Салем Әлем,

Сонау 2017-де IT жайлы контент қазақша бастап, өзіме деген сенімсіздіктен және уақыт тапшылығынан ол ой қалып қалған. Содан бері көп тәжірибе жинап, қазақша IT қоғамына өзімнің үлесімді қосқым келеді. Оған алдыңғы жылы мұғалімдік жолды басғананым және Google-дің Digital Creator іс шарасына шақырту алғаным үлкен себеп болды.

Ал бастайық.

GDE – түрлі салаларда кәсіби мамандарды іріктейтін Google бағдарламасы. Google оларға пайдалы танысуға, іс-шараларға қатысуға және фреймворк жасаушыларымен тікелей сөйлесуге көмектеседі.

Қалай GDE болуға болады:

1. Өз салаңыздың сарапшысы болыңыз:

- Технологияларды үнемі пайдаланыңыз және тәжірибе жинақтаңыз: сарапшы болғыңыз келетін технологиялармен жұмыс істеңіз, мақалалар мен құжаттамаларды оқыңыз, баяндамаларды қараңыз, технологиялармен бірнеше жыл жұмыс істеңіз
- Біліміңізбен бөлісіңіз: мақалалар жазыңыз, блог жүргізіңіз, баяндамалар жасаңыз.
Қоғамдастыққа қатысыңыз: open-source жобаларын әзірлеңіз, митаптарды ұйымдастырыңыз.

2. GDE шақыртуын алыңыз:

- Өз аймағыңыздан GDE табыңыз: Google барлық GDE тізімін жыл сайын жариялайды.
https://developers.google.com/community/experts
- GDE-ге хат жазыңыз: өзіңіз туралы, жетістіктеріңіз туралы және неге GDE болғыңыз келетіні туралы айтыңыз.
- GDE-ден өзіңіздің тәлімгеріңіз болуды сұраңыз: ол сізге мақсаттарды тұжырымдауға және оларға қол жеткізу жоспарын жасауға көмектеседі.

3. GDE бағдарламасына қатысуға өтінім беріңіз:

- Өтініш толтырыңыз: өтінім нысанында сізге өз жетістіктеріңіз мен тәжірибелеріңізді сипаттау қажет болады.
- Сұхбаттан өтіңіз: сұхбат ағылшын тілінде өткізіледі, сіз таңдаған салада өзіңіздің кәсібилігіңізді растауыңыз қажет.


GDE артықшылықтары:

• Тану: Google сіздің кәсіби мәртебеңізді растайды.
• Қолдау: Google сізге конференцияларда сөйлеуге көмектеседі.
• Қоғамдастық: Сіз басқа GDE және әзірлеушілермен сөйлесесесіз.
Кеңестер:
• Шағын бастаңыз: ірі конференцияда бірден спикер болуға тырыспаңыз. Кішкентай сөздерден бастаңыз, мысалы, митаптарда.
• Мақалалар жазыңыз: бұл білімді жүйелеуге көмектеседі.
• Белсенді болыңыз: қоғамға қатысыңыз, басқа әзірлеушілерге көмектесіңіз, мақалалар жазыңыз, open-source жобаларын жасаңыз.
• Көмек сұраудан қорықпаңыз: егер сіз бір нәрсеге күмәндансаңыз, басқа GDE-ге немесе сіздің салаңыздағы сарапшыларға хабарласыңыз.

Нәтиже:

GDE болу үшін:
• Өз саласыңда сарапшы болу
• Өз біліміңізбен қоғаммен бөлісу
• GDE шақыртуын алу
• Сұхбаттан өту

Егер сіз өз салаңызда сарапшы болғыңыз және өз біліміңізді басқалармен бөлісгіңіз келсе, GDE – бұл тамаша мүмкіндік.

