გზამკვლევი მონაცემთა პროფესიებში: ანალიტიკა, მეცნიერება, ინჟინერია

blog-detail-img

მონაცემთა პროფესიები სულ უფრო პოპულარული და მოთხოვნადი ხდება. თუმცა, მონაცემთა მეცნიერება, ანალიტიკა, ინჟინერია და მანქანათმცოდნეობა ხშირად ურთიერთშენაცვლებით გამოიყენება, რაც გარკვეულ გაუგებრობას იწვევს. ამ გზამკვლევში გაეცნობი თითოეული მიმართულების სპეციფიკას, განსხვავებებსა და იმ უნარებს, რაც მათი დაუფლებისთვისაა საჭირო.

ამ ბლოგში გაიგებ:

განსხვავებები მონაცემთა პროფესიებს შორის:

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და მონაცემთა ანალიტიკას შორის?

მიუხედავად იმისა, რომ ეს ტერმინები ხშირად ურთიერთშენაცვლებით გამოიყენება, მონაცემთა ანალიტიკა მონაცემთა მეცნიერების ქვეჯგუფია. მონაცემთა მეცნიერება აერთიანებს მონაცემების შეგროვებას, მოდელირებასა და ანალიზს, ხოლო მონაცემთა ანალიტიკა ძირითადად სტატისტიკასა და სტატისტიკურ ანალიზზეა ფოკუსირებული.

მონაცემთა მეცნიერები სრულ სურათს ქმნიან ორგანიზაციის მონაცემებზე, მაშინ როცა მონაცემთა ანალიტიკოსები რეგულარული ანგარიშებისა და შიდა ბიზნეს ანალიზზე მუშაობენ.

მონაცემთა ანალიტიკის კურსი

SQL & Power BI

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და ბიზნეს ანალიტიკას შორის?

მიუხედავად მათი მსგავსებისა, მონაცემთა მეცნიერება და ბიზნეს ანალიტიკა განსხვავდებიან ტექნოლოგიის გამოყენების ინტენსივობით. მონაცემთა მეცნიერები უფრო მეტად იყენებენ ტექნოლოგიებსა და მანქანური სწავლების ალგორითმებს, მაშინ როცა ბიზნეს ანალიტიკოსები ორგანიზაციის ბიზნეს პროცესებს აანალიზებენ და ბიზნეს გადაწყვეტილებებს აფასებენ.

ბიზნეს ანალიტიკოსები ფოკუსირდებიან ბიზნეს მიზნებზე და დაინტერესებული მხარეების მოთხოვნებზე, ხოლო მონაცემთა მეცნიერები მონაცემების ღრმა დამუშავებაზე და მოდელირებაზე.

IT ბიზნეს ანალიტიკის კურსი

Miro, Jira, Agile, Scrum,

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და მონაცემთა ინჟინერიას შორის?

მონაცემთა მეცნიერება დამოკიდებულია მონაცემთა ინჟინრების მიერ შექმნილ ინფრასტრუქტურაზე.

  • მონაცემთა ინჟინრები ქმნიან და მართავენ მონაცემთა ბაზებსა და მონაცემთა მილსადენებს;

  • მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ ამ მონაცემებს მოდელების შესაქმნელად და ანალიზისთვის.

მონაცემთა ინჟინრების როლი უფრო ტექნიკურია და მოიცავს ETL პროცესების, მონაცემთა საცავების შექმნასა და მონაცემთა ნაკადების მართვას.

მონაცემთა ინჟინერიის კურსი

Python, FastAPI, ETL, ELT, Apache Airflow, Data Workflow , Apache Kafka

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და მანქანათმცოდნეობას შორის?

მანქანათმცოდნეობა მონაცემთა მეცნიერების ერთ-ერთი მთავარი კომპონენტია. მონაცემთა მეცნიერები იყენებენ მანქანათმცოდნეობის ტექნიკებს მონაცემებისგან ღირებული ინფორმაციის მისაღებად, მაგრამ მანქანათმცოდნეობის ინჟინრები სპეციალიზდებიან ალგორითმებისა და მოდელების ოპტიმიზაციაში.

