მონაცემთა ანალიტიკა უზღვავი შესაძლებლობებით სავსე სფეროა. კომპანიები სხვადასხვა ინდუსტრიიდან დიდი მნიშვნელობას ანიჭებენ მონაცემებს და ქმნიან ანალიტიკურ განყოფილებებს. ეს განსაკუთრებით ეხება ტელეკომუნიკაციების, დაზღვევის, სარეკლამო, ფინანსურ სერვისებს, ჯანმრთელობისა და ტექნოლოგიურ დარგებს. მონაცემთა ანალიტიკოსი მათ ეხმარება ორგანიზაციისთვის ეფექტური გადაწყვეტილებების მიღებაში.
დღეს უფრო და უფრო მზარდია მოთხოვნა მონაცემთა ანალიტიკოსებზე, თანაც მათი ანაზღაურებაც საკმაოდ მაღალია. ამიტომ, თუ დიდი მასშტაბის მონაცემებთან მუშაობა გიზიდავს და მომავლისთვის საჭირო უნარ-ჩვევების დაუფლება გსურს, აუცილებლად გაეცანი ბლოგს. აქ მიიღებ რჩევებს, თუ როგორ გაიკვალო წარმატებული კარიერა მონაცემთა ანალიტიკაში.
პირველი ნაბიჯი საჭირო ცოდნისა და უნარ-ჩვევების შეძენაა. Excel; პროგრამირების ენები SQL, Python და R; პლატფორმები Power BI,Hadoop, Tableau, Matplotlib, ggplot2 – ეს ტექნიკები და ხელსაწყოები მონაცემთა გროვის ღირებულ ინფორმაციად გადაქცევაში გეხმარება.
მათ შესასწავლად საუკეთესო გზაა შესაბამისი კურსების გავლა, სადაც მონაცემთა ანალიტიკის ფუნდამენტურ უნარებს გამოიმუშავებ. ასევე, გექნება საშუალება, მიიღო პრაქტიკული გამოცდილება მონაცემთა დამუშავების, სტატისტიკის, ანალიზისა და ვიზუალიზაციის მხრივ.
ასეთი მრავალფეროვანი და პრაქტიკული კურსის ნახვა Commschool-ში შეგიძლია. Data Analytics-ის პროგრამის ფარგლებში ისწავლი მონაცემთა ანალიზის სრულ ციკლს: ბიზნეს პრობლემის ანალიტიკურ პრობლემად ჩამოყალიბებას, მონაცემების მოძიებას, გაწმენდასა და დამუშავებას SQL-ის გამოყენებით. ასევე, მონაცემთა ანალიზსა და ვიზუალიზაციას Power BI-ს გამოყენებით, მიღებული მიგნებების კომუნიკაციასა და ანალიტიკაზე დაყრდნობით გადაწყვეტილებების მიღებას.
როგორც კი მონაცემთა ანალიტიკისთვის საჭირო უნარ-ჩვევებს შეიძენ, დაიწყე მათი გამოყენება უშუალოდ სამუშაო პროცესში და მიიღე პრაქტიკული გამოცდილება. იმუშავე ისეთ პროექტებზე, რომლებიც მონაცემთა ანალიზის სრულ ციკლს მოიცავს: კომპანიებისა და ბაზრის კვლევა, საჭირო მონაცემების განსაზღვრა, შეგროვება, გაცხრილვა და ანალიზი შესაბამისი ალგორითმების გამოყენებით.
შემდგომ შეეცადე, რომ მიღებული შედეგების ეფექტური ვიზუალიზაცია შექმნა. ასევე, შეგიძლია მონაცემები ცხრილებში განათავსო და სხვებისთვის ადვილად ხელმისაწვდომი და გამოსაყენებელი გახადო. ხელსაწყოები, რომელთა აქტიური გამოყენებაც დაგჭირდება ამ პროცესში, შემდეგია: PowerBI, XML, SQL, Python, R, Hadoop, Tableau, Plotly, Bokeh, Matplotlib, Google Analytics, Adobe Analytics.
