Liverpool-ის წარმატება – Data Science პრაქტიკაში

დღევანდელი მუდმივად ცვალებადი სამყარო ყოველდღე ახალ-ახალ შესაძლებლობებს გვთავაზობს. მაგალითად იცოდი, რომ მონაცემთა მეცნიერებაა სწორედ ის სფერო, რომელიც ხელოვნური ინტელექტისა და მანქნაური სწავლების მოდელების აგების შედეგად საინტერესო სიახლეებსა და ინფორმაციას გვაწვდიან?

ამიტომ თამამად შეგვიძლია ვთქვათ, რომ განვითარებულ ქვეყნებში დღეს ყველაფერი მონაცემებით არის მართული, რაც ნიშნავს იმას, რომ მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებები სწორედ მონაცემთა ანალიზზე დაყრდნობით მიიღება. ამიტომ გასაკვირი არ იქნება თუ გეტყვი, რომ Liverpool-ის წარმატების უკანაც სწორედ მონაცემთა მეცნიერება დგას.

ამ ბლოგში კი მინდა Liverpool-ისა და მონაცემთა მეცნიერების შესახებ გიამბო.

თუ მონაცემთა მეცნიერების გარდა ფეხბურთიც გაინტერესებს, რთულია არ შეამჩნიო ის ევოლუცია, რომელიც ლივერპულის საფეხბურთო კლუბში მოხდა.

გუნდის მკვლევარმა იან გრეჰემმა ცხადად დაანახა გუნდის მენეჯერ კლოპს, რომ ფეხბურთის ყურებით სიამოვნება ფანების საქმეა, ხოლო სასიამოვნო თამაშისთვის მნიშვნელოვანი მონაცემების გამოყენებაა, Data Science-ის მეშვეობით კი გუნდი შეძლებდა იმ ტექნიკების გაერთიანებას, რომლებიც დაეხმარებოდა არსებულ ინფორმაციებზე დაყრდნობით მიეღო ისეთი მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებები, როგორებიცაა: მოთამაშეთა და მწვრთნელების დაქირავება, თამაშის მენეჯმენტი და კომერციული კონტრაქტები.

წარმატებული თამაშისთვის კი მხოლოდ ისეთი მონაცემების გამოყენება იყო საჭირო, როგორებიცაა:

● თითოეულ პოზიციაზე მყოფი მოთამაშის თამაშის შეფასების მეთოდები (დროის რა პროცენტი აკონტროლებდა ბურთს, დარტყმის კუთხე, დაღლის სიხშირე და სხვა)

● გუნდის დინამიკის განსაზღვრა

● ყოველი დამატებითი მოთამაშის შემდგომ გუნდის ევოლუციის აღმოჩენა

როგორც ხედავ, ციფრულ სამყაროს საზღვრები მართლაც არ აქვს! მსოფლიოს დიდი კომპანიების უმეტესობა მონაცემებით არის მართული, რაც ნიშნავს იმას, რომ მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებები სწორედ მონაცემთა მეცნიერებაზე დაყრდნობით მიიღება.

თითქოს ერთი შეხედვით ყველაფერი ადვილი დასათვლელია არა? რეალურად კი მონაცემთა მეცნიერება აერთიანებს ბიზნესის, მათემატიკის, ალგორითმებისა და ისეთი ტექნიკების ერთობლიობას, რომლებიც დაგეხმარება იპოვო მონაცემებში არსებული კანონზომიერებები. შემდეგ კი სწორედ ეს კანონზომიერები და აღმოჩენები ხდის სამომავლო გადაწყვეტილბებს გადაწვეტილებებს ეფექტურს. ეს კი ძალიან მიმზიდველსა და საინტერესოს ხდის პროფესიას.

შენ კი თუ მონაცემთა მეცნიერებით ხარ დაინტერესებული გეტყვი, რომ მნიშვნელოვანია ფლობდე ისეთ უნარებს, როგორებიცაა:

● მათემატიკური უნარ-ჩვევები

● კოდის წერის უნარი საბაზისო დონეზე მაინც

● ანალიტიკური აზროვნების უნარი

რაც შეეხება სფეროს პოპულარულობას, საქართველოში მონაცემთა მეცნიერება, 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.

ასე და ამგვარად, თუ გაქვს ანალიტიკური აზროვნება, გსიამოვნებს პრობლემის გადაჭრა, მოგწონს კოდის წერა, თან გინდა მომავლის პროფესია აირჩიო Data Science შენთვისაა. შემოგვიერთი, კურსს 20 მაისს ვიწყებთ!