ماهنامه شبکه

ماهنامه شبکه بهمن ماه با پرونده ویژه «شهر‌های هوشمند» به‌زودی منتشر می‌شود
اخبار
اخبار ایران
14/11/1394 - 19:43
شماره 177 ماهنامه شبکه با مطالب متنوع و خواندنی به زودی منتشر می‌شود. در این شماره به طرح و بررسی موضوعاتی چون استراتژی‌های دخیل در موفقیت مراکز داده‌‌ها، مدیریت امنیت اطلاعات و الگوریتم‌ها پرداخته...
ماهنامه شبکه دی ماه منتشر شد؛ چشم‌اندازی به تحولات فناوری در سال 2016
اخبار
اخبار ایران
23/10/1394 - 10:10
ماهنامه شبکه دی ماه (شماره 176) منتشر شد. این شماره را می‌توانید از لینک زیر دانلود یا برای تهیه نسخه کاغذی به کیوسک‌های معتبر سراسر کشور مراجعه کنید.
ماهنامه شبکه آذر ماه با پرونده ویژه «روترهای بی‌سیم برتر سال 2015» منتشر شد
اخبار
اخبار ایران
22/09/1394 - 15:55
شماره 175 ماهنامه شبکه (آذرماه 1394) همزمان با نمایشگاه الکامپ 2015 در سراسر کشور منتشر شد. علاقه‌مندان می‌توانند این شماره را از روی کیوسک‌های معتبر سراسر کشور خریداری کنند. همچنین، لینک دانلود نسخه...
می‌خواهید روتر بی‌سیم بخرید؟ تا انتشار شماره جدید شبکه دست نگه دارید!
اخبار
اخبار ایران
20/09/1394 - 11:52
شماره 175 ماهنامه شبکه در آستانه نمایشگاه الکامپ 2015 منتشر می‌شود. این شماره با پرونده ویژه «راهنمای خرید روتر بی‌سیم AC» به شما کمک می‌کند تا در انتهای سال 2015، ضمن آشنایی با بهترین روترهای بی‌سیم...
برای خواندن جذاب‌ترین مطالب؛ عضو کانال تلگرام سایت شبکه شوید
اخبار
اخبار ایران
08/09/1394 - 09:56
سایت شبکه به دنبال روش‌هایی است تا خوانندگان و بازدیدکنندگان این سایت به ساده‌ترین شکل ممکن بتوانند از جدیدترین و بهترین اخبار و مقالات دنیای فناوری اطلاع پیدا کنند و همیشه به‌روز باشند. یکی از این...
ماهنامه شبکه آبان ماه (شماره 174) منتشر شد؛ آفیس 2016 در عمل
اخبار
اخبار ایران
13/08/1394 - 18:52
شماره 174 ماهنامه شبکه (آبان 1394) منتشر شده و روی کیوسک‌های سراسر کشور در دسترس علاقه‌مندان است. همان‌طور که می‌بینید پرونده ویژه این شماره «آفیس 2016» است؛ یک پرونده به‌روز و کاربردی درباره محبوب‌...
دانلود رایگان سه شماره تابستان ۹۴، هدیه پاییزی ماهنامه شبکه
اخبار
اخبار ایران
12/08/1394 - 18:50
اگر عضو سایت ماهنامه شبکه هستید؛ لاگین کنید و PDF کامل سه شماره تابستان امسال این نشریه را با تمامی آگهی‌ها و مقالات رایگان دانلود کنید. این نسخه‌های الکترونیکی قابل کپی شدن یا پرینت گرفتن هستند و با...
سایت شبکه استخدام می‌کند: نیروی خلاق روابط عمومی و بازرگانی
اخبار ایران
15/07/1394 - 11:55
اگر جویای کار هستید و فکر می‌کنید در حوزه‌های بازرگانی و روابط عمومی سایت‌های خبری فناوری و همین‌طور شبکه‌های اجتماعی صاحب ایده و نظر هستید و می‌توانید در کارهای گروهی مشارکت و قابلیت‌های خود را بروز...
ماهنامه شبکه مهر ماه منتشر شد؛ هوش مصنوعی واقعی‌تر از همیشه
اخبار ایران
12/07/1394 - 17:26
شماره مهرماه ماهنامه شبکه پیش‌روی شما است. همان‌طور که از جلد این شماره مشخص است؛ پرونده ویژه مفصلی درباره وضعیت هوش مصنوعی و به خصوص دستیارهای دیجیتال شخصی تهیه کردیم که خواندنش می‌تواند هم آموزنده...
تلكام در پاييز، آی‌سی‌تی در بهار
اخبار ایران
07/07/1394 - 20:36
لحظاتي پيش زنگ پايان تلكام 2015 به صدا درآمد و اين رويداد مهم ICTكشور به پايان رسيد تا نه تنها فعالان حوزه مخابرات، ارتباطات و اطلاع‌رساني، بلكه تمامي حوزه‌هاي مرتبط با نگاهي اميدوار به آينده، منتظر...
گالری عکس: تصاویر روز اول نمایشگاه تلکام 2015
گالری عکس
04/07/1394 - 18:20
نمایشگاه ایران تلکام 2015 از امروز صبح آغاز به کار کرد و تا هفتم مهرماه در محل دایمی نمایشگاه‌های بین المللی تهران میزبان علاقه‌مندان و متخصصان حوزه مخابرات و ارتباطات است. این نمایشگاه بزرگ‌ترین...
ماهنامه شبکه در ایران تلکام 2015
اخبار ایران
31/06/1394 - 22:57
ماهنامه شبکه در شانزدهمین نمایشگاه ایران تلکام که از چهارم تا هفتم مهرماه در محل دایمی نمایشگاه‌های بین‌المللی تهران برگزار می‌شود، شرکت می‌کند.
ماهنامه شبکه شماره 168 منتشر شد
اخبار ایران
25/02/1394 - 00:41
در این شماره گوشی سامسونگ گلکسی S6 Edge بررسی شده است، درباره امنیت اینترنت اشیا صحبت شده است، شاهد اجرای پرفورمنس کپچر در فیلم «سقوط سیاره میمون‌ها» خواهید بود، راهنمای خرید روترهای پرسرعت بی‌سیم...