მოკლედ, მონაცემთა მეცნიერები ამუშავებენ მონაცემებს და ქმნიან მოდელებს, ხოლო მანქანათმცოდნეობის ინჟინრები აწყობენ და ოპტიმიზირებენ მათ.

მონაცემთა მეცნიერების კურსი

AI, Machine Learning, LLM, Deep Learning, SQL, Python, Panda, NumPy.

რა განსხვავებაა მონაცემთა მეცნიერებასა და სტატისტიკას შორის?

სტატისტიკა არის მონაცემთა მეცნიერების ფუნდამენტი, მაგრამ მონაცემთა მეცნიერება სტატისტიკას აერთიანებს პროგრამირებასთან და მანქანური სწავლების ტექნიკებთან.

სტატისტიკოსები ფოკუსირდებიან რიცხვით ანალიზსა და სტატისტიკურ მეთოდებზე, ხოლო მონაცემთა მეცნიერები ამ ცოდნას პროგრამირებასა და მონაცემთა ინჟინერიასთან აერთიანებენ.

რას აკეთებს მონაცემთა მეცნიერი?

მონაცემთა მეცნიერი იყენებს მონაცემთა დამუშავებისა და მოდელირების ტექნიკებს, რათა მიიღოს ღირებული ბიზნესინსაითები. მისი ყოველდღიური საქმიანობა შეიძლება მოიცავდეს:

  • მონაცემთა შეგროვებას და გაწმენდას;

  • ალგორითმებისა და მოდელების შექმნას;

  • მონაცემთა ვიზუალიზაციას და ანალიტიკურ ანგარიშების მომზადებას;

  • ბიზნეს გადაწყვეტილებების მხარდამჭერი მონაცემების მიწოდებას.

რა გამოწვევების წინაშე დგანან მონაცემთა მეცნიერები?

  • მონაცემთა წყაროების სიმრავლე – მონაცემები სხვადასხვა ფორმატში და სხვადასხვა წყაროდან მოდის, რაც რთულს ხდის მათი დამუშავებას;

  • ბიზნეს პრობლემების სწორად აღქმა – მონაცემთა მეცნიერებმა უნდა გაიგონ ორგანიზაციის საჭიროებები და მონაცემებით მათი გადაჭრის გზები;

  • მოდელების სიზუსტე – მანქანათმცოდნეობის მოდელებმა უნდა მიაწოდოს ზუსტი და სანდო პროგნოზები, რაც ყოველთვის მარტივი არ არის.

ბიზნეს პრობლემის გააზრება: მონაცემთა მეცნიერებს მუშაობა უწევთ მრავალ დაინტერესებულ მხარესთან და ბიზნეს მენეჯერთან, რათა განსაზღვრონ გადასაჭრელი პრობლემა. ეს შეიძლება იყოს რთული – განსაკუთრებით დიდ კომპანიებში, რომლებსაც ჰყავთ მრავალი გუნდი, რომლებსაც აქვთ განსხვავებული მოთხოვნები.

მიკერძოების აღმოფხვრა: მანქანათმცოდნეობის ინსტრუმენტები არ არის სრულიად ზუსტი და შედეგად შეიძლება არსებობდეს რაღაც ტიპის გაურკვევლობა ან მიკერძოება. მიკერძოება არის დისბალანსი სავარჯიშო მონაცემებში ან მოდელის პროგნოზირების ქცევაში. მაგალითად, თუ ინსტრუმენტი ძირითადად მომზადებულია საშუალო ასაკის პირების მონაცემებზე, ის შეიძლება ნაკლებად ზუსტი იყოს ახალგაზრდა და ხანდაზმული ადამიანების ჩართულობით პროგნოზების გაკეთებისას.

