نقشه راه شروع آموزش برنامه نویسی

بسیاری از افراد علاقمند به یادگیری و آموزش برنامه نویسی هستند اما به دلیل نامرتبط بودن تحصیلات خود و یا حیطه ی کاری که در حال حاضر مشغول به کار هستند، اطلاعات کمی دارند و برای شروع آموزش خود نیاز به راهنمایی دارند.

برای شروع آموزش برنامه نویسی نیاز به مدرک تحصیلی مرتبط و یا داشتن سن خاصی ندارید و باید بگوییم ضمن داشتن علاقه و زمان کافی برای تمرین و تکرار می توانید به موفقیت دست پیدا نمایید.

هیچ دانشی برای کار با کامپیوتر ندارم ....

حتی اگر تجربه کار با کامپیوتر را هم ندارید می توانید آموزش خود را با گذراندن دوره ICDL شروع نمایید. ضمن گذراندن این دوره شما علاوه بر پیدا کردن دانش خوبی نسبت به سیستم می توانید مدرک معتبر ICDL را دریافت نمایید و هنگام مصاحبه ارائه کنید.

اما اگر نسبت به کامپیوتر و نرم افزارهایی مانند WORD و یا ویندوز اطلاعات خوبی دارید می توانید مسیر خود را با دوره آموزش منطق و مقدمات برنامه نویسی پیش ببرید. گذراندن این دوره مانند یادگیری الفبای برنامه نویسی است و به شما کمک خواهد نمود تا سریع تر در حیطه برنامه نویسی پیش بروید.

با برنامه نویسی آشنا هستم...

پس از دوره  ICDL و منطق برنامه نویسی می توانید یادگیری خود را باگذراندن دوره آموزش طراحی سایت ادامه دهید. در این دوره با مباحثی که هر برنامه نویسی نیاز دارد بداند آشنا خواهید شد، مانند : HTML;CSS;JAVASCRIPT;AJAX;JQUERY و....

 

پس از پایان این دوره متناسب با علاقه و استعداد خود می توانید با آموزش فرانت اند ، آموزش بک اند و یا فول استک (فرانت اند و بک اند) پیش بروید.

اگر علاقمند به کار در حوزه فرانت اند هستید می توانید با گذراندن دوره Angular و دوره  ReactJs وارد بازار کار شوید.

اگر تمایل به حیطه بک اند دارید می توانید مسیر خود را با گذراندن یکی از دوره آموزش C# ، دوره آموزش پایتون ، دوره آموزش جاوا ، PHP  و... به اهداف خود دست پیدا نمایید.

علاقمند به هوش مصنوعی و تجاری هستم...

البته به افرادی که علاقمند به مباحث هوش مصنوعی هستند پیشنهاد می کنیم در دوره آموزش پایتون ثبت نام نمایند و مسیر خود را با یادگیری ماشین لرنینگ، دیپ لرنینگ، داده کاوی و... ادامه دهند.

همچنین برای تبدیل شدن به دانشمند علوم داده، کارشناس هوش تجاری، پشتیبان نرم افزار و... می توانید در دوره آموزش SQL SERVER شرکت نمایید. برای ورود به هریک از فیلدهای ذکر شده یادگیری  SQL SERVER  و آموزش  SQL SERVER بسیار ضروی می باشد.

 

در انتها باید ذکر نماییم که انتخاب آموزشگاه برنامه نویسی و استادی که علاوه بر دانش تئوری تجربه پروژه های عالی و جهانی را داشته باشد بسیار ضروری است چرا که در رشد و نیل به اهداف شما بسیار تاثیر گذار خواهد بود.

مزایای آموزش فلاتر(Flutter)

مزایای آموزش فلاتر(Flutter)

با آموزش فلاتر(Flutter) وارد توسعه برنامه‌های چند پلتفرمی شوید، یک فناوری تغییردهنده بازی که به شما امکان می‌دهد با استفاده از یک پایگاه کد برای چندین پلتفرم برنامه ایجاد کنید. نمی توان انکار کرد که بازار مملو از فریمورک های چند پلتفرمی و ابزارهای توسعه اپلیکیشن مانند React Native، PhoneGap، Ionic و Xamarin است. این فریم‌ورک ها ویژگی های منحصر به فردی دارند و به شدت برای جلب توجه توسعه دهندگان رقابت می کنند.

بیایید به بررسی مزایای فلاتر(Flutter)بپردازیم، که آن را به انتخاب اول در میان توسعه دهندگان تبدیل می کند.

 

فلاتر(Flutter)

فلاتر(Flutter) که توسط گوگل توسعه داده شده است، در ماه می 2017 به صحنه آمد و از آن زمان شاهد رشد انفجاری بوده است. اکنون یکی از داغ‌ترین مخازن در GitHub می باشد، که دارای 151 هزار ستاره است! اما فلاتر روی موفقیت‌های خود متکی نیست. آخرین به‌روزرسانی‌ها مجموعه‌ای از ویژگی‌ها و پیشرفت‌های هیجان‌انگیز جدید را برای پلتفرم به ارمغان آورده‌اند و آن را آسان‌تر و قدرتمندتر از همیشه کرده‌اند.

 

Flatter چیست؟

 Flutter در هسته خود یک فناوری منبع باز است که به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا با استفاده از یک پایگاه کد واحد، برنامه های موبایل، دسکتاپ و وب ایجاد کنند. چیزی که آن را از دیگر راه حل های محبوب متمایز می کند این است که فقط یک فریم‌ورک یا کتابخانه نیست، بلکه یک SDK (کیت توسعه نرم افزار) کامل است که انعطاف پذیری را در توسعه برنامه های frontend و backend با استفاده از انواع زبان های برنامه نویسی مانند Dart، Java، C/ فراهم می کند.

اما این همه چیز نیست. فلاتر(Flutter)همچنین شامل یک کتابخانه UI مبتنی بر ویجت‌های سفارشی، بسته‌ای از عناصر UI قابل استفاده مجدد مانند دکمه‌ها، ورودی‌های متن و لغزنده‌هایی است که می‌توانند با نیازهای شما مطابقت داشته باشند. این بدان معناست که توسعه دهندگان همه چیز مورد نیاز خود را برای ساخت برنامه های با کیفیت بالا و چند پلتفرمی در یک بسته مرتب دارند. دیگر نیازی به کنار هم قرار دادن اجزای متفاوت از منابع مختلف نیست!

 

در قلب فلاتر زبان برنامه نویسی دارت نهفته است که همچنین زاییده فکر گوگل است. دارت، یک زبان برنامه نویسی شی گرا، برای توسعه front-end ساخته شده است و نحوی مشابه با جاوا اسکریپت به اشتراک می گذارد. دارای ویژگی هایی مانند جمع آوری کش، تایپ قوی و برنامه نویسی ناهمزمان است که آن را به زبانی کارآمد برای ساخت اپلیکیشن های موبایل، دسکتاپ و وب با کارایی بالا تبدیل می کند.

 

لایه فریم‌ورک که بر اساس زبان برنامه نویسی دارت ساخته شده، قابل مشاهده ترین بخش فلاتر(Flutter)است و مجموعه ای غنی از کتابخانه ها را برای توسعه و طراحی رابط کاربری در اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد. این لایه را می‌توان به کلاس‌های بنیادی، ویجت‌ها و لایه‌های رندر تقسیم کرد.

لایه موتور که به زبان C/C++ نوشته شده است، پیاده‌سازی سطح پایین فریم‌ورک فلاتر(Flutter) را ارائه می‌کند، از جمله APIهای اصلی مانند گرافیک، پشتیبانی دسترسی، طرح‌بندی متن و معماری پلاگین. برای اجرای کد و رندر رابط کاربری با لایه چارچوب ارتباط برقرار می کند.

 

فلاتر(Flutter) همچنان در دنیای توسعه برنامه های تلفن همراه مورد توجه قرار می گیرد، به طوری که 42٪ از توسعه دهندگان استفاده از این چارچوب چند پلتفرمی را انتخاب کردند. علاوه بر این، Flutter در نظرسنجی توسعه‌دهندگان Stack Overflow در سال 2022 در میان محبوب‌ترین فناوری‌ها رتبه ششم را کسب کرد.  دلایل این محبوبیت مزایای متعدد آن است که در ادامه به آنها می پردازیم:

 

1. Flutter یک فریم‌ورک توسعه بین پلتفرمی است.

بنابراین، فلاتر برای چه استفاده می شود؟ با استفاده از این SDK، می‌توانید برنامه‌هایی را توسعه دهید که به طور یکپارچه در پلتفرم‌های دسک‌تاپ، موبایل و وب بدون درگیر کردن توسعه‌دهندگان جداگانه برای هر پلتفرم کار کنند. با یک بار نوشتن کد در Flutter، می توانید مطمئن باشید که برنامه به طور مداوم در تمام پلتفرم ها کار می کند و آن را به یک راه حل مقرون به صرفه برای توسعه برنامه تبدیل می کند.