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 281

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, آبان 1 - 08:59

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 281
پرونده ویژه این شماره مجله شبکه اختصاص به ساختار داده‌ها دارد. در پرونده ویژه این شماره سعی کرده‌ایم به معرفی مهم‌ترین ساختارهای داده‌ای بپردازیم و کاربرد آن‌ها در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را مورد بررسی قرار دهیم.

هوش مصنوعی

  •  چگونه یادگیری ماشین و رایانش ابری در حال تغییر جهان هستند 
  • ترنسفورمر در یادگیری عمیق چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟ 
  • درخت‌های مدل (Model Trees) چیستند و چرا به آن‌ها نیاز داریم؟

 

فناوری شبکه

  • عطش سیری‌ناپذیر مراکز داده در زمینه سرمایه‌گذاری‌‌های کلان 
  • دسکتاپ ابری (DaaS) چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟  
  • معیارهای مهمی که هنگام انتخاب مراکز داده باید به آن‌ها دقت کنید
  • چه تفاوتی میان دو علم داده‌کاوی و  تحلیل داده‌ها وجود دارد؟

 

امنیت

  • پروتکل پوسته امن یا SSH چیست؟ 
  • قدرتمندترین و موثرترین الگوهای تامین امنیت داده‌ها

 

عصر شبکه

  • OpenAI یا Anthropic کدام‌یک بر طراحی هوش مصنوعی ایمن تاکید دارند؟ 
  • ساتیا نادلا، مدیرعاملی که مایکروسافت را از نو بازسازی کرد

 

کارگاه

  • رشد بازار EPYC شرکت AMD فراتر از پیش‌بینی‌های انجام‌شده 
  • کدام‌یک از بانک‌های اطلاعاتی SQLite، MySQL و PostgreSQL محبوب هستند؟ 
  • عبارات با قاعده (RegEx) چه کاربردی در دنیای برنامه‌نویسی دارند؟

 

پرونده ویژه

  • ساختار داده؛ زبان گفت‌وگوی کامپیوترها با داده‌ها 
  • ساختارهای داده چیستند و چرا به آن‌ها نیاز داریم؟ 
  • الگوریتم‌های تقسیم و حل چیستند و به چه مدل‌هایی دسته‌بندی می‌شوند؟ 
  • آرایه‌ها چیستند و چه نقشی در ساختار داده‌ها دارند؟ 
  • لیست پیوندی (Linked List) چیست و چه ویژگی‌هایی دارد؟  
  • الگوریتم بازگشتی (Recursion) چیست؟ 
  • الگوریتم حریصانه (Greedy algorithm) چیست؟