გარდა ამისა, კარგი იქნება, თუ შეხება გექნება განსხვავებული ტიპის მონაცემებთან. მაგალითად, სტრუქტურირებულ მონაცემებთან, ფოტოსურათებთან, აუდიო და ვიდეო მასალებთან, ტექსტებთან. ეს შენს ცოდნასა და გამოცდილებას უფრო მრავალფეროვანს გახდის.
დამატებით გეტყვი, რომ მონაცემთა ანალიტიკოსი კარგად განვითარებულ ე. წ. რბილი უნარებსაც უნდა ფლობდეს:
როგორც კი საბოლოო შედეგებს მიიღებ, უნდა შექმნა ამ მიგნებების ეფექტური ვიზუალიზაცია, რომელიც სხვა ადამიანებისთვის მარტივად აღქმადი და გასაგები იქნება. ამ პროცესში Excel კვლავ ერთვება და დღემდე პოპულარულ ინსტრუმენტად რჩება გრაფებისა და ცხრილების აგების საკითხში. ასევე, შეგიძლია გამოიყენო Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly ან Infogram.
ამის შემდეგ კი დგება პრეზენტაციის დროც – მონაცემთა ანალიტიკოსმა მისი სამუშაო შედეგები უნდა წარუდგინოს თანამშრომლებს. ამისთვის ეფექტური კომუნიკაციის უნარია საჭირო. თუ პრეზენტირება შენს ძლიერ მხარეს არ წარმოადგენს, არ შეშინდე – პრაქტიკა საუკეთესო გამოსავალია. დაიწყე მეგობრების მცირე ჯგუფით და მათთან მუშაობით – ეს აუცილებლად დაგეხმარება ამ უნარის დახვეწაში.
პორტფოლიო საუკეთესოდ წარმოაჩენს შენს ცოდნასა და უნარ-ჩვევებს, ამიტომ, მისი შექმნა კიდევ ერთი წინგადადგმული ნაბიჯია წარმატებული კარიერისკენ. დაიწყე GitHub-ზე შენ მიერ ნამუშევარი პროექტების ატვირთვა, სადაც დეტალურად აღწერს მასზე მუშაობის პროცესს. ეს კარგად გამოკვეთს შენს ძლიერ მხარეებს და პოტენციური დამსაქმებლების მოხიბვლასაც შეძლებ.
ასევე, კარგი იქნება, თუ გაწევრიანდები მონაცემთა ანალიტიკოსების საზოგადოებებში, მაგალითად, Kaggle-ში. აქ შეძლებ სფეროს შესახებ მეტი ინფორმაციის მიღებას, უნარებისა და ახალი გამოცდილების შეძენას.
ამ სფეროში სამსახურის მხრივ საკმაოდ ფართო არჩევანია. ეს მიმართულება დინამიკურია, რაც განაპირობებს მრავალფეროვანი პოზიციის არსებობას, სადაც შესაბამისი უნარების გამოყენება შეგიძლია. ეს სხვადასხვა კომპანიაში არსებული იმ როლების არასრული ჩამონათვალია, სადაც მონაცემთა ანალიზს იყენებენ:
აქვე გეტყვი, რომ მონაცემთა ანალიტიკის უნარები მომავალში უფრო მეტად მოთხოვნადი და დაფასებული იქნება. ამას ადასტურებს ერთ-ერთი კვლევა, რომლის თანახმად, პროფესიონალებზე მოთხოვნა 50-60%-ით გადააჭარბებს მიწოდებას. ეს კი რთულს გახდის ვაკანტური ადგილებისთვის შესაბამისი კანდიდატების მოძიებას.
სწორედ ახლა არის ის დრო, დაეუფლო ამ პროფესიას და აითვისო მომავლისთვის ყველაზე მეტად საჭირო უნარები. შემოგვიერთდი Data Analytics-ის კურსზე!
კურსი განკუთვნილია ყველასთვის,...
კურსი განკუთვნილია მათთვის,...
კურსი განკუთვნილია მათთვის,...