Сілтемелер:
• https://developers.google.com/community/experts
• GDE Program app guide_V1 (google.com)

Қазақ тілінде мақалалар жазғым келеді, баяндама жасауға ниеттімін не подкастқа қатысқым келеді десеңіздер, осында жазып қойыңыздар 😌

@achilova

Қазақ тілінде IT Content дамуға бірге үлес қосайық 🫰🏼

Жобамыздың басқа да әлеуметтік желілеріндегі парақшаларына тіркеліп қойсаңыздар болады:

Instagram: https://www.instagram.com/digitaldala/
YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCxCwzv6egZQPVezYrU0M3EQ

P.S Сіздердің қолдауларыңыз бізге контент дайындауға шабыт береді🚀

Дата аналитика мамандығына бағдар.

Дата-аналитик деген кім?

Қазіргі заманда дата аналитик сұранысқа ие мамандықтардың бірі. Себебі, кез келген компанияда деректер қоры жыл сайын артуда. Ал сол деректерді өңдеуге, зерттеуге және болжам арқылы дамытуға адам керек, яғни, дата аналитик.

Біздің бағдарымызда дата аналитик білу керек бағдарламалау тілдері, бойында болу керек қасиеттер, курстар тізімі қамтылған. Егер сіз осы мамандыққа қызықсаңыз және неден бастайтыңызды білмесеңіз біздің бағдарды оқуға кеңес береміз.

Техникалық қабілеттер бойынша:

1. SQL

Дата аналитик деректер қорымен жұмыс жасағандықтан SQL - ең маңызды талаптың бірі.
Бұл бағдарламалау тілі арқылы сіз деректер қорынан анализ жасауға қажетті деректер аласыздар.

Тегін курстар тізімі:

a) SQL For Data Analysis in Google BigQuery- https://dataacademy.kz (қазақ тілінде 1-2 апта ішінде күтілуде)
b) Есептер шығару - https://www.hackerrank.com
c) Интерактивный тренажер по SQL ө https://stepik.org/course/63054/promo


2. Python

Python бағдарламалау тілі деректерді талдауға және өңдеуге қажет. Дата аналитик үшін Python бағдарламау тілінде Pandas, Numpy, Matplotlib және Seaborn кітапханаларын білу өте маңызды. Ғаломтор желісінде Python бойынша әртүрлі тегін курстар бар:

a) Stepik-тен “Поколение Python: курс для начинающих” курсы: 61 видеосабақтардан және білімінді тексеру үшін арнайын жаттығулардан тұрады.
b) Coursera-дан “Программирование для всех (начало работы с Python)” курсы: 40 видеосабақтардан және білімінді тексеру үшін арнайын жаттығулардан тұрады.
c) Мини қызықты курсттер Python-ның әр кітапханасы бойынша - https://www.kaggle.com/learn/pandas
d) Қазақ және ағылшын тілінде: “Python for Beginners: Taste of Adventure” - https://dataacademy.kz


3. Статистика

Статистика және математикалық анализ - Дата аналитик үлкен көлемді деректермен жұмыс, болжам жасау үшін қажет. Бұл бағыт бойынша ғаламтор желісінде тегін курстар бар:

a) Яндекс Практикумнан “Статистика негіздері және A/B тестілеу” атты курсы;
b) Stepik-тен “Статистика негіздері” курсы;
c) "Статистика и котики" Савельев В. автордың кітабі


4.Визуалдау

Деректер бойынша жасалған анализ адамдар үшін түсінуге оңай болу үшін Power BI не Tableu не MicroStrategy тулдарын білу қажет. Power BI арқылы деректерге визуализация жасауға, яғни диаграммалар, дэшбордтар жасауға болады. Ғаломтор желісінде Power BI туралы тегін курстар жоқ. Бірақ Power BI-дің негізін білу мақсатында мини-курстар бар:

a) Microsoft компаниясынан Power BI туралы курстар жиынтығы - https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/learning/
b) YouTube бүкіл BI тулдарына байланысты мини курсттер - https://www.youtube.com/watch?v=PBl4xVIGkG4
c) Телеграмм желісінде өте көп каналдар BI тулдарына қатысты және қалай өзіміздің анализді әдемілеп визуалдауға болатыны жайлы:
https://news.1rj.ru/str/revealthedata
https://news.1rj.ru/str/designing_numbers
https://news.1rj.ru/str/data_publication
https://news.1rj.ru/str/Design_PowerBi
https://news.1rj.ru/str/dashboardets
және тағы басқа

