კომპანიები ბიზნეს სტრატეგიების შემუშავებისას მნიშვნელოვნად ეყრდნობიან მონაცემებს, რომლებიც ღირებული ინფორმაციის მატარებლები არიან. მოსალოდნელია, რომ 2025 წლისათვის ყოველდღიურად 463 ეგზაბიტი მოცულობის მონაცემს ვაწარმოებთ. ამ მასშტაბის ინფორმაციის გადამუშავებაში კი მნიშვნელოვან როლს მონაცემთა ინჟინერია შეასრულებს. ეს მიმართულება მოიცავს ისეთი სისტემებისა და ინფრასტრუქტურის დიზაინის შემუშავებასა და დაპროექტებას, რომლებიც ავტომატურ რეჟიმში შეაგროვებს, შეინახავს და გააანალიზებს დიდი რაოდენობის მონაცემებს.
თუ ანალიტიკური უნარ-ჩვევებით გამოირჩევი და Python პროგრამირების ენას ფლობს, ეს ბლოგი დაგაინტერესებს. ლევან ალიბეგაშვილი, Commschool-ის ლექტორი უფრო დეტალურად გაგაცნობს მონაცემთა ინჟინერიის სფეროსა და კარიერულ პერსპექტივებს.
ლევანს მონაცემთა ინჟინრად და მეცნიერად მუშაობის მრავალწლიანი გამოცდილება აქვს. მას არაერთ ადგილობრივ თუ უცხოურ კომპანიასთან უთანამშრომლია სხვადასხვა დარგში: ფარმაცია, საბანკო, საინვესტიციო და სადაზღვევო სფერო, ლოგისტიკა და ტრეფიკინგი. ის ამჟამად უფრო მონაცემთა ინჟინრის პოზიციას იკავებს DataArt-ში, სადაც SnowFlake საცავის გამართვასა და მონაცემთა შეყვანის ავტომატიზაციაზე მუშაობს. ლევანს მუშაობის გამოცდილება აქვს როგორც მსხვილ საერთაშორისო კომპანიებში (FedEx Ground Services, Betsson Group), ისე საჯარო სექტორში (საქართველოს სოფლის მეურნეობის სამინისტრო, საქართველოს ეროვნული ბანკი).
ლევანის კარიერა მოიცავს მრავალფეროვან პოზიციებს – Big Data Unit Head-იდან Policy Advisor-მდე, რაც მას უნიკალურ პერსპექტივას აძლევს მონაცემთა მეცნიერების სფეროში. მან გრძელი გზა გაიარა და მიიჩნევს, რომ კიდევ ბევრი აქვს გასავლელი. ამიტომაც, ყველაზე მნიშვნელოვანი რაც შეიძლება სხვებსაც ურჩიოს, არის ის, რომ სწავლა და ძიება ჩვევად უნდა აქციონ. ეს კი, რა თქმა უნდა, იმ შემთხვევაში, როდესაც იპოვი იმას, რაც გაინტერესებს და მოგწონს.
როგორც ლევანი აღნიშნავს, მონაცემთა მოგროვება დროთა განმავლობაში რთულდება, რადგან ექსპონენციური ტემპით იზრდება მათი ოდენობა, მრავალფეროვნება და წყაროები. სწორედ ამიტომ არის საჭირო მონაცემთა ინჟინრები – ისინი ქმნიან ისეთ სისტემებს, რომლებშიც კომპანიის ნებისმიერ თანამშრომელს მისთვის საჭირო მონაცემთან წვდომა მარტივად ექნება.
ამ მიზეზის გამო მომავალში მონაცემთა ინჟინრებზე მოთხოვნა უფრო და უფრო გაიზრდება. ეს კი მას N1 ყველაზე მაღალანაზღაურებად მონაცემთა პროფესიად აქცევს. როგორც ლევანი ამბობს, იგი ყველგან ძალიან პერსპექტიული მიმართულებაა. მათ შორის, საქართველოშიც თანდათან საკმაოდ დაფასებული პროფესია ხდება. გარდა ამისა, სფეროს სპეციალისტებზე მაღალი მოთხოვნის გამო შესაძლებელი ხდება, რომ დისტანციურადაც იმუშაო უცხოურ კომპანიებში ან დასაქმდე მცირე ხნიან კერძო პროექტებზე.
