რეგისტრაცია | 2800₾

მონაცემთა ინჟინერია

  • 5.0 შეფასება

  • 33 ლექცია

  • 66 საათი

  • 17 კვირა

მონაცემთა ინჟინერია არის ფუნდამენტი, რომელზეც თანამედროვე Data ეკოსისტემა დგას. თავისი არსით, მონაცემთა ინჟინერიის მიზანია ისეთი სისტემებისა და ინფრასტრუქტურის დიზაინის შემუშავება და დაპროექტება, რომელიც ავტომატურ რეჟიმში შეაგროვებს, შეინახავს და გააანალიზებს მათ. უპირველეს ყოვლისა, მონაცემთა ინჟინერიის მიზანია, შეიმუშავოს ისეთი მეთოდოლოგიები და ხელსაწყოები, რომელიც პროცესების მაქსიმალურ სრულყოფილებას, ინფორმაციის მდგრადობასა და სანდოობას უზრუნველყოფს. ფუნდამენტურ ცნებებსა და კონცეფციებთან ერთად, კურსის ფარგლებში, სტუდენტები შეისწავლიან მონაცემთა ინჟინერიისთვის ისეთი საკვანძო ტექნოლოგიებისა და ხელსაწყოების გამოყენებას, როგორებიცაა Apache Airflow, Apache Kafka, Apache NiFi, Apache Avro, Apache Parquet, Apache Arrow, მონაცემთა დროებითი და მდგრადი სანახი სისტემები (SQL, NoSQL, PostgreSQL, Redis, ClickHouse), მონაცემებისთვის ვებ-სერვისების დაპროექტება (FastAPI) და Python-ის სხვადასხვა ბიბლიოთეკა. გაიაზრებენ, თუ როგორ ურთიერთქმედებენ ერთმანეთში სხვადასხვა ტექნოლოგია/ხელსაწყო და როგორ გვეხმარება თეორიული კონცეფტები პრაქტიკის სრულყოფაში.

კურსის დასრულების შემდეგ შეგეძლება

დამატებითი უნარები: Python, FastAPI, Apache Airflow, Apache Kafka, Apache NiFi, Apache Arrow, Apache Parquet, Apache Avro, PostgreSQL, Redis, MongoDB, ClickHouse, SQL

  • მონაცემებისა და მათი მნიშვნელობის ფუნდამენტური კონცეფციების გააზრება;

  • Python-ის გამოყენება მონაცემთა ტრანსფორმაციისა და მანიპულაციისთვის;

  • Python-ის მონაცემთა ინჟინერიისა და მონაცემთა ბაზების ბიბლიოთეკების პრაქტიკული გამოყენება;

  • მაღალი წარმადობისა და მდგრადობის პროექტების არქიტექტურული დიზაინის დაპროექტება;

  • მაღალი წარმადობის ვებ-სერვისების გამართვა (FastAPI) და დაპროექტება;

  • მონაცემთა მდგრადობისა და ხარისხის უზრუნველყოფა;

  • ETL და ELT პროცესების დიფერენციაცია და იმპლემენტაცია სხვადასხვა Data პროექტში;

  • მონაცემთა ტრანსფორმაციის პროცესების გამართვა, ორკესტრაცია, დაპროექტება და ანალიზი;

  • მონაცემთა დროებით და მდგრად სანახ სისტემებთან მუშაობა (Redis and postgres). როგორც “columnar” ასევე “row-based” მონაცემთა ბაზები (PostgreSQL, ClickHouse, Redis, MongoDB და ა.შ);

  • Workflow ორკესტრაციისა და დაპროექტების სისტემა, Apache Airflow-ს პრაქტიკული გამოყენება;

  • DAG-ებისა და Scheduler-ების ცნებების გააზრება;

  • Data Workflow სისტემების ანალიზი და დაპროექტება;

  • Apache Kafka-ს ფუნდამენტური კონცეფციების გააზრება;

  • ‘სრულყოფილი’ Kafka-ს კლასტერის გამართვა/გამოყენება;

  • მონაცემთა გადაცემის/ტრანსმისიისა და ორკესტრაციის სისტემა, Apache NiFi-ს პრაქტიკული გამოყენება/გამართვა;

  • სხვადასხვა კომპრესიის, სერიალიზაციისა და სანახი სისტემების პრაქტიკული გამოყენება, როგორებიცაა Apache Arrow/Parquet/Avro;

  • პრაქტიკული მუშაობის უნარი Data Stream-ებსა და Message Broker-ებთან;

  • მონაცემთა შორის დამოკიდებულებებისა და კავშირების ანალიზი/დაპროექტება;

  • მონაცემთა სხვადასხვა შენახვის კონცეფციების პრინციპების გააზრება და მათთან მუშაობა (Data Warehousing, Data Marting).

19 ნოემბერი 2800₾

სამ-ხუთ | 20:00-22:00

7 ოქტომბერი 2800₾

სამ 19:00-21:00 | შაბ 12:00-14:00

რეგისტრაცია
გაზაფხული 2800₾

სამ 19:00-21:00 | შაბ 12:00-14:00

წინასწარ ჩაწერა
გადაანაწილე გადასახადი
TBC განვადება
BOG განვადება

ვისთვის არის კურსი

მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის

ვინც ფლობს Python-ს და აქვს კარიერული განვითარების სურვილი.

დეველოპერებისთვის

ვინც უკვე იცის Python და აქვს ანალიტიკური, დეტალებზე ორიენტირებული აზროვნება.

პროგრამა მოიცავს

კურსდამთავრებულთა კლუბი

ფინალური გამოცდის წარმატებით ჩაბარების შემთხვევაში, კურსდამთავრებული ავტომატურად ირიცხება Alumni Club-ში, შემდეგ კი იღებს წვდომას ექსკლუზიურ ივენთებზე, კონტენტსა და შეთავაზებებზე ჩვენი პარტნიორი კომპანიებისგან.

პრაქტიკული პროექტები

პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლება, რაშიც იგულისხმება დავალებები / სავარჯიშოები და ინდივიდუალური ფინალური პროექტი.

ორენოვანი სერტიფიკატი

კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ სტუდენტი მიიღებს ორენოვან სერტიფიკატს.