 

علاوه بر این، افزودن ویژگی‌های جدید به برنامه شما با Flutter سریع و کارآمد است زیرا فقط یک بار باید کد را به‌روزرسانی کنید. این رویکرد باعث صرفه جویی در زمان و منابع ارزشمند می شود و به شما این امکان را می دهد که به جای نگرانی در مورد برنامه نویسی مخصوص پلتفرم، بر روی بهبود عملکرد و تجربه کاربری برنامه تمرکز کنید.

 

2. همان رابط کاربری و منطق تجاری در همه پلتفرم ها

اکثر فریم ورک های کراس پلتفرم اشتراک کد را بین پلتفرم های هدف امکان پذیر می کنند. با این حال، Flutter منحصر به فرد است زیرا امکان به اشتراک گذاری کد UI و خود UI را فراهم می کند. این یک نقطه قوت Flutter نسبت به سایر فریمورک ها است. به عنوان مثال، بیایید نگاهی بیندازیم به اینکه چگونه رندر رابط کاربری معمولاً در اکثر چارچوب‌های چند پلتفرمی انجام می‌شود:

 

3. توسعه سریع

ویژگی بارگذاری مجدد داغ فلاتر(Flutter)یک ابزار قدرتمند است که سرعت توسعه برنامه را بسیار افزایش می دهد. این ویژگی توسط تیمی از مهندسین در گوگل ایجاد شده است که می‌خواستند بهره‌وری توسعه‌دهندگان را بهبود بخشند و اطمینان حاصل کنند که می‌توانند به سرعت تغییرات را ایجاد کنند.

 

4. طراحی رابط کاربری بسیار قابل تنظیم

حتی برای طراحی‌های پیچیده رابط کاربری، Flutter امکان سفارشی‌سازی آسان را فراهم می‌کند، چیزی که همیشه با پلتفرم‌های بومی امکان‌پذیر نیست. به عنوان مثال، تغییر عناصر مشترک، شکل، رنگ، و دستکاری سایه، برش و تبدیل را می توان بدون زحمت با Flutter به دست آورد.

 

طراحی رابط کاربری فلاتر

با کتابخانه‌های گرافیکی و انیمیشن‌های گسترده Flutter، توسعه‌دهندگان می‌توانند رابط‌های کاربری شیک ایجاد کنند که از نظر بصری خیره‌کننده هستند و به لمس یکپارچه واکنش نشان می‌دهند.

 

فلاتر(Flutter)همچنین از گرافیک سه بعدی پشتیبانی می کند و امکان استفاده از ابزارهای سه بعدی معمولی مانند Blender را برای ایجاد مدل ها و مش های سه بعدی فراهم می کند. اینها را می توان به Flutter وارد، برنامه ریزی کرد و به طور مشابه با سایر اجزای کد استفاده کرد.

 

5. تنوع گسترده ای از ویجت های غنی

برنامه‌های فلاتر با استفاده از ویجت‌ها ساخته می‌شوند، که بلوک‌های اصلی سازنده آن‌ها هستند. می‌توانید از اینها برای ایجاد اجزای کاربردی و بصری یک برنامه مانند دکمه‌ها، متن و فیلدهای ورودی کاربر استفاده کنید.

 

ویجت های Flutter به گونه ای طراحی شده اند که از دستورالعمل های طراحی متریال اندروید و سبک کوپرتینویی اپل پیروی کنند. با استفاده از این ویجت‌ها، سفارشی‌سازی رابط کاربری، که اغلب زمان‌برترین جنبه توسعه بین پلتفرمی است، با حداقل تلاش قابل انجام است.

 

6. دسترسی به ویژگی های بومی

کسب‌وکارهایی که توانایی ایجاد برنامه‌های بومی را ندارند، اغلب صفحات وب تلفن همراه و برنامه‌های وب پیشرفته (PWA) را انتخاب می‌کنند. با این حال، این جایگزین ها اغلب کوتاهی می کنند. این جایی است که Flutter وارد می شود - عملکرد برنامه بومی را ارائه می دهد و یک راه رایگان و راحت برای دستیابی به آن تنها با استفاده از یک فریم‌ورک است.

 

7. در دسترس عموم

Flutter، به عنوان یک فریم‌ورک منبع باز، پنجره ای را به فرآیند توسعه ارائه می دهد که امکان دسترسی آسان به پایگاه کد اصلی پروژه شما را فراهم می کند. با داشتن یک جامعه پر رونق و حامی، می توانید از کمک های لازم برای ساخت برنامه خود استفاده کنید و با به اشتراک گذاشتن تخصص خود و گزارش اشکالات، به جامعه کمک کنید. این رویکرد مشارکتی فرهنگ بهبود و نوآوری همیشگی را تقویت می‌کند و فلاتر را به پلتفرمی تبدیل می‌کند که کار کردن با آن هم پویا و هم هیجان‌انگیز است.

 

8. عملکرد بهتر با دارت، اسکیا و ابزار توسعه

عملکرد فلاتر(Flutter) اغلب به دلیل ماهیت چند پلتفرمی آن مورد تردید قرار می گیرد، اما واقعاً با فریم‌ورک‌های تک پلت فرم مطابقت دارد. برنامه‌های سنتی اندروید از کد جاوا و موتور گرافیکی Skia برای رندر استفاده می‌کنند، در حالی که فریمورک‌های چند پلتفرمی از یک لایه انتزاعی استفاده می‌کنند که می‌تواند منجر به سربار قابل توجهی شود.

 

 

پس چرا فلاتر را امتحان کنیم؟

چهار سناریوی اصلی برای استفاده از فلاتر وجود دارد.

در مرحله اول، زمانی که شما نیاز به ساخت یک نمونه اولیه یا توسعه حداقل محصول قابل دوام (MVP) دارید، SDK کراس پلتفرم Flutter، ابزار سازنده و اجزای UI گسترده توسعه سریع برنامه را امکان پذیر می کند.

ثانیاً، اگر رابط‌های کاربری زیبا برای موفقیت برنامه شما حیاتی هستند، Flutter از Material Design برای ابزارک‌های UI خود استفاده می‌کند تا اطمینان حاصل کند که برنامه شما در دستگاه‌های Android و iOS طبیعی به نظر می‌رسد. اگر می‌خواهید گرافیکی با پیکسل کامل ایجاد کنید، Flutter یک انتخاب عالی است.

ثالثاً، هنگامی که برنامه شما به کارایی بالا یا رابط های کاربری سفارشی نیاز دارد، Flutter سرعت رندر استثنایی، سیستم طرح بندی انعطاف پذیر و انیمیشن های روان را ارائه می دهد. این ویژگی‌ها برنامه شما را قادر می‌سازد تا به راحتی اجرا شود، با تصاویری سطح بالا که کاربران آن را دوست خواهند داشت. علاوه بر این، پشتیبانی از رابط کاربری سفارشی Flutter به شما امکان می دهد یک تجربه کاربری منحصر به فرد ایجاد کنید.

 

کلام پایانی

پس از یک ارزیابی کامل، واضح است که Flutter مزایای بی نظیری از جمله توسعه سریع و صرفه جویی در هزینه را ارائه می دهد. این مسئله می‌تواند برای استارت‌آپ‌هایی با بودجه‌های محدود و نیاز به دستیابی به مخاطبان گسترده‌تری، بازی را تغییر دهد. با استخدام توسعه دهندگان Flutter، کسب و کارها می توانند MVP ها را سریعتر بسازند و از به هم ریختگی جمعی از متخصصان جلوگیری کنند. اگر این مزایای استفاده از Flutter برای شما جذاب است، توسعه اپلیکیشن Flutter را برای کسب و کار خود در نظر بگیرید.

 

 

مزایای زبان برنامه‌نویسی سی‌شارپ(C#)

تطبیق‌پذیری ممکن است برجسته‌ترین ویژگی سی‌شارپ باشد، اما مزایای فراوان دیگری برای هر کسی که با آن کار می‌کند وجود دارد. به همین جهت آموزش سی‌شارپ (C#)  یکی از بهترین پیشنهادها برای ورود به حوزه برنامه‌نویسی است.

 برخی از مهم‌ترین آنها عبارت‌اند از:

زمان توسعه سریع‌تر

سی‌شارپ دارای چندین ویژگی است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد سریع‌تر از زبان‌های دیگر کدنویسی کنند. برخی از این ویژگی‌ها عبارت‌اند از یک‌زبان تایپ شده و آسان برای خواندن، نحوی که شبیه یک نسخه توسعه‌یافته جاوا است و یک کتابخانه عظیم پر از عملکردهای سطح بالا.

مقیاس‌پذیری بالا

ماهیت کدنویسی ایستا سی‌شارپ همه برنامه‌های آن را به محصولات قابل‌اعتمادی تبدیل می‌کند که به‌راحتی قابل‌تغییر هستند. این بدان معنی است که مهندسان می‌توانند به‌سرعت تنظیمات را انجام دهند و بر روی هر برنامه C# بسازند تا عملکرد آن را گسترش دهند و از کاربران بیشتری پشتیبانی کنند.