მონაცემთა ინჟინერიის სფეროში მოხვედრამდე ლევანს არაერთი სხვადასხვა პროექტი დაუგროვდა. მათგან მისთვის ყველაზე საინტერესო მონაცემთა საცავების მოდელირება და შექმნა იყო. ამ მიმართულებით მას რამდენიმე მსხვილი პროექტი გაუკეთებია, რომელიც ნულიდან ააწყო. ეს მოიცავს საჭიროებების დადგენიდან დაწყებული self-service მონაცემთა პლატფორმის შექმნას: ინტერვიუები, გამოკითხვა, კვლევა, საჭიროებების მაქსიმალურად ზუსტად იდენტიფიცირება; შემდგომ ზედა დონის არქიტექტურა, მონაცემთა მოდელი, ტექნოლოგიები; შემდგომ კი დანერგვის ეტაპი – კოდი, კონკრეტული ტექნოლოგიები და ა. შ.
ამ სფეროში წარმატებული კარიერისთვის რამდენიმე უნარის ფლობა არის საჭირო. მნიშვნელოვანია, რომ გქონდეს ფოკუსირების უნარი და კარგად იცოდე ინგლისური ენა და კომპიუტერი. ამასთანავე, აუცილებელია მუდმივად სწავლის რეჟიმში ყოფნა და ახალი ინფორმაციების მოძიება და ათვისება. უნდა შეგეძლოს ხმაურისა და უსარგებლო ინფორმაციის ოკეანიდან სასარგებლოს ამორჩევა და გამორჩევა – დიდი სურათის აღქმის უნარი, რაც, ლევანის აზრით, გამომუშავებადია.
ბევრი მონაცემთა ინჟინერი კარიერას დამწყების დონის პოზიციაზე იწყებს, როგორებიცაა ბიზნეს ანალიტიკოსი ან მონაცემთა ბაზის ადმინისტრატორი. როცა გამოცდილებას დააგროვებ, ახალ ცოდნასა და უნარებს შეიძენ და მაღალ პოზიციებზეც დასაქმდები.
როგორც უკვე გითხარი, ლევანი Commschool-ში მონაცემთა ინჟინერიის კურსს გაუძღვება. პროგრამის ფარგლებში ის სტუდენტებთან ერთად იმუშავებს მიდგომებზე, მათ გაუზიარებს პრინციპებს, რათა მსგავსი ინსტრუმენტებისა და პრობლემების იდენტიფიცირება თავადაც შეძლონ და არ დაიკარგონ ტერმინებისა და მარკეტინგული დასახელებების მორევში. ამისთვის ექნებათ მაქსიმალურად ბევრი ინტერაქციული სესია, სადაც ხელით გააკეთებენ შეძლებისდაგვარად ბევრ ამოცანას.
მე ვეცდები მაქსიმალურად დავანახო სტუდენტებს ჰორიზონტები, მივიყვანო კარებთან, რომლებსაც თავად შეაღებენ. ხანდახან შევყვები კიდეც, თუმცა ყველგან ვერ შევძლებთ, ვერ მოვასწრებთ. ამიტომ მნიშვნელოვანია, იცოდნენ, რომ ამა და ამ ამოცანას თუ პრობლემას აქვს ამოხსნა არსებულ კარს მიღმა - გასაღები ექნებათ.
კურსის დასრულების შემდეგ სტუდენტები შესაბამისი თეორიული ცოდნითა და ტექნიკური უნარ-ჩვევებით იქნებიან აღჭურვილები. ისინი ჩამოყალიბდებიან საშუალო დონის სპეციალისტებად, რომლებიც მზად არიან შემდგომი, მდგრადი განვითარებისთვის. შესაძლებლობა გექნება, ისწავლო Python-ის გამოყენება მონაცემთა ტრანსფორმაციისთვისა და მანიპულაციისთვის; მონაცემთა ტრანსფორმაციის პროცესების გამართვა, ორკესტრაცია, დაპროექტება და ანალიზი; მონაცემთა შორის დამოკიდებულებებისა და კავშირების ანალიზი.
ამიტომ თუ მომავლის ყველაზე საჭირო პროფესიული უნარების დაუფლება გსურს, Commschool-ში შემოგვიერთდი. დეტალურად გაეცანი კურსის სილაბუსს და დაიწყე ახალი თავგადასავალი მონაცემების სამყაროში ლევანთან ერთად!