კურსდამთავრებულები

5.0 Rate

სილაბუსი

რა არის მონაცემთა ინჟინერია;
მონაცემთა ინჟინერის პასუხიმსგებლობები;
მონაცემებზე ორიენტირებული აზროვნება;
პერფექციონიზმი
რა არის პარალელიზმი;
როგორ განვსაზღვროთ “დაპარალელებადი” პროცესები;
Multiprocessing;
ნაკადები vs პროცესები;
Multithreading;
Lab სესია / სალექციო და პრაქტიკული დავალება
Methods to work with CSV Dataframes 50x faster;
WORM ფაილები (Apache Avro, Apache Arrow, Apache Parquet, etc)
Delimited ფაილები (CSV);
ACID და I/O;
Lab სესია / სალექციო და პრაქტიკული დავალება
ინფორმაციის მდგრადობა;
ფაილებთან მუშაობის პრინციპები;
ფაილების დაყოფის პრინციპები (Partitioning);
ალგორითმები ფაილებთან მუშაობისთვის;
პროექტი - ფაილური სისტემები
API-დან მონაცემების მიღება/დამუშავება (requests);
API-ის დაპროექტება და შემუშავება;
Design Patterns;
Middlewares და პარალელიზმი FastAPI-ში;
Lab სესია / სალექციო და პრაქტიკული დავალება

აარჩიე შენთვის სასურველი დრო

ლექტორები

გუჯა ლომსაძე

Data Engineering

გუჯა ლომსაძე

Data Engineering

გუჯას აქვს 7+ წლიანი გამოცდილება მონაცემთა ინჟინერიისა და ანალიტიკის სფეროში ლიდერულ პოზიციებზე. ამჟამად ის ხელმძღვანელობს მონაცემთა ინჟინერიის გუნდს კომპანია Crocobet-ში და ამასთან, იკავებს Analytics Engineer-ის პოზიციას გერმანულ კომპანია Carnival Maritime-ში, რომელიც უზრუნველყოფს მსოფლიოს უმსხვილესი საკრუიზო კომპანიის - Carnival Corporation-ის ფლოტის მონაცემთა და ტექნიკურ მხარდაჭერას. აღნიშნულმა კომპანიამ გუჯა ლომსაძეს მიანიჭა Data Champion-ის სტატუსი. გუჯა სხვადასხვა დროს მუშაობდა EPAM Global-ში Senior Data Engineer-ის პოზიციაზე და ასევე იყო მონაცემთა ინჟინერიის გუნდის ლიდი მსოფლიოს ერთ-ერთ წამყვან ფარმაცევტულ კომპანია Merck-ში. გუჯას მოპოვებული აქვს მაგისტრის ხარისხი მონაცემთა ინჟინერიაში, გერმანიში - Constructor University-ში.  სწავლის პერიოდში , ამავე უნივერსიტეტში, თავადაც კითხულობდა ლექციებს თემაზე: "Data Management". იგი არის საერთაშორისოდ სერტიფიცირებული მონაცემთა ინჟინერი შემდეგი მიმართულებებით: AWS Certified Data Analyst, AWS Certified Cloud Data Engineer, Google Cloud Platform - Professional Data Engineer.

Linkedin

ხშირად დასმული კითხვები კურსის შესახებ

A: მონაცემთა ინჟინერია სულ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება თანამედროვე ციფრულ სამყაროში. ის ხიდს დებს დაუმუშავებელ მონაცემებსა და პრაქტიკულ ინსაითებს შორის, რაც ბიზნესებს საშუალებას აძლევს მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები. მონაცემთა ინჟინრები ქმნიან და მართავენ ინფრასტრუქტურას, რომელიც ამუშავებს უზარმაზარი მოცულობის მონაცემებს, ხდის მათ ხელმისაწვდომს და სასარგებლოს ანალიზისთვის. ეს სფერო გთავაზობთ კარიერული განვითარების შესანიშნავ პერსპექტივებს, კონკურენტულ ანაზღაურებას და თანამედროვე ტექნოლოგიებთან მუშაობის შესაძლებლობას, რთული პრაქტიკული პრობლემების გადაჭრის პროცესში.
A: კურსზე დაშვებისთვის აუცილებელია Python-ის საბაზისო ცოდნა, ანალიტიკური და დეტალებზე ორიენტირებული აზროვნება, ასევე ინგლისური ენის B2 დონეზე ფლობა. მნიშვნელოვანია მონაცემებთან მუშაობის ინტერესი და მოტივაცია. აქვე, აუცილებელია, სტუდენტმა კურსის დაწყებამდე უზრუნველყოს წვდომა PyCharm PRO-სა და Datagrip-ზე.

Your search Digital Designer did not match any documents

ვერ მიიღე შენთვის საინტერესო ინფორმაცია?

