Big Data/მანქანური სწავლების სპეციალისტი

საქმიანობის სფერო
საინფორმაციო ტექნოლოგიები, ინტერნეტი, კომუნიკაცია
საქმინობის სახე
ტექსტური ინფორმაციის გაანალიზება და ორგანიზება, გათვლების გაკეთება, პროგრამირება, გამოკვლევა
მოკლე აღწერილობა
Big Data სპეციალისტი (დიდი ოდენობის მონაცემთა ანალიტიკოსი, ინჟინერი, მეცნიერი, მანქანათმცოდნეობის სპეციალისტი) არის პროგრამისტი, რომელიც მუშაობს დიდი რაოდენობის სხვადასხვა სახის და ხარისხის ფრაგმენტაციისა და სტრუქტურის მონაცემებთან: საბანკო ანგარიშები, მომხმარებლის მოთხოვნები საძიებო სისტემებში, მომხმარებელთა ქცევა სოციალური ქსელებში, მედია პუბლიკაციები, ღია ფოტო და ვიდეო ფაილები, ინფორმაციები პლანეტის სეისმური აქტივობის შესახებ, მეტეოროლოგიური ანგარიშები და სხვა მონაცემები, რომლებსაც სჭირდება მეხსიერება ტერაბაიტებში, აღემატება ტიპიურ მონაცემთა ბაზების შესაძლებლობებს და ხელმისაწვდომია დამუშავებისთვის მხოლოდ თანამედროვე ციფრული ტექნოლოგიების საშუალებით.
დიდ მონაცემებთან მუშაობა ხელმისაწვდომს ხდის ადრე მიუწვდომელ შესაძლებლობებს სხვადასხვა სფეროში – თანამედროვე სამყაროში დიდ მონაცემთა ანალიზი ფართოდ გამოიყენება IT-ში, მარკეტინგსა და საბანკო საქმეში, სახელმწიფოს მმართველობასა და სოფლის მეურნეობაში. მაგალითად, დიდი ბანკები აანალიზებენ კლიენტების ყოველდღიურ ფულად ხარჯვას, რათა თავიდან აიცილონ ფულის ქურდობა საკრედიტო ბარათებიდან. მონაცემთა ანალიზის სპეციალისტმა, საჭიროებისამებრ შეიძლება შეისწავლოს მომხმარებლის აქტივობა, რომლებსაც აქვთ სტანდარტული „ფინანსური ჩვევები“, ხოლო თანხების არასტანდარტული მიმოცვლის შემთხვევაში, ბანკის თანამშრომელი დაუკავშირდეს მომხმარებელს, რათა დააზუსტოს ხომ არ არის ბარათი დაკარგული, ან ჩამორთმეული თაღლითების მიერ, რაც საჭიროებს დაუყოვნებელ და შესაბამის ქმედებებს ბანკის მხრიდან მომხმარებლის სასარგებლოდ.
დიდ მონაცემებთან მუშაობას ხშირად თან ახლავს მანქანური სწავლების ალგორითმების დანერგვა: მაგალითად, თანამედროვე ურბანული ვიდეოთვალთვალის ტექნოლოგიებს შეუძლიათ ამოიცნონ ხალხის სახეები მასაში. იმისათვის, რომ კომპიუტერი დაეუფლოს ამ ოპერაციას, მანქანათმცოდნეობის სპეციალისტი ირჩევს საცნობარო მონაცემთა ბაზას, სადაც ვიდეო ფაილში თითოეული სახე ამოიცნობა. მანქანა აანალიზებს ინფორმაციას და სწავლობს მის ამოცნობას. დასაწყისში, რა თქმა უნდა, უშვებს შეცდომებს, რომლებსაც სპეციალისტი ასწორებს, მაგრამ ყოველი ახალი გამოსწორებისას პროგრამა უფრო და უფრო ზუსტად მუშაობს.
რას აკეთებს დიდი მონაცემთა სპეციალისტი და მანქანათმცოდნეობის სპეციალისტი:
- ანალიტიკის მიზნების დასახვა დამკვეთთან ერთად
- არასტრუქტურირებული მონაცემთა ანალიზისთვის ტექნიკური ამოცანის შედგენა
- მონაცემთა შეგროვება და შესწავლა, არსებითი მახასიათებლების იდენტიფიცირება, შაბლონების ძიება
- იყენებს მათემატიკურ ან სტატისტიკურ თეორიებს და მეთოდებს რიცხვითი მონაცემების შეგროვების, სისტემატიზაციის, ინტერპრეტაციისა და განზოგადებისათვის;
- მონაცემთა მოპოვება, მონაცემთა მოდელირება, დიდი სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემთა ნაკრებიდან ინფორმაციის ამოღება და გაანალიზება
- ანალიზის/მანქანური სწავლების პროცესის კომპიუტერული მოდელირება მცირე მოცულობის მონაცემებზე
- ანალიზის პროცესის ოპტიმიზაცია, ალგორითმების კორექტირება
- შედეგების შეფასება და ანგარიშების მომზადება პროგნოზირებით და არსებულ მონაცემთა ანალიზით.
განათლების მიმართულება:
- მათემატიკა და მექანიკა
- კომპიუტერული და საინფორმაციო მეცნიერებები
- ინფორმატიკა და კომპიუტერული ინჟინერია
- ინფორმაციული უსაფრთხოება
უმაღლესი სასწავლებლები: დიახ
პროფესიული სასწავლებლები: დიახ
სად დავსაქმდები:
- სახელმწიფო სტრუქტურები
- უსაფრთხოების სამსახურები
- Microsoft
საჭირო კომპეტენციები:
- სისტემური და ანალიტიკური ზროვნება
- დეტალების მიმართ ყურადღება
- ორგანიზებულობა და დისციპლინა
- მეთოდურობა
- გამძლეობა და ემოციის კონტროლის უნარი
- მრავალამოცანიანი სამუშაოს შესრულების უნარი
- დიდი მოცულობის ინფორმაციასთან მუშაობის უნარი
- სწავლის უნარი
- კონცენტრირების უნარი
პროფესიის დადებითი მხარეები
პროფესია ახალია და სწრაფად იძენს პოპულარობას თანამედროვე შრომის ბაზარზე. კლიენტების დიდი რაოდენობა დაინტერესებულია Big Data Analyst მომსახურებით. დიდი მონაცემების ანალიზის სპეციალისტების ანაზღაურება მაღალია. აქვს პროფესიული ზრდისა და კარიერული ცვლილების და დისტანციური მუშაობის შესაძლებლობა.
პროფესიის უარყოფითი მხარეები
მუშაობა მჯდომარე, რუტინული და ერთფეროვანია. ხშირად არანორმირებულ სამუშაო საათებს მოითხოვს. მუდმივი ფსიქოლოგიური სტრესი.
სად ვისწავლი?

