მონაცემთა ინჟინერია VS მონაცემთა მეცნიერება
დისკუსია მონაცემთა მეცნიერების სფეროში არსებული როლებისა და მათ შორის განსხვავების შესახებ დღემდე აქტუალურია. ამას განაპირობებს დიდი მოთხოვნა დარგის სპეციალისტებზე, რომლებიც განსხვავებულ პოზიციაზე საქმდებიან და მრავალფეროვან მოვალეოებებს ასრულებენ. განსაკუთრებით მაღალი ინტერესი ორ მიმართულებას შორის საქმიანობის გამიჯვნას შეეხება – მონაცემთა ინჟინერია და მონაცემთა მეცნიერება.
ამ ბლოგში შენს ყურადღებას სწორედ ამ საკითხზე გავამახვილებ. გამოგვყევი და გაიგე ყველა ის დეტალი (მოვალეობა, ხელსაწყოები, საჭირო უნარები, კარიერული პერსპექტივები), რომელიც მონაცემთა ინჟინრისა და მეცნიერის საქმიანობას ერთმანეთისგან განასხვავებს.
მონაცემთა ინჟინერია - მოვალეობები
ორივე პოზიციის მიზანია, დიდი რაოდენობის მონაცემთა გროვა ღირებულ და გამოსადეგ ინფორმაციად აქციოს. ამას კი ისინი სხვადასხვა გზით აღწევენ. კერძოდ, მონაცემთა ინჟინერი არის ადამიანი, რომელიც აპროექტებს, ქმნის, ტესტავს, ავითარებს და ინახავს სხვადასხვა ტიპის სტრუქტურებს, მაგალითად, მონაცემთა ბაზებს და მათ დასამუშავებლად საჭირო სისტემებს. მეორე მხრივ, მონაცემთა მეცნიერის მოვალეობაა, გაასუფთავოს და დააორგანიზოს არსებული მონაცემები.
მონაცემთა ინჟინრებს მუშაობა უწევთ პირველად, ნედლ მონაცემებთან, რომლებიც სხვადასხვა ტექნიკური სახის ცდომილებებს შეიცავს. მათ უნდა მოძებნონ გზები, რომელთა საშუალებითაც გააუმჯობესებენ მონაცემთა სანდოობას, ხარისხსა და ეფექტურობას. ამისთვის იყენებენ არაერთ პროგრამულ ენასა და ხელსაწყოს. ასევე, ისინი უზრუნველყოფენ, რომ მათ მიერ შექმნილი არქიტექტურა იყოს მონაცემთა მეცნიერების, ბიზნესისა და დაინტერესებული მხარეების მოთხოვნების შესაბამისი. მათ ევალებათ, მონაცემები გახადონ ხელმისაწვდომი იმგვარად, რომ ორგანიზაციამ შეძლოს მისი გამოყენება ბიზნესის შესაფასებლად და ოპტიმიზაციისთვის.
მონაცემთა მეცნიერება - მოვალეობები
ჩვეულებრივ, მონაცემთა მეცნიერებთან აღწევს მონაცემები, რომლებმაც უკვე გაიარა გასუფთავებისა და დამუშავების პირველი ეტაპი. ამჯერად, ისინი განაგრძობენ მათზე მუშაობას და ანალიტიკური პროგრამების, მანქანური სწავლებისა და სტატისტიკური მეთოდების გამოყენებით მათი მოდელების შექმნას. ესენი ეხმარება ორგანიზაციას პროგნოზირებისა და მნიშვნელოვანი გადაწყვეტილებების მიღებაში. მოდელების შესაქმნელად მონაცემთა მეცნიერი ატარებს კვლევას ინდუსტრიის და ბიზნეს საჭიროებების შესახებ. ამისთვის ასევე საჭიროა მონაცემთა შესწავლა და ანალიზი. ანალიტიკის შემდეგ მიღებული შედეგები უნდა წარადგინონ დაინტერესებულ მხარეებთან და გააცნონ მათ მიერ აღმოჩენილი მიგნებები.
