეყნდება. ამ პროცესში ძალიან მნიშვნელოვანია სოციალური კავშირების დამყარება, რათა პროფესიონალებისგან მიიღო რჩევები, რესურსები, გაეცნო სიახლეებს. ასევე შეხვდე პოტენციურ დამსაქმებლებსა თუ მენტორებს. ამიტომ, ლელა გირჩევს, რომ აქტიური იყო LinkedIn-ზე, გააზიარო საკუთარი მიღწევები, ნამუშევრები თუ სერტიფიკატები.რაც შეეხება გასაუბრებას, ლელას თქმით, ბოლო პერიოდში ვაკანსიით დაინტერესებულ პირებს აძლევენ დავალებას, სადაც მოცემული გაქვს მონაცემები და Power BI-ში უნდა ააწყო ინფოგრაფიკები. ამ მხრივ კი, სრულად შენზე არის დამოკიდებული, რა ინფორმაციას დაინახავ მონაცემებში და რაზე გაამახვილებ ყურადღებას. ასევე ხშირია სტანდარტული მარტივი კითხვები SQL-თან დაკავშირებით. მაგალითად, Join, Primary Key, Foreign Key, Functions, Group By, Order By და სხვა. იყავით თავდაჯერებული, მაგრამ არა ამაყი. გამოიჩინეთ ემპათია და მეგობრული დამოკიდებულება. ასევე მნიშვნელოვანია გულწრფელობა. თუ რაიმე არ იცით, უთხარით, რომ არ იცით, მაგრამ მზად ხართ, ისწავლოთ. გამოიჩინეთ ენთუზიაზმი და დაინტერესება პოზიციისა და კომპანიის მიმართ. პროფესიული თვალსაზრისით ძალიან დაგეხმარება დამატებითი კურსების (Coursera, Udemy) გავლა. აიღე სერტიფიკატები, რომლებიც შეესაბამება შენს პროფესიულ მიზნებს, რომლებსაც LinkedIn-ზე საკუთარ პროფილზე დაამატებ. მონაცემთა ანალიტიკა: კურსის შესახებ ახლა კი Commschool-ის მონაცემთა ანალიტიკის კურსს გაგაცნობ, რომელსაც ლელა გაუძღვება. იგი განკუთვნილია მათთვის, ვისაც სურთ გაიგონ და გამოიყენონ Power BI და SQL მონაცემთა ანალიზისთვის. პროგრამა მოიცავს თეორიულ და პრაქტიკულ ასპექტებს, რაც დაეხმარება სტუდენტებს, განავითარონ რეალურ სამყაროში გამოყენებადი უნარები. კურსის გავლის შემდეგ შეძლებ, გააანალიზო ბიზნეს ამოცანა სწორად და თარგმნო იგი ანალიტიკურ/ტექნიკურ ამოცანაში, დამოუკიდებლად შეაგროვო, გაწმინდო და დაამუშაო მონაცემები SQL-ის გამოყენებით, შემდეგ კი გააკეთო მათი ეფექტური ვიზუალიზაცია და ბიზნესის მიზნებისთვის საჭირო ანალიტიკა Power BI-ს გამოყენებით. ჩემი მიზანია რეალურ გამოცდილებაზე დაფუძნებული ქეისების განხილვა, რაც სტუდენტებს აჩვენებს SQL-ისა და Power BI-ის პრაქტიკულ გამოყენებას. ეს მოიცავს რეალურ ბიზნეს სცენარებსა და მონაცემთა ნაკრებებს, რომლებიც გამოყენებული იქნება ანალიზისა და ვიზუალიზაციისთვის. როგორც ლელა აღნიშნავს, პროგრამის კურსდამთავრებულები დამწყებ/middle დონეზე მუშაობის დასაწყებად მზად იქნებიან. თუმცა თვითგანვითარება ყოველთვის საჭიროა პოზიციის მიუხედავად. ამიტომ მომავალი სტუდენტებისთვის მისი რჩევა იქნება, თუ რაღაც კონკრეტული თემა ვინმესთვის სუსტი წერტილი იქნება, ამას მომავალში მეტი დრო დაუთმონ. კურსი ეფექტური საშუალებაა, მოკლე დროში სიღრმისეულად შეისწავლო მონაცემთა ანალიტიკა და ანალიზისთვის დაჭირო ინსტუმენტები. თეონა პატარაიძეData Analyst at Dressup Group სასწავლო გარემო და პროცესი იყო ძალიან შემოქმედებითი და საინტერესო. იმის მიუხედავად რომ გარკვეულ დონეზე ვიცოდი როგორც SQL ისე Power BI, ბევრი საინტერესო