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

ШАГ логотип

მოთხოვნადი უნარები, რომლებიც ინფორმაციის ანალიტიკოსებს სასურველი სამსახურის მოპოვებაში დაგეხმარებათ

2

მოტივაცია

23.08.2022

850 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!

+995 577 538 549.თელავი,ნადიკვრის#23

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

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



ავტორის სწავლების ტექნოლოგიები::

IT აკადემია STEP

ტექნოლოგიური სფეროები, სადაც 1 წელიწადში შეძლებ წარმატების მიღწევას

ერთ წელიწადში რეალური სტარტი შესაძლებელია იქ, სადაც მოთხოვნა მაღალია და სწავლა პრაქტიკაზეა ორიენტირებული: QA, Data Analytics (Junior), UI/UX, Performance Marketing, No-Code/Low-Code, IT Support და Junior SOC. მოამზადებ 2–3 ქეისს, ჩადებ პორტფოლიოში და პირველი ჯუნიორ პოზიცია უკვე რეალისტური იქნება.

სწრაფი სტარტი 12 თვეში: აირჩიე მიმართულება და დაიწყე დღეს ბევრი პროფესიული მიმართულება სწრაფად ვითარდება, რაც იმას ნიშნავს, რომ სწორად დაგეგმილი სწავლითა და პრაქტიკით 6 -12 თვეში შეძლებ ჯუნიორ პოზიციაზე კარიერის დაწყებას ან პირველი ფრიალანს შემოსავლის მიღებას. სწრაფი სტარტისთვის საუკეთესო არჩევანია ის გზები, სადაც მოთხოვნა იზრდება და დასაწყებად ბარიერი არ არის მაღალი - QA, Junio

ШАГ логотип

ხელოვნური ინტელექტი - რა შეცვალა წარსულში და რა იცვლება მომავალში

ხელოვნური ინტელექტის ისტორია იწყება მარტივი ალგორითმებიდან და დღევანდელ ძლიერ და მრავალფუნქციურ სისტემებამდე მივყავართ, რომლებიც ცვლიან განათლებას, ბიზნესს, ჯანდაცვასა და კრეატიულ ინდუსტრიებს. სტატიაში საუბარია იმაზე, თუ როგორ ჩამოყალიბდა AI წარსულში, როგორ გარდაქმნის ის აწმყოს და რა მნიშვნელობა ექნება ადამიანურ უნარებსა და შრომის ბაზარს მომავალში, სადაც ადამიანი და AI-სთან ერთად ვითარდება.

ხელოვნური ინტელექტის ისტორია მხოლოდ ტექნოლოგიური ინოვაციის ქრონიკა არ არის - ეს არის ადამიანური ცნობისმოყვარეობის, მრავალწლიანი კვლევის და რთული პრობლემების ახალი გზებით გადაჭრის მუდმივი ძიების ამბავი. AI-ის საწყისი ფორმები ჯერ კიდევ 1950–60-იან წლებში გაჩნდა, როცა ალგორითმები მარტივი ლოგიკური ამოცანების გადაწყვეტას ცდილობდნენ. თუმცა იმ დროის ტექნოლოგიები ძალიან შეზღუდუ

ШАГ логотип

როგორ ამარტივებდა ტექნოლოგია შრომას და როგორ შეცვალა პროფესიები

ტექნოლოგია ამარტივებს შრომას და ცვლის პროფესიებს: ხელით საკეთებელ მძიმე ამოცანებს ანაცვლებს მექანიზაცია და ავტომატიზაცია, მენეჯმენტი გადადის მონაცემებზე, ხოლო წარმოიქმნება ახალი როლები - UI/UX, მონაცემთა ანალიტიკა, AI. ამ რეალობაში გადამწყვეტია ორი რამ: ტექნოლოგიური აზროვნება და პრაქტიკა. სწორად შერჩეული კურსები ამ კომბინაციას კარიერულ ბერკეტად აქცევს და შესაძლებლობებს გაზომვად შედეგებად გარდაქმნის.

ტექნოლოგიამ, განსაკუთრებით ინდუსტრიული რევოლუციის შემდეგ, მნიშვნელოვანად შეცვალა ადამიანების შრომითი პირობები და პროცესები. თავდაპირველად, ახალი მექანიკური მოწყობილობების ჩამოყალიბებამ დასაქმებულების ვალდებულებები და სამუშაო დრო მნიშვნელოვნად გაამარტივა. სამუშაო ადგილები, რომლებიც ადრე ძვირადღირებული და შრომატევადი იყო, ბევრად უფრო ეფექტური და ნაკლებად დატვირთ

ШАГ логотип

ისტორია: ინდუსტრიული რევოლუციიდან AI-ის ეპოქამდე

ცვლილებები შეუჩერებელია! მაგრამ ეს არასდროს ყოფილა ისეთი სწრაფი, როგორც ახლა. ამ სამყაროში, როცა ტექნოლოგია უკვე ჩვენი ცხოვრების რიტმს ქმნის - შენ რას აკეთებ? უბრალოდ აკვირდები ცვლილებებს თუ ცდილობ აჰყვე სიახლეებს და განვითარდე?

დრო აღარ გველოდება მოდი, ჯერ აღვწეროთ, როგორია ჩვენი დღევანდელობა - დილას შენი სმარტფონი შენზე ადრე იღვიძებს. ის გიჩვენებს ამინდის პროგნოზს, გზაზე საცობებს და იმ ძველ მეგობარსაც გახსენებს, ვისთანაც დიდი ხანია არ გისაუბრია. ინტერნეტი უკვე არა მხოლოდ ეკრანზე, არამედ შენი ცხოვრების რიტმში ზის. ბავშვებს დღეს პლანშეტზე აქვთ წიგნი და ტელეფონით იღებენ პირველ ვიდეოს. წარმოგიდგე

ШАГ логотип

ამ საიტზე გამოიყენება Cookies

Კონფიდენციალურობის პოლიტიკა