5. Soft Skills

Дата аналитикке техникалық қабілеттер ғана емес, сонымен қатар Soft skills та өте маңызды:

a) Коммуникация, яғни адамдармен қарым-қатынас;
b) Әріптестерге күрделі ұғымдарды және талдауды анық және тиімді түсіндіре білу керек;
c) Жақсы дата аналитик басшылыққа нәтижелерді ұсыну үшін есептер мен презентациялар жазу дағдылары болуы өте маңызды;
d) Проблемалық ойлау: яғни, мәселерді шешуге және деректерді талдаудың инновациялық тәсілдерін табуға дайын болу;
e) Шарттар мен талаптардың өзгеруіне жылдам әрекет ету алу;
f) Жауапкершілік: нәтижеге жетуге және берілген тапсырмаларды орындауға берілу.
g) Жұмысыңыздың нәтижелері үшін жауапкершілік алу;


6. Дата Анализге байланысты кітап қоймасы:
https://news.1rj.ru/str/analyst_books_library

7. Қазақ тілінде Дата анализ жайлы блог:
https://news.1rj.ru/str/khan17qazaq

#guide

Сәлем, Digital Dala оқырмандары!

Бұл жолғы жазба IT саласындағы немесе осы салаға қызығатын қыз балаларға арналады.

IT саласында дамуды, шетелде жұмыс істеуді, жеке дамуға көңіл бөліп, бірдей көзқарастағы құрбы табуды жоспарлап жүрсеңіз онда бұл қыздар құрылтайы сізге арналады.

Спикерлер:

Ғинаятова София - Сингапур компаниясында Growth Hacker,
Сауд Арабиясының проектінде Project Manager;

Ачилова Алина - Professor of Practice AlmaU, Lector SDU,
Google Developer Group мүшесі, Startup Business expert;

Ұйымдастырушы және кері байланыс:

Жұмадір Надира - Backend-Java бағдарламаушысы,
КБТУ лекторы
@nadira_zhumadir

Уақыты: 6.03.2024 сағат 19:30
Орны: Unihub, Сәтпаев көшесі 22
Қыздар, орын саны шектетулі, Надираға жазып тіркеліп қойыңыздар;

(бұл ешқандай жарнама емес, қыздарға пайдалы болады деп осында жариялайық деп шештік, және кездесу қазақ тілінде өтеді)

Сіздің аналитикалық ойлау қабілетіңізді арттыратын үш кітап:

Аналитикалық ойлау қабілетіңізді жақсарту үшін дата аналика және статистика туралы кітаптардан бөлек, әртүрлі шынайы мысалдарға негізделген кітаптарды да оқу өте маңызды. Осы мақсатта DataAcademy.kz назарларыңызға үш кітап ұсынады:

1. Кез келген нәрсені қалай өлшеуге болады

Дуглас У.Хаббардтың «Кез келген нәрсені қалай өлшеуге болады: бизнестегі «материалдық емес активтердің» құнын табу» - шынайы өмір жағдайлары арқылы аналитикалық ойлауын жақсартуды қалайтын кез келген адам үшін ерекше ресурс.

Бұл қысқа да нұсқа кітап бизнестің кейбір аспектілерін өлшеуге келмейді деген көзқарасқа қарсы шығып, өлшеусіз болып көрінетін дүниені сандық бағалаудың сенімді әдістерін ұсынады. Бұл абстрактылы деректерді пайдалы бизнес идеяға айналдырғысы келетіндер үшін қызықты оқу процессі болмақ.

Түпнұсқасы: Douglas W. Hubbard’s “How to Measure Anything: Finding the Value of ‘Intangibles’ in Business”

Сілтеме: https://clck.ru/39NXm9

2. Сигнал және шу

Нейт Силвердің «Сигнал және шу: Неліктен көптеген болжамдар орындалмай қалады, ал кейбіреуі орындалады» атты туындысы - болжау өнері мен ғылымына енетін негізгі жұмыс. Сайлау туралы нақты болжамдарымен танымал Силвер кездейсоқ шудан маңызды үлгілерді (сигнал) айырудың қыр-сырын ашады.