დეტალი შევისწავლე და პრაქტიკული ამოცანებით არსებული ცოდნა უფრო მეტად დავხვეწე. დავით მაღალდაძეData Analyst at BlueTabla ყველაზე საინტერესო იყო რეალობასთან მაქსიმალურად მიახლოებული ქეისების გარჩევა, კომპანიების წინაშე არსებული პრობლემების გადაჭრის გზების ძიება და მათი პრაქტიკაში გამოყენება. მიხეილ ბობოხიძეBrand Manager at Transporter Previous Next ასე რომ, თუ მზად ხარ, ტექნოლოგიური სფეროს N1 მაღალანაზღაურებად პროფესიას დაეუფლო, Commschool-ში გელოდებით. გამოიყენე ეს შესაძლებლობა და შემოგვიერთდი მონაცემთა ანალიტიკის კურსზე! დარეგისტრირდი

ნინი მოდებაძე მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიის, საჭირო უნარებისა და კურსის შესახებ

დღეს კომპანიების ხელში უზღვავი რაოდენობის მონაცემია, რომლებსაც სხვადასხვა წყაროს დახმარებით აგროვებენ. მათი ანალიზის შედეგად მიღებულ ინფორმაციას კი მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებენ, რაც ბიზნესის ეფექტურად მართვის საწინდარია. ამიტომ, მონაცემთა ანალიტიკა ერთ-ერთ საჭირო მიმართულებად იქცა - სწორად მას შეუძლია მონაცემთა ქაოსური გროვიდან ღირებული მიგნებების აღმოჩენა.მონაცემთა რაოდენობა ყოველდღიურად იზრდება. შესაბამისად, მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიული უნარ-ჩვევები დასაქმების ბაზარზე კიდევ უფრო მოთხოვნადი ხდება. თუ ანალიტიკური უნარ-ჩვევებით გამოირჩევი, ეს სფერო შენც დაგაინტერესებს. ამ ბლოგში კი ნინი მოდებაძეს გაგაცნობ, რომელიც მონაცემთა ანალიტიკის კურსს გაუძღვება. ის უფრო ახლოს გაგაცნობს მონაცემთა სამყაროს და მოგიყვება კარიერული პერსპექტივების შესახებ. დარეგისტრირდი კურსზე ნინისთვის პროფესიის არჩევა სწორხაზოვანი პროცესი არ ყოფილა. საწყის კურსს რამდენჯერმე გადაუხვია, სანამ აღმოაჩენდა და დარწმუნდებოდა, რომ მონაცემთა ანალიტიკა არის ის, რაც აინტერესებს და უდიდეს სიამოვნებას ანიჭებს. თავისუფალ უნივერსიტეტში საერთაშორისო ურთიერთობების ფაკულტეტზე სწავლობდა და ამავდროულად, ბიზნესსა და ფინანსებსაც ეუფლებოდა. რადგანაც ფინანსების მიმართულება უფრო კომფორტული იყო, გადაწყვიტა, კარიერაც ამ სფეროში დაეწყო - მიკროსაფინანსო ორგანიზაციაში საკრედიტო ექსპერტის პოზიციაზე. გარკვეული პერიოდის შემდეგ ანალიტიკის სფეროსთან მეტად დაახლოება გადაწყვიტა და ბიზნეს ანალიტიკოსის პოზიციაზე კომპანია OPPA-ში განაგრძო მუშაობა. პარალელურად, ონლაინ ცოდნისა და გამოცდილების გაფართოების მიზნით, საერთაშორისო პლატფორმა Upwork-ზე მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით დაიწყო მუშაობა. საერთაშორისო კომპანიებთან ურთიერთობამ ძალიან გააფართოვა ჩემი ცოდნისა და ინტერესების არეალი, აღმომაჩენინა სხვადასხვა ხელსაწყოები, რითაც მონაცემთა დამუშავება ხდება. ასევე საშუალება მომცა, მემუშავა ერთმანეთისგან სრულიად განსხვავებული შინაარსის მონაცემებზე, რომლებიც განსხვავებულ მიდგომებსა და ტექნიკებს მოითხოვს. ნინი მოდებაძე მონაცემთა ანალიტიკოსის როლში კარიერის გაგრძელება ნინიმ ისევ ფინანსურ სფეროში გადაწყვიტა და 2022 წლიდან TBC ბანკის გუნდს