Full-hd-–-1920x1080.png

ᲨᲔᲛᲝᲒᲕᲘᲔᲠᲗᲓᲘ ᲗᲘᲑᲘᲡᲘ ᲐᲙᲐᲓᲔᲛᲘᲐᲨᲘ ᲠᲘᲡᲙᲔᲑᲘᲡ ᲛᲐᲠᲗᲕᲘᲡ ᲛᲘᲛᲐᲠᲗᲣᲚᲔᲑᲘᲗ

ᲗᲘᲑᲘᲡᲘ ᲐᲙᲐᲓᲔᲛᲘᲐᲨᲘ ᲠᲘᲡᲙᲔᲑᲘᲡ ᲛᲐᲠᲗᲕᲘᲡ ᲛᲘᲛᲐᲠᲗᲣᲚᲔᲑᲘᲗ ᲡᲢᲣᲓᲔᲜᲢᲔᲑᲘᲡ ᲛᲘᲦᲔᲑᲐ ᲓᲐᲘᲬᲧᲝ

აქ.ახლა, შენ გაქვს შესაძლებლობა, შემოუერთდე თიბისი აკადემიას რისკების მართვის მიმართულებით და განივითარო ანალიტიკური და ტექნიკური უნარები თიბისი ბანკის სრული დაფინანსებით. 

ᲠᲐᲡ ᲛᲝᲘᲪᲐᲕᲡ
  • სამთვიან ინტენსიურ თეორიულ და პრაქტიკულ სწავლებას;

  • სფეროს პროფესიონალი მენტორების მიერ გამოცდილების და ცოდნის გაზიარებას;

  • რეალური ამოცანების ამოხსნას;

  • მონაცემთა მეცნიერებას (სტატისტიკა და რეგრესიები);

  • შეხვედრებს რისკების მართვის მიმართულებით თიბისის სხვადასხვა განყოფილების ხელმძღვანელებთან.

  • 30 ნოემბრამდე შეავსე აპლიკაცია ბმულზე;

  • წარმატებით გაიარე ონლაინ ტესტირება და გასაუბრება;

  • მოამზადე დავალება და წარუდგინე თიბისის რისკების გუნდს.

  • თუ ხარ მე-3 ან მე-4 კურსის სტუდენტი, ან კურსდამთავრებული;

  • სწავლობ ტექნიკური მიმართულებით (ფინანსები, მათემატიკა, ეკონომიკა, ა.შ.);

  • ხარ მოტივირებული და შრომისმოყვარე;

  • გსურს  განავითარო ანალიტიკური და ტექნიკური უნარები;

  • გაინტერესებს რეალური სამუშაო ამოცანები საბანკო რისკების მიმართულებით.

  • გაიღრმავებ ცოდნას სტატისტიკის  და რისკების მართვის მიმართულებით;

  • ისწავლი Excel-ში მონაცემების დამუშავებას და ანალიზს;

  • ისწავლი მონაცემების მოძიებას და დამუშავებას SQL-ში;

  • ისწავლი მონაცემთა ვიზუალიზაციას Power BI-ში;

  • მიიღებ პრაქტიკულ გამოცდილებას რეალური ამოცანების ამოხსნით;

  • სერთიფიკატს, კურსის წარმატებით დასრულების შემდეგ.

ᲕᲘᲡ ᲕᲔᲫᲔᲑᲗ
ᲠᲐᲡ ᲛᲘᲘᲦᲔᲑ
ᲠᲝᲒᲝᲠ ᲛᲝᲮᲕᲓᲔ

ᲨᲔᲠᲩᲔᲕᲘᲡ ᲞᲠᲝᲪᲔᲡᲘ

აპლიკაციების მიღება

20 - 30 ნოემბერი

საინფორმაციო შეხვედრა ზუმში

27 ნოემბერი, 15:30

Zoom-ში

ონლაინ ტესტირება

1 - 3 დეკემბერი

გასაუბრება ადამიანური კაპიტალის გუნდთან

7 - 11 დეკემბერი

დავალების მომზადება და გასაუბრება რისკების გუნდთან

8 - 18 დეკემბერი

აპლიკანტებთან კომუნიკაცია და აკადემიაში მიღება

21 - 25 დეკემბერი

ᲞᲠᲝᲒᲠᲐᲛᲐ ᲡᲠᲣᲚᲐᲓ ᲐᲠᲘᲡ ᲓᲐᲤᲘᲜᲐᲜᲡᲔᲑᲣᲚᲘ ᲗᲘᲑᲘᲡᲘ ᲑᲐᲜᲙᲘᲡ ᲛᲘᲔᲠ

ᲮᲨᲘᲠᲐᲓ ᲓᲐᲡᲛᲣᲚᲘ ᲨᲔᲙᲘᲗᲮᲕᲔᲑᲘ

მონაცემთა მოძიება და დამუშავება SQL-ში


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

  1. შესავალი და საწყისი ფუნქციები
  2. მონაცემების წაკითხვა
  3. მონაცემთა დალაგება და ფილტრაცია
  4. მონაცემების წაკითხვა დაკავშირებული ცხრილებიდან
  5. მონაცემთა ტიპები და ტექსტური და არითმეტიკული ფუნქციები
  6. კალენდრული ფუნქციები
  7. მონაცემების წაკითხვა შემთხვევების მაგალითით (CASE)
  8. ქვემიმდევრობა და დროებითი ცხრილები
  9. მონაცემების შექმნა და შეცვლა
  10. ცვლადების განსაზღვრა
  11. „View, functions, and procedures”-თან მუშაობა