ივანე ჯავახიშვილის სახელობის თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, ი. ჭავჭავაძის გამზ. N1, თსუ I კორპუსი.
საკონტაქტო ნომერი.:
+995 32 2 250 484

ილიას სახელმწიფო უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, ქ. ჩოლოყაშვილის გამზირი 3/5; ი.ჭავაჭავაძის გამზირი
საკონტაქტო ნომერი:
+995 322 220 009

საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, კოსტავას 77
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32 2 77 11 11

საქართველოს უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, მერაბ კოსტავას ქუჩა 1.
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32 2 552 222

კავკასიის უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, გიორგი სააკაძის 1.
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32 2 377 777

შავი ზღვის საერთაშორისო უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, დავით აღმაშენებლის ხეივანი, მე-13 კმ, 2,
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32 2 800 064

აკაკი წერეთლის სახელმწიფო უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. ქუთაისი, თამარ მეფის #59
საკონტაქტო ნომერი:
+995 431 240 036

ბათუმის შოთა რუსთაველის სახელმწიფო უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. ბათუმი, რუსთაველის/ნინოშვილის ქ. 32/35
საკონტაქტო ნომერი:
+995 422 271 780

სოხუმის სახელმწიფო უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, პოლიტკოვსკაიას 61
საკონტაქტო ნომერი:
+995 577 170 740

ქართულ-ამერიკული უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, მერაბ ალექსიძის ქ. 10
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32 220 65 20

ალტე უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, უნივერსიტეტის ქ. N2
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32) 2 40 29 46/48

თავისუფალი უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, დ. აღმაშენებლის ხეივანი 240
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32 2 200 901

წმინდა ანდრიას ქართული უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, ი. ჭავჭავაძის გამზირი #53ა
საკონტაქტო ნომერი:
+995 551 48 00 05

BTU-ბიზნესისა და ტექნოლოგიების უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, ი.ჭავჭავაძის გამზირი N82
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32 2 195 015

BTU-ბიზნესისა და ტექნოლოგიების უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, ი.ჭავჭავაძის გამზირი N82
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32 2 195 015

ქუთაისის საერთაშორისო უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. ქუთაისი, ახალგაზრდობის გამზირი 5/7
საკონტაქტო ნომერი:
+995 577 477 197

ქუთაისის საერთაშორისო უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. ქუთაისი, ახალგაზრდობის გამზირი 5/7
საკონტაქტო ნომერი:
+995 577 477 197

საქართველოს ეროვნული უნივერსიტეტი
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, წინანდლის ქუჩა 9
საკონტაქტო ნომერი:
+995 32 900 000

Webster University Georgia
საიტზე გადასვლაქ. თბილისი, 82 ილია ჭავჭავაძის გამზირი
საკონტაქტო ნომერი:
+995 550 000 584