 

شیءگرا

سی‌شارپ برنامه‌نویسی شیءگرا را به‌گونه‌ای پذیرفته است که ممکن است زبانی باشد که بهتر از آن استفاده کند. در واقع، شیءگرا بودن به سی‌شارپ این امکان را می‌دهد که بسیار کارآمد و بسیار انعطاف‌پذیر باشد که همه اینها توسعه را آسان‌تر می‌کند و به منابع کمتری نیاز دارد.

 

منحنی یادگیری ملایم

به‌عنوان یک‌زبان سطح بالا، C#  بسیار آسان برای یادگیری و درک است. علاوه بر این، هر مهندسی که  ++C  یا جاوا را می‌داند، در اولین استفاده از سی‌شارپ احساس راحتی می‌کند، زیرا این زبان‌ها بسیاری از ویژگی‌ها و رویکرد کلی برنامه‌نویسی را به اشتراک می‌گذارند.

جامعه بزرگ توسعه‌دهنده

سی‌شارپ یکی از پرکاربردترین زبان‌های دنیاست، به این معنی که بسیاری از توسعه‌دهندگان سی‌شارپ آماده هستند تا به شما کمک کنند. سی‌شارپ که یک محصول مایکروسافت است، از پشتیبانی غول فناوری برخوردار است که به کمک متخصصان، منابع و به‌روزرسانی‌های مکرر ترجمه می‌شود.

نقشه راه یادگیری هوش تجاری

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (BI) یک فرآیند مبتنی بر فناوری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه اطلاعات عملی است که به مدیران کمک می‌کند تا تصمیم‌های آگاهانه برای کسب‌وکار خود بگیرند. به عنوان بخشی از فرآیند BI، سازمان‌ها داده‌ها را از سیستم‌های فناوری اطلاعات داخلی و منابع خارجی جمع‌آوری می‌کنند، آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل آماده می‌کنند، پرس‌و‌جوهایی برای داده‌ها اجرا می‌کنند و تجسم داده‌ها، داشبوردهای BI و گزارش‌ها را ایجاد می‌کنند تا نتایج تجزیه و تحلیل را برای تصمیم‌گیری عملیاتی در دسترس کاربران تجاری قرار دهند.

هدف نهایی ابتکارات BI هدایت تصمیمات تجاری بهتر است که سازمان ها را قادر می سازد درآمد را افزایش دهند، کارایی عملیاتی را بهبود بخشند و نسبت به رقبای تجاری مزیت های رقابتی کسب کنند. برای دستیابی به این هدف، BI ترکیبی از ابزارهای تجزیه و تحلیل، مدیریت داده و گزارش، به علاوه متدولوژی های مختلف برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده ها را در بر می گیرد.

نقشه راه یادگیری هوش تجاری

در ابتدا باید دانش خود را در زمینه دیتابیس قوی کنید به همین جهت پیشنهاد می کنیم در دوره آموزش sql serverشرکت نمایید و به آموزش کوئری نویسی بپردازید. در مرحله بعد با یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون پیش بروید و به ابزاری مانند power bi تسلط پیدا نمایید.

فرآیند هوش تجاری چگونه کار می کند؟

معماری هوش تجاری فراتر از نرم افزار BIاست. داده‌های هوش تجاری معمولاً در انبار داده‌ای که برای کل سازمان ساخته شده است یا در قسمت کوچک‌تر که زیرمجموعه‌هایی از اطلاعات تجاری را برای بخش‌ها و واحدهای تجاری جداگانه نگهداری می‌کنند، اغلب با یک انبار داده سازمانی ذخیره می‌شوند.

علاوه بر این، داده مبتنی بر خوشه‌های Hadoop یا دیگر سیستم‌های کلان داده به‌طور فزاینده‌ای به‌عنوان مخزن یا سکوی فرود برای داده‌های BIو تجزیه و تحلیل، به‌ویژه برای فایل‌های گزارش، داده‌های حسگر، متن و انواع دیگر داده‌های بدون ساختار استفاده می‌شوند. داده‌های BI می‌تواند شامل اطلاعات تاریخی و داده‌های بی‌درنگ جمع‌آوری‌شده از منبع در حین تولید باشد که ابزارهای BI را قادر می‌سازد تا از فرآیندهای تصمیم‌گیری استراتژیک و تاکتیکی پشتیبانی کنند.

قبل از استفاده در برنامه‌های BI، داده‌های خام از سیستم‌های منبع مختلف عموماً باید با استفاده از یکپارچه‌سازی داده‌ها و ابزارهای مدیریت کیفیت داده یکپارچه، ادغام و پاکسازی شوند تا اطمینان حاصل شود که تیم‌های BIو کاربران تجاری در حال تجزیه و تحلیل اطلاعات دقیق و ثابت هستند.

در ابتدا، ابزارهای BI در درجه اول توسط متخصصان BI و IT استفاده می شد که پرس و جوها را اجرا می کردند و داشبوردها و گزارش ها را برای کاربران تجاری تولید می کردند. با این حال، به لطف توسعه BI سلف سرویس و ابزارهای کشف داده، تحلیلگران، مدیران و کارگران به طور فزاینده ای از پلتفرم های هوش تجاری استفاده می کنند. محیط‌های هوش تجاری سلف سرویس، کاربران تجاری را قادر می‌سازد تا داده‌های BI را پرس و جو کنند، تجسم داده‌ها را ایجاد و داشبورد طراحی کنند.

برنامه های BI اغلب اشکال تجزیه و تحلیل پیشرفته، مانند داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیش بینی، متن کاوی، تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را در خود جای می دهند. یک مثال متداول، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده است که تجزیه و تحلیل سناریوهای مختلف کسب‌وکار را امکان‌پذیر می‌سازد.

با این حال، در بیشتر موارد، پروژه‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته توسط تیم‌های جداگانه‌ای از دانشمندان داده، آماردانان، مدل‌سازان پیش‌بینی‌کننده و دیگر متخصصان تحلیلی ماهر انجام می‌شوند، در حالی که تیم‌های BIبر پرس‌وجو و تحلیل ساده‌تر داده‌های تجاری نظارت می‌کنند.

فرآیند هوش تجاری چگونه کار می کند...

به طور کلی، نقش هوش تجاری بهبود عملیات تجاری سازمان از طریق استفاده از داده های مرتبط است. شرکت هایی که به طور موثر از ابزارها و تکنیک های BI استفاده می کنند، می توانند داده های جمع آوری شده خود را به بینش های ارزشمندی در مورد فرآیندها و استراتژی های تجاری خود تبدیل کنند. سپس می توان از چنین بینش هایی برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر استفاده کرد که بهره وری و درآمد را افزایش می دهد و منجر به رشد سریع کسب و کار و سود بیشتر می شود.

بدون BI، سازمان ها نمی توانند به راحتی از مزایای تصمیم گیری مبتنی بر داده استفاده کنند. در عوض، مدیران و کارگران در درجه اول باید تصمیمات مهم تجاری را بر اساس عوامل دیگری مانند دانش انباشته شده، تجربیات قبلی، شهود و احساسات درونی قرار دهند. در حالی که این روش‌ها می‌توانند منجر به تصمیم‌گیری‌های خوبی شوند، اما به دلیل کمبود داده‌های زیربنای آن‌ها، مملو از احتمال خطا و اشتباه هستند.

مزایای هوش تجاری

یک برنامه موفق BI، مزایای تجاری مختلفی را در یک سازمان ایجاد می کند. به عنوان مثال، BI مدیران و بخش مدیریت C-suite را قادر می سازد برای نظارت بر عملکرد کسب و کار به صورت مستمر بتوانند در هنگام بروز مشکلات به سرعت عمل کنند. تجزیه و تحلیل داده های مشتری کمک می کند تا تلاش های بازاریابی، فروش و خدمات مشتری موثرتر شود.

گلوگاه های زنجیره تامین، تولید و توزیع را می توان قبل از اینکه باعث آسیب مالی شود شناسایی کرد. مدیران منابع انسانی بهتر می توانند بهره وری کارکنان، هزینه های نیروی کار و سایر داده ها را نظارت کنند.

انواع ابزارها و کاربردهای هوش تجاری

هوش تجاری مجموعه وسیعی از برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده را ترکیب می کند که برای رفع نیازهای اطلاعاتی مختلف طراحی شده اند. اکثر آنها توسط نرم افزار سلف سرویس BI و پلتفرم های سنتی BI پشتیبانی می شوند. لیستی از فناوری‌های BI که در اختیار سازمان‌ها قرار دارند شامل موارد زیر است:

تجزیه و تحلیل Ad hoc به عنوان جستجوی موقت شناخته می شود، این یکی از عناصر اساسی برنامه های مدرن BI و یکی از ویژگی های کلیدی ابزارهای سلف سرویس BI است. این فرآیند نوشتن و اجرای پرس و جوها برای تجزیه و تحلیل مسائل خاص کسب و کار است. در حالی که پرس و جوهای موقت معمولاً در جریان ایجاد می شوند، اغلب به طور منظم اجرا و نتایج تجزیه و تحلیل در داشبوردها و گزارش ها گنجانده می شود.

پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP). یکی از فناوری‌های اولیه BI، ابزارهای OLAP، کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌ها را در ابعاد چندگانه تجزیه و تحلیل کنند، که به ویژه برای پرس و جوها و محاسبات پیچیده مناسب است. در گذشته، داده‌ها باید از یک انبار داده استخراج می‌شد و در مکعب‌های OLAP چند بعدی ذخیره می‌شد، اما به‌طور فزاینده‌ای امکان اجرای تحلیل‌های OLAPمستقیماً بر روی پایگاه‌های داده ستونی وجود دارد.

موبایل BI. هوش تجاری موبایل، اپلیکیشن‌ها و داشبوردهای BI را در گوشی‌های هوشمند و تبلت‌ها در دسترس قرار می‌دهد. ابزارهای موبایل BI که اغلب بیشتر برای مشاهده داده ها استفاده می شود تا تجزیه و تحلیل آن، معمولاً با تأکید بر سهولت استفاده طراحی می شوند. به عنوان مثال، داشبوردهای تلفن همراه ممکن است فقط دو یا سه تصویرسازی داده و KPI را نمایش دهند تا بتوان آنها را به راحتی روی صفحه نمایش دستگاه مشاهده کرد.

BI در زمان واقعی. در برنامه‌های بی‌درنگ BI، داده‌ها هنگام ایجاد، جمع‌آوری و پردازش تجزیه و تحلیل می‌شوند تا به کاربران یک دید به‌روز از عملیات تجاری، رفتار مشتری، بازارهای مالی و سایر حوزه‌های مورد علاقه ارائه دهند. فرآیند تجزیه و تحلیل بلادرنگ اغلب شامل جریان داده است و از کاربردهای تجزیه و تحلیل تصمیم، مانند امتیازدهی اعتبار، معاملات سهام و پیشنهادات تبلیغاتی هدفمند پشتیبانی می کند.

هوش عملیاتی (OI). BI عملیاتی نیز نامیده می شود، شکلی از تجزیه و تحلیل بلادرنگ است که اطلاعات را به مدیران و کارکنان خط مقدم در عملیات تجاری ارائه می دهد. برنامه‌های OIبرای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و امکان اقدام سریع‌تر در مورد مسائل طراحی شده‌اند. برای مثال، کمک به نمایندگان مرکز تماس برای حل مشکلات مشتریان و مدیران لجستیک برای کاهش تنگناهای توزیع.

نرم افزار به عنوان سرویس BI. ابزارهای SaaS BI از سیستم‌های رایانش ابری میزبانی شده توسط فروشندگان استفاده می‌کنند تا قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را در قالب سرویسی به کاربران ارائه دهند که معمولاً بر اساس اشتراک قیمت‌گذاری می‌شود. گزینه SaaS که به عنوان ابر BI نیز شناخته می‌شود، به طور فزاینده‌ای پشتیبانی چند ابری را ارائه می‌کند که به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا برنامه‌های BI را در پلتفرم‌های ابری مختلف برای رفع نیازهای کاربر و اجتناب از قفل شدن فروشنده، مستقر کنند.

منبع باز BI (OSBI). نرم افزار هوش تجاری که منبع باز و معمولاً شامل دو نسخه است: یک نسخه جامعه که می تواند رایگان استفاده شود و یک نسخه تجاری مبتنی بر اشتراک با پشتیبانی فنی توسط فروشنده. تیم های BI همچنین می توانند به کد منبع برای استفاده های توسعه دسترسی داشته باشند. علاوه بر این، برخی از فروشندگان ابزارهای اختصاصی BI، نسخه های رایگان را عمدتاً برای کاربران فردی ارائه می دهند.

BI تعبیه شده ابزارهای هوش تجاری تعبیه شده، BI و عملکرد تجسم داده را مستقیماً در برنامه های تجاری قرار می دهند. این به کاربران تجاری امکان می دهد داده ها را در برنامه هایی که برای انجام کار خود استفاده می کنند تجزیه و تحلیل کنند. ویژگی‌های تجزیه و تحلیل تعبیه‌شده معمولاً توسط فروشندگان نرم‌افزار کاربردی گنجانده می‌شوند، اما توسعه‌دهندگان نرم‌افزار شرکتی نیز می‌توانند آن‌ها را در برنامه‌های کاربردی خانگی قرار دهند.

هوش مکانی (LI). این یک شکل تخصصی از BI است که کاربران را قادر می‌سازد تا داده‌های مکانی و مکانی را با قابلیت تجسم داده‌های مبتنی بر نقشه تجزیه و تحلیل کنند. اطلاعات موقعیت مکانی بینش هایی را در مورد عناصر جغرافیایی در داده ها و عملیات تجاری ارائه می دهد. استفاده های بالقوه شامل انتخاب سایت برای فروشگاه های خرده فروشی و امکانات شرکتی، بازاریابی مبتنی بر مکان و مدیریت تدارکات است.

چند نمونه از موارد استفاده از هوش تجاری چیست؟

به طور کلی، موارد استفاده از BIسازمانی عبارتند از:

· نظارت بر عملکرد کسب و کار یا انواع دیگر معیارها؛

· حمایت از تصمیم گیری و برنامه ریزی استراتژیک؛

· ارزیابی و بهبود فرآیندهای تجاری؛

· دادن اطلاعات مفید به کارکنان عملیاتی در مورد مشتریان، تجهیزات، زنجیره تامین و سایر عناصر عملیات تجاری؛

· تشخیص روندها، الگوها و روابط در داده ها؛

موارد استفاده خاص و کاربردهای BIاز صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است. به عنوان مثال، شرکت های خدمات مالی و بیمه گران از BI برای تجزیه و تحلیل ریسک در طول فرآیندهای تایید وام و سیاست و شناسایی محصولات اضافی برای ارائه به مشتریان فعلی بر اساس روند فعلی خود استفاده می کنند.

BIبه خرده‌فروشان در مدیریت کمپین بازاریابی، برنامه‌ریزی تبلیغاتی و مدیریت موجودی کمک می‌کند، در حالی که تولیدکنندگان برای تجزیه و تحلیل تاریخی و بی‌درنگ عملیات کارخانه و کمک به مدیریت برنامه‌ریزی تولید، تهیه و توزیع به BI تکیه می‌کنند.

خطوط هوایی و هتل‌های زنجیره‌ای از کاربران بزرگ BI برای مواردی مانند ردیابی ظرفیت پرواز و نرخ اشغال اتاق و تنظیم قیمت‌ها و زمان‌بندی کارگران هستند. در سازمان های مراقبت های بهداشتی، BI و تجزیه و تحلیل در تشخیص بیماری ها و سایر شرایط پزشکی و در تلاش برای بهبود مراقبت از بیمار و نتایج کمک می کنند. دانشگاه‌ها و سیستم‌های مدرسه روی BIضربه می‌زنند تا معیارهای عملکرد کلی دانش‌آموز را نظارت کنند و افرادی را که ممکن است نیاز به کمک داشته باشند، در میان برنامه‌های کاربردی دیگر شناسایی کنند.

گرایش های هوش تجاری

علاوه بر مدیران BI، تیم های هوش تجاری معمولاً شامل ترکیبی از معماران BI، توسعه دهندگان BI، تحلیلگران BI و متخصصان BI هستند که از نزدیک با معماران داده، مهندسان داده و سایر متخصصان مدیریت داده کار می کنند. تحلیلگران کسب و کار و سایر کاربران نهایی نیز اغلب در فرآیند توسعه BIگنجانده می شوند تا جنبه تجاری را نشان دهند و از برآورده شدن نیازهای آن اطمینان حاصل کنند.

مقایسه Django و React JS

مرورگرها و دستگاه‌ها در طول سال‌ها تکامل یافته‌اند، به این معنی که نرم‌افزاری که به آنها قدرت می‌دهد نیز باید تکامل یابد. در سال‌های اخیر، برخی از محبوب‌ترین فریم‌ورک‌های نرم‌افزاری برای کمک به قدرت بخشیدن به وب‌سایت‌هایی که روزانه از آنها استفاده می‌کنیم، ایجاد شده‌اند. دو تا از برجسته ترین فریم ورک ها جنگو و ری اکت جی اس هستند، اما کدام یک را باید انتخاب کنید؟

جنگو چیست؟ ( Django)

جنگو یک فریم‌ورک توسعه وب رایگان و متن باز است که به زبان پایتون نوشته شده است. همچنین توسعه سریع وب سایت های امن و قابل نگهداری را امکان پذیر می کند. این برنامه که توسط توسعه دهندگان با تجربه ساخته شده است، از توسعه وب مراقبت می کند.

· جنگو به گونه ای طراحی شده است که سریع، مقیاس پذیر و ایمن با حداقل کد باشد.