შეუერთდა. ერთი წლის განმავლობაში მაღალშემოსავლიანი კლიენტების მომსახურების ლიგისთვის მუშაობდა. ძირითადი მიმართულებები მოიცავდა კლიენტების ქცევის ანალიზს, პოტენციური კლიენტების გამოვლენას, საბანკო პროდუქტების დამუშავებას, შეთავაზებების/კამპანიები გენერირებას. ამჟამად ნინი კორპორაციული და საინვესტიციო საბანკო საქმის მონაცემთა ანალიზის გუნდის ლიდერის პოზიციას იკავებს. მისი გუნდი უზრუნველყოფს ფინანსური მონაცემების დამუშავებასა და ანალიზს, ბიზნეს გუნდისთვის ანალიტიკური რეპორტების დამუშავებას, პროცესების ავტომატიზაციასა და ოპტიმიზაციას. როგორც ფრილანს ანალიტიკოსი, მუდმივად ვაკვირდები მსოფლიოს მასშტაბით არსებულ ტრენდებს, მოთხოვნებსა და შესაძლებლობებს ამ სფეროში. ნინი მოდებაძე პროფესია - მონაცემთა ანალიტიკოსი მონაცემთა ანალიტიკოსი ერთ-ერთი საკვანძო როლია კომპანიაში. იგი ეხმარება მას სწორი სტრატეგიის განსაზღვრაში, რაც საბოლოოდ წარმატებულ შედეგებს აძლევს. ნინი მიიჩნევს, რომ საბანკო/საფინანსო სფერო ძალიან კომპლექსურია და შესაბამისად, მონაცემების დამუშავების პროცესიც ყველა მიმართულებით საინტერესოა. მის მიერ შესრულებული ერთ-ერთი გამორჩეული პროექტი იყო მომხმარებლების ქცევის ანალიტიკა, რომელიც მიზნად ფილიალებში დატვირთულობის შემცირებას ისახავდა. ამ ნაწილში დაამუშავეს ფილიალში მომხმარებლების მიერ განხორციელებული ოპერაციების მონაცემები, გაანალიზეს, შეიძლებოდა თუ არა იმავე ოპერაციის სხვა საშუალებით განხორციელება (ინტერნეტ ბანკი, ქოლ-ცენტრი). ამ შედეგებზე დაყრდნობით დაიგეგმა კამპანიები, რომლებიც მომხმარებლებს ონლაინ მომსახურების ან თვითმომსახურების უპირატესობებს დაანახებდა მათ. ბიზნეს ამოცანის გააზრება, მონაცემების მოძიება, დამუშავება და ანალიზის პროცესი, მიგნებების ჩამოყალიბება და საბოლოოდ, მათი წარდგენა - მონაცემთა ანალიტიკოსის ეს სამუშაო ციკლი არის ერთდროულად საინტერესოც, შრომატევადიც, სახალისოც და ამაღელვებელიც. განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც საკუთარი თვალით ხედავ შენ მიერ დამუშავებულ მონაცემებზე დამყარებული ბიზნეს გადაწყვეტილებების წარმატებულ შედეგებს. ნინი მოდებაძე მონაცემთა ანალიტიკის სფერო არის სწრაფად განვითარებადი. შესაბამისად, ნინის აზრით, სიახლეების მუდმივი კონტროლი და ინფორმაციების მოძიება ძალიან მნიშვნელოვანია. ამისათვის ძალიან კარგი საშუალებაა LinkedIn, სადაც ბევრ სასარგებლო ინფორმაციას იპოვი; YouTube არხები, სადაც პატარა ვიდეოებით მარტივად და სწრაფად ეცნობი დეტალებს. ცნობილ პლატფორმებს აქვთ Newsletter-ების სისტემა - პერიოდულად ახალ, საინტერესო ფუნქციონალებზე ინფორმაციას მეილის სახით გაწვდიან (მაგალითად, SQLBI). ასევე, კარგი შესაძლებლობაა ონლაინ კონფერენციებსა და სამიტებზე დასწრება, სადაც ბევრი სიახლე ჟღერდება, რაც ან უკვე დაინერგა, ან იგეგმება, რომ დაინერგოს. საჭირო ხელსაწყოები და უნარ-ჩვევები გამომდინარე მონაცემების მოცულობიდან, ხელსაწყოების მრავალფეროვანი არჩევანია. ნინი ამბობს, რომ მცირე მონაცემების დასამუშავებლად ყველაზე გავრცელებულ პროგრამად კვლავ Excel რჩება. თუმცა როდესაც საქმე შედარებით დიდ და კომპლექსურ მონაცემთა ბაზებს ეხება, შესაბამისი ტექნოლოგია არის საჭირო. SQL (Structured Query Language) მონაცემთა დასამუშავებლად ყველაზე ფართოდ გავრცელებული და გამოყენებადი პროგრამაა. ის სტანდარტიზებული პროგრამული ენაა, რომელიც საშუალებას იძლევა, მარტივი, ინტუიციური ბრძანებებით დიდ მონაცემთა ბაზებზე რთული ტრანსფორმაციები აწარმოო.  