کامپوننت در برنامه نویسی چیست؟ مزایا + کاربردها

این فرآیند پایه و اساس تمامی نرم‌افزارها و اپلیکیشن‌هاست که از سایت‌های اینترنتی گرفته تا اپلیکیشن‌های موبایل و سیستم‌های پیچیده را شامل می‌شود. برنامه‌نویسی به زبان‌های مختلفی انجام می‌شود که هرکدام ویژگی‌های خاص خود را دارند. در این مطلب به بررسی کامپوننت در برنامه نویسی و اهمیت آن‌ها پرداختیم و حالا وقت آن رسیده که خودتان دست به کار شوید و برای یادگیری برنامه نویسی و شرکت در دوره برنامه نویسی برای آموزش کامپوننت‌ها اقدام کنید. در برخی موارد، استفاده از تعداد زیادی کامپوننت در برنامه نویسی می‌تواند زمان بارگذاری صفحات وب یا برنامه‌ها را افزایش دهد. این موضوع می‌تواند تجربه کاربری را تحت تاثیر قرار دهد و نیاز به بهینه‌سازی‌های بیشتر داشته باشد. استفاده از برنامه نویسی کامپوننت محور به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که برنامه‌های خود را به راحتی گسترش دهند و قابلیت‌های جدیدی به آنها اضافه کنند، بدون اینکه نیاز به بازنویسی کدهای قبلی داشته باشند.

برای بدست آوردن یک پایه خوب و درک درست از یادگیری عمیق، پیشنهاد می‌کنیم آموزش رایگان یادگیری عمیق دیتایاد را مشاهده کنید. این دوره به شما کمک می‌کند تا مفاهیم اساسی یادگیری عمیق را درک کرده و بتوانید به راحتی الگوریتم‌های پیچیده را پیاده‌سازی کنید. افزودن علم داده به روال‌های کسب و کار شما می‌تواند تفاوت قابل‌توجهی در بهره‌وری، تصمیم‌گیری و توسعه محصول ایجاد کند. این می‌تواند به شما کمک کند تا خطر تقلب و خطا را کمینه کنید یا به طور کامل از بین ببرید، کارایی را افزایش دهید و خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهید. با توجه به تجربه‌ای طولانی در عرصه برنامه‌نویسی و مواجهه با چالش‌های گوناگون، به این نکته پی بردیم که نبود منابع آموزشی کاربردی و عمیق در سطح حرفه‌ای، یکی از موانع اصلی رشد برنامه‌نویسان در کشورمان است. از این رو، ما در باگتو تصمیم گرفتیم تا با ارائه دوره‌های آموزشی جامع و متنوع در زمینه‌های مختلف .NET، گامی مؤثر در جهت افزایش کیفیت مهارت‌های فنی برنامه‌نویسان و بهبود استانداردهای نرم‌افزاری ایرانی برداریم.

این ابزارها به برنامه‌نویسان کمک می‌کنند تا کد خود را سریع‌تر بنویسند، مشکلات را سریع‌تر شناسایی کنند و کیفیت کد را بهبود بخشند. کامپوننت در برنامه‌نویسی به یک بخش مجزا و مستقل از نرم‌افزار گفته می‌شود که وظیفه‌ای خاص را انجام می‌دهد و می‌تواند به صورت مستقل توسعه، تست و استفاده شود. هر کامپوننت معمولاً شامل ترکیبی از کد، داده‌ها و منطق پردازشی است که با همدیگر کار می‌کنند تا یک قابلیت خاص را فراهم کنند. کامپوننت‌ها می‌توانند در قالب ماژول‌ها، ویجت‌ها یا بخش‌های قابل استفاده مجدد در برنامه‌های بزرگ‌تر دیده شوند. در برنامه نویسی، یک کامپوننت (Component) یا مؤلفه به یک واحد مستقل و قابل استفاده مجدد از کد گفته می‌شود که وظیفه خاصی را انجام می‌دهد. کامپوننت‌ها بلوک‌های سازنده برنامه‌های بزرگتر هستند و می‌توانند برای ساده‌تر کردن توسعه، افزایش قابلیت نگهداری و ترویج استفاده مجدد از کد استفاده شوند.

