მონაცემთა მეცნიერების საბაზისო კურსი (DATA SCIENCE)
კურსის/პროგრამის სახელწოდება: მონაცემთა მეცნიერების საბაზისო კურსი
კურსის/პროგრამის ხანგრძლივობა:
- კურსი შედგება 13 კვირისგან.
- ლექციები ჩატარდება კვირაში 2-ჯერ (ოთხშაბათი - 19:30, შაბათი - 11:00სთ).
- ლექციის ხანგრძლივობაა 2-3 საათი.
სამიზნე აუდიტორია:
მონაცემების ანალიზისა და მანქანური დასწავლით დაინტერესებული ნებისმიერი ადამიანი;
ის, ვისაც სურს მიიღოს მონაცემთა ანალიზზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები;
მონაცემთა ანალიზისა და მანქანური დასწავლის მიმართულებით კარიერის დაწყების მსურველები.
კურსი/პროგრამა მოიცავს:
მონაცემთა ანალიზი ბიზნესში:
- ბიზნესში გამოყენების მაგალითები
- მონაცემთა ანალიტიკის შესავალი
- ავტომატური მანქანური დასწავლის პლატფორმები და მათი გამოყენება
Python-ის პროგრამირების ენის საწყისები:
- პროგრამირების საწყისები:
- ცვლადების განსაზღვრა
- ცვლადების ტიპები
- ლოგიკური ბლოკები და ციკლები
- ფუნქციები
- ბიბლიოთ᳥კ᳥ბი
- ნაკაჸბი
მონაცემების დამუშავება:
- მონაცემების ტიპები
- Pandas ბიბლიოთეკის შესავალი
- მონაცემთა ვიზუალიზაციის საწყისები
- მონაცემთა დამუშავების და გასუფთავების ტექნიკები
მანქანური დასწავლის ალგორითმები:
- დაკვირვებითი და დაკვირვების გარეშე მოდელები
- რეგრესიული და კლასიფიკაციის ალგორითმები
- კლასტერირება (აღმწერი მეთოდები)
- მოდელირებისთვის მონაცემების მომზადება
- მოდელის წარმადობის შეფასების მეთოდოლოგიები და მახასიათებლები
- კომპიუტერული ხედვის ალგორითმები (computer vision)
- დამხმარე ხელსაწყოები
რეალური პროექტების/ქეისების გარჩევა:
- მანქანური დასწავლის გამოყენებით გადაჭრილი რეალური ქეისებისა და კოდის გარჩევა და ანალიზი
კურსის საბოლოო პროექტის მომზადება:
- საბოლოო პროექტისთვის მონაცემების შერჩევა
- პროექტის მსვლელობისას ლექტორების კონსულტაცია
პროგრამა აწყობილია სწავლების თანამედროვე მეთოდებით, როგორებიცაა ინტერაქციული მუშაობა და სიმულაციები. კურსის ფარგლებში აქცენტი გაკეთდება მსმენელების მაღალ ჩართულობასა და რეალური სამყაროს პრობლემების განხილვაზე სწავლების მიმდინარეობისას, რაც უფრო საინტერესოს ხდის ლექციების მიმდინარეობას.
კურსის გავლის შემდეგ:
- გ᳥ცოჸნ᳥ბა: კურსი დაგეხმარებათ პროფესიულ განვითარებაში, კარიერულ წინსვლაში, ანალიტიკური უნარების აღმოჩენა-გაღრმავებაში.
- მიიᴢებ:&Բ;კურსჸმთავრ᳥ბულ᳥ბი მიიღებენ მიიღებენ ქართულ-ამერიკული უნივერსიტეტის (GAU) სერტიფიკატს.
სერტიფიკატის მისაღებად საჭიროა ანალიტიკური/მანქანური დასწავლის პროექტის მომზადება და პრეზენტაციის წარდგენა.
პროექტის წარდგენას დაესწრებიან პოტენციური დამსაქმებლები რელევანტური ინდუსტრიებიდან.
პროექტი შეიძლება იყოს როგორც ინდივიდუალური, ასევე გუნდური - არაუმეტეს 3 წევრისა.
მსმენელები იტოვებენ უფლებას პრეზენტაცია ჩაატარონ ღია ან დახურულ ფორმატში.
- რეგისტრაციის ბმული:
პროექტი განხორციელდა USAID-ის ეკონომიკური უსაფრთხოების პროგრამის მხარდაჭერით.
რ᳥კომ᳥ნდაცი᳥ბი
სწავლის საფასური
მონაცემთა მეცნიერების საბაზისო კურსის საფასური შეადგენს 2000 ლარს. შესაძლებელია ღირებულების ეტაპობრივი გადახდა. პირველ ნაწილს (800 ლარი) მსმენელები გადაიხდიან ლექციების დაწყებამდე, ხოლო დანარჩენს (600-600 ლარი) მომდევნო 2 თვის განმავლობაში.
სწავლის საფასურის გადახდა შესაძლებელია განვადებით.
ერთი ორგანიზაციიდან:
- ორი აპლიკანტის შემთხვევაში მოქმედებს 20%-იანი ფასდაკლება;
- სამი ან ოთხი აპლიკანტის შემთხვევაში მოქმედებს 30%-იანი ფასდაკლება;
- ოთხზე მეტი აპლიკანტის შემთხვევაში მოქმედებს 40%-იანი ფასდაკლება.
