ᲨᲔᲛᲝᲒᲕᲘᲔᲠᲗᲓᲘ ᲗᲘᲑᲘᲡᲘ ᲐᲙᲐᲓᲔᲛᲘᲐᲨᲘ ᲠᲘᲡᲙᲔᲑᲘᲡ ᲛᲐᲠᲗᲕᲘᲡ ᲛᲘᲛᲐᲠᲗᲣᲚᲔᲑᲘᲗ

დიახ. თუ პროგრამას წარმატებით დაასრულებ, მიიღებ თიბისის რისკების აკადემიის სერტიფიკატს.

თიბისის რისკების აკადემიაში მოხვედრილი ყველა სტუდენტი მიიღებს 100%-იან დაფინანსებას.

• მიიღებ სერტიფიკატს თიბისი აკადემიიდან რისკების მართვის მიმართულებით;

• გაიღრმავე ცოდნას ანალიტიკის და რისკების მართვის მიმართულებით;

• ისწავლი Excel-ში მონაცემების დამუშავებას და ანალიზსს;

• ისწავლი მონაცემების მოძიებას და დამუშავებას SQL-ში;

• ისწავლი მონაცემთა ვიზუალიზაციას Power BI-ში;

• მიიღებ პრაქტიკულ გამოცდილებას რეალური ამოცანების ამოხსნით;

• შეძლებ ააგო და ინტერპრეტაცია გაუკეთო სხვადასხვა სტატისტიკურ მოდელებს.

პროგრამა გაგრძელდება დაახლოებით 4 თვე , 10 აპრილიდან 29 ივლისამდე.

პროგრამის ფარგლებში მივიღებთ მაქსიმუმ 20 სტუდენტს.

ლექციები ჩატარდება ჰიბრიდულ რეჟიმში: ონლაინ და ფიზიკურ გარემოში, კვირაში 2-3-ჯერ. თითოეული კურსის დასრულებისას ტესტირება ჩატარდება თიბისის სასწავლო ცენტრში.

რისკების აკადემია არის საკმაოდ ინტენსიური პროგრამა, ამიტომ მოხვედრილი სტუდენტებისთვის არსებობს რამდენიმე წინაპირობა სხვადასხვა მიმართულებით. იმისათვის, რომ დავადგინოთ არსებული ცოდნის დონე რისკების აკადემიის გასავლელად, ტესტირება ჩატარდება შემდეგი მიმართულებებით:

• ალბათობა

• ექსელი

• ლოგიკა

• მიიღებ სერტიფიკატს თიბისი აკადემიიდან რისკების მართვის მიმართულებით;

• გაიღრმავებ ცოდნას ანალიტიკის და რისკების მართვის მიმართულებით;

• ისწავლი Excel-ში მონაცემების დამუშავებას და ანალიზსს;

• ისწავლით მონაცემების მოძიებას და დამუშავებას SQL-ში;

• ისწავლი მონაცემთა ვიზუალიზაციას Power BI-ში;

• მიიღებ პრაქტიკულ გამოცდილებას რეალური ამოცანების ამოხსნით;

• შეძლებ ააგო და ინტერპრეტაცია გაუკეთოთ სხვადასხვა სტატისტიკურ მოდელებს.

SQL-ის კურსი გაგრძელდება 4 კვირის განმავლობაში და მოიცავს კვირაში 4 საათიან პრაქტიკულ და თეორიულ სწავლებას. კურსი დაფარავს შემდეგ თემებს:

• შესავალი და საწყისი ფუნქციები

• მონაცემების წაკითხვა

• მონაცემთა დალაგება და ფილტრაცია

• მონაცემების წაკითხვა დაკავშირებული ცხრილებიდან

• მონაცემთა ტიპები და ტექსტური და არითმეტიკული ფუნქციები

• კალენდრული ფუნქციები

• მონაცემების წაკითხვა შემთხვევების მაგალითით (CASE)