به‌طور کلی، علم داده با استفاده از این چهار نوع تحلیل به سازمان‌ها کمک می‌کند تا درک بهتری از داده‌های خود داشته باشند و تصمیمات بهتری بگیرند. این روند نه‌تنها به بهبود عملکرد کسب‌وکارها کمک می‌کند، بلکه زمینه‌ساز نوآوری و رشد در صنایع مختلف خواهد بود. همان‌طور که در نمودار شماره ۱ مشخص است، تحلیلگر داده با بررسی تاریخچۀ داده‌ها، به توضیح آن می‌پردازد. درحالی‌که دانشمند داده نه‌تنها برای دریافت بینش از داده‌ها به تحلیل اکتشافی (Exploratory Analysis) می‌پردازد، بلکه از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین برای پیش‌بینی یک رویداد خاص در آینده استفاده می‌کند. دانشمند داده از زوایای مختلف به داده‌ها نگاه می‌کند، زوایایی که پیش‌ازاین ناشناخته بودند.

یک dataframe مشابه «کارپوشه» (workbook) در اکسل (کاربر اسامی ستون‌ها که به ستون‌ها ارجاع دارد و سطرها را دارد و می تواند به آن‌ها از طریق شماره سطرها دسترسی داشته باشد) است. SymPy برای «محاسبات نمادین» (Symbolic Computation) مورد استفاده قرار می‌گیرد و دارای طیف وسیعی از توانایی‌ها از ریاضیات نمادین پایه گرفته تا حساب، جبر، ریاضیات گسسته و فیزیک کوانتوم است. دیگر ویژگی کارآمد این کتابخانه، توانایی قالب‌بندی نتایج محاسبات به صورت کد «لاتک» (LaTeX) است. Scrapy توانایی آغاز به کار کردن در URL خانگی وب‌سایت و کاوش کردن در صفحه وب برای گردآوری اطلاعات را دارد. اکنون در سفر علم داده با پایتون، یک گام به پیش رفته تا فراگیران، پایتون را ضمن آشنایی با برخی از کتابخانه‌های مفید و کارآمد علم داده و ریاضیات و جبر خطی فرابگیرند. اولین گام در این راستا، آموختن شیوه ایمپورت کردن کتابخانه به محیط برنامه است.

البته پایتون در کنار مزایا، معیابی نیز دارد که مهم‌ترین آن‌ها در ادمه بیان شده است. از این رو، اهداف خود را در طول مسیر پیگیری کرده و از نقشه راه علم داده دلسرد نشوید. ممکن است این سفر چالش‌برانگیز و زمان‌بر باشد، اما با تلاش مستمر و پیگیری هدفمند، قطعاً به موفقیت خواهید رسید. توسعه دهندگان همچنین از آن برای آزمایش نمونه‌های اولیه، نوشتن سرورها و شرکت در سایر فعالیت‌های عمومی استفاده کرده‌اند. اگر میخواهید در مورد فرصت های شغلی این رشته در ایران بیشتر بدانید، مقاله بازار کار علم داده در ایران را مطالعه کنید. با سلام و احترام به شماهمانطور که در مقاله به آن اشاره شد، علم داده در صنایع بانکداری و مالی، بازاریابی، سلامت و بهداشت، تجارت الکترونیک و صنعت تولید کاربرد دارد.

در مرحله بعد برای پیاده.سازی و انجام الگوریتم‌ها به این روابط نیاز خواهد بود. برای انجام برنامه‌ریزی مدل می‌توان از ابزارهایی مانند SQL Analysis services و SAS/ACCESS استفاده کرد. در دنیای شهری، مفهوم شهر هوشمند به دنبال بهره‌برداری بهینه از منابع و خدمات شهری با استفاده از داده‌ها است. دیتاساینس می‌تواند به شهرها کمک کند تا از منابع انرژی، آب، ترافیک و سایر خدمات عمومی به بهترین شکل ممکن استفاده کنند. از انتشار ترافیک تا مدیریت سیستم‌های نورپردازی، علم داده در ساخت شهرهای هوشمند نقش مهمی دارد.

در ارائه یک خدمت، در تولید محصولات گوناگون و در تمامی اقدامات اجرایی که به‌صورت مستمر انجام می‌شوند، داده تولید می‌شود. داده‌های عبور و مرور وسایل نقلیه از یک جاده، داده‌های یک خط تولید، نتایج تزریق یک واکسن جدید به تعداد زیادی از متقاضیان و… همه از جمله این داده‌ها هستند. علم داده از مرحلۀ طراحی تا مرحلۀ اصلاح آن خدمات و محصولات و اقدامات می‌تواند مزایای زیادی ایجاد کند و باعث شود که ما کمتر به شهود استناد کنیم و کمتر مسیرهای پرهزینه و آزمون‌وخطا را پی‌بگیریم. امروزه با گسترش تکنولوژی، از تحلیل داده‌ها و علم داده در زمینه‌های مختلفی از جمله منابع انسانی استفاده می‌شود که می‌تواند بهبودهای قابل توجهی را ... این کلاس‌ها به‌صورت کاملاً تعاملی و مبتنی بر کار روی پروژه‌های واقعی علم داده برگزار می‌شود و به شما امکان می‌دهد در هر نقطه‌ی جغرافیایی به به‌روزترین آموزش علم داده و دیتا ساینس دسترسی داشته باشید. در این رشته کارشناسان از تکنیک‌های علم داده برای مطالعه فرآیندهای زمین و مقابله با مشکلات زیست محیطی استفاده می‌کنند.