რაც შეეხება მონაცემთა ვიზუალიზაციის ნაწილს, Power BI-ის დახმარებით ინტერაქციული და მომხმარებელზე მორგებული გრაფიკების აწყობა არის შესაძლებელი. სხვა ხელსაწყოებთან შედარებით იგი უფრო მარტივი ინტერფეისით გამოირჩევა, რომელიც როგორც დამწყებ, ასევე პროფესიონალ მონაცემთა ანალიტიკოსს ყველა დონის რეპორტის აწყობის საშუალებას აძლევს. სწორად შერჩეული და ეფექტური ვიზუალიზაცია ბიზნესს კომპლექსური ინფორმაციის მარტივად აღქმასა და გადაწყვეტილების მიღებაში ეხმარება. Power BI-ის კი ვიზუალების ძალიან დიდი არჩევანი აქვს და ამასთანავე, შენზე მორგებული ვიზუალის შექმნაც შეგიძლია. კარიერული პერსპექტივები დღეს მონაცემთა ანალიტიკოსი საკმაოდ მოთხოვნადი და პერსპექტიული პროფესიაა. კომპანიები უფრო და უფრო მეტად იაზრებენ მონაცემებზე დამყარებული გადაწყვეტილებები მნიშვნელობას და სიკეთეებს. შესაბამისად, ამ მიმართულებით განვითარებაზე მეტად არიან ორიენტირებულები. განურჩევლად კომპანიის მასშტაბისა, მონაცემთა ანალიტიკას საჭიროებს როგორც დიდი კომპანიები, ასევე სტარტაპებიც. ამასთანავე, არ არსებობს სფერო, სადაც მონაცემებს არ აანალიზებენ. სწორედ ეს ფაქტორები მოქმედებს მონაცემთა ანალიტიკოსის მოთხოვნადობაზე. ნინი მოდებაძე გარდა ტექნიკური უნარებისა, მონაცემთა ანალიტიკოსისთვის არანაკლებ მნიშვნელოვანია რბილი უნარებიც. ნინის აზრით, ყველაზე მნიშვნელოვანი ამ სფეროს მიმართ ინტერესი და ახლის ძიების სურვილია. ტექნოლოგიები სწრაფად ვითარდება, არსებულ ხელსაწყოებს ახალი ფუნქციონალები ემატება, ამიტომ, მუდმივად ამ სიახლეების სადარაჯოზე უნდა იყო. აუცილებელია ეფექტური კომუნიკაციისა და პრეზენტაციის უნარი. ხშირად რთულია, მსმენელმა ტექნიკური დეტალები აღიქვას, რისთვისაც საჭიროა, რომ სათქმელი მისთვის მაქსიმალურად გასაგებ, არატექნიკურ ენაზე მოუყვე. საჭირო უნარების სიაში ნინი დეტალებზე ორიენტირებულობასაც გამოყოფს - მონაცემები სწორედაც მაქსიმალური ყურადღებით უნდა შეისწავლო და დაამუშაო. მონაცემთა ანალიტიკა - კურსის შესახებ გარდა საბაზისო ცოდნისა, ნინისთან ერთად სამომავლო განვითარების შესაძლებლობებსაც გაეცნობი და მიიღებ რჩევებს, თუ დამოუკიდებლად როგორ გაიღრმაო ცოდნა მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით. კურსის განმავლობაში უამრავ დავალებას შეასრულებ სხვადასხვა შინაარსის მონაცემებზე, რაც პრაქტიკულ გამოცდილებას შეგძენს. ლექცია იქნება ინტერაქციული, კითხვა-პასუხის რეჟიმში, სავსე მაგალითებითა და პრაქტიკული სავარჯიშოებით.თუ მზად ხარ ახალი თავგადასავლებისთვის, Coomschool-ში გელოდებით! დარეგისტრირდი მონაცემთა ანალიტიკის კურსზე და შეუერთდი მონაცემთა დიდ სამყაროს.