ჩაეწერე უფასო კონსულტაციაზე

შესაძლოა გაინტერესებდეს

საშუალო
₾
AI Agents & Automations
აგენტური ხელოვნური ინტელექტი მსოფლიოში დღეს ყველაზე გავრცელებულ და მოთხოვნად ტექნოლოგიად ითვლება. ის შექმნილია იმისთვის, რომ იმოქმედოს ავტონომიურად და მიიღოს გადაწყვეტილებები ადამიანის მინიმალური ჩარევით. ანუ, მას შეუძლია შეასრულოს კომპლექსური ამოცანები, როგორიცაა დაგეგმვა, პრობლემის გადაჭრა და კომუნიკაცია. AI აგენტები და no-code ავტომატიზაცია საშუალებას გვაძლევს, შევქმნათ სისტემები, რომლებიც აზროვნებენ, მოქმედებენ და რეაგირებენ ცვლად, დინამიურ გარემოზე. კურსის დასრულების შემდეგ სტუდენტები შეძლებენ პერსონალურ საჭიროებებზე მორგებული AI სისტემების დაგეგმვასა და პროცესების ავტომატიზაციას ისე, რომ ნაკლები დროითი დანახარჯით მეტ ეფექტურობას მიაღწიონ.
8 ლექცია
24 საათი
დამწყები
₾
AI Essentials
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
₾
AI in Content Creation
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
₾
AI ბიზნესის განვითარებაში
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
საშუალო
₾
Android Development
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
₾
Angular
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
საშუალო
₾
Flutter
მობილური აპლიკაციები სულ უფრო პოპულარული ხდება, იზრდება cross-platform-ებზე მოთხოვნაც, რომლის საშუალებით ერთი კოდით აპლიკაციის შექმნა სხვადასხვა პლატფორმაზე არის შესაძლებელი. ერთ-ერთი ასეთი cross-platform Flutter-ია, რომელიც LinkedIn-ის მიხედვით N1 Software უნარია, ხოლო Statista-ს კვლევის თანახმად N1 მობაილ ფრეიმვორკია ბაზრის ყველაზე მაღალი წილით. Flutter Google-ის მიერ შექმნილი UI ფრეიმვორკია, რომელიც საშუალებას გვაძლევს შევქმნათ მობაილ და Web / Desktop აპლიკაციები როგორც Android, ისე IOS პლატფორმისთვის – ამისთვის კი მხოლოდ ერთი კოდია საჭირო. ფრეიმვორკს იყენებენ ისეთი დიდი კომპანიები როგორიც არის Google, Alibaba, Ebay, და ა.შ.
18 ლექცია
54 საათი
დამწყები
₾
Intro to Front-end Development
კურსი სრულად მოიცავს პრაქტიკაზე დაფუძნებულ სწავლებას, რომლის განმავლობაშიც სტუდენტს საშუალება ექნება, მიიღოს რეალური პროექტის შექმნის გამოცდილება. პირველ ეტაპზე აქცენტი გაკეთდება HTML-ისა და CSS-ის სიღრმისეულ შესწავლაზე, ხოლო მეორე ეტაპზე სტუდენტები ისწავლიან Javascript-ის ყველა ძირითადი კონცეფციის გააზრებას და პატარა და საშუალო დონის აპლიკაციების შექმნას. კურსი მოიცავს მენტორშიფს ლექტორისგან, რომელსაც Front-end Development-ის მიმართულებით 6 წლიანი გამოცდილება აქვს და ამჟამად ამერიკულ სტარტაპ Rad.inc-ში მუშაობს Senior Front-end Developer-ის პოზიციაზე.კურსის დასასრულს მონაწილეები შექმნიან ინდივიდუალურ პროექტს N1 ყველაზე მოთხოვნად ენაზე Javascript, გაივლიან გასაუბრების სიმულაციას ლაივ-კოდინგთან ერთად, რომელიც მაქსიმალურად იქნება მიმსგავსებული შერჩევის რეალურ ეტაპებთან.
24 ლექცია
72 საათი
დამწყები
₾
No-Code Development: Webflow
თანამედროვე ბიზნეს გარემოში, კომპანიებსა და ინდივიდებს სჭირდებათ პროფესიონალური და ფუნქციონალური ვებგვერდები, მაგრამ მათი შექმნა ხშირად მოითხოვს ძვირადღირებულ დეველოპერებს ან პროგრამირების რთული ენების ცოდნას. ეს ქმნის ბარიერს მათთვის, ვისაც სურს სწრაფად და ეფექტურად შექმნას ან გააახლოს თავისი ონლაინ პლატფორმები. Webflow წარმოადგენს ინოვაციურ გადაწყვეტას, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შექმნან პროფესიონალური დონის ვებგვერდები კოდირების გარეშე. ამ პლატფორმის შესწავლით, ინდივიდებს და ბიზნესებს შეუძლიათ დამოუკიდებლად მართონ თავიანთი ვებ პროექტები, დაზოგონ დრო და რესურსები. კურსი შესაძლებლობას მოგცემს, შექმნა მარტივი ვებგვერდით დაწყებული, დამთავრებული კომპლექსური, დინამიკური ვებგვერდებით. რეალურ პროექტებზე მუშაობის გამოცდილებით კი შესაძლებლობა მოგეცემა, შექმნა პორტფოლიო კურსის დასრულებისთანავე.
13 ლექცია
39 საათი
საშუალო
₾
Node JS
Javascript თანამედროვეობაში ერთ-ერთი ყველაზე ფართოდ გამოყენებადი პროგრამირების ენაა, მისი საშუალებით შესაძლებელია თითქმის ყველა განხრით მუშაობა – იქნება ეს Web, Mobile თუ Cross პლატფორმული დესკტოპ-აპლიკაციები. Node-ის გარეშე კი თანამედროვე ჯავასრკიპტის ეკოსისტემაში მანევრირება თითქმის შეუძლებელია, სწორედ ამიტომ Node-ს სწორი შესწავლა ჯავასრკიპტის ინჟინერს სრულიად ახალ გზებს გაუხსნის განვითარებისკენ. Node-ს იყენებენ ისეთ წარმატებულ კომპანიებში, როგორებიცაა Linkedin, Uber, Netflix და სხვა.მოცემული კურსის მთავარი მიზანია, თანამედროვე Javascript ინჟინრებისთვის Node-ის ფუნდამენტური ნაწილების სწორი და თანმიმდევრული შესწავლა და მისი გამოყენების სფეროების სწორი იდენტიფიცირება. სტუდენტები შეისწავლიან, თუ როგორ გამოიყენონ ჯავასკრიპტი სერვერის (Back-end) მხარეს, გაეცნობიან Node-ს მდიდარ ეკოსისტემას და მის ფუნდამენტურ თავისებურებებს, პრაქტიკაში ნახავენ როგორ ააწყონ, გამართონ და განათავსონ Node-ის აპლიკაციები.  
18 ლექცია
54 საათი