ساختار داده؛ زبان گفت‌وگوی کامپیوترها با داده‌ها

ساختار داده‌ها، راهکاری منظم و سازمان‌یافته برای ذخیره و مدیریت داده‌ها در اختیار ما قرار می‌دهند. به‌عبارت دیگر، ساختار داده‌ها، قواعدی را تعریف می‌کنند که مشخص می‌کنند داده‌ها چگونه در حافظه کامپیوتر چیده شوند و چه عملیات‌هایی روی آن‌ها قابل انجام است. انتخاب ساختار داده مناسب برای یک مسئله برنامه‌نویسی، تاثیر مستقیمی بر کارایی، خوانایی و قابلیت نگه‌داری کد دارد.

به‌طور کلی، ساختارهای داده به دو نوع ساده و مرکب تقسیم می‌شوند. ساختار داده‌های ساده شامل انواع داده‌های ابتدایی، مانند اعداد صحیح، اعداد اعشاری، رشته‌ها و کاراکترها هستند. همچنین، آرایه‌ها که مجموعه‌ای از عناصر هم‌نوع هستند نیز در این دسته قرار می‌گیرند. گروه دوم، ساختارهای داده مرکب هستند. این ساختارها از ترکیب چند عنصر ساده یا دیگر ساختارهای داده تشکیل می‌شوند. لیست‌ها، پشته‌ها، صف‌ها، درخت‌ها، گراف‌ها و جدول‌های هش از جمله ساختارهای داده مرکب هستند. هر کدام از این ساختارها، ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. به‌طور مثال، لیست‌ها برای ذخیره کردن مجموعه مرتب‌شده از عناصر، پشته‌ها برای پیاده‌سازی عملیات‌های LIFO (آخرین ورودی، اولین خروجی) و درخت‌ها برای نمایش سلسله‌مراتب بین داده‌ها استفاده می‌شوند. انتخاب ساختار داده مناسب به عوامل مختلفی مانند نوع داده‌ها، عملیات مورد نظر، فضای حافظه در دسترس و زمان اجرای الگوریتم‌ها بستگی دارد. در برنامه‌نویسی، درک عمیق از ساختارهای داده و الگوریتم‌های مرتبط با آن‌ها، کلید حل بسیاری از مسائل پیچیده است.

‌با این توصیف اگر بگوییم ساختار داده‌ها در دنیای برنامه‌نویسی به‌عنوان ستون فقرات برنامه‌ها عمل می‌کنند، اغراق نکرده‌ایم. ساختار داده‌ها به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهند که داده‌های خود را به‌شکلی منطقی و کارآمد سازماندهی کنند تا بتوانند به راحتی به آن‌ها دسترسی پیدا کرده، آن‌ها را دستکاری کنند و اطلاعات مورد نظر را از آن‌ها استخراج نمایند. این عنصر دوست‌داشتنی دنیای برنامه‌نویسی را می‌توان شبیه به قفسه‌های یک کتاب‌خانه توصیف کرد که هر قفسه نوع خاصی از کتاب‌ها را در خود جای می‌دهد و کتاب‌ها به ترتیب خاصی چیده شده‌اند. به همین ترتیب، هر ساختار داده نیز برای ذخیره نوع خاصی از داده‌ها طراحی شده است و عناصر آن به‌شکلی خاص سازماندهی شده‌اند. انتخاب نوع قفسه (ساختار داده) بستگی به نوع کتاب‌ها (داده‌ها) و نحوه استفاده از آن‌ها دارد. به‌عنوان مثال، اگر بخواهیم به‌سرعت یک کتاب خاص را پیدا کنیم، ممکن است از قفسه‌ای استفاده کنیم که کتاب‌ها بر اساس عنوان مرتب شده باشند. به طور مشابه، در برنامه‌نویسی نیز انتخاب ساختار داده مناسب به عوامل مختلفی مانند نوع عملیات مورد نظر، حجم داده‌ها و زمان اجرای الگوریتم‌ها بستگی دارد.

