IT აკადემია STEP! ჩვენ 1999 წლიდან ვსწავლობთ. მაღალი ხარისხის კომპიუტერულ განათლებას მოზრდილებში და ბავშვებში.

Your browser is out of date!

You are using an outdated browser Internet Explorer. This version of the browser does not support many modern technologies, that's why many pages of the website are not displayed correctly, and may not work some of functions . We recommend viewing the website using the latest versions of the browsers Google Chrome, Safari, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge

თბილისი
ШАГ логотип

მოთხოვნადი უნარები, რომლებიც ინფორმაციის ანალიტიკოსებს სასურველი სამსახურის მოპოვებაში დაგეხმარებათ

2

მოტივაცია

23.08.2022

943 დათვალიერება

თუ თქვენს კარიერას ინფორმაციების ანალიზისკენ მიმართავთ, შეძლებთ სტაბილურ დასაქმებას მაღალ ანაზღაურებად ინდუსტრიაში, რა თქმა უნდა სწორი უნარების ფლობის შემთხვევაში.

 

ყოველწლიურად იზრდება მოთხოვნა ინფორმაციის ანალიტიკოსებსა და მეცნიერებზე, ადამიანებზე რომლებსაც აქვთ შესაბამისი უნარები ამ ვაკანსიების შესავსებად. 

 

თუმცა, რა უნარებია ყველაზე მოთხოვნადი ინფორმაციის სამყაროში? აქ მოცემული შვიდი პოპულარული უნარი რომელიც დაკავშირებულია ინფორმაციებზე მუშაობასთან, ის წარმოადგენს ყველაზე ძიებად და მოთხოვნად უნარს Coursera-ზე, გლობალური მოწაფეების გაერთიანებაში რომელიც 87 მილიონ ადამიანს ითვლის (2021 წლის დეკემბრის მდგომარეობით).

 

მოდით შევხედოთ თუ როგორ გამოიყურება უნარების ჩამონათვალი და როგორ შეგვიძლია მათი შესწავლის დაწყება.

 

ინფორმაციასთან მუშაობის ბევრი უნარის შესწავლა, მათ შორის  SQL-ს, R-ს და საინფორმაციო ვიზუალიზაციის, სწავლა Coursera-ზე Google Data Analyst Professional Certificate - ით შეგიძლიათ. გაიგეთ მეტი პროგრამის და იმის შესახებ თუ როგორ დაიწყოთ სწავლა უფასოდ.

 

1. SQL

სტრუქტურირებული კომპიუტერული მოთხოვნის ენა, ან შემოკლებით SQL, არის სტანდარტული ენა რომელიც გამოიყენება საინფორმაციო ბაზებთან ურთიერთობისას. SQL -ის ცოდნა გაძლევთ საშუალებას განაახლოთ, ორგანიზება გაუწიოთ და განათავსოთ მოთხოვნით შესაბამისად ინფორმაცია შეფარდებით ინფორმაციულ ბაზებში და ასევე მოგცეთ საშუალება გაუკეთოთ მოდიფიცირება საინფორმაციო სტრუქტურებს (სქემას). 

 

იქიდან გამომდინარე რომ პრაქტიკულად ყველა ინფორმაციის ანალიტიკოსს სჭირდება SQL - ს გამოყენება კომპანიის საინფორმაციო ბაზაში ინფორმაციის მისაღებად, შესაძლოა ეს იყოს ყველაზე მნიშვნელოვანი უნარი რომელიც ამ პროფესიით დაინტერესებულ ადამიანებმა უნდა შეისწავლონ. უფრო მეტიც, ხშირ მოვლენას წარმოადგენს გასაუბრებებზე ინფორმაციულ ანალიტიკოსებთან SQL ტექნიკური ტესტის ჩატარება.

 

საბედნიეროდ, SQL -ერთ-ერთი ყველაზე მარტივად სასწავლი ენაა.

 

2. სტატისტიკური პროგრამირება

პროგრამირების სტატისტიკურ ენებს, მაგალითად R-ს ან Python-ს, აქვთ უნარი გაანალიზოთ უფრო მაღალ დონეზე ინფორმაცია რის საშუალებასაც მაგალითად Excel ვერ მოგცემთ. ამ პროგრამებში წერის უნარი ნიშნავს იმას რომ თქვენ შეგიძლიათ დააორგანიზოთ, ანალიზი და ვიზუალიზაცია გაუკეთოთ უფრო დიდ საინფორმაციო ერთეულს გაცილებით ეფექტურად.