რელევანტური რესურსები

იხილე სრულად

მონაცემთა ინჟინერია: პროფესია, უნარები, კარიერული გზა

 მონაცემების უზღვავი რაოდენობა ცვლის ბიზნესის კეთების პრინციპებს და ასევე, აჩენს მოთხოვნას მონაცემთა ინჟინრებზე, რომელთაც მათი შეგროვება, შენახვა და დახარისხება შეუძლიათ. მოსალოდნელია, რომ 2025 წლისათვის ყოველდღიურად 463 ეგზაბიტი მოცულობის მონაცემს ვაწარმოებთ. ამ მასშტაბის ინფორმაციის გადამუშავება კი დარგის სპეციალისტების გარეშე შეუძლებელი იქნება. ამიტომ, მონაცემთა ინჟინერია მომავალში მსოფლიოში მიმდინარე ცვლილებების მნიშვნელოვანი ნაწილი გახდება. თუ პროგრამირების განხრით მუშაობ და გსურს, გამოწვევებით სავსე პროცესის მონაწილე გახდე, წაიკითხე ბლოგი და გაიგე, რა შესაძლებლობებს გთავაზობს მონაცემთა ინჟინერია. რას მოიცავს მონაცემთა ინჟინერია?  მონაცემთა ინჟინრები მუშაობენ იმგვარი სისტემების დაპროექტებასა და შექმნაზე, რომლებიც აგროვებენ, ამუშავებენ და გარდაქმნიან პირველად მონაცემებს გამოყენებისთვის მოსახერხებელ ინფორმაციად მონაცემთა მეცნიერებისა და ბიზნეს ანალიტიკოსებისთვის. მათი მთავარი მიზანია, გახადონ მონაცემები ხელმისაწვდომი იმგვარად, რომ ორგანიზაციამ შეძლოს მისი გამოყენება ბიზნესის შესაფასებლად და ოპტიმიზაციისთვის. ეს იმ მოვალეობათა არასრული ჩამონათვალია, რომელთა შესრულებაც შესაძლოა მოგიწიოს მონაცემებთან მუშაობის დროს:მონაცემთა ბაზების შეგროვება, რომლებიც ბიზნეს საჭიროებებს შეეხება ალგორითმების შემუშავება, რომლებიც მონაცემებს პრაქტიკაში გამოსაყენებელ ინფორმაციად გარდაქმნისმონაცემთა ბაზების სისტემური არქიტექტურის აშენება, დატესტვა და შენახვა მენეჯერებთან თანამშრომლობა კომპანიის მიზნების გასაცნობადმონაცემთა ვალიდაციისა და ანალიზისთვის ახალი მეთოდებისა და ხელსაწყოების შექმნამონაცემთა მართვისა და უსაფრთხოების პოლიტიკასთან შესაბამისობისების უზრუნველყოფა რატომ უნდა აირჩიო მონაცემთა ინჟინერია? ამ სფეროში მუშაობა ერთდროულად არის სასიამოვნო და გამოწვევებით სავსე. შენ ითამაშებ მნიშვნელოვან როლს კომპანიის წარმატებაში. ამას აღწევ იმით, რომ მონაცემებს მარტივად ხელმისაწვდომს ხდი მონაცემთა მეცნიერების, ანალიტიკოსებისა და გადაწყვეტილების მიმღები პირებისთვის. მათ ეს ინფორმაცია მათ ყოველდღიურ საქმიანობაში სჭირდებათ. ამისთვის კი დაგჭირდება პროგრამირებისა და პრობლემების გადაჭრის უნარი.მანამ, სანამ მონაცემები არსებობს, იარსებებს მოთხოვნაც მონაცემთა ინჟინრებზე. უფრო მეტიც, 2019 წლის კვლევის მიხედვით, მონაცემთა ინჟინერია ყველაზე ტრენდული სამსახურია ტექნოლოგიურ ინდუსტრიაში. ის უკან იტოვებს კომპიუტერულ მეცნიერებს, ვებ-დიზაინერებსა და მონაცემთა ბაზების არქიტექტორებს.გარდა ამისა, მონაცემთა ინჟინერია მაღალანაზღაურებადი პროფესიაა – 2022 წლის სტატისტიკის მიხედვით, აშშ-ში საშუალო შემოსავალი $115,176-ის ტოლია.იმისთვის, რომ გახდე წარმატებული მონაცემთა ინჟინერი, სასურველია, რომ გქონდეს შესაბამისი ცოდნა და უნარები კომპიუტერული მეცნიერებების დარგში. ამით შექმნი იმ საფუძველს, რომელიც საჭიროა ამ სწრაფად განვითარებად სფეროში. თუ მინიჭებული გაქვს ბაკალავრის ხარისხი კომპიუტერულ მეცნიერებებში, მაშინ შეგიძლია მონაცემთა ინჟინერია მაგისტრატურაზე შეისწავლო. თუმცა უმაღლესი სასწავლებლებში სწავლის გაგრძელების გარეშეც შესაძლებელია, რომ დაეუფლო ამ პროფესიას. ამისთვის 4 ეტაპის გავლა არის საჭირო: 1. განივითარე მონაცემთა ინჟინერიისთვის საჭირო უნარები მონაცემთა მეცნიერებაში კარიერის საწყის ეტაპზე ისწავლე ღრუბლოვანი გამოთვლების, კოდირებისა და მონაცემთა ბაზების დიზაინის საფუძვლები. კერძოდ:კოდირება: მონაცემთა ინჟინერიისთვის პროგრამირების ენებს არსებითი მნიშვნელობა ენიჭება. ამიტომ, აუცილებლად ისწავლე და განივითარე კოდის წერის უნარები. ამ სფეროში გამოსადეგი პროგრამირების ენებია SQL, NoSQL, Python, Java R და Scala. მონაცემთა ბაზები: მათ ყველაზე ხშირად იყენებენ მონაცემთა შენახვის პრობლემის გადაწყვეტის დროს. შესაბამისად, კარგად უნდა იცნობდე მისი მუშაობის პრინციპებს. ETL (Extract, Transform, Load) სისტემები: ეს არის პროცესი, როდესაც მონაცემები ბაზებიდან და სხვა წყაროებიდან გადაგაქვს ერთ სათავსოში, მაგალითად, Data Warehouse-ში. ამისთვის გამოიყენება შემდეგი ხელსაწყოები: Xplenty, Stitch, Alooma, Talend. მონაცემთა შენახვა: ყველა ტიპის მონაცემი მსგავსი წესით არ ინახება, განსაკუთრებით მაშინ, როცა საქმე ეხება დიდი რაოდენობის მონაცემს. როდესაც ამ პრობლემის გადაწყვეტაზე მუშაობ რომელიმე კომპანიისთვის, კარგად უნდა გესმოდეს, მაგალითად, როდის უნდა გამოიყენო Data Lake და როდის Data Warehouse. ავტომატიზაცია და დაგეგმვა: ავტომატიზაცია აუცილებელი ნაწილია დიდ მონაცემთა ბაზასთან მუშაობის დროს, რისთვისაც უნდა შეგეძლოს გეგმის გაწერა განმეორებადი დავალებების ავტომატურ რეჟიმში შესასრულებლად. მანქანური სწავლება: ეს საკითხი მონაცემთა მეცნიერების ინტერესის საგანია, მაგრამ იგი დაგეხმარება საბაზისო პრინციპებში გარკვევაში. ასევე, დაგანახებს გუნდში ამ დარგის სპეციალისტების საჭიროებას. დიდი მონაცემების ხელსაწყოები: მონაცემთა ინჟინრებს უმეტესად სწორედ დიდი რაოდენობის მონაცემთან უწევთ მუშაობა. ხელსაწყოები და ტექნოლოგიები მუდმივად ვითარდება. მათ შორის ყველაზე პოპულარულია Hadoop, MongoDB, Kafka. ღრუბლოვანი გამოთვლები: დღეს კომპანიები ფიზიკურ სერვერებს ღრუბლოვან სერვისებში ცვლიან. ამიტომ, ამ საკითხის კარგად შესწავლა აუცილებლად გამოგადგება. მონაცემთა უსაფრთხოება: მონაცემთა ინჟინრებს ხშირად უწევთ მონაცემების უსაფრთხოდ შენახვაზე და მათ დაცვაზე მუშაობა. შესაბამისად, ეს უნარი ყოველდღიურ საქმიანობაში დაგჭირდება. 2. გაიარე მონაცემთა ინჟინერიის კურსი სერტიფიკატის აღება დამსაქმებლებთან შენი უნარების დამამტკიცებელი საბუთი იქნება. ამიტომ, შეისწავლე მონაცემთა ინჟინერია სასერტიფიკატო კურსზე და მიიღე შესაბამისი ცოდნა და პრაქტიკული გამოცდილება. ეს დაგეხმარება საჭირო უნარების დახვეწასა და გაუმჯობესებაში. აქვე ახალ ამბავსაც გეტყვი – მონაცემთა ინჟინერია უკვე Commschool-ში შეგიძლია ისწავლო! თუ ფლობ პროგრამირების ენა Python-ს, მაშინ ეს პროგრამა დაგაინტერესებს. სფეროს პროფესიონალ ლექტორთან ერთად შეისწავლი მონაცემთა ინჟინერიისთვის საკვანძო ტექნოლოგიებისა და ხელსაწყოების გამოყენებას, მონაცემებისთვის ვებ-სერვისების დაპროექტებასა და სხვადასხვა Python-ის ბიბლიოთეკებს. ასე რომ, აუცილებლად გაეცანი კურსის სილაბუსს. 3. შექმენი პორტფოლიო სამსახურის ძიების პროცესში პორტფოლიო ხშირად გადამწყვეტი კომპონენტია, რადგან იგი საუკეთესოდ აჩვენებს შენს შესაძლებლობებს. ამიტომ, შექმენი შენ მიერ დამოუკიდებლად ან კურსის ფინალური დავალების სახით შესრულებული მონაცემთა ინჟინერიის პროექტების პორტფოლიოს ვებ-გვერდი. განათავსე ისინი LinkedIn-ის პროფილზე ან GitHub-ზე. ამგვარად, თუკი შენს თავს ამ სფეროში ხედავ, გამოიყენე ეს შესაძლებლობა და დაიწყე მონაცემთა ინჟინერიის სწავლა Commschool-ში! დარეგისტრირდი