· جامعه بزرگی از توسعه دهندگان دارد که از آن پشتیبانی می کنند.

· جنگو به دلیل عملکرد، امنیت و انعطاف پذیری آن، یک انتخاب محبوب برای توسعه وب است.

ReactJS چیست؟

ReactJS یک کتابخانه جاوا اسکریپت برای ایجاد رابط کاربری است. توسط مهندسان فیس بوک ایجاد و همچنان توسط این شرکت توسعه می یابد. می توان از آن برای ایجاد اپلیکیشن های تک صفحه ای (SPA) استفاده کرد، اما به ویژه برای ایجاد صفحات وب مناسب است. ReactJS سریع و پایدار است و جامعه بزرگی از توسعه دهندگان دارد.

ReactJS توسط تعدادی از شرکت های بزرگ، از جمله Netflix، Airbnb، و Imgurاستفاده می شود. ReactJS یک کتابخانه جاوا اسکریپت اعلامی، کارآمد و انعطاف پذیر برای ساخت رابط های کاربری است. به شما امکان می دهد اجزای قابل استفاده مجدد ایجاد کنید تا کد شما به راحتی خوانده و نگهداری شود. زمانی که ReactJS با یک فریم ورک Backend مانند جنگو استفاده می شود، می توان از ReactJS برای ساخت برنامه های پیچیده وب استفاده کرد.

مزایای استفاده از جنگو

استفاده از جنگو برای توسعه وب مزایای زیادی دارد:

· سریع و سبک: جنگو سریع و سبک است و برای پروژه های کوچکتر مناسب است.

· یادگیری آسان: جنگو آسان برای یادگیری است، که آن را به یک انتخاب عالی برای مبتدیان تبدیل می کند.

· در دسترس بودن بالا: جنگو بسیار در دسترس است، به این معنی که می تواند بارهای مختلف را بدون تصادف تحمل کند.

معایب استفاده از جنگو

اگر به دنبال یک فریم‌ورک توسعه وب هستید که سریع، قابل اعتماد باشد و بتواند نیازهای پروژه های شما را برآورده کند، جنگو ممکن است بهترین گزینه برای شما نباشد. در اینجا برخی از معایب استفاده از جنگو آورده شده است:

جنگو به سرعت فریمورک هایی مانند React یا Angular نیست.

جنگو به اندازه فریمورک هایی مانند React یا Angular قابل اعتماد نیست.

مزایای استفاده از ReactJS

· ReactJS یک کتابخانه جاوا اسکریپت برای ساخت رابط کاربری است. در کتابخانه مؤلفه React ساخته شده است که ایجاد رابط های کاربری ساده و پیچیده را آسان می کند. ReactJS همچنین دارای یک جامعه بزرگ از توسعه دهندگان است که به طور مداوم در حال توسعه و بهبود کتابخانه هستند.

· یکی از مزایای ReactJS این است که بسیار سریع می باشد. علاوه بر این، ReactJS بسیار سبک وزن است و آن را به گزینه ای ایده آل برای برنامه های موبایل تبدیل می کند.

· مزیت دیگر استفاده از ReactJS این است که نسبتا جدید است. این بدان معنی است که هنوز تعداد کمی از برنامه های قدیمی وجود دارد که باید برای استفاده از ReactJS سازگار شوند. علاوه بر این، از آنجایی که ReactJSدر بین توسعه دهندگان محبوب است، منابع زیادی به صورت آنلاین برای کمک به شما برای شروع کار با کتابخانه وجود دارد.

معایب استفاده از ReactJS

React یک کتابخانه قدرتمند جاوا اسکریپت برای ساخت رابط کاربری است. با این حال، اگر می خواهید از آن برای توسعه وب استفاده کنید، دارای معایبی است که باید از آنها آگاه باشید:

· React برای پروژه های بزرگ مناسب نیست. برای پروژه های کوچکتر با اجزای کم بهینه شده است. اگر پروژه شما بزرگ می شود یا دارای اجزای زیادی است، React ممکن است بهترین انتخاب نباشد.

· React هنوز از رندر سمت سرور پشتیبانی نمی کند. این بدان معنی است که شما نمی توانید از React برای ایجاد وب سایت های تعاملی که به تعاملات کاربر در سمت سرور پاسخ می دهند (مثلاً یک برنامه چت) استفاده کنید.

Reactدر مورد استقرار و مقیاس‌بندی به خوبی جنگو پشتیبانی نمی‌شود. جنگو دارای طیف وسیعی از ویژگی‌های داخلی است که گسترش و مقیاس‌بندی وب‌سایت شما را آسان‌تر می‌کند، در حالی که Reactهنوز ویژگی‌های زیادی ندارد.

مقایسه Django و React JS

امنیت

· جنگو و ReactJS هر دو فریم‌ورک توسعه وب هستند. آنها هر دو منبع باز و رایگان برای استفاده هستند. جنگو یک فریمورک فول استک است در حالی که ReactJS یک فریم ورک فرانت اند است. وقتی صحبت از امنیت به میان می‌آید، هر دو مزایا و معایب خود را دارند.

· جنگو ریشه در زبان برنامه نویسی پایتون دارد که باعث می شود از ReactJS ایمن تر باشد زیرا با جاوا اسکریپت نوشته شده است. در حالی که هر دوی آنها می‌توانند نیازهای ما را برآورده کنند.

· اگر چیزی می خواهید که کار با آن سریع و آسان باشد، ReactJS ممکن است بهترین انتخاب برای شما باشد.

مقیاس پذیری

وقتی صحبت از توسعه وب می شود، مقیاس پذیری یکی از مهم ترین عواملی است که باید در نظر گرفته شود.

بنابراین، کدام فریم‌ورک مقیاس پذیرتر است: جنگو یا ReactJS؟ در حالی که هر دو فریم ورک کاملا مقیاس پذیر هستند، تفاوت های کلیدی در مورد این ویژگی دارند. به عنوان مثال، ReactJS از سیستم مدیریت حافظه بهتری نسبت به جنگو برخوردار است و زمان بارگذاری سریع‌تری را در وب‌سایت‌های بزرگ‌تر می‌دهد.

از طرف دیگر، سیستم جنگو می تواند با هر نوع پایگاه داده کار کند و برای انعطاف پذیری بیشتر از نظر طراحی باطن طراحی شده است. در نهایت، باید تصمیم بگیرید که آیا سرعت یا انعطاف‌پذیری برای پروژه شما مهم‌تر است، قبل از اینکه تصمیم بگیرید کدام فریم‌ورک برای شما بهتر کار می‌کند!

منحنی یادگیری

وقتی نوبت به منحنی یادگیری می رسد، جنگو برنده آشکار است. شروع کار با جنگو بسیار ساده تر از React JS است. با جنگو، فقط می توانید آموزش رسمی را دنبال کنید و در عرض چند دقیقه شروع به ساخت اولین برنامه خود کنید.

از سوی دیگر، React JS از شما می‌خواهد که حتی قبل از شروع کار، درک خوبی از جاوا اسکریپت داشته باشید. بنابراین اگر با جاوااسکریپت آشنایی ندارید، React JSقطعا برای شما مناسب نیست.

این واقعیت که React JS از قالب‌های HTML استفاده نمی‌کند نیز کار را برای افرادی که تازه وارد توسعه وب هستند دشوارتر می‌کند. با این حال، هنگامی که React JSرا یاد گرفتید، کدنویسی را سریع‌تر و ساده‌تر می‌کند زیرا نیاز به تکرار کدنویسی را کاهش می‌دهد.

عملکرد و سرعت

جنگو یک فریم‌ورک پایتون سطح بالا است که توسعه سریع وب‌سایت‌های امن و قابل‌نگهداری را امکان‌پذیر می‌کند. این سیستم دارای یک سیستم ORM داخلی است که به حذف کار خسته‌کننده نوشتن کدهای SQL کمک می‌کند.

ReactJS یک کتابخانه جاوا اسکریپت برای ساخت رابط کاربری است. بیانی، کارآمد و انعطاف‌پذیر است. با React می‌توانید اجزای رابط کاربری قابل‌استفاده مجدد ایجاد کنید. باتوجه‌به عملکرد و سرعت، جنگو نسبت به ReactJSبرتری دارد. پایگاه کد جنگو فشرده‌تر است و اشکال‌زدایی آن آسان‌تر است. علاوه بر این، زبان غالب جنگو سریع‌تر از DOM مجازی ReactJS است. طبق داده‌های آزمایشی تیم مهندسی Heroku، سرعت قالب‌های جنگو دوبرابر سریع‌تر از DOMمجازی Reactاست.

نتیجه

در نهایت، هیچ برنده مشخصی بین جنگو و React JS وجود ندارد. هر دو فریم‌ورک دارای مزایا و معایبی هستند و بهترین آنها به نیازها و ترجیحات خاص شما بستگی دارد. اگر به دنبال چارچوبی هستید که یادگیری و استفاده آسان باشد، جنگو ممکن است انتخاب بهتری باشد.