 

ორივე ენა ღია წყაროს წარმოადგენს, ამიტომ კარგი იდეაა ერთ-ერთი მაინც ისწავლოთ. ზოგიერთი კამათობს თუ რომელი სჯობია ამ ორიდან ინფორმაციის ანალიზის მიმართულებით. თუმცა, ნებისმიერს ამ ორიდან აქვს შესაძლებლობა განახორციელოს მსგავსი დავალებები ინფორმაციის მეცნიერების მიმართულებით. R სპეციფიკურად ანალიტიკისთვისაა შექმნილი, მაშინ როდესაც პითონი ამ ორს შორის უფრო მეტი პოპულარობით სარგებლობს, მისი შესწავლა ჩვენს ონლაინ აკადემიაში შეგიძლია.

განთავისუფლდი ბანალური საგანმანათლებლო სისტემისგან, დაიწყე პროგრამირების შესწავლა სრულიად ახალი მეთოდებით, მოერგე ბაზრის თანამედროვემოთხოვნებსდა გახდი წარმატებული!

→დარეგისტრირდი ახლავე!

 

 

3. მანქანური სწავლება

მანქანური სწავლება, ხელოვნური ინტელექტის განშტოება, ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესი გარღვევაა რაც ინფორმაციულ მეცნიერებაში მოხდა. ეს უნარი ფოკუსირდება ალგორითმებზე, რომლების მიზანიც დიდ საინფორმაციო ერთეულებში კანონზომიერების პოვნაა და დროთა განმავლობაში საკუთარი სიზუსტის სრულყოფაშია.

 

რაც უფრო მეტ ინფორმაციას ამუშავებს მანქანური სწავლების ალგორითმი, მით უფრო „ჭკვიანი“ ხდება, რაც უფრო ზუსტი გამოთვლების საშუალებას იძლევა.

 

როგორც წესი ინფორმაციის ანალიტიკოსებს არ მოეთხოვებათ მანქანური სწავლების მაღალ დონეზე ცოდნა.  თუმცა, შეუძლია მოგცეთ უპირატესობა კონკურენტუნარიანობის მხრივ და მოგცეთ მომავალში საშუალება გქონდეთ კარიერა ინფორმაციის მეცნიერების მიმართულებით.  

 

4. ალბათობა და სტატისტიკა

სტატისტიკა არის მათემატიკის და მეცნიერების ის სფერო რომელიც აგროვებს, აანალიზებს, თარგმნის და წარმოადგენს ინფორმაციას. შესაძლოა ეს ყველაფერი ნაცნობად მოგეჩვენოთ იმდენად რამდენადაც ძალიან ჰგავს იმ აღწერას რომელიც ინფორმაციის ანალიტიკოსს მიესადაგება.

 

ალბათობასა და სტატისტიკაში კარგი მომზადების შემთხვევაში, თქვენ უკეთესო უნარი გექნება შემდეგი მიმართულებებით: 

  • ინფორმაციაში კანონზომიერების და ტენდენციების ამოცნობა
  • მიკერძოებულობის, მცდარი შეხედულებების და ლოგიკური შეცდომების თავის არიდება
  • სწორი და სანდო შედეგების წარმოება

 

5. ინფორმაციის მენეჯმენტი

ინფორმაციის მენეჯმენტი გულისხმობს ინფორმაციის მოგროვების, ორგანიზების და შენახვას ისეთი გზით რომელიც ეფექტურია, უსაფრთხო და ზედმეტი დანახარჯის გარეშეა. ზოგიერთ შემთხვევაში ორგანიზაციებს შეიძლება ინფორმაციის მენეჯმენტისთვის ცალკე გამოყოფილი როლი ჰქონდეთ,— ინფორმაციის არქიტექტორების, ინჟინრების, ინფორმაციის ადმინისტრატორების და ინფორმაციის უსაფრთხოების ანალიტიკოსების სახით, თუმცა, ხშირად ინფორმაციის ანალიტიკოსები ინფორმაციას გარკვეული მიმართულებით თავად მართავენ.

 

სხვადასხვა კომპანიების ინფორმაციის შენახვის სხვადასხვა სისტემებს იყენებენ. თქვენი უნარების განვითარებასთან ერთად, შესაძლოა ასევე დაგეხმაროთ უფრო ზოგადი ცოდნა მიიღოთ თუ როგორ მუშაობენ საინფორმაციო ბაზები, როგორც ფიზიკურ, ასევე ქლაუდ გარემოში.