5 მიზეზი, რატომ უნდა ისწავლო მონაცემთა ინჟინერია

მონაცემთა ინჟინერია არის ისეთი სისტემებისა და ინფრასტრუქტურის დიზაინის შემუშავება და დაპროექტება, რომელიც ავტომატურ რეჟიმში შეაგროვებს, შეინახავს და გააანალიზებს დიდი რაოდენობის მონაცემებს. მისი მიზანია, შეიმუშაოს ისეთი მეთოდოლოგიები და ხელსაწყოები, რომელიც პროცესების მაქსიმალურ სრულყოფილებას, ინფორმაციის მდგრადობასა და სანდოობას უზრუნველყოფს. ამის მიღწევა კი პროგრამირების საშუალებით არის შესაძლებელი.მონაცემთა ინჟინერი არის Software Engineer, რომელიც სპეციალიზებულია მონაცემთა ტექნოლოგიებში. ისინი აგებენ ისეთ სისტემებს, რომლებშიც კომპანიის ნებისმიერ თანამშრომელს მისთვის საჭირო მონაცემთან წვდომა მარტივად ექნება. ამგვარად, ისინი აწყობენ ისეთ ხელსაწყოებს, რომლებიც მონაცემთა გუნდსა და მათ კომპანიას ჭირდება წარმატებისთვის. სწორედ მონაცემთა ინჟინრები ქმნიან თანამედროვე მონაცემთა ეკოსისტემის საფუძველს.თუკი პროგრამირების ენა Python-ს ფლობ და თან მონაცემებთან მუშაობა გიზიდავს, ეს პროფესიაც დაგაინტერესებს. გაეცანი ბლოგს და გაიგე ის 5 მიზეზი, რატომაც უნდა აირჩიო მონაცემთა ინჟინერია. 1. მონაცემთა ინჟინერია მონაცემთა მეცნიერების ხერხემალია მონაცემთა ინჟინრები არიან პირველები, რომლებთანაც მოედინება დიდი რაოდენობის სტრუქტურირებული თუ არასტრუქტურირებული მონაცემი, რომლებიც კომპანიის სისტემებში აღწევს. ამიტომ ისინი არიან მონაცემთა სტრატეგიის საფუძვლები. სწორედ მონაცემთა ინჟინრები იწყებენ მათთან მუშაობას და უზრუნველყოფენ მათ შეგროვებას, შენახვასა და ტრანსფორმაციას. რაც უფრო ეფექტურად მუშაობენ ისინი, მით უფრო მარტივდება გუნდის სხვა წევრებისთვის (მონაცემთა მეცნიერებისა და ანალიტიკოსებისთვის) შემდგომი პროცესების წარმართვა და პირიქით.შესაბამისად, მონაცემთა ინჟინრების საქმიანობაზე მნიშვნელოვნად ბევრი რამ არის დამოკიდებული. ამას ადასტურებს ის პრინციპიც, თუ როგორ აკომპლექტებენ მონაცემებზე მომუშავე გუნდებს კომპანიები კარგად შემუშავებული სტრატეგიებით. ჩვეულებრივ, ასეთ ორგანიზაციებში ასეთი თანაფარდობა გვხვდება: ყოველ მონაცემთა მეცნიერზე 2-3 მონაცემთა ინჟინერი მოდის. უფრო კომპლექსური მონაცემების მქონე კომპანიებში კი ეს რიცხვი 4-5 ინჟინერს უტოლდება. 2. მონაცემთა ინჟინერია სავსეა ტექნიკური სახის გამოწვევებით მონაცემთა ინჟინერიის არსი მდგომარეობს ისეთი ფუნქციების შემუშავებაში, რომლებიც იქნება ფართო მასშტაბის მქონე და ეფექტური. ეს ხელს უწყობს გუნდის დანარჩენ წევრებს, ფოკუსირდნენ უშუალოდ მონაცემებზე და დრო დაუთმონ მათ ანალიზს, ვიდრე ეცადონ პროგრამული სახის პრობლემების გადაწყვეტას. ამასთანავე, მონაცემთა ინჟინერია უფრო ნაკლებ მათემატიკას მოითხოვს, ვიდრე მონაცემთა მეცნიერება. ამიტომ, თუ პროგრამირება შენი ძლიერი მხარეა და მას მათემატიკას ამჯობინებ, ეს მიმართულება შენთვის იდეალური ვარიანტია. 3. დასაფასებელი და ღირებული პროფესია მონაცემთა მეცნიერთა ცხოვრების გამარტივება არ არის ის ერთადერთი შედეგი, რომელიც მონაცემთა ინჟინრების მოტივაციის წყაროა. მათ მზარდი გავლენა აქვთ მსოფლიოში მიმდინარე პროცესებზეც.ყოველდღიურად 2.5 კვინტილიონი ბიტის მონაცემებს ვქმნით. მათი მასშტაბურობის გამო მონაცემთა ინჟინრების მნიშვნელობა არასდროს ყოფილა იმდენად დიდი, როგორც დღეს. მათი საჭიროება კი მომავალში კიდევ უფრო გაიზრდება. Business Insider-ის მიხედვით, 2025 წლისთვის 64 მილიარდი IoT მოწყობილობა იქნება. შესადარებლად, 2018 წელს ეს რიცხვი 10 მილიარდს უტოლდებოდა. ეს ტენდენცია მიანიშნებს უფრო მეტი წყაროდან მონაცემთა რაოდენობის გამრავლებაზე. შესაბამისად, მათი ეფექტური გადამუშავებისა და შენახვისთვის მონაცემთა ინჟინრებზე მოთხოვნა მომავალში საკმაოდ გაიზრდება.