داده کاوی چیست؟ (data mining)

 

داده کاوی

 

 

داده کاوی فرآیند مرتب سازی داده های بزرگ برای شناسایی الگوها و روابطی است که می تواند به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه و تحلیل آنها کمک کند. تکنیک ها و ابزارهای داده کاوی شرکت ها را قادر می سازد تا آینده را پیش بینی کنند و تصمیمات تجاری آگاهانه اتخاذ نمایند.

داده کاوی بخش کلیدی تجزیه و تحلیل داده به طور کلی و یکی از رشته های اصلی در علم داده است که از تکنیک های تجزیه و تحلیل پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید در مجموعه داده ها استفاده می کند. در یک سطح جزئی تر، داده کاوی گامی در فرآیند کشف دانش در پایگاه های داده (KDD) است، یک روش علم داده برای جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها است. داده کاوی و KDD گاهی اوقات به جای هم ستفاده می شوند، اما معمولاً به عنوان موارد متمایز دیده می شوند. پیش نیاز داده کاوی آشنایی با مباحث مقدماتی و پیشرفته پایگاه داده است. به همین جهت پیشنهاد می کنیم قبل از ورود به این حیطه در دوره آموزش sql server ثبت نام نمایید.

الگوریتمهای داده کاوی

الگوریتم‌های داده کاوی (خدمات تجزیه و تحلیل - داده کاوی)

داده‌کاوی در سرویس‌های تحلیلی SQL Server 2017 منسوخ و اکنون در سرویس‌های تجزیه و تحلیل SQL Server 2022 متوقف شد. یک الگوریتم در داده کاوی (یادگیری ماشینی) مجموعه ای از اکتشافی‌ها و محاسبات است که یک مدل از داده‌ها ایجاد می کند. برای ایجاد یک مدل، الگوریتم ابتدا داده‌های ارائه شده توسط شما را تجزیه و تحلیل می کند و به دنبال انواع خاصی از الگوها یا روندها می گردد.

این الگوریتم از نتایج این تجزیه و تحلیل در چندین تکرار برای یافتن پارامترهای بهینه برای ایجاد مدل استخراج استفاده می کند. سپس این پارامترها در کل مجموعه داده اعمال می شوند تا الگوهای عملی و آمار دقیق استخراج شوند.

مدل کاوی که یک الگوریتم از داده‌های شما ایجاد می کند می تواند اشکال مختلفی داشته باشد، از جمله:

· مجموعه ای از خوشه‌ها که چگونگی ارتباط موارد موجود در یک مجموعه داده را توصیف می کند.

· درخت تصمیمی که یک نتیجه را پیش‌بینی و چگونگی تأثیر معیارهای مختلف بر آن نتیجه را توصیف می‌کند.

· یک مدل ریاضی که فروش را پیش بینی می کند.

· مجموعه ای از قوانین که نحوه گروه بندی محصولات را در یک تراکنش و احتمال خرید محصولات با هم توضیح می دهد.

الگوریتم‌های ارائه شده در داده کاوی SQL Server محبوب ترین روش‌های به خوبی تحقیق شده برای استخراج الگوها از داده‌ها هستند. برای مثال، خوشه بندی K-means یکی از قدیمی ترین الگوریتم‌های خوشه بندی است و به طور گسترده در ابزارهای مختلف و با پیاده سازی‌ها و گزینه‌های مختلف در دسترس است.

با این حال، پیاده‌سازی خاص خوشه‌بندی K-meansمورد استفاده در داده کاوی SQL Serverتوسط Microsoft Researchتوسعه داده و سپس برای عملکرد با SQL Server Analysis Servicesبهینه‌سازی شد. همه الگوریتم‌های داده کاوی مایکروسافت را می توان به طور گسترده سفارشی کرد که با استفاده از API‌های ارائه شده کاملاً قابل برنامه ریزی هستند.

همچنین می‌توانید از الگوریتم‌هایی استفاده کنید که با مشخصات OLE DB برای داده‌کاوی مطابقت دارند، یا الگوریتم‌های سفارشی را توسعه دهید که می‌توانند به عنوان خدمات ثبت و سپس در چارچوب داده‌کاوی SQL Server استفاده شوند.

انتخاب الگوریتم مناسب

انتخاب بهترین الگوریتم جهت استفاده برای یک کار تحلیلی خاص می تواند یک چالش باشد. در حالی که می‌توانید از الگوریتم‌های مختلف برای انجام یک کار تجاری استفاده کنید، هر الگوریتم نتیجه متفاوتی تولید می‌کند و برخی از الگوریتم‌ها می‌توانند بیش از یک نوع نتیجه ایجاد نمایند. برای مثال، می‌توانید از الگوریتم مایکروسافت Decision Trees نه تنها برای پیش‌بینی، بلکه به عنوان راهی برای کاهش تعداد ستون‌های یک مجموعه داده استفاده کنید، زیرا درخت تصمیم می‌تواند ستون‌هایی را شناسایی کند که بر مدل استخراج نهایی تأثیری ندارند.

انتخاب الگوریتم بر اساس نوع

داده کاوی SQL Server شامل انواع الگوریتم است:

الگوریتم‌های طبقه‌بندی یک یا چند متغیر گسسته را بر اساس سایر ویژگی‌های مجموعه داده پیش‌بینی می‌کنند.

الگوریتم‌های رگرسیون یک یا چند متغیر عددی پیوسته مانند سود یا زیان را بر اساس سایر ویژگی‌های مجموعه داده پیش‌بینی می‌کنند.

الگوریتم‌های تقسیم‌بندی، داده‌ها را به گروه‌ها یا خوشه‌هایی از مواردی که ویژگی‌های مشابهی دارند، تقسیم می‌کنند.

الگوریتم‌های ارتباطی همبستگی بین ویژگی‌های مختلف در یک مجموعه داده را پیدا می کنند. رایج ترین کاربرد این نوع الگوریتم برای ایجاد قوانینی است که می توان از آنها در تحلیل سبد بازار استفاده کرد.

الگوریتم‌های تحلیل توالی‌ها یا قسمت‌های مکرر در داده‌ها را خلاصه می‌کنند، مانند یک سری کلیک‌ها در یک وب‌سایت، یا یک سری رویدادهای گزارش قبل از تعمیر و نگهداری ماشین.

با این حال، دلیلی وجود ندارد که در راه حل‌های خود به یک الگوریتم محدود شوید. تحلیلگران باتجربه گاهی از یک الگوریتم برای تعیین مؤثرترین ورودی‌ها (یعنی متغیرها) استفاده می کنند و سپس از الگوریتم دیگری برای پیش بینی یک نتیجه خاص بر اساس آن داده‌ها استفاده می کنند.

داده کاوی SQL Server به شما امکان می دهد چندین مدل را بر روی یک ساختار استخراج واحد بسازید، بنابراین در یک راه حل داده کاوی می توانید از یک الگوریتم خوشه بندی، یک مدل درخت تصمیم و یک مدل ساده بیز برای دریافت دیدگاه‌های مختلف در مورد داده‌های خود استفاده کنید.

همچنین ممکن است از چندین الگوریتم در یک راه حل واحد برای انجام وظایف جداگانه استفاده کنید، به عنوان مثال، می توانید از رگرسیون برای به دست آوردن پیش بینی‌های مالی و از یک الگوریتم شبکه عصبی برای انجام تجزیه و تحلیل عوامل موثر بر پیش بینی‌ها استفاده کنید.

انتخاب الگوریتم بر اساس وظیفه

پیش بینی یک ویژگی گسسته:

مشتریان را در لیست خریداران احتمالی به عنوان مشتریان بالقوه خوب یا ضعیف علامت گذاری کنید.

احتمال یک سرویس را محاسبه کنید.

r در 6 ماه آینده شکست خواهد خورد.

نتایج بیماری را دسته بندی کنید و عوامل مرتبط را بررسی کنید.

الگوریتم درخت تصمیم مایکروسافت

الگوریتم ساده مایکروسافت بیز

الگوریتم خوشه بندی مایکروسافت

الگوریتم شبکه عصبی مایکروسافت

پیش بینی یک ویژگی پیوسته:

پیش بینی فروش سال آینده

با توجه به روندهای تاریخی و فصلی گذشته، بازدیدکنندگان سایت را پیش بینی کنید.

با توجه به اطلاعات جمعیتی، یک امتیاز ریسک ایجاد کنید.

الگوریتم سری زمانی مایکروسافت

الگوریتم رگرسیون خطی مایکروسافت

پیش بینی یک دنباله:

تجزیه و تحلیل جریان کلیک وب سایت یک شرکت را انجام دهید.

تجزیه و تحلیل عوامل منجر به شکست سرور.

توالی فعالیت‌ها را در طول ویزیت‌های سرپایی ضبط و تجزیه و تحلیل کنید تا بهترین شیوه‌ها را در مورد فعالیت‌های رایج تدوین کنید. الگوریتم خوشه بندی توالی مایکروسافت

یافتن گروهی از اقلام رایج در معاملات:

از تحلیل سبد بازار برای تعیین جایگاه محصول استفاده کنید.