در گذشته، هنگامی که صحبت از ساختار داده‌ها به میان می‌آمد، هدف تنها دنیای برنامه‌نویسی بود و برنامه‌نویسان مخاطبان اصلی آن به شمار می‌رفتند. با این‌حال، امروزه مهندسان یادگیری ماشین و داده نیز باید درباره ساختار داده‌ها اطلاعات کافی داشته باشند، زیرا ساختار داده‌ها در قلب هوش مصنوعی قرار دارند و نقش بسیار کلیدی در توسعه و عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین ایفا می‌کنند. ساختارهای داده، اطلاعات را به‌شکلی سازماندهی‌شده و قابل فهم برای ماشین‌ها آماده می‌کنند تا الگوریتم‌ها بتوانند الگوها و روابط پیچیده را در داده‌ها شناسایی کنند. 

به‌طور مثال، در پردازش زبان طبیعی، متن‌ها معمولا به‌صورت توکن‌ها (واژه‌ها یا زیرواژه‌ها) شکسته شده و سپس با استفاده از ساختارهایی مانند بردارهای کلمات یا گراف‌های دانش نمایش داده می‌شوند. در بینایی ماشین، تصاویر به‌عنوان آرایه‌های چندبعدی از اعداد (پیکسل‌ها) نمایش داده می‌شوند و سپس با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی پردازش می‌شوند. همچنین، در یادگیری تقویتی، محیط‌ها و حالت‌های مختلف معمولا با استفاده از ساختارهای داده‌ای مانند درخت‌ها یا گراف‌ها مدل‌سازی می‌شوند.

بنابراین، می‌توان گفت ساختار داده‌ها در هوش مصنوعی به‌عنوان پل ارتباطی بین دنیای واقعی و مدل‌های محاسباتی عمل می‌کنند. در این حوزه نیز انتخاب ساختار داده مناسب به عوامل مختلفی مانند نوع داده‌ها، الگوریتم مورد استفاده، و هدف نهایی مدل بستگی دارد. 

به‌طور مثال، انتخاب مناسب‌ترین ساختار داده برای الگواره یادگیری ماشین با نظارت، به عوامل مختلفی از جمله نوع داده‌ها، الگوریتم مورد استفاده و مسئله‌ای که می‌خواهیم حل کنیم، بستگی دارد. در این حوزه، آرایه‌ها با هدف نمایش داده‌های عددی و ماتریسی مانند تصاویر، صدا و داده‌های عددی مناسب هستند. لیست‌های پیوندی برای نمایش داده‌هایی که اندازه آن‌ها به طور پویا تغییر می‌کند و نیاز به اضافه یا حذف عناصر در هر نقطه از لیست است، استفاده می‌شوند. درخت‌ها برای نمایش سلسله‌مراتب و ساختارهای درختی مانند درخت تصمیم، درخت‌های جست‌وجو و درخت‌های پیشوند استفاده می‌شوند، در حالی که گراف‌ها برای نمایش روابط بین اشیاء استفاده می‌شوند. به همین دلیل است که در شبکه‌های اجتماعی، سامانه‌های توصیه‌گر و تحلیل شبکه‌ها کاربرد گسترده‌ای دارند. این در حالی است که نوع دیگری از ساختار داده‌ها تحت عنوان ماتریس‌های خلوت (Sparse Matrices)

نیز وجود دارند که برای نمایش ماتریس‌هایی که اکثر عناصر آن‌ها صفر هستند استفاده می‌شوند. این ساختار داده عمدتا در پردازش زبان طبیعی و سیستم‌های توصیه‌گرها کاربرد دارند.

با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، متوجه شده‌اید که پرونده ویژه این شماره مجله شبکه اختصاص به ساختار داده‌ها دارد. در پرونده ویژه این شماره سعی کرده‌ایم به معرفی مهم‌ترین ساختارهای داده‌ای بپردازیم و کاربرد آن‌ها در دنیای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را مورد بررسی قرار دهیم 

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 280

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, آبان 1 - 08:26

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 280
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.

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.

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 277

تصویر الناز قنبری
ارسال شده توسط الناز قنبری در 1403, خرداد 23 - 14:10

نسخه الکترونیکی ماهنامه شبکه 277
در سرمقاله شماره 277 ماهنامه شبکه هوش مصنوعی به سراغ تاکسی‌های هوایی می‌رود، در فصل هوش مصنوعی با شبکه عصبی حافظه‌ طولانی کوتاه‌مدت آشنا می‌شوید، در فصل فناوری شبکه با مزایا و معایب ابر خصوصی برای سازمان‌ها آشنا می‌شوید، در فصل امنیت اعتماد به صفر می‌رسد! و در نهایت در پرونده ویژه این شماره با (راه‌حل‌های نرم‌افزاری برای‌ کسب و کارها) آشنا می‌شوید که می‌تواند برای بهبود و ارتقای سیستم تجاری شما بسیار مفید باشد.

هوش مصنوعی

Untitled-هوش-277.jpg

  • شبکه عصبی حافظه‌ طولانی کوتاه‌مدت چیست و چگونه کار می‌کنند؟ 
  • دسته‌بندی متن در هوش مصنوعی چیست و چگونه انجام می‌شود؟ 
  • الگوریتم فازی C-Means چیست و چگونه آن‌را پیاده‌سازی کنیم؟

فناوری شبکه

Untitled-فناوری-277.jpg

  • ابر خصوصی چه مزایا و معایبی برای سازمان‌ها به‌همراه دارد؟ 
  • مکانیزم مدیریت هویت و دسترسی (IAM) چیست و چه مولفه‌هایی دارد؟ 
  • وب‌سرور Lighttpd چیست و چرا شرکت‌ها به آن علاقه‌مند شده‌اند؟ 

امنیت

Untitled-امنیت-277.jpg

  • امنیت اعتماد صفر (Zero Trust) چیست و چگونه پیاده‌سازی می‌شود؟ 
  • فناوری‌های شناختی چه تاثیری بر امنیت سایبری دارند؟ 

عصر شبکه

Untitled-عصر-277_0.jpg

  • استاندارد BPMN 2.0 یست و چه قابلیت‌هایی در اختیار ما قرار می‌دهد؟ 
  • حاکمیت داده (Data Governance) و مشاور داده چه نقشی در سازمان‌ها دارند؟  

کارگاه

Untitled-کارگاه-277.jpg

  • Lazy در کاتلین چیست و چه قابلیتی در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد؟ 
  • نرمال‌سازی در یادگیری ماشین، راهنمای جامع برای تنظیم دقیق داده‌ها

پرونده ویژه

Untitled-پرونده-277.jpg

پرونده ویژه شماره 277 ماهنامه شبکه، اختصاص به مفهوم راه‌حل‌های نرم‌افزاری دارد. راه‌حل‌هایی که در قالب مفاهیمی همچون ERP، CRM، HRMS، نرم‌افزار مدیریت پروژه و غیره در مورد آن‌ها می‌شنویم. در پرونده ویژه این شماره قصد داریم در مورد این اصلاحات، اطلاعات بیشتری کسب کنیم و ببینیم چرا راه‌حل‌های اختصاصی نرم‌افزاری سوده هستند و روی کدام‌یک از آن‌ها سرمایه‌گذاری کنیم به سودآوری کلانی خواهیم رسید.
 

  • راه‌حل‌های اختصاصی نرم‌افزاری  
  • راه‌حل نرم‌افزاری (Software Solutions) چیست؟ 
  • 12 مزیت راه‌حل‌های نرم‌افزاری برای کسب‌و‌کارها 
  • راه‌حل اختصاصی برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) چیست؟ 
  • نرم‌افزار مدیریت پروژه چیست و چه کمکی به کسب‌و‌کارها می‌کند؟ 
  • نرم‌افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) چیست؟ 
  • نرم‌افزار مدیریت منابع انسانی چیست و چرا سازمان‌ها از آن استفاده می‌کنند؟ 

راه‌حل‌های اختصاصی نرم‌افزاری 

در عصر دیجیتالی شدن کامل کسب‌و‌کارها به سر می‌بریم. با این حال، برای برخی از کسب‌و‌کارها مهم این است که متمایز از دیگران باشند و بتوانند کارها را به بهترین شکل انجام دهند. به بیان دقیق‌تر، در شرایطی که فناوری‌هایی مثل هوش مصنوعی، اینترنت اشیاء، زنجیره بلوکی،  امنیت افزوده، علوم شناختی، رابط‌های مغز و کامپیوتر و غیره در دسترس قرار دارند، اما زیربنای این فناوری‌ها چیست؟ هیچ پاسخی دقیق‌تر از نرم‌افزار یا به عبارت دقیق‌تر، راه‌حل نرم‌افزاری نیست. یک راه‌حل نرم‌افزاری، مجموعه‌ای از ماژول‌ها و میکروسرویس‌هایی است که در تعامل با یک‌دیگر، یک نرم‌افزار واحد را شکل می‌دهند و به کسب‌وکارها در حل یک مشکل یا مجموعه‌ای از مشکلات خاص کمک می‌کند. این برنامه‌ها می‌توانند به‌صورت جداگانه یا به‌عنوان بخشی از یک سیستم یکپارچه کار کنند. ‌راه‌حل‌های نرم‌افزاری در طیف گسترده‌ای از صنایع و برای کاربردهای مختلف استفاده می‌شوند. 

به‌طور مثال در حوزه کسب‌وکار، نرم‌افزارهای تجاری برای کمک به مشاغل در انجام وظایف مختلفی مانند مدیریت حسابداری، پیگیری وضعیت مشتریان و مدیریت پروژه استفاده می‌شوند. در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، نرم‌افزارها برای کمک به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی در تشخیص، درمان و مدیریت مراقبت از بیماران استفاده می‌شود. در حوزه آموزش، نرم‌افزارهای آموزشی برای کمک به دانش‌آموزان در یادگیری استفاده می‌شوند. در بخش دولتی نیز نرم‌افزارهای اختصاصی توسط آژانس‌های دولتی برای ارائه خدمات به شهروندان، مورد استفاده قرار می‌گیرند. با این‌حال، نکته مهمی که باید به آن توجه داشته باشید این است که راه‌حل‌های نرم‌افزاری به نوع خاصی از برنامه‌های کاربردی اشاره دارند که برای پاسخ‌گویی به نیازهای یک سازمان خاص طراحی شده و مورد استفاده قرار می‌گیرند. به طور مثال، منابع انسانی سازمان‌ها از راه‌حل‌های نرم‌افزاری اختصاصی، برای انجام کارهای خود استفاده می‌کنند و به‌جای آن‌که از محصولات از‌پیش‌ساخته‌شده استفاده کنند، اقدام به سفارش نرم‌افزارهای تخصصی می‌دهند تا بتوانند وظایف روزمره را به بهترین شکل انجام دهند. واقعیت این است که فناوری شیوه انجام فعالیت‌های تجاری را برای کارآفرینان متحول کرده است. این امر در حوزه خدمات مشتری، بازاریابی و تولید مشهود است. از این‌رو، شرکت‌های بیشتری از هوش مصنوعی و سایر فناوری‌ها با هدف افزایش کارایی و بهره‌وری استفاده می‌کنند. علاوه بر این، در صنعت فناوری اطلاعات که دائما در حال تحول است، اصطلاحات مختلفی با ظرافت‌های خاص وجود دارند. امروزه، واژه «معمار» نه‌تنها به فردی اشاره دارد که برای بازدید از یک سایت کلاه ایمنی به سر می‌گذارد، بلکه به فردی حرفه‌ای که روی راه‌حل‌های سازمانی کار می‌کند یا در چرخه حیات برنامه‌نویسی مشارکت دارد، گفته می‌شود.

برای مدیریت فناوری‌ها و فعالیت‌های روزمره، یک تیم بزرگ از متخصصان نیاز است. این امر به‌ویژه برای شرکت‌هایی که در زمینه ایجاد نرم‌افزار سفارشی برای مشتریان مختلف فعالیت می‌کنند، صادق است. در چنین مواردی، تیم نه‌تنها از برنامه‌نویسان و مهندسان بلکه از معماران نیز تشکیل شده است.

یک معمار راه‌حل نقش پلی میان اهداف سازمانی و فناوری را بازی می‌کند. به‌طور کلی، اصطلاح «معماری راه‌حل» به فرآیند ایجاد و مستندسازی محتوای معماری اشاره دارد. هدف، دستیابی به یک نتیجه عملیاتی خاص برای یک کسب‌وکار است. از این‌رو، وظیفه یک معمار راه‌حل این است که به نیازهای ذی‌نفعان رسیدگی کند. همچنین، این گروه از متخصصان، الزامات خاص عملکردی را مورد بررسی قرار می‌دهند. بنابراین، یک معمار نرم‌افزار، سیستمی را طراحی می‌کند که با نیازهای تجاری و عملکردی کسب‌وکار مطابقت دارد. معمار چگونه این کار را انجام می‌دهد؟

آن‌ها نیازهای کاربران نهایی را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند و اطلاعات دریافتی از مشتریان را به یک نرم‌افزار تجاری تبدیل می‌کنند. این کار با حداقل ریسک برای عملیات تجاری و در عین حال برآورده کردن انتظارات کاربران نهایی انجام می‌شود. علاوه بر میکروسرویس‌ها و معماری‌های یکپارچه که ابتدای مطلب به آن اشاره کردیم، الگوهای شناخته‌شده دیگری نیز توسط معماران نرم‌افزار استفاده می‌شود که از آن جمله باید به کنترل‌کننده مدل-نما (Model-View-Controller)، سرویس‌گیرنده-سرویس‌دهنده (Client-Server)،  همتابه‌همتا (P2P) و غیره اشاره کرد. 

گاهی اوقات، شرح وظایف یک معمار نرم‌افزار و طراح نرم‌افزار اشتباه گرفته می‌شود. معمار نرم‌افزار زیربنای سیستم را آماده می‌کند. در مقابل، طراح نرم‌افزار، راه‌حل‌هایی را برای دستیابی به اهداف پروژه با توجه به برنامه‌های ایجادشده توسط معمار نرم‌افزار طراحی می‌کند.

کسب‌وکارهایی که می‌خواهند سیستم‌های قدیمی خود را به‌روز کنند یا از نرم‌افزار جدیدی استفاده کنند، به هر دو متخصص معمار نرم‌افزار و معمار راه‌حل نیاز دارند. در برخی از شرکت‌ها، یک معمار نرم‌افزار را معمار فنی نیز می‌نامند. این فرد مسئولیت کل سیستم نرم‌افزاری را بر عهده دارد. همچنین، در اینجا وظایف فنی دیگری وجود دارد که این متخصصان در ساعات کاری انجام می‌دهند که از آن جمله باید به ارزیابی، شناسایی و توسعه راه‌حل‌های نرم‌افزاری مطابق با الزامات عملکردی، تجزیه‌وتحلیل هزینه‌ها و تحویل برنامه و اطمینان از اینکه همه‌چیز در بودجه و چارچوب زمانی پروژه قرار دارد، برنامه‌ریزی برای یکپارچه‌سازی فناوری و گردش کار مرتبط برای توسعه نرم‌افزار، ارائه راهنمایی و پشتیبانی فنی به توسعه‌دهندگان، مهندسان و سایر ذی‌نفعان، بررسی کیفیت نرم‌افزار برای اطمینان از اینکه الزامات کیفیت، امنیت و مقیاس‌پذیری برآورده شده است، همکاری با سرپرست تیم برای نظارت بر پیشرفت توسعه به منظور حفظ طراحی اولیه، همکاری با متخصصان کنترل کیفیت برای انجام بررسی نهایی کیفیت نرم‌افزار قبل از استقرار و برقراری ارتباط با کل تیم توسعه در طول پروژه اشاره کرد. 

این متخصصان، برنامه‌های مورد نیاز سازمان‌ها را در قالب نرم‌افزارهای اختصاصی در اختیارشان قرار می‌دهد. با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم، ممکن است حدس زده باشید که پرونده ویژه این شماره مجله، اختصاص به مفهوم راه‌حل‌های نرم‌افزاری دارد. راه‌حل‌هایی که در قالب مفاهیمی همچون ERP، CRM، HRMS، نرم‌افزار مدیریت پروژه و غیره در مورد آن‌ها می‌شنویم. در پرونده ویژه این شماره قصد داریم در مورد این اصلاحات، اطلاعات بیشتری کسب کنیم و ببینیم چرا راه‌حل‌های اختصاصی نرم‌افزاری سوده هستند و روی کدام‌یک از آن‌ها سرمایه‌گذاری کنیم به سودآوری کلانی خواهیم رسید.

مشتری برای خرید این محصول نیاز به آدرس دارد؟: 

صفحه‌ها