ეს კი ნიშნავს იმას, რომ მონაცემთა ინჟინრებს მრავალფეროვანი გზა აქვთ, აღმოაჩინონ მათი ინტერესის სფეროები და გაიღრმაონ შესაბამისი უნარები. ამაში მათ დღეს არსებული არაერთი ხელსაწყო და ტექნოლოგია ეხმარება. მაგალითად, ისეთი პოპულარული ინსტრუმენტები, როგორებიცაა Amazon Redshift, Amazon S3, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Kafka, Azure, PostgreSQL, Redis. რა თქმა უნდა, არ არის აუცილებელი, რომ თითოეული ხელსაწყოს გამოყენება იცოდე, მაგრამ ეს ჩამონათვალი კარგად აჩვენებს, რამდენად მრავალმხრივია მონაცემთა ინჟინერიის სამყარო. ხოლო რომელი ტექნიკის საშუალებით შეასრულებ დავალებებს, ეს შენს სურვილსა და არჩევანზეა დამოკიდებული.რადგანაც მონაცემთა ინჟინრები Software Engineering უნარებსაც ფლობენ, მათ ასევე შეუძლიათ ციფრული პროდუქტის შექმნაც. თუკი გსურს, რომ მონაწილეობა მიიღო სტარტაპის განვითარებაში ან გახდე ანტრეპრენერი და საკუთარი კომპანია დააარსო, ამ პროფესიის შესწავლა ნამდვილად გამოგადგება. მონაცემთა ინჟინერიისთვის საჭირო ტექნიკები დაგეხმარება როგორც ციფრული პროდუქტის შექმნაში, ასევე მისი მუშაობის ანალიზშიც.თუ შენთვის დისტანციურად მუშაობა უფრო კომფორტულია, ეს მიმართულება ამისთვის კარგი არჩევანია. უმეტესი დავალების შესრულება ოფისში ყოფნას არ მოითხოვს. სპეციალისტებზე არსებული მაღალი მოთხოვნიდან გამომდინარე კი, ნამდვილად შესაძლებელია, რომ დისტანციური სამსახური იპოვო ან მცირე ხნიან კერძო პროექტებზე იმუშაო. გარდა ამისა, შეგიძლია შენი წვლილი შეიტანო მონაცემთა მეცნიერების საზოგადოების განვითარებაში. საშუალოდ, პროფესიონალი დეველოპერების 65% წელიწადში ერთხელ ან მეტჯერ Stack Overflow-ში Open Source პროექტებს ათავსებს. ასე რომ, შენც შეგიძლია ცვლილებების მოხდენა და ახალი ტექნიკების განვითარება და დახვეწა სფეროში მომუშავე ადამიანებისთვის. 4. მაღალი შემოსავალი მართალია, სამსახურის ძიებისას მხოლოდ ხელფასის ფაქტორი არ უნდა იყოს გადამწყვეტი. თუმცა ვერ უარვყოფთ, რომ ამ პროცესში მას მაინც დიდი მნიშვნელობა ენიჭება. მონაცემთა ინჟინრების საშუალო შემოსავალი კი გულგრილს არ დაგტოვებს - ეს რიცხვი $117,000-ის ტოლია.ეს მონაცემი გასაკვირი სულაც არ არის. მონაცემთა ინჟინერიისთვის საჭირო უნარები, როგორებიცაა Python, SQL, ერთ-ერთი ყველზე მაღალანაზღაურებადი ცოდნაა. LinkedIn-ის მიხედვით, ვაკანსიების რაოდენობით მონაცემთა ინჟინრის პოზიციაზე გაცილებით მეტი განცხადებაა (112,500-მდე ვაკანსია) გამოქვეყნებული, ვიდრე მონაცემთა მეცნიერებზე (70,000-მდე ვაკანსია). მოთხოვნა კი ძალიან მზარდია - 2019 წელს იგი 88%-ით გაიზარდა წინა წელთან შედარებით. ეს ტენდენცია კი მომავალშიც აუცილებლად შენარჩუნდება. 5. მონაცემთა ინჟინერიის სწავლა ღირებულია მაშინაც კი, თუ ამ პროფესიით არ აპირებ კარიერის გაგრძელებას თუ მონაცემთა ინჟინერიის განხრით არ გსურს მუშაობის დაწყება და მონაცემთა მეცნიერის პოზიცია უფრო გიზიდავს, შენთვის მაინც სასარგებლო იქნება ამ მხრივ ცოდნის მიღება:როგორც მონაცემთა სპეციალისტს, ხშირად მოგიწევს ისეთი დავალებების შესრულება, რომლებიც სხვა პოზიციის როლს შეესაბამება, მათ შორის, მონაცემთა ინჟინერიის;განსხვავებული გზების1 შესწავლა საკითხის უკეთ გაგებაში დაგეხმარება. ასევე, შეძლებ გაიუმჯობესო ისეთი უნარები, რომლებსაც იშვიათად იყენებ ყოველდღიურ საქმიანობაში;გახდები უფრო მეტად თავდაჯერებული, რაც შენს კარიერულ წინსვლაზეც აისახება;გაგიმარტივდება მონაცემთა ინჟინრებთან კომუნიკაცია, რაც ეფექტური თანამშრომლობის საწინდარია. როგორც ხედავ, მონაცემთა ინჟინერია თავგადასავლებით სავსე სფეროა. ის არასდროს მოგაკლებს ახალ და საინტერესო გამოწვევებს. ასე რომ, თუკი გსურს, რომ მომავალში ერთ-ერთ ყველაზე მოთხოვნად და მაღალანაზღაურებად უნარებს ფლობდე, დაიწყე მონაცემთა ინჟინერიის შესწავლა. შემოგვიერთდი Commschool-ში! გაეცანი Data Engineering-ის კურსის სილაბუსსა და დეტალებს