سپس منابع آموزشی آنلاین، کتاب‌ها یا دوره‌های آموزشی را پیدا کنید و تمرین کنید. همچنین پیشنهاد میکنیم به دوره های آکادمی کدیاد هم سر بزنید و مسیر یادگیری برنامه نویسی را هم مشاهده بفرمایید تا نقشه راه یادگیری شما مشخص شود. این نظر که “متخصص علم داده یکی از جذاب‌ترین شغل‌های قرن بیست و یکم است”، برای نخستین بار در سال 2012 مطرح شد. 10 سال بعد، تحقیقات نشان داد که تقاضا برای متخصصان علم داده حتی بیش از حد انتظار افزایش یافته است. ما در اینجا نقشه راهی جامع در شش گام برای تبدیل شدن به یک متخصص علم داده ارائه می‌کنیم. این مسیر به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم را برای دستیابی به این جایگاه شغلی جذاب کسب کنید.

این کتابخانه به صورت مشابه با کتابخانه پایتون استاندارد urllib2 مورد استفاده قرار می‌گیرد، اما کد زدن با استفاد از Requests ساده‌تر است. امکان دارد کاربران با تجربه تفاوت‌های ظریفی بین این دو کتابخانه پیدا کنند، اما Requests برای افراد مبتدی راحت‌تر است. راهکار دوم امکان نصب بدون زحمت را فراهم می‌کند و بنابراین به افراد مبتدی استفاده از این روش توصیه می‌شود. مشکل این روش آن است که کاربر باید همواره منتظر ارتقا (upgrade) کل بسته باشد، حتی اگر تمایل به نصب آخرین بسته یک کتابخانه داشته باشند. البته این مساله تا هنگامی که کاربر قصد انجام پژوهش‌های آماری خاص را نداشته باشد، حائز اهمیت نخواهد بود.

استفاده از کامپوننت‌ها در برنامه‌نویسی به یک روش استاندارد و پراستفاده تبدیل شده است و به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا نرم‌افزارهای کارآمدتر، قابل نگهداری‌تر و مقیاس‌پذیرتری را ایجاد کنند. راهکار قابل توجه دیگر استفاده از یک روش یادگیری نظارت شده برای پیش‌بینی مقدار وام بر اساس دیگر متغیرها و استفاده از سن در کنار دیگر متغیرها برای پیش‌بینی مقادیر ناموجود است. با توجه به اینکه هدف در حال حاضر آن است که گام‌های data munging انجام شود، رویکردی که اتخاذ می‌شود چیزی بین این دو خواهد بود. یک فرضیه کلیدی آن است که می‌توان از ترکیب تحصیل‌کرده یا خوداشتغال بودن فرد برای ارائه یک تخمین خوب از مقدار وام استفاده کرد. در این راستا، ابتدا نمودار جعبه‌ای زیر از جهت وجود گرایش‌ها بررسی می‌شود.

ما در این یادداشت سعی کرده‌ایم توضیح دهیم که علم داده چیست و چه کاربردهایی (خصوصاً برای کسب‌وکارها) دارد. در انتهای این جستار، شما با مفهوم علم داده آشنا خواهید شد و درمی‌یابید چگونه می‌توان از داده‌های خرد و کلان به بینش‌های کاربردی و استراتژی‌های داده‌محور در کسب‌وکارها رسید. بنابراین یادگیری برخی از مفاهیم آماری مرتبط برای شخصی که قصد دارد وارد این حوزه شود، ضروری است. در این بخش به معرفی برخی از معروف‌ترین مفاهیم آماری برای علم‌داده می‌پردازیم. اکنون که می‌دانید چرا باید پایتون را به عنوان اولین گام برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده یاد بگیرید، بیایید به موضوعات برنامه‌نویسی خاصی بپردازیم که باید در نقشه راه یادگیری خود بگنجانید.

