ცნებების გაცნობიერება: სტუდენტებში ბიზნეს ანალიტიკის საფუძვლების, ძირითადი ცნებებისა და მისი როლის გაცნობიერება თანამედროვე ორგანიზაციებში გადაწყვეტილების მიღების პროცესში. მონაცემთა ანალიზის უნარები: მონაცემების შეგროვების, გაწმენდის, სტრუქტურირების და აღწერითი ანალიზის (საბაზისო სტატისტიკა, მეტრიკები, KPI-ები) პრაქტიკული უნარების ჩამოყალიბება. ინსტრუმენტების ათვისება: MS Excel/Google Sheets-ისა და Power BI-ის გამოყენებით მარტივი ანალიტიკური რეპორტებისა და ვიზუალიზაციების შედგენის შესაძლებლობის განვითარება. კომუნიკაცია და რეპორტინგი: ანალიტიკური შედეგების ინტერპრეტაციისა და მათი მოკლე, სტრუქტურირებულ ფორმაში წარდგენის (პრეზენტაცია, ანგარიში) უნარის განვითარება მენეჯმენტის საჭიროებებისთვის. კრიტიკული აზროვნება: რეალურ და სიმულირებულ ბიზნეს-ქეისებზე მუშაობის გზით კრიტიკული და მონაცემებზე დაფუძნებული აზროვნების წახალისება სტუდენტებში.

სტუდენტს კურსის დასრულების შემდეგ შეუძლია:

• ბიზნეს ანალიტიკის საფუძვლები: აღწეროს ბიზნეს ანალიტიკის როლი და მნიშვნელობა თანამედროვე ორგანიზაციებში; განასხვაოს ანალიტიკის ძირითადი  ტიპები (აღწერითი, დიაგნოსტიკური, პროგნოზული, პრესკრიპტული).

• KPI-ების განსაზღვრა: განსაზღვროს ბიზნეს პრობლემა და მიზნები, ჩამოაყალიბოს შესაბამისი მეტრიკები და ძირითადი წარმადობის ინდიკატორები (KPI-ები) სხვადასხვა ბიზნესის ტიპისთვის.

• მონაცემთა მომზადება (Excel/Sheets): შეაგროვოს, გაასუფთავოს და სტრუქტურირდეს მონაცემები MS Excel-სა და Google Sheets-ში (ფილტრაცია, ფორმულები, ფორმატირება, Data Cleaning-ის ძირითადი ნაბიჯები).

• სტატისტიკური ანალიზი: გამოთვალოს და მოახდინოს საბაზისო აღწერითი სტატისტიკური მაჩვენებლების (საშუალო, მედიანი, მოდა, ვარიაცია, სტანდარტული გადახრა, პერცენტილები) ინტერპრეტაცია ბიზნეს კონტექსტში.

• Pivot-ანალიზი: ააგოს მარტივი Pivot Table-ები; განახორციელოს მონაცემების სეგმენტაცია და მოიძიოს ძირითადი ტენდენციები (მაგ., პროდუქტების, კლიენტების ან ფილიალების ჭრილში).

• ვიზუალიზაცია და რეპორტინგი: შექმნას ინფორმაციული და ვიზუალურად ნათელი დიაგრამები, გრაფიკები და ააგოს მინიმალისტური დონის Dashboard-ები Excel-სა და Power BI-ში.

• საბაზისო პროგნოზირება: განახორციელოს მარტივი დროითი რიგების ანალიზი და ძირითადი პროგნოზი (მოძრავი საშუალო, ტრენდის ხაზი) გაყიდვებისა ან სხვა ბიზნეს-მაჩვენებლების საფუძველზე.

• KPI შეფასება: შეაფასოს მარკეტინგული, პროდუქტის, ფინანსური და ოპერაციული KPI-ები ელემენტარული ანალიტიკური მოდელების გამოყენებით (მაგ., Funnel, Churn, Unit Economics, Break-Even).

გამოყენებული მეთოდები: პროგრამის სწავლებისას გამოიყენება თეორიული და პრაქტიკული სწავლების ფორმატი, პრაქტიკული უნარების გამომუშავებით ჰიბრიდულ ფორმატში.

პროგრამაზე დაშვების წინაპირობა: მინიმალური ასაკი 16 წელი; ქალაქ თბილისში რეგისტრაცია; სასწავლო კურსი პროგრამირება 0-დან ან საბაზისო ცოდნა პროგრამირებაში;

პროგრამაზე მოხვედრის ეტაპები: ონლაინ რეგისტრაცია; ტესტირება; გასაუბრება.

სწავლის დაწყების თარიღი: 2026 წლის მაისი; სწავლების ვადა: 4 თვე - 120 საათი (40 შეხვედრა);

დასაქმების სფერო: საინფორმაციო ტექნოლოგიები და კომუნიკაცია;