Live-online
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
ოთხ 20:00-22:00, შაბ 12:00-14:00
ორ- ხუთ 19:00-21:00
სამ 20:00-22:00, შაბ 12:00-14:00
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
ნუცა მჭედლიშვილი
მონაცემთა ანალიტიკა
მონაცემთა ანალიტიკის კურსის დასრულების შემდეგ კიდევ უფრო დავრწმუნდი, რომ ძალიან სწორი არჩევანი გავაკეთე, როცა არჩევანი Commschool-ზე შევაჩერე. ბოლო წლებია, პროფესიული მიზნებიდან და საჭიროებებიდან გამომდინარე, ონლაინ კურსების მეშვეობით აქტიურად ვეუფლები სხვადასხვა ხელსაწყოს ტექსფეროში. ამ მხრივ, თბილისის კომუნიკაციის სკოლა ჩემთვის აღმოჩენა იყო. სასიამოვნოდ გამაოცა კურსის ორგანიზებულობის ხარისხმა, ასევე, მოქნილობამ. კურსის კოორდინატორი მუდამ მზად იყო, ეზრუნა ჩვენს საჭიროებებზე. აუცილებლად გამოვარჩევ ლექტორის პროფესიონალიზმს. სწორად შედგენილი სილაბუსის მეშვეობით ახლა უკვე შემიძლია MS SQL-ისა და Power BI-ის სამუშაო პრაქტიკაში გამოყენება და სრულყოფა. ლექტორი მუდამ გვიზიარებდა საკუთარ პრაქტიკულ გამოცდილებას მრავალფეროვან მაგალითებზე დაყრდნობიათ, რაც ლექციებს კიდევ უფრო საინტერესოს ხდიდა. მადლობა მეგობრული და მშვიდი ატმოსფეროსთვის, რომელიც ყოველთვის იგრძნობოდა, მიუხედავად დისტანციური ფორმატისა.
გიორგი დალაქიშვილი
მონაცემთა ანალიტიკა
კურსი იყო საკმაოდ საინტერესო და ინფორმატიული. მივიღე საკმაოდ კარგი გამოცდილება როგორც თეორიული ასევე პრაქტიკული, თამამად შემიძლია ვთქვა, რომ სრულად დავეუფლე მონაცემთა ანალიტიკის პროფესიას. რაც შეეხება ქომსქულს ჩემ მოლოდინებს გადააჭარბა , ასევე მინდა ყურადღება გავამახვილო კურსის კოორდინატორზე, რომელიც მთელი კურსის განმავლობაში იყო ძალიან ყურადღებიანი.
საბა კეიდია
მონაცემთა ანალიტიკა
დანამდვილებით შემიძლია ვთქვა, რომ ძალიან კარგი პროგრამა და კურსი იყო. ყველა მხრიდან იგრძნობოდა ყურადღება და გვერდში დგომა, იმისათვის, რომ კურსი არა მხოლოდ წარმატებით დაგემთავრებინა, არამედ ყველაფერი კარგად გაგეაზრებინა და გაგეანალიზებინა. ქომსქულის პროგრამა გაძლევს საშუალებას იყო მუდმივ, გახსნილ და კომფორტულ კომუნიკაციაში როგორც კოორდინატორებთან, ასევე ლექტორებთან, რაც ძალიან უწყობს ხელს კურსიდან უფრო მეტი ინფორმაციისა და ცოდნის წაღებას. რაც შეეხება კურსის უარყოფით მხარეებს, ვფიქრობ ლექტორი მაქსიმალურად აბალანსებდა ჩვენს ინდივიდუალურ მოთხოვნებს იქიდან გამომდინარე, რომ ყოველთვის იქნება რაღაც დეტალები, რასაც სხვანაირად ვისურვებდით, რადგან შეუძლებელია შეიქმნას ყველა ადამიანზე ინდივიდუალურად მორგებული ერთი პროგრამა.
სოფიო გვიმრაძე
მონაცემთა ანალიტიკა
Commschool-ი ერთ-ერთი საუკეთესო სასწავლო დაწესებულებაა დღეს ბაზარზე არსებულ საგანმანათლებლო ცენტრებს შორის. Commschool-ში ძალიან კარგად არის გამართული სწავლების პროცესი. ნებისმიერი კურსის არჩევისას საკმაოდ ეფექტურად და სიღრმისეულადაა შესაძლებელი შეისწავლო არჩეული საგნისთვის საჭირო ინსტუმენტები და მეთოდები. აღსანიშნავია commschool-ის მთლიანი გუნდის, განსაკუთრებით კოორდინატორის, კეთილგანწყობა და გულთბილი დამოკიდებულება თითოეული სტუდენტისადმი. ასევე, მათი ჩართულობა შემდგომი დასაქმების საკითხებში. რაც შეეხება მონაცემთა ანალიტიკის კურსს, ძალიან საინტერესოა და სრულად გაამართლა ის მოლოდინები, რისთვისაც ავირჩიე commschool-ი და კონკრეტულად ეს კურსი. კურსი იძლევა იმ უნარებსა და ცოდნას, რომ გაიზარდო როგორც პროფესიონალი. ასევე, აღსანიშნავია ლექტორის მონდომება სტუდენტებისადმი მოტივაციის ამაღლებისთვის და მისი სრულყოფილი უკუკავშირი ნებისმიერ საკითხზე. მრავალფეროვანი დავალებებისა და პრაქტიკული სავარჯიშოების საშუალებით შესაძლებლობა მომეცა მიმეღო მონაცემთა ანალიტიკისთვის საჭირო ცოდნა და მცირე გამოცდილებაც.