 

6. სტატისტიკური ვიზუალიზაცია

ინფორმაციიდან მნიშვნელოვანი ცოდნის გამოტანა ანალიტიკური პროცესის მხოლოდ მცირე ნაწილია. კიდევ ერთი ფუნდამენტური საკითხი ამ მხრივ ამ ცოდნის დახმარებით ამბის მოყოლა წარმოადგენს, რაც უკეთესი ბიზნესი გადაწყვეტილებაში დაგეხმარებათ. ასეთ შემთხვევაში მნიშვნელოვან როლს ინფორმაციის ვიზუალიზაცია თამაშობს. ინფორმაციის ანალიტიკოსის როლში თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ გრაფები, გრაფიკა, რუკები და სხვა ვიზუალური მასალები რომლებიც ინფორმაციას წარმოადგენენ, რაც დაგეხმარებათ წარმოადგინოთ თქვენს მიერ აღმოჩენილი ინფორმაცია გასაგები ენით.

 

ვიზუალური ინფორმაციის უნარების განვითარება ხშირად ნიშნავს ვიზუალიზაციის პროგრამების, მაგალითად, Tableau - ს ცოდნას. ინდუსტრიის ეს სტანდარტული პროგრამა გაძლევთ საშუალებას გარდაქმნათ თქვენი ანალიზი და გათარგმნოთ ის ხელსაწყოთა დაფად, ინფორმაციულ მოდელებად, ვიზუალიზაციად და ბიზნესს ინფორმაციის მოხსენებებად.

 

7.  ეკონომეტრიკა

ეკონომეტრიკის მეშვეობით, ანალიტიკოსები იყენებენ სტატისტიკურ და მათემატიკურ ინფორმაციულ მოდელებს ეკონომის სფეროში, რაც აძლევთ საშუალებას იწინასწარმეტყველონ მომავალი ტენდენციები რომლებიც ისტორიულ მაგალითებს ეფუძნებიან. ეკონომეტრიკის გაგება წარმოადგენს გასაღებს იმ ინფორმაციის ანალიტიკოსებისათვის, რომლებიც ეძებენ სამსახურს ფინანსურ სექტორში, განსაკუთრებით საინვესტიციო ბანკებსა და ოფშორულ საინვესტიციო ფონდებში.

 

 

რჩევები ინფორმაციის ანალიტიკის უნარების სასწავლებლად

ინფორმაციის ანალიტიკოსები იყენებენ შემდეგ და სხვა ტექნიკურ უნარებს რათა საკუთარ ორგანიზაციებს მიაწოდონ ინფორმაცია სწორი გადაწყვეტილების მისაღებად. ამ უნარების სასწავლად დროის და ენერგიის გამოყოფა დაგეხმარებათ აიწყოთ წარმატებული კარიერა წარმატებული ინფორმაციის ანალიტიკოსის როლში. აი, რამდენიმე რჩევა რომელიც ამ ყველაფერში საწყისს ეტაპზე დაგეხმარებათ.

გამოყავით დრო თქვენს უნარებზე სამუშაოდ

  • ისწავლეთ თქვენს შეცდომებზე
  • ივარჯიშეთ ინფორმაციის რეალურ პროექტებზე
  • შემოუერთდით ინფორმაციის ონლაინ ჯგუფს
  • განავითარეთ თქვენი უნარები ეტაპობრივად

 

დაეუფლე აქტუალურ პროფესიებს - შემოგვიერთდითსტეპერებისდიდოჯახში!

IT Academy StepლიდერიITსფეროში,ახლაუკვე100+ფილიალით!

+995 577 538 549ქ.თელავი,ნადიკვრის#23

+995 (32) 215-55-51ქ.თბილისი,ა.ყაზბეგის34/34ბ

https://www.facebook.com/itstep.ge



ავტორის სწავლების ტექნოლოგიები::

IT აკადემია STEP

ზრდასრულთათვის

რატომ ვერ პოულობ უკეთეს სამსახურს, მიუხედავად იმისა, რომ გამოცდილება გაქვს

აღმოაჩინე ის ფარული ბარიერები, რომლებიც ხელს გიშლის კარიერულ ზრდაში და შეიტყვე, როგორ უნდა აქციო არსებული პროფესიული გამოცდილება ახალ შესაძლებლობებად.