ორივე მიმართულება ერთად მუშაობს, რომ შეაგროვონ, დაამუშავონ დამათი მეშვეობით შეაფასონ ბიზნეს გადაწყვეტილებების ეფექტურობა. მათი საქმიანობისთვი საჭირო უნარები უმეტესწილად ერთმანეთს ემთხვევა. თუმცა მათ შორის განსხვავება უფრო და უფრო მატულობს. მონაცემთა ინჟინერი მონაცემთა ბაზების სისტემებზე, API-სა და ETL ხელსაწყოებზე, ჩართულია მოდელირებასა და მათ შესანახად საჭირო სტრუქტურების შექმნაში. ხოლო მონაცემთა მეცნიერს სჭირდება სტატისტიკა, მათემატიკა და მანქანური სწავლება, რათა პროგნოზირებადი მოდელები შექმნას. ასევე წარმოადგინოს შედეგების ვიზუალიზაცია და გააცნოს იგი დაინტერესებულ მხარეებს.
ენები, ხელსაწყოები და პროგრამული უზრუნველყოფა
მოვალეობებსა და მათ შესასრულებლად საჭირო უნარებს შორის არსებული სხვაობა გამოიხატება ენებში, ხელსაწყოებსა და პროგრამულ უზრუნველყოფაში. სამუშაო ტექნიკები დამოკიდებულია კომპანიის მოთხოვნებზე. თუმცა ხშირად შეამჩნევ, რომ მონაცემთა ინჟნრები ხშირად შემდეგ ხელსაწყოებს იყენებენ: SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, neo4j, Hive, Sqoop. ხოლო მონაცემთა მეცნიერები მოდელების ასაგებად მიმართავენ შემდეგ პროგრამებს: SPSS, R, Python, SAS, Stata, Julia, Tableau, Rapidminer, Matlab, Excel, Gephi. ისინი საერთო პროგრამულ ენებსაც იყენებენ: Scala, Java და C#. ასევე, ხელსაწყოებსაც: Hadoop, Storm და Spark. ისინი ხშირად არ გამოიყენება რომელიმე მიმართულების მიერ, თუმცა შეგხვდება ვაკანსიები, სადაც მათ ცოდნას ორივე პოზიციაზე ითხოვენ.
მიღებული განათლება
ამ ყველაფრის გათვალისწინებით, მონაცემთა მეცნიერებისა და მონაცემთა ინჟინერიის გზები განათლებაში იკვეთება. კერძოდ, ორივე პროფესიის წარმომადგენლებს უმეტესად კომპიუტერული მეცნიერების სფეროში აქვთ განათლება მიღებული. რა თქმა უნდა, შეხვდები ისეთ მონაცემთა მეცნიერებსაც, რომლებსაც ეკონომიკა, მათემატიკა, სტატისტიკა და სხვა ტექნიკური მიმართულებით უსწავლიათ. მათ უფრო მეტად აქვთ ბიზნესის ალღო განვითარებული, ვიდრე მონაცემთა ინჟინრებს. ინჟინერიის ან კომპიუტერული ინჟინერიის სკოლიდან კი ძირითადად მონაცემთა ინჟინერიის განხრით იწყებენ მუშაობას.
აქვე გეტყვი, რომ ზოგადად, მონაცემთა მეცნიერების ინდუსტრია შედგება პროფესიონალებისგან, რომლებიც მრავალი სხვადასხვა სფეროდან მოდიან. იშვიათობა არ არის, როდესაც ფიზიკოსები, ბიოლოგები თუ მეტეოროლოგები მონაცემების სამყაროში აღმოჩნდებიან. აქ კარიერის აწყობა ნებისმიერ დაინტერესებულ ადამიანს შეუძლია, ვინც საჭირო უნარებს ფლობს.
შემოსავალი და სამსახური
რაც შეეხება შემოსავალს, მონაცემთა მეცნიერები საშუალოდ წლიურად $135,000-ს გამოიმუშავებენ (მინიმუმი – $43,000, მაქსიმუმი – $364,000). მონაცემთა ინჟინრებისთვის საშუალო შემოსავალი შედარებით დაბალია და $124,000-ს უდრის (მინიმუმი – $34,000, მაქსიმუმი – $341,000).
არსებული განსხვავების მიზეზი ნათელი არ არის. თუმცა ერთ-ერთ განმაპირობებელი ფაქტორი შესაძლოა დასაქმების ბაზარზე არსებული მოთხოვნები იყოს. indeed.com-ის მიხედვით, დაახლოებით 85,000 ვაკანსიაა გამოცხადებული მონაცემთა ინჟინრებზე, ხოლო მონაცემთა მეცნიერებზე – 110,000.