მონაცემთა სამყარო მრავალფეროვანია და თითოეული როლი განსხვავებულ ტექნიკურ და ანალიტიკურ უნარებს მოითხოვს. თუ მონაცემებთან მუშაობა გაინტერესებს, შეგიძლია კარიერა მონაცემთა მეცნიერებაში, ბიზნეს ანალიტიკაში, მონაცემთა ინჟინერიაში, მონაცემთა ანალტიკასა ან მანქანათმცოდნეობაში დაიწყო.

თუ გსურს მონაცემთა პროფესიებში სიღრმისეული ცოდნის მიღება, Commschool-ის კურსი საუკეთესო არჩევანია!

გაუზიარე მეგობრებს

შესაძლოა გაინტერესებდეს

დამწყები
1200₾
თანამედროვე ტექნოლოგიების ეპოქაში ხელოვნური ინტელექტი (AI), განსაკუთრებით მისი გენერაციული ფორმა, გახდა მნიშვნელოვანი ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია გააუმჯობესოს, გაამარტივოს და უფრო ეფექტური გახადოს როგორც პირადი, ისე პროფესიული ცხოვრება.გენერაციული AI არა მხოლოდ ამარტივებს და აჩქარებს ყოველდღიურ პროცესებს, არამედ ეხმარება ადამიანებს რესურსების სწრაფად მოძიებაში, კვლევის ჩატარებასა და ანალიზში, შემოქმედებითი იდეების გენერირებაში, სამუშაოების ავტომატიზაციასა და კომუნიკაციის ხარისხის ამაღლებაში.კურსის მიზანია, მონაწილეებს მიაწოდოს პრაქტიკული ცოდნა და გამოცდილება, რათა შეძლონ AI ტექნოლოგიების ეფექტურად გამოყენება ყოველდღიურ საქმიანობაში, რაც მნიშვნელოვნად დაზოგავს მათ დროს, გააუმჯობესებს პროდუქტიულობას და დაეხმარება თანამედროვე ცხოვრების სწრაფ ტემპთან ადაპტაციაში.
9 ლექცია
22.5 საათი
საშუალო
1400₾
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.
12 ლექცია
36 საათი
დამწყები
1400₾
ხელოვნური ინტელექტი აღარ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური ტრენდი - ის დღითიდღე უფრო მნიშვნელოვან როლს თამაშობს თანამედროვე ბიზნეს სამყაროში. AI ეხმარება ბიზნესებს, გააანალიზონ დიდი მოცულობის მონაცემები, გააუმჯობესონ გადაწყვეტილებების მიღების პროცესი, გაზარდონ ეფექტურობა, შეამცირონ ხარჯები და შექმნან ინოვაციური პროდუქტები თუ მომსახურებები. მეტიც, კომპანიები, რომლებიც AI-ის იყენებენ, შემოსავლების 2.5-ჯერ, ხოლო პროდუქტიულობის 50%-მდე ზრდას აჩვენებენ. სწორედ ამიტომ, AI ტექნოლოგიების ცოდნა და მათი ბიზნეს პროცესებში ინტეგრაციის უნარი დღეს კრიტიკულად მნიშვნელოვანია ნებისმიერი ორგანიზაციის წარმატებისა და კონკურენტუნარიანობისთვის.  ამ პროგრამის ფარგლებში თქვენ შეისწავლით, თუ როგორ შეარჩიოთ და მოარგოთ ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოები თქვენი ბიზნესის უნიკალურ საჭიროებებს, როგორ გაამარტივოთ და გააუმჯობესოთ სამუშაო პროცესები AI-ის დახმარებით და რაც მთავარია, ტექნიკური ექსპერტიზის გარეშე, შეძლებთ, თქვენი კომპანიის მონაცემები სტრატეგიულ უპირატესობად აქციოთ.
12 ლექცია
36 საათი

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება