هوش مصنوعی

•  چه آینده‌ای پیش روی یادگیری تقویتی است؟ 
• چگونه عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین را ارزیابی کنیم؟ 
• راهکارهایی که روند پذیرش هوش مصنوعی در سازمان‌ها را شتاب می‌بخشند

فناوری شبکه

• محاسبات لبه در آستانه شکل‌دهی یک انقلاب بزرگ است 
• راهنمای آشنایی با مرکز عملیات شبکه، نحوه پیاده‌سازی و قابلیت‌های کاربردی آن  
• مدیریت زیرساخت مرکز داده چیست و چه قابلیت‌هایی در اختیار ما قرار می‌دهد؟

امنیت

• اکوسیستم امنیت سایبری چیست و چه زیرشاخه‌های مهمی دارد؟  
• سیستم مدیریت امنیت اطلاعات (ISMS) چیست؟

عصر شبکه

• آیا هوش مصنوعی روزی به خودآگاهی خواهد رسید؟ 
• رویای ماشین‌های پرنده چقدر به واقعیت نزدیک شده است؟

کارگاه

• چگونه در پایتون کتاب‌خانه‌های کاربردی بسازیم و بسته‌بندی کنیم؟ 
• توابع در پایتون چیستند و چه قابلیتی در اختیار ما قرار می‌دهند؟ 
• تست نرم‌افزار چیست، گونه انجام می‌شود و چه مدل‌هایی دارد؟

پرونده ویژه

• کشف گنجینه‌های پنهان در داده‌ها 
• تجزیه‌وتحلیل داده‌ها چیست و بر مبنای چه مراحلی انجام می‌شود؟ 
• تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به چه روش‌هایی انجام می‌شود؟ 
• تحلیل‌گر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟ 
• آموزش تحلیل داده با زبان برنامه‌نویسی R 
• تجزیه‌‌وتحلیل و آماده‌سازی داده‌ها با پایتون

کشف گنجینه‌های پنهان در داده‌ها

تحلیل به معنای شکستن یک موضوع به قسمت‌های کوچک‌تر برای بررسی دقیق یک موضوع است. تحلیل داده‌ها نیز به معنای شکستن داده‌ها به بخش‌های خرد و در ادامه تبدیل داده‌های خام به بینش‌های مفید برای تصمیم‌گیری بهتر است. در این فرآیند، داده‌ها جمع‌آوری و بررسی می‌شوند تا به سوال‌ها پاسخ داده شود و همچنین فرضیه‌ها تایید یا رد می‌شوند. در دنیای پررقابت امروز، کسب‌وکارها با چالش‌های زیادی مثل تغییر سریع بازار، اقتصاد ناپایدار، سیاست‌های متغیر و حتا بحران‌های جهانی روبه‌رو هستند. این چالش‌ها احتمال اشتباه را زیاد می‌کنند. برای موفقیت، کسب‌وکارها باید از تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده کنند تا اطلاعات ارزشمند را جمع‌آوری کرده و تصمیم‌گیری بهتری داشته باشند. 

به طور دقیق‌تر، تحلیل داده‌ها به معنای بررسی، تمیز کردن، تغییر و مدل‌سازی داده‌ها برای کشف اطلاعات مفید و کمک به تصمیم‌گیری بهتر است. یک تحلیل‌گر داده باید بتواند کلان‌داده‌ها را بررسی کند، الگوهای پنهان را پیدا کند و اعداد را به اطلاعات قابل استفاده تبدیل کند.

واقعیت این است که تحلیل داده‌ها در دنیای امروز اهمیت زیادی دارند. این فرآیند به سازمان‌ها اجازه می‌دهد از داده‌ها بهترین سود و استفاده را ببرند و بتوانند تصمیم‌های بهتری اتخاذ کنند، کارها را به‌شکل بهتری انجام دهند و فاصله خود با رقبا را حذف کنند. با تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید، تحلیل داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا فرصت‌ها را پیدا کنند، مخاطرات را کم کنند و راندمان انجام فعالیت‌های تجاری را بهبود ببخشند. 

اگر بگوییم تحلیل داده‌ها در تصمیم‌گیری بهتر به ما کمک زیادی می‌کنند، اغراق نکرده‌ایم. تحلیل داده‌ها مثل قطب‌نما است که به مدیران کمک می‌کند در دنیای اطلاعات گم نشوند. با تحلیل داده‌ها، تصمیم‌ها بر اساس واقعیت گرفته می‌شوند و نه حدس و گمان. این یعنی تصمیمات بهتری اتخاذ می‌شوند؛ برای انتخاب استراتژی بازاریابی، بهتر کردن زنجیره تامین یا ساخت محصولات جدید. علاوه بر این، تحلیل داده‌ها، اجازه می‌دهد ریسک‌ها را بهتر ارزیابی کنیم و سودی را که از انجام هر انتخاب به‌دست می‌آوریم بهتر تخمین بزنیم. 