სავარაუდო გამოცდილების პარადოქსი: რატომ ჩერდები ერთ ადგილას? ხშირად გვგონია, რომ რაც მეტი წელი გადის ჩვენს პროფესიულ ცხოვრებაში, მით უფრო მარტივი უნდა იყოს სასურველი ვაკანსიის პოვნა და უკეთეს პოზიციაზე გადასვლა. თუმცა, რეალობა სრულიად სხვანაირია: გამოცდილმა პროფესიონალებმაც კი შესაძლოა თვეების განმავლობაში ვერ შეძლონ სასურველი შედეგების მიღწევა. პრობლემა იმაშია, რომ

ШАГ логотип

ზრდასრულთათვის

5 უნარი, რომელიც 2026 წელს შენს CV-ს რეალურად აძლიერებს

2026 წელს კარგი CV მხოლოდ განათლებისა და გამოცდილების ჩამონათვალი აღარ არის. გაიგე, რომელი 5 უნარი დაგეხმარება კონკურენტულ სამუშაო ბაზარზე საკუთარი შესაძლებლობების უკეთ წარმოჩენაში და რატომ არის ტექნიკური ცოდნა, AI, პრობლემის გადაჭრა, კომუნიკაცია და პრაქტიკული გამოცდილება განსაკუთრებით მნიშვნელოვანი.

ტექნიკური ცოდნა და AI-ის ეფექტურად გამოყენების უნარი 2026 წელს დამსაქმებლისთვის მხოლოდ ის აღარ არის მნიშვნელოვანი, რა პროფესია გაქვს მითითებული CV-ში. ტექნოლოგიები სწრაფად ცვლის სამუშაო პროცესებს და თითქმის ყველა სფეროში იზრდება მოთხოვნა ადამიანებზე, რომლებსაც შეუძლიათ ციფრული ინსტრუმენტების გამოყენება, ახალი პროგრამების სწრაფად ათვისება და ტექნოლოგიებთან ადაპტირება. გ

ШАГ логотип

ზრდასრულთათვის

Gap Year საქართველოში: „დაკარგული დრო“ თუ საუკეთესო ინვესტიცია საკუთარ მომავალში?

Gap Year არ არის დროის კარგვა, ეს არის საუკეთესო შესაძლებლობა, გაერკვე შენს ინტერესებში, მიიღო პრაქტიკული გამოცდილება და აითვისო ის უნარები, რომლებიც მომავალში წარმატების საფუძველი გახდება.

რატომ არის Gap Year შანსი და არა დროის ფუჭი კარგვა? ალბათ ხშირად გსმენია ფრაზა, რომ Gap Year მხოლოდ "დროის კარგვაა" და აუცილებელია სწავლის გაგრძელება უშუალოდ სკოლის დასრულებისთანავე. სინამდვილეში, Gap Year (შუალედური წელი), არის შეგნებული პაუზა, რომელსაც ახალგაზრდები სკოლის დასრულებისა და უნივერსიტეტში ჩაბარებას შორის იღებენ საკუთარი პოტენციალის გამოსაკვლევად. ეს პერიოდი შენთვის საუკá

ШАГ логотип

ზრდასრულთათვის

ადამიანური უნარები ციფრულ ეპოქაში რა დაგვიცავს რობოტებთან კონკურენციისგან?

ხელოვნური ინტელექტისა და მასშტაბური რობოტიზაციის ეპოქაში, უნიკალური ადამიანური უნარების როლი შრომის ბაზარზე კიდევ უფრო კრიტიკული და ფასდაუდებელი ხდება. სტატიაში დეტალურად განვიხილავთ, რომელი პიროვნული და ინტელექტუალური თვისებები დაგვიცავს მანქანებთან კონკურენციისგან და როგორ უნდა ვაქციოთ ტექნოლოგიური პროგრესი ჩვენს მთავარ მოკავშირედ კარიერულ წინსვლაში.

ხელოვნური ინტელექტის ტრანსფორმაციული ძალა და ადამიანური ფაქტორი თანამედროვე ციფრულ ეპოქაში, როდესაც ხელოვნური ინტელექტი, მანქანური სწავლება და ავტომატიზაცია წარმოუდგენელი ტემპით ვითარდება, სულ უფრო მეტი ადამიანი უსვამს საკუთარ თავს კითხვას: რა არის ის უნიკალური თვისება, რაც ჩვენ მანქანებზე უპირატესს გვხდის? რობოტებსა და ალგორითმებს შეუძლიათ მილიარდობით მონაცემის

ШАГ логотип

ამ საიტზე გამოიყენება Cookies

Კონფიდენციალურობის პოლიტიკა