ქრისტინე ხელაძე
მონაცემთა ანალიტიკა
კურსი იმაზე საინტერესო და მრავალფეროვანი აღმოჩნდა ჩემთვის, ვიდრე მოველოდი. სილაბუსი კარგად იყო დალაგებული სირთულის მიხედვით, წინასწარ გააზრებული და გათვლილი, საკითხები კი გამოსაყენებელი ყოველდღიურ საქმიანობაში და პრაქტიკულ ნაწილზე ორიენტირებული. ასევე, აღმოჩენა იყო ჩემთვის ლექტორის საქმისადმი დამოკიდებულება და პასუხისმგებლობის გრძნობა. კურსის დასრულების შემდეგ შემექმნა ნათელი წარმოდგენა ზოგადად სფეროზე, ჩემს ძლიერ მხარეებსა და შემდგომი განვითარების პოტენციალზე. მადლობა ამისთვის commschool-ს.
გიორგი გოგოლაძე
მონაცემთა ანალიტიკა
მთლიანობაში კურსი მომეწონა, მივიღე საბაზისო და საშუალო ცოდნა როგორც SQL-ში, ასევე Power BI-ში. განსაკუთრებით მომეწონა პრაქტიკული მაგალითები, საკმარისზე მეტი იყო, რაც ცოდნის გაღრმავებაში დამეხმარა. გაუმჯობესება ყოველთვის შეიძლება, თუმცა კურსს ამჟამად 9/10 შევაფასებდი. სწავლებისა და მომსახურების მაღალი დონე აჩვენა Commschool-მა, რითიც ნასიამოვნები დავრჩი. სხვა კურსებსაც გავივლიდი სიამოვნებით Commschool-ში.
გიორგი გიორგაძე
მონაცემთა ანალიტიკა
მონაცემთა ანალიტიკის კურსი საკმაოდ საინტერესო აღმოჩნდა, ლექტორი დეტალურად ხსნიდა მასალას და ყოველთვის მზად იყო კითხვებზე პასუხების გასაცემად. განსაკუთრებით საინტერესო აღმოჩნდა SQL-ში სკრიპტების წერა. ასევე მინდა გამოვყო ქომსქულის ადმინისტრაცია, რომლებიც მუდამ მზად იყვნენ დახმარებისთვის. ვინც დაინტერესებულია მონაცემთა ანალიტიკით ყველას ვურჩევ ამ კურსის გავლას.
ლევან ჯალიაშვილი
მონაცემთა ანალიტიკა
კურსის დასრულების შემდეგ ვხვდები, რომ CommSchool-ში მონაცემთა ანალიტიკის კურსი იდეალური არჩევანი იყო. კურსის სტრუქტურა იდეალურია როგორც დამწყებებისთვი, ასევე მათთვის ვისაც გარკვეული ცოდნა უკვე აქვს ამ მიმართულებით. ლექციები ინტერაქციული და პრაქტიკაზე ორიენტირებული იყო, ლექტორი კი ყოველთვის მზად იყო კითხვებზე პასუხის გასაცემად. კურსის დასაწყისში, როცა გვითხრეს, რომ მისი დასრულების შემდეგ Junior Data Analyst-ის პოზიციაზე მუშაობას შევძლებდით, ცალსახად სკეპტიკურად ვუყურებდი, თუმცა, მხოლოდ 2 თვეში მივიღე საკმარისი ცოდნა და პრაქტიკა, რომ ამ სფეროში თავდაჯერებულად დავიწყო მუშაობა და გადავდგა პირველი ნაბიჯები.
სილაბუსი
აარჩიე შენთვის სასურველი დრო
ლექტორები
ხატია შაკაია
Data Analytics
ხატია შაკაია
Data Analytics
ხატიას მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით როგორც საჯარო, ასევე კერძო სექტორში მუშაობის 5 წლიანი გამოცდილება აქვს. ამ პერიოდში ის მუშაობდა ისეთ ამოცანებზე, როგორებიცაა სარეკომენდაციო სისტემის განვითარება, Big data მონაცემების ინტერპრეტაცია და მოდელების მონიტორინგის სქემის შემუშავება. ბოლო რამდენიმე წელია ხატია საბანკო სფეროში მანქანური დასწავლის გუნდში მუშაობს. ფლობს Microsoft-ის Power Bi-ს მონაცემთა ანალიტიკოსის და Azure-ის მონაცემთა მეცნიერის სერტიფიკატებს. ამჟამად იგი საქართველოს ბანკში მონაცემთა ანალიტიკის განყოფილებაში მონაცემთა მეცნიერის პოზიციას იკავებს.