მონაცემთა ანალიზი Excel-ში


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

  1. მონაცემთა ცხრილების მართვა მენიუთი
  2. დალაგება და ფილტრაცია
  3. მრავალ-ფუნქციური ცხრილები
  4. ფუნქციები
  5. პირობითი ფორმატირება
  6. მონაცემების ვალიდაცია და შეზღუდვები
  7. სტატისტიკური ფუნქციები
  8. ურთიერთ გამომრიცხავი პირობების ფილტრაცია
  9. დინამიური ცხრილები (pivot table)
  10. მოდელირება
  11. დიაგრამები და მონაცემთა ანალიზი
  12. ერთი, ორი, და N რაოდენობის უცნობი ცვლადის ვარირება
  13. დეველოპერი
  14. მონაცემთა კონსოლიდაცია
  15. სოლვერი




მონაცემთა ვიზუალიზაცია Power BI-ში


Power BI-ის კურსი, 3 კვირის განმავლობაში გაგრძელდება და კვირაში 4 საათიან პრაქტიკულ და თეორიულ სწავლებას მოიცავს. კურსი დაფარავს შემდეგ თემებს:

  1. ცხრილების დაკავშირება და მონაცემთა მოდელი
  2. მონაცემთა ბაზის ნორმალიზაციის პრინციპები
  3. სხვადასხვა საძიებო ცხრილი
  4. „snowflake” სქემები
  5. Table Relationship-ების შექმნა და მათი მართვა
  6. ფილტრის ნაკადი და ორმაგი ფილტრები
  7. მონაცემთა ანალიზი DAX-ის გამოყენებით
  8. სხვადასხვა სახის ფუნქციები
  9. Time intelligence ფორმულები
  10. მონაცემთა ვიზუალიზაცია: მარტივი ობიექტის დამატება
  11. ძირითადი გრაფიკები და დიაგრამები
  12. Cards და KPI ვიზუალები
  13. ხაზოვანი და რეგიონალური დიაგრამები
  14. პროგნოზების დამატება
  15. Gauge დიაგრამები
  16. სცენარების ტესტირება
  17. როლების მართვა და დათვალიერება
  18. გამოქვეყნება Power BI Server-ში
  19. Q&A ვიზუალური
  20. კორელაცია მიზეზობრივი კავშირის წინააღმდეგ




მონაცემთა მეცნიერება (სტატისტიკა და რეგრესიები)


მონაცემთა მეცნიერების კურსი, 12 კვირის განმავლობაში გაგრძელდება და კვირაში 2 საათიან პრაქტიკულ და თეორიულ სწავლებას მოიცავს. კურსი დაფარავს შემდეგ თემებს:

  1. შემთხვევითი სიდიდეები და მათი განაწილების ფუნქცია
  2. დიდ რიცხვთა კანონი და ცენტრალური ზღვარითი თეორემა
  3. შერჩევა და მისი განაწილება
  4. შეფასების თეორია
  5. ნდობის ინტერვალის აგება ნორმალურად განაწილებული პარამეტრებისთვის
  6. ჰიპოთეზის შემოწმება
  7. პირველი და მეორე გვარის შეცდომები
  8. მარტივი ჰიპოთეზის შემოწმება საშუალოსთვის და ვარიაციისთვის
  9. ხი კვადრატ განაწილება
  10. ორამოკრეფიანი ჰიპოთეზის შემოწმება
  11. მარტივი წრფივი რეგრესია
  12. მრავალცვლადიანი წრფივი რეგრესია
  13. ლოჯისტიკური რეგრესია
  14. მარკოვის ჯაჭვები, მდგომარეობები და მათი აღწერა
  15. სტოქასტური მატრიცის გამოყენება
  16. ერგოდული მარკოვის ჯაჭვები




სემინარები განყოფილების უფროსებთან


კურსის ფარგლებში, სტუდენტები შეხვდებიან რისკების მართვის სხვადასხვა განყოფილების ხელმძღვანელებს და საინტერესო და საბანკო რისკებისთვის მნიშვნელოვან თემებს დაფარავენ.




როგორ დაგიკავშირდეთ დამატებითი ინფორმაციის მისაღებად?