50%-იანი ფასდაკლება ეკუთვნის:
- GAU-ს აქტიურ სტუდენტს;
- GAU-ს კურსდამთავრებულს;
- ნებისმიერ ადამიანს, ვისაც GAU-ს ერთი სასერტიფიკატო კურსი უკვე გავლილი აქვს.
20%-იანი ფასდაკლება ეკუთვნის:
- ერთი ოჯახის წევრებს;
- ნებისმიერი უმაღლესი სასწავლებლის აქტიურ სტუდენტს.
საკონტაქტო ინფორმაცია
თამთა ნიშნიანიძე
უწყვეტი განათლებისა და სერტიფიცირების ცენტრის ხელმძღვანელი
(+995) 591 112 200
(+995 32) 220 65 20 (313)
tamtanishnianidze@gau.edu.ge
გზავნილ᳥ბი
მარიამ ფაშალიშვილი
გია ჩქოფოია
ქრისტინე ხელაძე
მარიამ ოქრუაშვილი
გალ᳥რ᳥ა
ტრენერები
ლევან ბორჩხაძე
levan.borchkhadze@gau.edu.ge
ლევან ბორჩხაძე იკავებს მონაცემთა ანალიზის გუნდის ლიდერის თანამდებობას თიბისი ბანკში. მას გააჩნია მრავალწლიანი გამოცდილება როგორც მონაცემთა და ბიზნეს ანალიზის, ასევე მონაცემთა მეცნიერების კუთხით. ლე...
ლევან ბორჩხაძე იკავებს მონაცემთა ანალიზის გუნდის ლიდერის თანამდებობას თიბისი ბანკში. მას გააჩნია მრავალწლიანი გამოცდილება როგორც მონაცემთა და ბიზნეს ანალიზის, ასევე მონაცემთა მეცნიერების კუთხით. ლევანს მიღებული აქვს მაგისტრის ხარისხი მონაცემთა ანალიტიკაში ბარსელონას ტექნოლოგიური სკოლიდან. ის, ასევე, არის ქართულ-ამერიკული უნივერსიტეტის ბიზნესის სკოლის სამაგისტრო პროგრამის კურსდამთავრებული (MBA).
გიორგი ჭკადუა
გიორგის მათემატიკის დოქტორის წოდება მიღებული აქვს ლონდონის სამეფო კოლეჯში. იგი იკავებს წამყვანი მკვლ᳥ვარის პოზიციას ა. რაზმაძის მათემატიკის ინსტიტუტში და ამავდროულად მუშაობს უფროს მონაცემთა მეცნიერ...
გიორგის მათემატიკის დოქტორის წოდება მიღებული აქვს ლონდონის სამეფო კოლეჯში. იგი იკავებს წამყვანი მკვლ᳥ვარის პოზიციას ა. რაზმაძის მათემატიკის ინსტიტუტში და ამავდროულად მუშაობს უფროს მონაცემთა მეცნიერად AnyML–ში, სადაც ის ქმნის და ავითარებს ავტომატიზირებული მანქანური დასწავლის პლატფორმას.
ლაშა პერტახია
lashapertakhia@gau.edu.ge
ლაშა პერტახიამ ქართულ-ამერიკული უნივერსიტეტის ბიზნესის სკოლა რაოდენობრივი ფინანსების (QUANT) განხრით დაამთავრა. GAU-ს პარალელურად სწავლა განაგრძო თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტში მათემატიკის მიმარ...
ლაშა პერტახიამ ქართულ-ამერიკული უნივერსიტეტის ბიზნესის სკოლა რაოდენობრივი ფინანსების (QUANT) განხრით დაამთავრა. GAU-ს პარალელურად სწავლა განაგრძო თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტში მათემატიკის მიმართულებით, სადაც მას მათემატიკის მაგისტრის ხარისხი მიენიჭა 2017 წელს.
ლაშამ პროფესიული კარიერა სადაზღვევო კომპანია „ალდაგის“ ფინანსურ განყოფილებაში დაიწყო. შემდეგ, საქმიანობა IT კომპანიაში „Direct Solutions“ ERP Developer-ის პოზიციაზე განაგრძო. მოგვიანებით, იგი საქართველოს ბანკის ანალიტიკოსების გუნდს შეუერთდა. ამჟამად, ლაშა პერტახია MaxinAI-ში მანქანური სწავლების ინჟინრის პოზიციას იკავებს.
2019 წლიდან დღემდე არის ქართულ-ამერიკული უნივერსიტეტის მოწვეული ლექტორი. ის ასწავლის შემდეგ საგნებს: მანქანური სწავლება R-ის გამოყენებით, მანქანური სწავლება Python-ის გამოყენებით, პროგრამირება Python-ზე.
გიორგი ბატიაშვილი
გიორგი იკავებს ანალიტური ცენტრის უფროსის პოზიციას თიბისი ბანკში. მონაწილეობდა ბიგ დატა პლატფორმის დანერგვასა და სხვადასხვა ანალიტიკურ პროექტებში, აქვს მრავალწლიანი გამოცდილება მონაცემთა ინჟინერიაში...
გიორგი იკავებს ანალიტური ცენტრის უფროსის პოზიციას თიბისი ბანკში. მონაწილეობდა ბიგ დატა პლატფორმის დანერგვასა და სხვადასხვა ანალიტიკურ პროექტებში, აქვს მრავალწლიანი გამოცდილება მონაცემთა ინჟინერიაში, ანალიზსა და პროგრამირებაში. არის საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტის კურსდამთავრებული.