محصولات اضافی را برای خرید به مشتری پیشنهاد دهید.

تجزیه و تحلیل داده‌های نظرسنجی از بازدیدکنندگان یک رویداد، برای یافتن اینکه کدام فعالیت‌ها یا غرفه‌ها با هم مرتبط هستند، تا فعالیت‌های آینده را برنامه ریزی کنید. الگوریتم انجمن مایکروسافت

ابزارهای داده کاوی

Microsoft SQL Server SQL Server Analysis Services ابزارهای زیر را ارائه می دهد که می توانید برای ایجاد راه حل های داده کاوی از آنها استفاده کنید:

Data Mining Wizard در SQL Server Data Tools ایجاد ساختارهای استخراج و مدل های استخراج را با استفاده از منابع داده رابطه ای یا داده های چند بعدی در مکعب ها آسان می کند.

در ویزارد، داده‌ها را برای استفاده انتخاب می‌کنید و سپس تکنیک‌های داده‌کاوی خاصی مانند خوشه‌بندی، شبکه‌های عصبی یا مدل‌سازی سری‌های زمانی را اعمال می‌کنید.

نمایشگرهای مدل در هر دو SQL Server Management Studio و SQL Server Data Tools برای کاوش مدل‌های استخراج شما پس از ایجاد ارائه شده‌اند. می‌توانید مدل‌ها را با استفاده از بیننده‌های متناسب با هر الگوریتم مرور کنید، یا با استفاده از نمایشگر محتوای مدل به تحلیل عمیق‌تر بپردازید.

Prediction Query Builder در SQL Server Management Studio و SQL Server Data Tools ارائه شده است تا به شما در ایجاد پرس و جوهای پیش بینی کمک کند. همچنین می‌توانید دقت مدل‌ها را در برابر مجموعه داده‌های نگهدارنده یا داده‌های خارجی آزمایش کنید یا از اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی کیفیت مجموعه داده‌های خود استفاده کنید.

SQL Server Management Studio رابطی است که در آن راه حل های داده کاوی موجود را مدیریت می کنید که در نمونه ای از سرویس های تحلیل سرور SQL مستقر شده اند. شما می توانید ساختارها و مدل ها را برای به روز رسانی داده های موجود در آنها دوباره پردازش کنید.

SQL Server Integration Services حاوی ابزارهایی است که می‌توانید برای پاک کردن داده‌ها، خودکار کردن کارهایی مانند ایجاد پیش‌بینی‌ها و به‌روزرسانی مدل‌ها و ایجاد راه‌حل‌های متن کاوی استفاده نمایید.

Data Mining Wizard

برای شروع ایجاد راه حل های داده کاوی از Data Mining Wizardاستفاده کنید. ویزارد سریع و آسان است و شما را در فرآیند ایجاد یک ساختار داده کاوی و یک مدل کاوی اولیه مرتبط راهنمایی می کند و شامل وظایف انتخاب نوع الگوریتم و منبع داده و تعریف داده های موردی مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل است.

Data Mining Designer

بعد از اینکه با استفاده از Data Mining Wizard یک ساختار استخراج و مدل کاوی ایجاد کردید، می توانید از Data Mining Designer از SQL Server Data Tools یا SQL Server Management Studio برای کار با مدل ها و ساختارهای موجود استفاده کنید.

ویژگی‌های ساختارهای استخراج را اصلاح کنید، ستون‌ها را اضافه و نام مستعار ستون ایجاد کنید، روش binning یا توزیع مورد انتظار مقادیر را تغییر دهید.

مدل های جدید را به ساختار موجود اضافه کنید. مدل‌ها را کپی ، ویژگی‌های مدل یا ابرداده‌ها را تغییر دهید، یا فیلترهایی را روی یک مدل استخراج تعریف کنید.

الگوها و قوانین درون مدل را مرور کنید. پیوندها یا درختان تصمیم را کاوش کنید.

بینندگان سفارشی برای هر زمان متفاوت از مدل ارائه می‌شوند تا به شما در تجزیه و تحلیل داده‌ها و کشف الگوهای آشکار شده توسط داده کاوی کمک کنند.

اعتبار مدل ها را با ایجاد نمودارهای بالابر یا تجزیه و تحلیل منحنی سود برای مدل ها انجام دهید. مدل‌ها را با استفاده از ماتریس‌های طبقه‌بندی مقایسه کنید، یا یک مجموعه داده و مدل‌های آن را با استفاده از اعتبارسنجی متقاطع تأیید کنید.

پیش‌بینی‌ها و پرس و جوهای محتوا را در برابر مدل‌های استخراج موجود ایجاد کنید. پرس و جوهای یکباره بسازید یا پرس و جوهایی را برای ایجاد پیش بینی برای کل جداول داده های خارجی تنظیم کنید.

SQL Server Management Studio

پس از ایجاد و استقرار مدل‌های استخراج در یک سرور، می‌توانید از SQL Server Management Studio برای مدیریت پایگاه‌داده خدمات تحلیل سرور SQL که میزبان اشیاء داده‌کاوی است استفاده کنید. همچنین می‌توانید به انجام کارهایی که از مدل استفاده می‌کنند، مانند کاوش در مدل‌ها، پردازش داده‌های جدید و ایجاد پیش‌بینی ادامه دهید.

مدیریت استودیو همچنین دارای ویرایشگرهای پرس و جو است که می توانید از آنها برای طراحی و اجرای پرس و جوهای افزونه های داده کاوی (DMX) یا کار با اشیاء داده کاوی با استفاده از XMLA استفاده کنید.

خدمات یکپارچه سازی وظایف و تحولات داده کاوی

SQL Server Integration Services مؤلفه های زیادی را ارائه می دهد که از داده کاوی پشتیبانی می کند. برخی از ابزارها در خدمات یکپارچه سازی برای کمک به خودکارسازی وظایف رایج داده کاوی از جمله پیش بینی، ساخت مدل و پردازش طراحی شده اند. مثلا:

یک بسته خدمات یکپارچه ایجاد کنید که هر بار که مجموعه داده با مشتریان جدید به روز می شود، مدل را به طور خودکار به روز می کند.

انجام تقسیم بندی سفارشی یا نمونه برداری سفارشی از پرونده ها.

تولید خودکار مدل‌های ارسال شده بر روی پارامترها.

•  

آموزش رباتیک برای کودکان

این روزها کودکان تقریبا به همه چیز دسترسی دارند و این یک نعمت بزرگ برای این دسته از افراد است. کلاس‌های متنوع مانند زبان، موسیقی، هنر، کامپیوتر و... . در کنار تمام این موارد یکی از چیزهایی که در سال‌های اخیر کودکان و نوجوانان بسیار زیادی را به خود جذب کرده است مسئله رباتیک است.

اخیرا رشته جدیدی برای کودکان ایجاد شده که آن را STEM می‌نامند که مخفف علوم، تکنولوژی، مهندسی و ریاضیات است. در واقع در این رشته جدید سعی می شود تا کودکان با این چهار مبحث اساسی از طریق موضوعات ساده‌ای آشنا شوند.

رباتیک چیست و کودکان چگونه می‌توانند آن را یاد بگیرند؟

رباتیک یکی از عملی‌ترین رشته‌های شغلی و تحقیقاتی است که کودکان را با ساخت ربات‌ها درگیر می‌کند. رباتیک ترکیبی عالی از علوم، تکنولوژی، مهندسی و ریاضیات است که تلاش می کند تا به زبان ساده آن‌ها را با این موارد درگیر کرده و هوش کلی آن‌ها را افزایش دهد.

در حیطه رباتیک ابزارهای آموزشی مختلفی موجود است که کودکان با ارتباط برقرار کردن با آن‌ها می‌توانند به صورت کامل از صفر تا صد یک ربات را ایجاد کنند.

اما به نظرتان چگونه می‌شود به کودکان رباتیک را آموخت؟ با بهره‌گیری از تجربه‌های آموزشی که ما در طول سالیان کسب کرده‌ایم نه تنها به این موضوع که آموزش رباتیک به کودکان امکان پذیر است دست پیدا کرده‌ایم بلکه متوجه شده‌ایم مسیر ذهنی کودکان در این حالت رشد چشم گیری خواهد داشت و می‌توانند در چندین سال بعد از آموزش رباتیک، تاثیرات رفتاری و ذهنی آن را مشاهده کنند.

این آموزش‌ها با ارتباط برقرار کردن کودکان به صورت مستقیم با آزمایشات عملی و کار با ربات‌ها انجام می‌شود که در نهایت کودکان را به صورت عملی و نه تنها تئوری با مسئله رباتیک آشنا می‌کند.

یکی از نکته‌های مثبت عملی بودن آموزش‌های ما این است که کودکان می‌توانند خروجی‌هایی که خودشان ایجاد می‌کنند را به سرعت مشاهده کنند و در نتیجه این مسئله تاثیر روانی مثبتی روی کودکان خواهد گذاشت، چرا که آن‌ها از این به بعد اعتماد به نفس کافی برای ایجاد نمونه‌های عملی را خواهند داشت.

