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
• Google
• Facebook

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