კითხვების შემთხვევაში, მოგვწერეთ ელ.ფოსტაზე: riskacademy@tbcbank.com.ge





ᲮᲨᲘᲠᲐᲓ ᲓᲐᲡᲛᲣᲚᲘ ᲨᲔᲙᲘᲗᲮᲕᲔᲑᲘ

მონაცემთა მოძიება და დამუშავება SQL-ში


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

  1. შესავალი და საწყისი ფუნქციები
  2. მონაცემების წაკითხვა
  3. მონაცემთა დალაგება და ფილტრაცია
  4. მონაცემების წაკითხვა დაკავშირებული ცხრილებიდან
  5. მონაცემთა ტიპები და ტექსტური და არითმეტიკული ფუნქციები
  6. კალენდრული ფუნქციები
  7. მონაცემების წაკითხვა შემთხვევების მაგალითით (CASE)
  8. ქვემიმდევრობა და დროებითი ცხრილები
  9. მონაცემების შექმნა და შეცვლა
  10. ცვლადების განსაზღვრა
  11. „View, functions, and procedures”-თან მუშაობა




მონაცემთა ანალიზი Excel-ში


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

  1. მონაცემთა ცხრილების მართვა მენიუთი
  2. დალაგება და ფილტრაცია
  3. მრავალ-ფუნქციური ცხრილები
  4. ფუნქციები
  5. პირობითი ფორმატირება
  6. მონაცემების ვალიდაცია და შეზღუდვები
  7. სტატისტიკური ფუნქციები
  8. ურთიერთ გამომრიცხავი პირობების ფილტრაცია
  9. დინამიური ცხრილები (pivot table)
  10. მოდელირება
  11. დიაგრამები და მონაცემთა ანალიზი
  12. ერთი, ორი, და N რაოდენობის უცნობი ცვლადის ვარირება
  13. დეველოპერი
  14. მონაცემთა კონსოლიდაცია
  15. სოლვერი




მონაცემთა ვიზუალიზაცია Power BI-ში


Power BI-ის კურსი, 3 კვირის განმავლობაში გაგრძელდება და კვირაში 4 საათიან პრაქტიკულ და თეორიულ სწავლებას მოიცავს. კურსი დაფარავს შემდეგ თემებს:

  1. ცხრილების დაკავშირება და მონაცემთა მოდელი
  2. მონაცემთა ბაზის ნორმალიზაციის პრინციპები
  3. სხვადასხვა საძიებო ცხრილი
  4. „snowflake” სქემები
  5. Table Relationship-ების შექმნა და მათი მართვა
  6. ფილტრის ნაკადი და ორმაგი ფილტრები
  7. მონაცემთა ანალიზი DAX-ის გამოყენებით
  8. სხვადასხვა სახის ფუნქციები
  9. Time intelligence ფორმულები
  10. მონაცემთა ვიზუალიზაცია: მარტივი ობიექტის დამატება
  11. ძირითადი გრაფიკები და დიაგრამები
  12. Cards და KPI ვიზუალები
  13. ხაზოვანი და რეგიონალური დიაგრამები
  14. პროგნოზების დამატება
  15. Gauge დიაგრამები
  16. სცენარების ტესტირება
  17. როლების მართვა და დათვალიერება
  18. გამოქვეყნება Power BI Server-ში
  19. Q&A ვიზუალური
  20. კორელაცია მიზეზობრივი კავშირის წინააღმდეგ




მონაცემთა მეცნიერება (სტატისტიკა და რეგრესიები)


მონაცემთა მეცნიერების კურსი, 12 კვირის განმავლობაში გაგრძელდება და კვირაში 2 საათიან პრაქტიკულ და თეორიულ სწავლებას მოიცავს. კურსი დაფარავს შემდეგ თემებს:

  1. შემთხვევითი სიდიდეები და მათი განაწილების ფუნქცია
  2. დიდ რიცხვთა კანონი და ცენტრალური ზღვარითი თეორემა
  3. შერჩევა და მისი განაწილება
  4. შეფასების თეორია
  5. ნდობის ინტერვალის აგება ნორმალურად განაწილებული პარამეტრებისთვის
  6. ჰიპოთეზის შემოწმება
  7. პირველი და მეორე გვარის შეცდომები
  8. მარტივი ჰიპოთეზის შემოწმება საშუალოსთვის და ვარიაციისთვის
  9. ხი კვადრატ განაწილება
  10. ორამოკრეფიანი ჰიპოთეზის შემოწმება
  11. მარტივი წრფივი რეგრესია
  12. მრავალცვლადიანი წრფივი რეგრესია
  13. ლოჯისტიკური რეგრესია
  14. მარკოვის ჯაჭვები, მდგომარეობები და მათი აღწერა
  15. სტოქასტური მატრიცის გამოყენება
  16. ერგოდული მარკოვის ჯაჭვები




სემინარები განყოფილების უფროსებთან


კურსის ფარგლებში, სტუდენტები შეხვდებიან რისკების მართვის სხვადასხვა განყოფილების ხელმძღვანელებს და საინტერესო და საბანკო რისკებისთვის მნიშვნელოვან თემებს დაფარავენ.




როგორ დაგიკავშირდეთ დამატებითი ინფორმაციის მისაღებად?


კითხვების შემთხვევაში, მოგვწერეთ ელ.ფოსტაზე: riskacademy@tbcbank.com.ge