در واقع علم داده یا data science یک علم و رشته است و داده‌کاوی تکنیکی است که با کمک علم داده، اطلاعات موردنیاز را استخراج می‌کند. برای درک معنی و کارکرد علم داده و machine learning فرض کنید که می‌خواهید مدلی را طراحی کنید که بتوانید بلاهای طبیعی مانند سیل را پیش‌بینی و از وقوع آن جلوگیری کنید. داده‌هایی که در این زمینه به آن نیاز دارید، شرایط آب‌وهوایی یک منطقه و تحلیل این داده‌هاست. در ماشین لرنینگ، این داده‌ها با کمک الگوریتم‌ها و ابزارها مدل می‌شوند و می‌توانند به شما در پیش‌بینی و پیشگیری وقایع فاجعه‌بار کمک کند. مطالعات و بررسی‌ها حاکی از این است که حدود 80% داده‌های امروزی بدون ساختار هستند؛ این موضوع، تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را با چالش روبرو می‌کند.

«جنگل تصادفی» (Random Forest) الگوریتم دیگری برای حل مسائل  دسته‌بندی محسوب می‌شود. مزیت این الگوریتم آن است که می‌تواند با همه ویژگی‌ها کار کند و یک ماتریس اهمیت ویژگی‌ها باز می‌گرداند که برای انتخاب ویژگی‌ها قابل استفاده است. علاوه بر این مسائل که برای مقادیر عددی وجود دارد، باید فیلد مقادیر غیر عددی مانند Education ،Married ،Property_Area و Gender را نیز از جهت وجود اطلاعات ارزشمند در آن‌ها مورد بررسی قرار داد. واضح است که ApplicantIncome و LoanAmount نیازمند munging (پیش‌پردازش) هستند. LoanAmount علاوه بر مقادیر بسیار بزرگ دارای مقادیر ناموجود نیز هست، در حالیکه ApplicantIncome دارای مقادیر بسیار بزرگی است که نیازمند درک عمیق‌تر هستند.

یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که با الگوریتم‌های قدرتمندی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی کار می‌کند. به منظور طراحی این شبکه‌ها از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌ شده است. امروزه، آشنایی با تئوری و عملی شبکه‌های عصبی به سرعت در حال تبدیل شدن به یک امتیاز کلیدی برای استخدام یا ارتقای شغلی دانشمندان داده است. با این حال، باید گفت که یادگیری عمیق یک حوزه‌ی پیچیده است که نیاز به سطح پیشرفته‌ای از ریاضی و برنامه‌نویسی دارد. به همین دلیل، متخصصان حرفه‌ای داده در حوزه‌ یادگیری عمیق، از پردرآمدترین افراد در حیطه علم داده هستند. تا جایی که در حال حاضر در بسیاری از آگهی‌های استخدام داده‌کاو، تحلیل‌گر یا دانشمند داده تسلط به زبان پایتون یکی از معیارهای کلیدی است.

مرحله آماده‌سازی داده‌ها شامل تمیز کردن داده‌ها، انتخاب ویژگی‌های مناسب و در برخی موارد ترکیب یا تغییر ساختار داده‌ها است. هدف از این مرحله، ایجاد مجموعه‌ای از داده‌های آماده و بهینه است که برای مدل‌سازی استفاده خواهد شد. این فرآیند شامل حذف نویز، جایگزینی مقادیر از دست‌رفته و استانداردسازی داده‌ها می‌باشد. همچنین به معنای این است که آن داده از کجا می‌آید و نشان‌دهنده‌ی چه چیزی است. دیتا ساینس به معنای راه‌هایی نیز می‌باشد که از طریق آن‌ها داده تبدیل به اطلاعات و منابعی ارزش‌مند برای خلق راهبردهای کسب‌وکار و فناوری اطلاعات (IT) می‌شود. دلیل دیگری که چرا دانشمندان داده زبان برنامه‌نویسی پایتون را دوست دارند، نوت بوک Jupyter است که به شما امکان می‌دهد با استفاده از یک مرورگر وب، کدنویسی کنید و با سایر دانشمندان داده همکاری کنید.

داده‌ها در صورت مدیریت صحیح، کاربرد‌های زیادی خواهند داشت و دیتا ساینس توانایی تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزش‌مند را دارد. در این مطلب توضیح می‌دهیم علم داده یا دیتا ساینس چیست، چه اجزا و فرایندهایی دارد و همینطور کاربرد علم داده را با هم بررسی می‌کنیم. این کتابخانه بسیاری از توابع داخلی مفید را برای انجام دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها بر روی مقادیر زیادی از داده‌های ساخت یافته ارائه می‌دهد. Pandas یک ابزار عالی برای بحث در مورد داده‌هاست و از دو ساختار داده – Series و Dataframe پشتیبانی می‌کند. دیتا ساینس (Data Science) شرکت‌ها را قادر می‌کند تا عملکرد خود را برای تسهیل تصمیم‌گیری‌های آینده بسنجند. آن‌ها می‌توانند با استفاده از تحلیل داده‌ها برای تعامل بهتر مشتریان، افزایش عملکرد شرکت و افزایش سودآوری تصمیم‌های هوشمندانه‌تری را اتخاذ کنند.

این راهنما به افراد کمک می‌کند تا پایتون را سریع‌تر فرا بگیرند و با چگونگی استفاده از آن برای علم داده نیز به خوبی آشنا شوند. مطلب پیش رو به گونه‌ای حاضر شده تا افراد به شکل کاملا کاربردی بتوانند کار با پایتون را بیاموزند. همه چیز از چند سال پیش و هنگامی که تب تند «علم داده» (Data Science) افراد بیشتری را به خود دچار می‌ساخت آغاز شد. «تحلیل داده» (Data Analytics) و «داده‌کاوی» (Data Mining) خیلی زود به گرایش‌های روز علمی و پژوهشی مبدل شدند و دیری نپایید که کسب‌و‌کارها نیز به دلیل کاربردها و مزایای متعدد این حوزه‌ها به آن‌ها روی آوردند. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) تحولات عظیمی را در صنایع مختلف از جمله مالی، مراقبت‌های بهداشتی، خودروسازی و خرده‌فروشی ایجاد کرده‌اند.

برنامه‌نویسی فرآیندی است که در آن از زبان‌های خاص برای نوشتن کدهایی استفاده می‌شود که کامپیوترها می‌توانند آن را پردازش و اجرا کنند. اصول یادگیری برنامه‌نویسی شامل تمرین مستمر، حل مسائل مختلف و مطالعه منابع آموزشی است. مهم‌ترین نکات شامل انتخاب زبان مناسب، درک مفاهیم پایه مانند متغیرها، دستورات شرطی، حلقه‌ها و توابع، و همچنین یادگیری الگوریتم‌ها و ساختارهای داده است. Pandas برای عملیات روی داده‌های ساختار یافته و دستکاری آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای کسب‌وکارها، به‌ویژه شرکت‌های بزرگ، پاسخگویی به شرایط متغیر در لحظه بسیار چالش‌برانگیز است. این امر می‌تواند باعث زیان‌های قابل‌توجه یا اختلال در فعالیت‌های تجاری شود.

برای رسیدن به نتایج معنادار، باید داده‌های باکیفیت، هدفمند و ابزارهای مناسب برای جمع‌آوری آن‌ها در اختیار داشته باشیم. درمان بیماری‌ها، تشخیص زودهنگام بیماری و جلوگیری از رشد آن با کمک علم داده میسر شده است. با دیتاساینس می‌توان تأثیر یک دارو و اثربخشی آن را روی یک بیماری خاص اندازه گرفت و در صورت نیاز آن را ارتقاء داد. این می‌تواند به انسان در تشخیص یک گونه بیماری جدید، شرایط فراگیر شدن آن، ریشه‌کن شدنش و کشف داروهای مؤثر برای درمان آن بیماری کمک شایانی کند. اهمیت علم داده آنجایی مشخص می‌شود که تصمیمات مدیران ارشد یک سازمان با تحلیل اطلاعات به‌دست‌آمده از داده‌ها گرفته می‌شود.

این خروجی را می‌توان با استفاده از نمودار میله‌ای و کتابخانه «matplotlib» با استفاده از کد زیر بصری کرد. همچنین مشهود است که بالغ بر ٪۸۴ متقاضیان وام (applicants) دارای credit_history هستند. چگونه می‌توان این مطلب را فهمید؟ میانگین فیلد credit_history برابر با 0.84 است (به خاطر داشته باشید که Credit_History دارای مقدار «۱» برای افراد دارای تاریخچه اعتبار و مقدار «۰» برای افراد فاقد آن است). به نظر می‌رسد توزیع ApplicantIncome درست مانند CoapplicantIncome با انتظار مطابقت دارد. تابع ()describe تعداد عناصر (count)، میانگین (mean)، انحراف معیار (standard deviation | std)، کمینه (min)، چارک‌ها (quartiles) و بیشینه (max) را در خروجی ارائه می‌کند.

برای حرکت مؤثر در مسیر یادگیری علم داده، پیگیری پیشرفت خود یک عامل حیاتی است. با ثبت و نظارت بر مراحل یادگیری، می‌توانید نقاط ضعف و زمینه‌های نیازمند بهبود را شناسایی کرده و تلاش‌های خود را به بهترین شکل متمرکز کنید. این فرآیند نه تنها به شما کمک می‌کند تا پیشرفت خود را ارزیابی کنید، بلکه به حفظ انگیزه، مسئولیت‌پذیری و تمرکز نیز یاری می‌رساند. این ابزارها به متخصصان علم داده این امکان را می‌دهند که داده‌ها را به روشی کارآمد و دقیق جمع‌آوری کرده و سپس آن‌ها را برای تجزیه‌وتحلیل‌های بعدی آماده کنند. داشتن مهارت در استفاده از این ابزارها به شما کمک می‌کند تا داده‌های با کیفیت بالا و آماده تحلیل تولید کنید.

پس از آنکه مجموعه داده خوانده شد، می‌توان تعدادی از سطرهای بالایی (اولیه) آن را با استفاده از تابع ()head مشاهده کرد. کلیه مراحل این تمرین در سیستم‌عامل گنولینوکس انجام شده و مجموعه داده مورد استفاده در مسیر زیر ذخیره شده است. پرسشی که در این وهله مطرح می‌شود آن است که چگونه می‌توان وظایف زیر را انجام داد. برای مثال، در برنامه‌ای که تشخیص دهد عدد زوج است یا فرد و پاسخ مناسب را چاپ کند به صورت زیر عمل می‌شود. به عنوان دیتا ساینتیست، مسئولیت ما این است که با رعایت اخلاق، شفافیت و تعهد به عملکردهای اخلاقی به این چالش‌ها پاسخ دهیم.

به‌عنوان مثال، کلمات نمونه با مقدار مرتب‌سازی مشخص به کامپیوتر داده می‌شوند. کلمه «خوشحال» مثبت است، در حالی که «نفرت» منفی است.ارائه داده‌های ناشناخته به ماشین و اجازه دادن به آن برای مرتب‌سازی مستقل مجموعه داده.پذیرش احتمال وجود خطا در نتایج و مدیریت عامل احتمالات در نتایج. همچنین، علم داده در جلوگیری از تقلب و جرایم مالی نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. با تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی رفتار مشتریان، می‌توان الگوهای غیرمعمول را تشخیص داد و تاکتیک‌های تقلبی را که ممکن است به مخاطرات مالی بانک بیفزایند، از بین برد. به عنوان مثال، شرکت کسپرسکی (Kaspersky) برای محصولات آنتی‌ویروس خود از این علم و یادگیری ماشینی برای شناسایی صدها هزار نمونه جدید بدافزار به صورت روزانه استفاده می‌کند.

برای مثال، منابع ورودی داده معمولاً توسط مهندسان داده مدیریت می‌شود اما دانشمند داده ممکن است توصیه‌هایی در مورد نوع داده های مفید یا موردنیاز ارائه دهد. اگرچه دانشمندان داده می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین بسازند، اما در سطوح بالاتر، برای بهینه‌سازی یک برنامه و اجرای سریع‌تر آن، به مهارت‌های مهندسی نرم‌افزار نیاز دارند. در نتیجه، برای یک دانشمند داده لازم است که برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین، با مهندسان نرم‌افزار تعامل داشته باشد. اگر تصمیم به دنبال کردن حرفه ای در حوزه علم داده دارید، بیایید در این بخش به نقشه راه یادگیری برای تبدیل شدن به یک دانشمند داده بپردازیم. یک دانشمند داده مفاهیم مهندسی نرم افزار، آمار و دنیای کسب و کار را گرد هم می آورد تا داده ها را برای استخراج بینش های ارزشمند بررسی کند.

تمایز علم داده از این حوزه‌های مرتبط می‌تواند به درک بهتری از چشم‌انداز کاری کمک کند و در انتخاب مسیر شغلی مناسب به شما کمک کند. هر صنعتی قادر است از قدرت و امکانات آن بهره‌برداری کند و بهبود و بهره‌وری خود را به ارتقا برساند. در گذشته، داده‌ها به صورت ساختاری و فشرده بودند و می‌توانستند توسط ابزارهای ساده BI پردازش شوند. دانشمندان داده باید با چندین ذینفع و مدیر کسب‌وکار همکاری کنند تا مسئله‌ای که باید حل شود را تعریف کنند. این کار به‌ویژه در شرکت‌های بزرگ با تیم‌های متعدد که نیازهای متفاوتی دارند، چالش‌برانگیز است. علم داده (Data Science) همان کلید و جوابی است که می‌تواند با درک الگوهای موجود در داده‌ها، تحولات شگرفتی در حوزه‌های مختلف به وجود آورد.

همچنین، با استفاده از علم داده، بانک‌ها می‌توانند ریسک‌های مالی را کاهش دهند و به بهبود عملکرد مدیریت دارایی‌ها بپردازند. آیا آماده‌اید تا مسیر شغلی خود را به سطحی بالاتر ببرید و در دنیای جذاب و رو‌به‌رشدی مثل علم داده و هوش مصنوعی بدرخشید؟ ما دوره‌های جامع و کاملی را در دیتایاد طراحی کرده‌ایم تا شما را برای ورود به بازار کار آماده کنیم. اگر به موضوعات هیجان‌انگیزی مانند هوش مصنوعی و علم داده علاقه دارید، پیشنهاد می‌کنیم با توجه به نیازتان، از دوره‌های هوش مصنوعی و آموزش دیتا ساینس بهره ببرید و مهارت‌های ارزشمندی را کسب کنید. در این حوزه، از الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی بهره گرفته می‌شود. داده‌های مورد استفاده در این تحلیل‌ها می‌توانند از منابع متنوع و در قالب‌های مختلف باشند. فرض کنید که یکی از تولیدکننده‌های اصلی شیرینی هستید و 50 شعبه فعال در 10 شهر مهم دارید و ده سال است که در این بازار فعالیت می‌کنید.اگر بخواهید میزان فروش شیرینی را در نوروز در سه شهر مهم طی 8 سال گذشته بررسی کنید.

کوواریانس بین دو متغیر تصادفی X و Z را می‌توان با عبارت زیر توصیف کرد که در آن E(X) و E(Z) به ترتیب میانگین X و Z را نشان می‌دهند. اگر می‌خوای از جدیدترین مطالب حوزه‌های مختلف کاری، دوره‌های جدید، وبینارهای رایگان و ... زودتر از همه باخبر بشی، اطلاعات خودت رو ثبت کن تا عضو خبرنامه دانشکار بشی. در این بخش، قصد داریم به پرتکرارترین سوالات مربوط به علم داده بپردازیم و بر اساس مطالب گفته شده در قسمت‌های پیشین مطلب حاضر، به آن‌ها پاسخ دهیم. در ادامه، به توضیح کاربردهای علم داده در هر یک از موارد فهرست شده در بالا می‌پردازیم.

به عنوان مثال، یک شرکت می‌تواند با استفاده از داده‌های مالی و اقتصادی، روند رشد یا کاهش فروش خود را پیش‌بینی کرده و به موقع اقدامات لازم را انجام دهد. یکی از کاربردهای علم داده در دنیای کسب و کار، تجزیه و تحلیل رفتار مشتریان در تجارت الکترونیکی است. با جمع‌آوری داده‌های مرتبط با عملکرد مشتریان در وب‌سایت یا اپلیکیشن، می‌توان به شناخت بهتری از علایق، نیازها و رفتارهای مشتریان دست یافت. این اطلاعات به کسب و کارها کمک می‌کند تا استراتژی‌های بهتری برای جذب و نگه‌داشت مشتریان ارائه دهند. وقتی صحبت از این مجموعه‌ی عظیم از داده‌های ساختارنیافته می‌شود، ابزارهای سنتی هوش تجاری (Business Intelligence) ناکافی به‌نظر می‌رسند. در نتیجه، دیتا ساینس از ابزارهای پیشرفته‌تری برای کار بر روی حجم عظیمی از داده‌ها استفاده می‌کند که از منابعی مختلف مانند گزارش‌های مالی، فایل‌های چندرسانه‌ای، فرم‌های بازاریابی، حسگر و ابزارها و فایل‌های متنی به‌دست می‌‌آیند.

در دوره  پیشرفته آموزش  Machine Learning ML.NET تمام این موارد را به صورت کامل و کاربردی آموزش می دهیم. نرخ انتشار بیماری‌های هوابرد.رابطه بین رضایت مشتری و تعداد کارکنان.رابطه بین تعداد ایستگاه‌های آتش‌نشانی و تعداد مصدومان ناشی از آتش‌سوزی در یک مکان خاص. ممنونم از اینکه انقدر جامع در مورد علم داده گفتید، کاش در مورد دانشمند داده بیشتر توضیح می دادین. تا یک دهه بعد از آن، اصطلاح علم داده بیشتر در فضاهای آکادمیک و پژوهشی مورد استفاده قرار می‌گرفت. مؤسسات بانکی و مالی از علم داده و الگوریتم‌های مرتبط برای کشف کلاه‌برداری در معاملات استفاده می‌کنند. با ساختن یک رزومه حرفه‌ای، برای استخدام در بهترین فرصت‌های شغلی اقدام کنید.