კარიერული პერსპექტივები
განსხვავებული როლებისა და პოზიციების შექმნა მიმდინარე ცვლილებებმა განაპირობა. ასევე, ეს არის გზა, გამოირჩეოდა სხვა დამსაქმებლებისგან. მონაცემთა მართვის ინტერესების ზრდასთან ერთად, კომპანიები ეძებენ იაფ და მოსახერხებელ საშუალებას, რომელიც მონაცემების შენახვასა და გამოყენებაში დაეხმარებათ. ისინი, ძირითადად, ღრუბლოვან სერვისებზე გადადიან, რა პროცესშიც მნიშვნელოვანია მონაცემთა ინჟინრების ჩართულობა. ამიტომ, მათზე მოთხოვნა დღითიდღე უფრო იზრდება.
მეორე მხრივ, მონაცემთა მეცნიერებზე მოთხოვნა უკვე წლებია არსებობს. დღეს კი უკვე ცდილობენ, რომ დაასაქმონ არა ინდივიდუალურად მომუშავე მეცნიერი, არამედ შეკრან გუნდი. დამსაქმებლებისთვის რთულია ისეთი ადამიანის პოვნა, რომელიც ფლობს ყველა საჭირო ტექნიკურ თუ რბილ უნარს. მოთხოვნა კი მიწოდებაზე გაცილებით დიდია. ამიტომ, გუნდის შექმნით, სადაც სხვადასხვა ძლიერი მხარის მქონე წევრი ერთაინდება, საუკეთესო გამოსავალია.
ამგვარად, მონაცემებთან მუშაობის უნარი მომავლისთვის ერთ-ერთი ყველაზე საჭირო, მოთხოვნადი და მაღალანაზღაურებადი უნარია. თუ შენც გსურს, რომ გახდე კონკურენტუნარიანი დასაქმების ბაზარზე და მნიშვნელოვანი წვლილი შეიტანო კომპანიებისთვის ეფექტური გადაწყვეტილებების მიღების პროცესში, ეს სფერო შენთვისაა. დაიწყე შენთვის სასურველი მიმართულების სწავლა ახლა უკვე Commschool-ში!
რელევანტური ბლოგები
-
ხელოვნური ინტელექტი პრაქტიკაში – გაიცანი ლექტორი, შოთა ნათენაძე...
-
-
-
-
-
როგორ გავართვათ თავი გასაუბრებას მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციაზე? - ლელა გაიხარაშვილი...
-
IT პროექტების მენეჯმენტი - გაიცანი ლექტორი გაგი ნინოშვილი...
-
მონაცემთა ანალიტიკა - რა არის და როგორ იყენებენ მას ბიზნესები...
-
-
ნინი მოდებაძე მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიის, საჭირო უნარებისა და კურსის შესახებ...
შესაძლოა გაინტერესებდეს
დამწყები
950₾
ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მენეჯერის განუყოფელი ნაწილი გახდა. შესაბამისად, რაც უფრო მეტად გვესმის რა ენაზე და როგორ ვესაუბროთ ხელოვნურ ინტელექტს მით უფრო მარტივია მისი ყოველდღიურობაში ინტეგრირება. რაც მთავარია, ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით შესაძლებელია დროის ეფექტურად გამოყენება და რუტინული საქმეების თავიდან არიდება.
ლექციების განმავლობაში დეტალურად შევისწავლით ისეთი პოპულარული AI სისტემების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini. პრაქტიკულ დავალებასა და ფინალურ ნაშრომზე მუშაობა კი დაგვეხმარება სიღრმისეული ცოდნა მივიღოთ AI ხელსაწყოების გამოყენებასა და მათ საკუთარ ნებაზე “მოთვინიერებაში”.
6 ლექცია
18
საათი
საშუალო
1600₾
თანამედროვე სამყაროში ნებისმიერი ციფრული პროდუქტი ან მომსახურება არ ითვლება სრულყოფილად, თუ მას მობილური აპლიკაცია არ აქვს. მსოფლიოს მობილური მომხმარებლების დაახლოებით 86% კი ანდროიდის მომხმარებელია, რაც მას ყველაზე პოპულარულ მიმართულებად ხდის მობაილ დეველოპმენტში.მობილური აპლიკაციები პროგრამული უზრუნველყოფის ერთ-ერთი სახეობაა, ამიტომაც კურსის საწყის ეტაპზე აქცენტი კეთდება პროგრამირების ენებისა და მიდგომების შესწავლაზე. ამის შემდეგ გადავდივართ ანდროიდის სპეციფიკური ფრეიმვორკის, ინსტრუმენტებისა და აპლიკაციის შექმნის პროცესზე.
24 ლექცია
72
საათი
საშუალო
1500₾
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
შესვლა Google-ით
შესვლა Facebook-ით