კურსის აღწერა:
ეს კურსი განკუთვნილია პროფესიონალებისთვის, რომლებიც ცდილობენ გაიუმჯობესონ თავიანთი ტექნიკური უნარები კვლევის მონაცემთა ანალიზში. კურსი ფოკუსირებულია მონაცემების მოგროვების, დამუშავებისა და ანალიზის ტექნიკების პრაქტიკულ სწავლებაზე პოპულარული სტატისტიკური პროგრამული უზრუნველყოფების გამოყენებით (SPSS, STATA). მონაწილეები მიიღებენ პრაქტიკულ გამოცდილებას ელექტრონული კითხვარების აწყობაში, მონაცემების გაწმენდასა და ანალიზისთვის მომზადებაში, აგრეთვე, როგორც აღწერითი, ისე მაღალი დონის სტატისტიკური მეთოდების გამოყენებაში. ასევე, კურსი მოიცავს შერჩევისა და შეწონვის სტრატეგიების, საშედეგო ცხრილებისა (Outputs) და მონაცემების განზოგადების პრინციპების გაცნობას.
კურსის ბოლოს, თქვენ დაეუფლებით ისეთი ინსტრუმენტების გამოყენების უნარებს, როგორიცაა SPSS ან STATA, რათა თავდაჯერებულად იმუშაოთ კვლევით პროექტებზე.
სამიზნე აუდიტორია:
- კვლევის მონაცემთა ანალიტიკოსები, რომლებსაც სურთ გაიღრმავონ მონაცემთა ანალიზისა და დამუშავების ტექნიკური უნარები.
- მკვლევარები, ვისაც სჭირდება სწრაფად და ეფექტურად დაამუშაოს კვლევის შედეგები.
- სტატისტიკოსები, ვისაც სურს გაიუმჯობესოს სტატისტიკური პროგრამების გამოყენებითი უნარები.
- მარკეტინგული კვლევის სპეცაილისტები, რომელთაც სჭირდებათ უკეთ გაანალიზონ და გააზიარონ კვლევის შედეგები სამიზნე აუდიტორიაში.
- სტუდენტები და აკადემიური პირები, რომლებსაც სურთ გაიუმჯობესონ მონაცემების მოგროვების და ანალიზის პრაქტიკული უნარები.
კომპეტენციები, რომელსაც განივითარებთ:
- მონაცემების მოგროვების მიდგომები და დიზაინი: შეძლებთ შექმნათ მონაცემების მოგროვების ეფექტური სტრატეგია და ინსტრუმენტები, ელექტრონული კითხვარების ჩათვლით.
- მონაცემების წმენდა და დამუშავება: შეძლებთ გაწმინდოთ, დაამუშავოთ და მოაწესრიგოთ მონაცემთა ბაზები SPSS-ის ან STATA-ს მეშვეობით.
- სტატისტიკური ანალიზი: დაეუფლებით აღწერითი და მაღალი დონის სტატისტიკური ანალიზის მეთოდებს SPSS-ის ან STATA-ს გამოყენებით.
- შერჩევისა და შეწონვის სტრატეგია: შეძლებთ შერჩევის დიზაინის აწყობას და წონითი კოეფიციენტების გაანგარიშებას.
- შედეგების წარდგენა: შეძლებთ საშედეგო ცხრილების მომზადებას, მონაცემების ვიზუალიზაციას და ეფექტური ანგარიშგების სისტემის შემუშავებას.
კურსის შინაარსი:
- მოდული 1: მონაცემების მოგროვების მეთოდები და ინსტრუმენტები
- მოდული 2: მონაცემების წმენდა და დამუშავება
- მოდული 3: აღწერითი სტატისტიკის მეთოდები
- მოდული 4: მაღალი დონის სტატისტიკის მეთოდები
- მოდული 5: შერჩევის და შეწონვის სტრატეგიები
- მოდული 6: მონაცემთა ვიზუალიზაცია და განზოგადება
კურსს გაუძღვებიან გამოცდილი ტრენერები
მეთოდოს ტრენერებს აქვთ 10 და მეტ წლიანი გამოცდილება კვლევების დაგეგმვის, მართვის, მონაცემთა ანალიზისა და ბიზნეს გადაწყვეტილებებში ინტეგრაციის მხრივ. ისინი თავს უყრიან თეორიულ და პრაქტიკულ ცოდნებს, რათა სასწავლო პროცესი იყოს ინფორმატიული და კურსის დასრულების შემდეგ შეძლოთ რეალურ გამოწვევებთან გამკლავება. გაგიზიარებთ მიდგომებს და სტრატეგიებს, რაც დაგეხმარებათ უკეთესი შედეგების მიღწევაში როგორც თქვენ, ასევე თქვენს ორგანიზაციას.

Ნატა კვიწინაშვილი
სტრატეგიული მკვლევარი, ბიზნესის ადმინისტრირების მაგისტრი 20+ წლიანი პროფესიული გამოცდილებით. აკადემიური საქმიანობა მოიცავს როგორც პროფესიული ტრენინგების ორგანიზებას, ასევე ქართულ უმაღლეს სასწავლებლებთან თანამშრომლობას.
ექსპერტიზა
- კვლევის მეთოდოლოგია: დიზაინი, კითხვარი, ბიზნეს ამოცანებთან შესაბამისობა
- კვლევითი პროექტების მენეჯმენტი
- კვლევის ანგარიშის მომზადება
- მონაცემების ვიზუალიზია
- კვლევის შედეგების სამოქმედო სტრატეგიაში ინტეგრაცია
- ფასილიტირებული ვორქშოფების ორგანიზება და მოდერაცია
ლაშა ბოკუჩავა
მკვლევარი და მონაცემთა ანალიტიკოსი 20+ წლიანი სამუშაო გამოცდილებით. GIPA-ს ასოცირებული პროფესორი და ლექტორი სადოქტორო პროგრამაზე. ციფრული პროდუქტების არქიტექტორი იდეიდან – დანერგვამდე, HR ანალიტიკის, კვლევის ინსტრუმენტებისა და მონაცემთა ვიზუალიზაციის მიმართულებით.
ექსპერტიზა
- კვლევის მეთოდოლოგია
- შერჩევის დიზაინი და შეწოვნის სტრატეგია
- მონაცემთა მოგროვების სტრატეგია
- მონაცემების ანალიზი და სტატისტიკა
- მონაცემების ვიზუალიზაცია და ანგარიშგება
- ანალიზის ინსტრუმენტები: SPSS, STATA, Python, Power BI, Polinode და სხვა


დიკო დუმბაძე
მონაცემთა ანალიზისა და მართვის პროფესიონალი. 10+ წლიანი სამუშაო გამოცდილება კვლევის მიმართულებით – მონაცემთა წმენდა, აგრეგაცია, ტრანსფორმაცია, სტატისტიკური ანალიზი და მონაცემების ვიზუალიზაცია. კვლევის ინსტრუმენტის მომზადება CAPI / CATI / CAWI პროგრამულ უზრუნველყოფაში.
ექსპერტიზა
- კვლევითი პროექტის დაგეგმვა
- მონაცემთა მოგროვების პროცესის მართვა
- მონაცემთა მოგროვების ინსტრუმენტები: STG, QuestionPro, Survey Monkey
- მონაცემთა დამუშავება და ანალიზი: SPSS, Advanced Excel, Polinode
- მონაცემების ვიზუალიზაცია: Power Point, Data Point, Power BI
მზად ხართ შემდეგი ნაბიჯისთვის?
დაგვიკავშირდით და მიიღეთ დეტალური სილაბუსი დღესვე!