გზამკვლევი კარიერაში: გახდი მონაცემთა ინჟინერი

ყოველდღიურად დიდი რაოდენობის მონაცემს ვიღებთ, ვამუშავებთ და ვაანალიზებთ, რაც გადაწყვეტილებების მიღებაში გვეხმარება. ამ პროცესს განსაკუთრებით დიდი მნიშვნელობა კომპანიებისთვის ენიჭება. ისინი მონაცემებს ბიზნესის შესაფასებლად და ოპტიმიზაციისთვის იყენებენ. ამ საქმეში კი მნიშვნელოვან როლს ასრულებს მონაცემთა ინჟინერი, რომლის მოვალეობაც დიდი რაოდენობის ინფორმაციის შესაგროვებლად, შესანახად და გადასამუშავებლად საჭირო სისტემების აგებას მოიცავს.თუკი მონაცემთა ინჟინერიაში გსურს კარიერის გაგრძელება, მაშინ აუცილებლად წაიკითხე ბლოგი. აქ მიიღებ რჩევებს, თუ როგორ გახდე წარმატებული მონაცემთა ინჟინერი. The International Data Corporation-ის მიხედვით, 2025 წლისთვის 175 ზეტაბიტის (1021 ბიტი) მონაცემებს შევაგროვებთ (შედარებისთვის, წლევანდელი მაჩვენებელი 33 ზეტაბიტია). როგორ მოახერხებენ კომპანიები ამ მასშტაბის ინფორმაციის შენახვასა და გადამუშავებას? პასუხი შემდეგია: ბევრი მონაცემთა ინჟინრის აყვანით. ამის მიზეზი კი ის არის, რომ მათ სჭირდებათ უფრო მეტი ადამიანი "წინა ხაზზე" სხვადასხვა წყაროებიდან წამოსული უამრავი პირველადი მონაცემის შესაგროვებლად.  მათი მთავარი მოვალეობაა, რომ ორგანიზაციის სხვადასხვა დეპარტამენტის გუნდებმა შეუფერხებლად შეძლონ მათთვის საჭირო მონაცემების ანალიზი და გამოიყენონ იგი მრავალმხრივი მიზნით. მონაცემთა ინჟინრები იყენებენ ETL არხებს, რათა დააჯგუფონ ინფორმაცია და გახადონ იგი უფრო მკაფიო და გასაგები მთელი კომპანიისთვის. რამდენად მოთხოვნადი პროფესიაა მონაცემთა ინჟინერი? 2020 წელს მონაცემთა ინჟინრის პოზიციაზე გამოცხადებული ვაკანსიების რაოდენობა 40%-ით გაიზარდა. შედარებისთვის, ეს რიცხვი მონაცემთა მეცნიერის შემთხვევაში მხოლოდ 10% იყო. ამ მიზეზით მონაცემთა ინჟინერი ყველაზე სწრაფად მზარდი ტექნოლოგიური პროფესია გახდა, რომელზეც მოთხოვნა წლიდან წლამდე იზრდება.ამასთან ერთად, დღეს ბევრი კომპანია ფიზიკურ სერვერებს ღრუბლოვან სერვისებში ცვლიან, ამიტომ უფრო მეტი მონაცემთა ინჟინრის დაქირავების საჭიროება ძალიან დიდია, რათა მათ მნიშვნელოვანი დახმარება გაუწიონ მონაცემთა მეცნიერების გუნდს. რაც შეეხება შემოსავალს, ეს მიმართულება ამ მხრივაც ერთ-ერთ მოწინავე პოზიციას იკავებს. მონაცემთა ინჟინერიისთვის საჭირო უნარები საკმაოდ მაღალანაზღაურებადია. მაგალითისთვის, აშშ-ში საშუალო წლიური შემოსავალი $115,157-ის ტოლია. ამიტომ თუკი პროფესიის შეცვლასა და ახალი კარიერული გზის არჩევას გეგმავ, სწორედ ახლა არის საუკეთესო დრო, ამ სფეროში შემოაბიჯო.ახლა კი მოგიყვები, როგორ გახდე წარმატებული მონაცემთა ინჟინერი და რა უნარების ფლობა დაგჭირდება ამისთვის: 1. ინტერესი მონაცემებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილების მიღების მიმართ იმისთვის, რომ ამ სფეროში დაიწყო მუშაობა, უნდა გქონდეს სურვილი, ისწავლო ახალი და გამოწვევებით სავსე საქმე. მონაცემებთან მუშაობა და მათი გამოყენებით სწორი და ღირებული დასკვნებისა და ვარაუდების გამოტანა დღეს ერთ-ერთი ყველაზე გამოსადეგი უნარია. ამ პროცესში კი შესაძლოა ისეთ პრობლემებს გადაეყარო, რომლებიც შენგან უფრო მეტ ძალისხმევას მოითხოვს. მაგრამ თუ ამისთვის ძლიერი ნებისყოფა გაქვს, აუცილებლად დაძლევ არსებულ წინააღმდეგობებს. 2. SQL და DBMS სისტემების გამოყენების უნარი Database Management Systems (DBMS) არის Software სისტემები, რომლებიც გამოიყენება მონაცემების შესანახად, მოსაძიებლად და ანალიზისთვის. მონაცემთა ინჟინერს მათი შექმნა და მოქმედებების ჩატარება ევალება სხვადასხვა ხელსაწყოს გამოყენებით. მათგან ყველაზე გავრცელებული ინსტრუმენტი, რომელიც Python-სა და R-ზე უფრო მეტად პოპულარულია, არის SQL (Structured Query Language). ამიტომ, კარგად შეისწავლე ეს ხელსაწყო და მისი გამოყენების ტექნიკები, ბრძანებები და სინტაქსი. 