Linkedin
ნატა ჯავახიშვილი
Data Analytics
ნატა ჯავახიშვილი
Data Analytics
ნატა Microsoft-ის სერტიფიცირებული Power BI მონაცემთა ანალიტიკოსია, რომელსაც საბანკო სფეროში მუშაობის 7 წლიანი გამოცდილება აქვს. უმუშავია რამდენიმე მსხვილ ფინანსურ ინსტიტუტში. სხვადასხვა დროს დაკავებული იყო ისეთი ამოცანების გადაჭრით, როგორებიცაა DWH-ის ასაშენებლად მოსამზადებელი ანალიტიკური სამუშაოები, ინფორმაციის მიგრაციისა და რეპორტინგის პროცესის შეუფერხებლად მუშაობის ანალიზის პროცესი, მნიშვნელოვანი რეპორტების მომზადება და წარდგენა; ამჟამად საქართველოს ბანკში იკავებს Senior მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციას მონაცემთა ანალიტიკის განყოფილებაში.
Linkedin
ნინი მოდებაძე
Data Analytics
ნინი მოდებაძე
Data Analytics
ნინის მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით 5 წლიანი გამოცდილება აქვს. ამ ხნის განმავლობაში ის მუშაობდა როგორც ქართულ კომპანიებში ფინ ტექ და საფინანსო მიმართულებით, ასევე საერთაშორისო პლატფორმა Upwork-ზე სხვადასხვა სფეროს წარმომადგენელ კომპანიებთან - სპორტი, ჯანდაცვა, ლოჯისტიკა და სხვა. მას მონაცემთა ანალიტიკოსის როლში 30-ზე მეტ პროექტში აქვს მონაწილეობა მიღებული, სადაც მუშაობდა მრავალფეროვანი ბაზების დამუშავებაზე, კომპლექსური მონაცემების ინტერპრეტაციასა და insight-ების იდეტიფიკაციაზე, რომელიც საბოლოოდ კომპანიებს ბიზნეს სტრატეგიის განსაზღვრასა და ეფექტურად მუშაობაში ეხმარება. ნინი ამჟამად TBC ბანკში იკავებს კორპორატიული და საინვესტიციო ბანკინგის მონაცემთა ანალიტიკის ჯგუფის უფროსის პოზიციას.
Linkedin
ლელა გაიხარაშვილი
Data Analytics
ლელა გაიხარაშვილი
Data Analytics
ლელა 2015 წლიდან მუშაობს მონაცემთა ანალიტიკის მიმართულებით და უმუშავია ისეთ კომპანიებში როგორიცაა ორი ნაბიჯი, მაგთიკომი, აჭარაბეთი. ამჟამად, ის არის TNET-ის უფროსი რეპორტინგ დეველოპერი, სადაც 2022 წლიდან მუშაობს. გარდა ბაკალავრის ხარისხისა კომპიუტერული მეცნიერებების მიმართულებით, ლელა ფლობს ისეთი ხელსაწყოების სერთიფიკატებს, როგორიცაა Power BI, MySQL და ა.შ.
Linkedin
ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ
Your search Digital Designer did not match any documents
ვერ მიიღე შენთვის საინტერესო ინფორმაცია?
ჩაეწერე უფასო კონსულტაციაზეშესაძლოა გაინტერესებდეს
დამწყები 
საშუალო 
საშუალო 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 
დამწყები 
საშუალო 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. 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. 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. 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. 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. 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 როგორც უკვე გითხარი, ნინი Commschool-ში მონაცემთა ანალიტიკის კურსს გაუძღვება. პროგრამის ფარგლებში ყველა იმ პროცესს შეისწავლი, რომელსაც მონაცემთა ანალიტიკოსი გადის რეპორტის მომზადებისას - ამოცანის განსაზღვრიდან მიგნებების პრეზენტაციამდე. გაიგებ, როგორ უნდა თარგმნო ბიზნეს ამოცანა ანალიტიკურ დავალებად, მოიძიო შესაბამისი მონაცემები და დაამუშაო SQL-ის გამოყენებით. შემდგომ კი მათი პრეზენტაცია Power BI-ს გამოყენებით წარმოადგინო. მონაცემთა ანალიტიკის კურსი SQL/Power BI გაიგე მეტი 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. ასე რომ, თუ მზად ხარ ახალი თავგადასავლებისთვის, Coomschool-ში გელოდებით! დარეგისტრირდი მონაცემთა ანალიტიკის კურსზე და შეუერთდი მონაცემთა დიდ სამყაროს. დარეგისტრირდი კურსზე
შესვლა Google-ით
შესვლა Facebook-ით