Кітап қаржыдан ауа-райын болжауға дейінгі әртүрлі салалар бойынша, неліктен кейбір болжамдардың сәтті, ал басқалары сәтсіз болатынын түсіндіреді. Үнемі өсіп келе жатқан деректер дәуірінде болжамды қалай жақсырақ жасауға болатынын түсінгісі келетін және болжамды аналитиканың практикалық қиындықтарын бағалайтын кез келген адамға міндетті түрде оқу керек кітап болып табылады.

Түпнұсқасы: “The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail — but Some Don’t” by Nate Silver 

Сілтеме: https://clck.ru/39NXn6

3. Қалай қателеспеу керек

Джордан Элленбергтің «Қалай қателеспеу керек: математикалық ойлаудың күші» атты кітабы математикалық принциптердің өмірлік сценарийлерде қалай қолданылатынын көрсетеді. Элленберг ұшқыр ойымен математиканың абстрактілі теңдеулер қатары ғана емес, жақсы шешім қабылдауға және пайымдаудың жалпы қателерінен аулақ болуға көмектесетін құрал екенін анық көрсетеді.

Қызық әңгімелер мен мысалдар арқылы кітап оқырмандарды математиканың күнделікті өмірдегі рөлі туралы басқаша ойлауға шақырады. Сандық сауаттылықтың маңыздылығы артып келе жатқан әлемде логикалық және мәселелерді шешу дағдыларын шыңдағысы келетіндер үшін маңызды кітаптардың бірі.

Түпнұсқасы: “How Not to Be Wrong: The Power of Mathematical Thinking” by Jordan Ellenberg

Сілтеме: https://clck.ru/39NXo7

+ Сыйлыққа:

Ойлау, жылдам және баяу

Дэниел Каннеманның «Ойлау, жылдам және баяу» туындысы - адамның ойлау процестерін және пайымдауларымыз бен шешімдерімізді басқаратын қос жүйелерді терең зерттеу. Экономикалық ғылымдар бойынша Нобель сыйлығының иегері Каннеман өзінің жаңашыл зерттеулерін шешім қабылдауға қатысты болжамдарымызға қарсы келетін қолжетімді әңгімеге айналдырады. Кітап тез, интуитивті және эмоционалды ойлау жүйесін баяу, ойластырылған және логикалық жүйемен салыстырып, когнитивтік бейімділіктің біздің мінез-құлқымызға әсерін көрсетеді.

Бұл таңдаудың психологиялық негіздеріне және интуиция мен ұтымдылықтың өзара әрекеттестігіне қызығушылық танытатын кез келген адам үшін маңызды туынды.

Түпнұсқасы: “Thinking, Fast and Slow” by Daniel Kahneman 

Сілтеме: https://clck.ru/39NXpu

Мақала дата аналитик Қазыбек Бекеннің DataAcademy.kz  сайтынан аударылды.

P.S Егер де басқа да пайдалы мақалалардың қазақ тілінде жарық көргенін қаласаңыз, пікір қалдырып кетіңіз

📢Сәлем, әлем, Digital Dala ұжымы командаға дизайнер іздейді.📢

🖇️ Дизайнердің міндеті Digital Dala - ны алғашқы қазақша IT media ретінде YouTube, Instagram, Telegram, LinkedIn, TikTok әлеуметтік желілерінде және сайтында оқырманға қолайлы визуал жасау.

🖇️ Егер де сіз кәсіби дизайнер болсаңыз және қазақ тілін бізбен бірге дамытқыңыз келсе, команда сізді асыға күтеді☺️

🖇️ Ұсынатын адамдарыңыз болса да мархабат😌

Сәлем, әлем, қалайсыздар?

Бүгін бізде инкубатор және акселераторлар жайлы пост болады, сіздер инкубатор деген не немесе әлемдік акселераторлық бағдарламалар жайлы естігендеріңіз бар ма?