علاوه بر این، علم مذکور کمک می‌کند تا بهتر بفهمیم که چه اتفاقی در حال رخ دادن است. به بیان دقیق‌تر، قادر هستیم رفتار مشتری‌ها، روندهای بازار و چگونگی کار سازمان را بهتر درک کنیم. بنابراین، با تحلیل روندهای بازار، رفتار مشتری‌ها و عملکرد رقبا، می‌توان فرصت‌ها و تهدیدها را پیدا کرد. با استفاده از این اطلاعات، می‌توان استراتژی‌ها را تغییر داد و به بازارهای جدید و دست‌نخورده‌ای وارد شد. این توانایی برای تغییر و نوآوری براساس داده‌ها، برتری بزرگی نسبت به رقبا در اختیار ما قرار می‌دهد. این در حالی است که تحلیل داده‌ها برای سنجش و مدیریت ریسک راهگشا است. سازمان‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌های گذشته، مشکلات احتمالی را شناسایی کنند و راهکاری برای حل مشکلات ابداع کنند. به طور مثال، در صنعت مالی، تحلیل داده به پیدا کردن فعالیت‌های کلاهبرداری با بررسی الگوهای غیرعادی تراکنش‌ها کمک می‌کند. این کار نه‌تنها از ضرر مالی جلوگیری می‌کند، بلکه به حفظ اعتماد مشتری‌ها هم کمک می‌کند.

در شرایطی که همواره از کارکرد تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بهتر سخن به میان می‌آید، اما واقعیت این است که تحلیل داده‌ها  به سازمان‌ها کمک می‌کند تا منابع را به‌شکل بهتری تقسیم‌بندی کرده و در اختیار کاربران خود قرار دهند. این منابع می‌توانند مالی، نیروی انسانی یا ظرفیت تولید باشند. به طور مثال، بیمارستان‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌ها، پرسنل و منابع را به بخش‌هایی که نیاز بیشتری دارند اختصاص بدهند تا خدمات بهتری به بیماران ارائه کنند.

این واقعیت را که تحلیل داده‌ها باعث پیشرفت مداوم می‌شود نباید نادیده گرفت. سازمان‌ها می‌توانند با ارزیابی معیارهای عملکرد، پیشرفت خود را بررسی کنند و بخش‌هایی را که نیاز به بهبود دارند شناسایی کرده و مشکلاتش را برطرف کنند. این روند تکرارشونده تحلیل داده، تغییر و تحلیل دوباره، باعث پیشرفت و بهبود محصولات و فرآیندها می‌شود. تقریبا همه کسب‌وکارها و سازمان‌ها می‌توانند از تحلیل داده‌ها برای تصمیم‌گیری و عملکرد بهتر استفاده کنند. خیلی از شرکت‌های موفق مثل آمازون، نتفلیکس، استارباکس و جنرال الکتریک از این تکنیک برای بهبود عملکرد خود استفاده می‌کنند.

اصل مهمی که باید در این زمینه به آن توجه داشته باشید این است که تحلیل داده‌ها مستلزم به‌کارگیری ابزارها و تکنولوژی‌های مختلف است. برخی از مهم‌ترین مهارت‌هایی که در این زمینه نیاز است، آشنایی با SQL، مصورسازی داده‌ها، آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی آماری مثل آر و پایتون، یادگیری ماشین و کار با صفحات گسترده است. به طور مثال، یک متخصص آشنا به مهارت‌های فوق با استناد به اطلاعات سایت کاریابی Glassdoor به طور میانگین، حقوق پایه 75349 دلار را دریافت می‌کند. 

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، متوجه شده‌اید که پرونده ویژه این شماره اختصاص به تحلیل داده‌ها دارد. در این شماره به شما خواهیم گفت تجزیه‌وتحلیل داده‌ها چیست و بر مبنای چه مراحلی انجام می‌شود؛ تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به چه روش‌هایی انجام می‌شود؛ تحلیل‌گر داده کیست و چه کاری انجام می‌دهد؛ نگاهی اجمالی به تحلیل داده‌ها با استفاده از زبان برنامه‌نویسی آر خواهیم داشت؛ تفاوت میان علم داده کاوی و تحلیل داده‌ها را بررسی می‌کنیم و تجزیه‌وتحلیل و آماده‌سازی داده‌ها با پایتون را مورد بررسی قرار خواهیم داد. امید است پرونده ویژه این شماره موردپسند شما مشکل‌پسندان قرار بگیرد.