کامپوننت‌ها را می‌توان به صورت مستقل از دیگر بخش‌های نرم‌افزار آزمایش و تست کرد. این امر باعث می‌شود تا خطاها و مشکلات به راحتی شناسایی و برطرف شوند، بدون اینکه نیاز به بررسی کل سیستم باشد. در پروژه‌هایی که از تعداد زیادی کامپوننت مختلف استفاده می‌کنند، یکپارچه‌سازی این کامپوننت‌ها ممکن است دشوار باشد. اطمینان از اینکه تمامی کامپوننت‌ها به درستی با یکدیگر کار می‌کنند، نیازمند زمان و تلاش بیشتری است. در برنامه‌هایی که از چندین کامپوننت استفاده می‌کنند، ممکن است تداخلات بین سبک‌ها و تم‌ها (CSS و سایر تنظیمات ظاهری) به وجود آید.

داده‌ها اساس اطلاعاتی است که می‌خواهید در مورد یک موضوع خاص جمع‌آوری کنید. اگر شما بخواهید اطلاعاتی در مورد وضعیت سلامت یک فرد گردآوری کنید، این داده‌ها هستند که می‌توانند به شما کمک کنند. کامپوننت در برنامه نویسی باید قابلیت پیکربندی و تنظیم داشته باشد تا بتوان آنها را به راحتی با نیازهای مختلف سازگار کرد. تست‌های واحد (Unit Tests) برای اطمینان از عملکرد صحیح هر کامپوننت بسیار مهم هستند. کامپوننت در برنامه نویسی باید به گونه‌ای طراحی شوند که بتوانند در شرایط و پروژه‌های مختلف استفاده شوند.

پس از ایمپورت کردن کتابخانه‌ها، باید مجموعه داده را با استفاده از تابع  .()read_csv خواند. این کتابخانه برای ساخت گرافیک‌های آماری اطلاعاتی و جذاب در پایتون قابل استفاده و برمبنای matplotlib ساخته شده. هدف Seaborn آن است که بصری‌سازی را به بخش مرکزی اکتشاف و ادراک داده‌ها مبدل کند. این کتابخانه همچنین شامل توابع پایه‌ای جبر خطی، تبدیل فوریه، تولید پیشرفته اعداد تصادفی و ابزارهایی جهت یکپارچه‌سازی با دیگر زبان‌های سطح پایین مانند C++ ، C و فورترن (Fortran) است. با گسترش پیچیدگی و حجم داده‌ها، مسائل حفظ حریم خصوصی، امنیت و اخلاقیات به اهمیت بیشتری می‌رسند.

هنگامی که مقدار یک داده مشخص است، از رگرسیون برای پیش‌بینی داده دیگر استفاده می‌شود. پیش از اینکه ببینیم علم داده چیست، لازم است بدانیم که در علم داده مفاهیم و موضوعات کلیدی و پایه‌ای هست که باید با آن‌ها آشنا شویم. البته در این یادداشت ما بنا نداریم وارد تعریف این مفاهیم و موضوعات شویم، اما ضرورت دارد بدانیم که این‌ها چه چیزهایی هستند. سواد داده چیست؟اهمیت سواد داده در سازمان۵ استراتژی برای توسعه‌ی سواد دادهامروزه، شرکت‌ها بیش از هر زمانی به داده‌ها وابسته‌اند و استفاده ... بازاریابی داده محور چیست و چرا مهم است؟فروشندگان چگونه از داده‌ها برای تشخیص اهداف استفاده می‌کنند؟چگونه استراتژی بازاریابی داده محور را پیاده‌سازی کنیم؟ ... Jupyter Notebook ابزاری فوق‌العاده قدرتمند برای توسعه و ارائه پروژه‌های علم داده (Data Science) است.

فناوری‌های متن‌باز به‌طور گسترده‌ای در مجموعه ابزارهای علم داده استفاده می‌شوند. زمانی که این ابزارها در ابر میزبانی می‌شوند، تیم‌ها نیازی به نصب، پیکربندی، نگهداری یا به‌روزرسانی آن‌ها به صورت محلی ندارند. به عنوان یک دانشمند داده (Data Scientist)، باید زبان برنامه نویسی صحیح را یاد بگیرید تا شغلی روان و موفق داشته باشید. برای انجام درست این کار، باید کمی وقت بگذارید تا به آنچه علاقه دارید و می خواهید در آن تخصص داشته باشید فکر کنید. اگر در حال حاضر مشغول به کار هستید، ارزیابی کنید که کدام زبان می تواند بیشترین ارزش را برای برنامه‌های کاربردی علم داده (Data Science) در سازمان شما ارائه دهد.