• ქვემიმდევრობა და დროებითი ცხრილები

• მონაცემების შექმნა და შეცვლა

• ცვლადების განსაზღვრა

• „View, functions, and procedures”-თან მუშაობა

Excel-ის კურსი გაგრძელდება 4 კვირის განმავლობაში და მოიცავს კვირაში 4 საათიან პრაქტიკულ და თეორიულ სწავლებას. კურსი დაფარავს შემდეგ თემებს:

• მონაცემთა ცხრილების მართვა მენიუთი

• დალაგება და ფილტრაცია

• მრავალფუნქციური ცხრილები

• ფუნქციები

• პირობითი ფორმატირება

• მონაცემების ვალიდაცია და შეზღუდვები

• სტატისტიკური ფუნქციები

• ურთიერთგამომრიცხავი პირობების ფილტრაცია

• დინამიური ცხრილები (pivot table)

• მოდელირება

• დიაგრამები და მონაცემთა ანალიზი

• ერთი, ორი, და N რაოდენობის უცნობი ცვლადის ვარირება

• დეველოპერი

• მონაცემთა კონსოლიდაცია

• სოლვერი

Power BI-ის კურსი გაგრძელდება 4 კვირის განმავლობაში და მოიცავს კვირაში 4 საათიან პრაქტიკულ და თეორიულ სწავლებას. კურსი დაფარავს შემდეგ თემებს:

• შესავალი Query Editor-ში;

• ტექსტის ტრანსფორმაცია, ციფრების ტრანსფორმაცია, თარიღის ტრანსფორმაცია. დატის აგრეგაცია;

• ცხრილების გაერთიანება: Merge & Append;

• მოდელინგი: Data ("Fact") Tables vs. Lookup("Dimension") Tables, Table Relationships, Understanding filter flow, Filtering & cross-filtering, Active vs. Inactive Relationships, Cardinality;

• შესავალი Data Analysis Expressions (DAX)-ში და DAX-ის ძირითადი ფუნქციები;

• DAX & ვიზუალიზაცია: DAX-ის ედვანს ფუნქციების განხილვა: იტერატორი ფუნქციები, თეიბლის ფუნქციები, Time Intelligence ფუნქციები;

• DAX & ვიზუალიზაცია: ედვანს CALCULATE და მისი მოდიფაიერები;

• Power BI Report Server, Tabular editor, SSAS Cubs.

იქიდან გამომდინარე რომ, Power Query და Power Pivot არის Power BI-ს 2 უმთავრესი ისნტრუმენტი (Data და Model ნაწილები), ცხადია პროგრამა დაფარავს მათ ფუნქციონალსაც, თუმცაღა ის განსხვავებები რაც არსებობს Excel-ის ამ მოდულებსა და Power BI-ს შორის არ იქნება განხილული.

მონაცემთა ანალიტიკის კურსი გაგრძელდება 4 კვირის განმავლობაში და მოიცავს კვირაში 4 საათიან თეორიულ სწავლებას. კურსი დაფარავს შემდეგ თემებს:

• მონაცემთა ანალიზის შესავალი.

• ბიზნესური ამოცანის სწორად გაანალიზება და ანალიტიკურ/ტექნიკურ ამოცანაში თარგმნა.

• მონაცემთა შეგროვება და მონაცემთა წყაროები:

  • OLTP

  • Relation Data bases

  • ETL

  • Procedures

  • Jobs

  • DataMarts

• მონაცემთა დამუშავების პროცესი;

• აღწერითი და დიაგნოსტიკური ანალიტიკა;

• მონაცემთა ანალიზი და ვიზუალიზაცია;

• მონაცემთა ვიზუალიზაციის პრინციპები (სთორითელინგი);

• საკონსულტაციო შეხვედრა;

• ფინალური პროექტი.

ინფორმაციული შეხვედრა ჩატარდება 11 თებერვალს, 17:00 საათზე, Teams-ში

Microsoft Teams

Join the meeting now

Meeting ID: 460 801 501 810

Passcode: 8uZ2eX2C

გთხოვთ, პირველ რიგში, ყურადღებით გადახედოთ ინფორმაციას ვებ-გვერდზე, და დაესწროთ საინფორმაციო შეხვედრას.

საკონტაქტო: riskacademy@tbcbank.com.ge