3. პროგრამირების ენის ცოდნა მონაცემთა ინჟინრებს ყოველდღიურ საქმიანობაში პროგრამირებას იყენებენ. შესაბამისად, უნდა იცოდე მინიმუმ ერთი ენა მაინც - Java ან Python.ეს როლი მოიცავს მონაცემთა ანალიზს სტატისტიკისა და გრაფების გამოყენებით, რისთვისაც ხშირად მიმართავენ Python-სა და პროგრამირების სხვა ენებს. ამიტომ, გირჩევ, რომ თუ ჯერ კიდევ არ ფლობ რომელიმე მათგანს, დაიწყო მისი შესწავლა და მიიღო პრაქტიკული გამოცდილება. 4. ღრუბლოვანი გამოთვლების საფუძვლების ცოდნა როგორც უკვე გითხარი, კომპანიები აქტიურად იწყებენ ღრუბლოვანი სერვისების გამოყენებას. ამ პროცესში კი სწორედ მონაცემთა ინჟინრები იქნებიან ჩართულები. ღრუბლოვანი სერვისების პლატფორმებს შორის სამი მთავარი კონკურენტია: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), and Microsoft Azure. თუ გსურს, რომ ამ მიმართულებით გააგრძელო მუშაობა, დაუთმე დრო ღრუბლოვანი გამოთვლების საფუძვლების შესწავლას. იმუშავე ისეთ პროექტებზე, რომლებიც რეალური პრობლემების გადასაჭრელად ჩამოთვლილი პლატფორმების ეფექტურად გამოყენებას გასწავლის. 5. მონაცემთა შენახვისა და ETL ტექნიკები ETL/ELT ეფექტური არხების შექმნა ყოველი ორგანიზაციისთვის მნიშვნელოვანია, რათა დიდი რაოდენობის ინფორმაცია ორგანიზებულად შეინახოს. ამის მისაღწევად მონაცემთა ინჟინრები სხვადასხვა ხელსაწყოს იყენებენ, მაგალითად, Snowflake, Star. მათი ცოდნა არსებითი უნარია შენი წარმატებული კარიერისთვის. 6. დიდი მოცულობის მონაცემებთან მუშაობის უნარი ჩვენ ინფორმაციულ ეპოქაში ვცხოვრობთ და ყოველდღიურად უამრავ ბიტ მონაცემს ვაწარმოებთ და ვამუშავებთ. იმისთვის, რომ დიდი მოცულობის მონაცემებთან იმუშაო, არაერთი ხელსაწყო არსებობს: Spark, PySpark, Hive. მონაცემთა დიდ ბაზებთან სამუშაოდ მათი გამოყენების ტექნიკების შესწავლა და პრაქტიკული გამოცდილების ქონა დაგჭირდება.  7. ახალი ხელსაწყოების ცოდნა ეს სფერო მუდმივად ვითარდება და არაერთი ახალი ინსტრუმენტი იქმნება, რომლებიც მონაცემთა ინჟინრებს სხვადასხვა ტიპის ამოცანების შესრულებაში ეხმარება. მაგალითად, Snowflake მონაცემთა შენახვისთვის, dbt ELT-სთვის, Airflow ორკესტრირებისთვის. იმისთვის, რომ არ ჩამორჩე ინდუსტრიაში მიმდინარე პროცესებსა და ცვლილებებს, თვალი ადევნე სიახლეებს და ისწავლე ასეთი ხელსაწყოების გამოყენება. მონაცემთა ინჟინერია - კურსის შესახებ ზემოთ ჩამოთვლილი უნარების ათვისებისა და გაუმჯობესების პარალელურად შეგიძლია ჩაეწერო მონაცემთა ინჟინერიის კურსზე, რომელიც უკეთესად გაგაცნობს ამ სფეროს და დაგეხმარება ცოდნის გაუმჯობესებასა და პრაქტიკული გამოცდილების მიღებაში. კურსის წარმატებით გავლა და სერტიფიკატის მიღება კი სამსახურის ძიების პროცესში აუცილებლად გამოგადგება - იგი შენს კონკურენტებთან შედარებით უპირატესობას მოგაპოვებინებს.ახლა კი შენთვის კარგი ამბავი მაქვს - Commschool-ში მონაცემთა ინჟინერიის კურსი იწყება! პროგრამა განკუთვნილია მათთვის, ვისაც Python პროგრამირების ენა უკვე შესწავლილი აქვს და მონაცემებთან მუშაობა აინტერესებს. კურსზე შეისწავლი მონაცემთა ინჟინერიასთან დაკავშირებულ კონცეფციებს, პრაქტიკულ ხელსაწყოებსა და ტექნოლოგიებს, იმუშავებ ინდივიდუალურ პროექტზე და მიიღებ კარიერულ მხარდაჭერას Commschool-სგან.ასე რომ, გაეცანი უფრო დეტალურად კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში! გაიგე მეტი კურსის შესახებ