سن مناسب کودکان برای شروع آموزش‌های رباتیک چقدر است؟

بهترین سنی که برای شروع آموزش‌های رباتیک و حتی برنامه نویسی برای کودکان در نظر گرفته شده است ۸ الی ۱۰ سال است. در این سن کودکان از نظر هوشی تا به حدی منعطف هستند که به خوبی می توانند از طریق یادگیری رباتیک با ذهن‌شان ورزش کرده و آن را بهتر تعلیم دهند. از این نظر ما در کلاس‌های آموزشی محتوای اصلی‌مان را براساس این سنین تدوین می‌کنیم.

فواید روانی که کودکان از شرکت در کلاس رباتیک برای کودکان دریافت خواهند کرد؟

افزایش اعتماد به نفس

زمانی که کودکان در فرایند ساخت یک چیز مشارکت می‌کنند به صورت ناخودآگاه حس مثبت بودن در ذهن‌شان ایجاد می‌شود. زمانی که شما فکر کنید در یک جامعه مثبت عمل می‌کنید و توانایی ایجاد تغییر را دارید اعتماد به نفس‌تان افزایش پیدا کرده و در نتیجه می توانید بهتر در بقیه مسائل زندگی‌تان مشارکت داشته باشید.

استقامت و روحیه شکست ناپذیری

زمانی که بعد از آموزش یک تمرین به کودکان داده خواهد شد، ما آن‌ها را در مسیر درست انجام کارها راهنمایی می‌کنیم. اما گاهی از اوقات پیش خواهد آمد که قسمتی از برنامه یا ربات به درستی عمل نکرده و نیاز به کنجکاوی و استقامت برای حل کردن آن وجود دارد. مشارکت در کلاس‌های رباتیک برای کودکان دقیقا این مسئله را به آن‌ها یاد می‌دهد که مهم نیست چقدر شکست بخورید باز هم باید تلاش‌تان را بکنید تا مسئله رباتیک را حل می‌کنید.

انتقاد پذیر بودن

بیشتر ما انسان‌ها از انتقادات خوشمان نمی‌آید به خصوص زمانی که فکر می‌کنیم کار درست را نیز انجام داده‌ایم. اما زمانی که شما به صورت عملی اشتباهات خود را مشاهده می‌کنید و زمانی که مربی به شما می‌گوید کجای کار را اشتباه رفته‌اید در نتیجه روحیه انتقاد پذیری بالاتری را کسب خواهید کرد. این موضوع باعث می‌شود که فرایند رفتاری کودکان به صورت بهتری شکل بگیرد.

بالا بردن انگیزه

اگر شما توانایی انجام کاری را داشته باشید انگیزه شما برای انجام آن بیشتر خواهد شد. شما از شکست نمی‌ترسید و می‌دانید که می‌توانید به خوبی از پس کاری بر بیایید. در فرایند کلاس رباتیک برای کودکان این موضوع به خوبی شکل خواهد گرفت چرا که کودکان می‌توانند به صورت کامل با موارد آشنایی پیدا کرده و در نهایت انگیزه لازم برای حل کردن تمرینات جدید را پیدا خواهند کرد.

کار تیمی

مشارکت در یک دوره آموزشی این شانس را در اختیار کودکان شما قرار می‌دهد تا بتوانند با هم‌سن‌های خود آشنا شده و روی پروژه‌های مشترکی که برای آن‌ها تعریف می‌شود کار کنند. اگر کودکان بتوانند روحیه کار تیمی را در خود گسترش بدهند در تمام دوره‌های زندگی می‌توانند از این قابلیتشان استفاده کنند.

آماده‌بودن برای آینده

رباتیک یکی از موضوعات آینده‌دار در حوزه کامپیوتر است که فرصت‌های شغلی مختلفی را برای جوانان امروزی ایجاد کرده است. با یادگیری رباتیک در سنین کم می‌توان در آینده پیشرفت‌های بسیار زیادی را مشاهده کرد.  مشارکت در دوره‌های آموزشی رباتیک برای کودکان می‌تواند نقشی تأثیرگذار در رشد ذهنی کودکانتان داشته باشد.

آموزش برنامه نویسی به کودکان

کودکان در یادگیری موضوعات جدید بسیار باهوش بوده و توانایی یادگیری بسیاری از چیزها را در همان سنین کودکی دارند. اما این موارد بیشتر به موضوعاتی بستگی دارد که عملی باشند و توسط کودک بتوان آن را تجربه کرد.

اما توضیح دادن چیزهایی که انتزاعی‌تر هستند: مانند برنامه‌نویسی؛ می‌تواند برای کودکان چالش برانگیز بوده و حقیقتا کار ما را دشوار بکند. از این جهت فرایند یادگیری برنامه نویسی برای کودکان باید کمی متفاوت‌تر از حالتی باشد که برای انسان‌های بالغ در نظر گرفته می‌شود. انسان‌های بالغ می‌توانند حتی به صورت خودآموز پشت یک سیستم نشسته و یک ویدیوی یوتیوبی را نگاه کنند اما این موضوع برای کودکان جواب نخواهد داد. به همین دلیل باید تکنیک متفاوتی را انتخاب کرد.

به همین دلیل برنامه نویس محبوب Tomek Kaczanowskiآزمونی را شروع کرد تا بتواند برنامه نویسی را به کودکان و از جمله دختر ۶ ساله خود آموزش بدهد. در این مقاله از آموزشگاه تحلیل داده شما خلاصه‌ای از نکات نهایی این آزمایش را مطالعه می‌کنید، با ما همراه باشید.

شروع از پایه

برای شروع آموزش برنامه نویسی به کودکان آقای تومک با چند سوال اولیه کار خود را با گروهی از کودکان شروع کرد و این سوال هدف‌ش این بود تا با سطح دانش کودکان بیشتر آشنا شود. سوال وی این بود که آیا می‌دانند کامپیوتر چیست و یک برنامه نویس کامپیوتر چه کاری را انجام می‌دهد؟

بعد از این پرسش وی برای اینکه این موارد را به خوبی به کودکان توضیح بدهد از ساده‌ترین توضیحات و روش‌های ممکن استفاده کرد. وی با آوردن مثال‌هایی از دنیای حقیقی که کودکان با آن تعامل داشته‌اند فرایند کاری کامپیوتر را توضیح داد. برای مثال Dataچیست و پردازش داده در کامپیوتر دقیقا به چه صورتی انجام می‌شود. از طریق این آشنایی اولیه وی مسیر آموزش اینکه یک برنامه نویس کامپیوتر کیست و چه کاری انجام می‌دهد، را آغاز کرد.

پرسیدن سوال

بیشتر کودکان به لحاظ روانشناسی از پرسیدن و جواب دادن به سوالات خوششان می‌آید، وقتی که شما از یک کودک سوالی را می‌پرسید وی در خودآگاه خود حس مهم بودن و ارزشمند بودن را دریافت می‌کند و به همین دلیل از این کار لذت می‌برد.

تومک با به کار بردن این تکنیک از کودکان سوالات مختلفی را پرسید تا بتواند بهتر سطح آگاهی آنان از مسائل مختلف کامپیوتری را درک بکند. تومک در ارتباط با موضوعاتی مانند اینکه «به نظرتان یک پایگاه داده چیست»، «چگونه بازی‌های کامپیوتری درست می‌شوند»، «چگونه از خانه خودتان می‌توانید قبض آب و برق را پرداخت کنید» و... سوال‌های مختلفی پرسید و در نهایت توانست کودکان مختلفی که دانش بیشتری در این زمینه را دارند شناسایی کند.

ارتباط بخشیدن

کودک شما به احتمال بسیار زیاد هیچ دانشی در ارتباط با پردازش داده و دیتابیس و... ندارد، اما حرفه‌ای‌ترین کاری که یک مُربی می‌تواند انجام دهد ارتباط دادن این موضوعات با دنیای واقعی کودکان است.

برای مثال تومک در نتیجه توضیح چگونگی پردازش داده توسط کامپیوتر از مثال آشپزی استفاده کرد. وی به بچه‌ها گفت: داده‌ها مثل همون مواد اولیه‌ای هستند که مامانتون از یه فروشگاه میخره. وقتی اون‌ها رو خرید به خونه آورد توی یه قابلمه یا ماهی‌ تابه سرخ‌شون میکنه و در نهایت روی سفره میزاره تا همه بتونن ازش استفاده کنن و بخورنش.

مثال ساده‌ای که تومک زد دقیقا همان حالتی است که دنیای پردازش داده‌های کامپیوتری اتفاق می‌افتد. شما یکسری داده خام در اختیار دارید، به کامپیوتر می‌دهید و براساس دستورالعمل‌هایی که شما به کامپیوتر می‌دهید، خروجی قابل استفاده (خوردن) را دریافت خواهید کرد.

ساده باشید و تکرار بکنید

فکر نکنید که استاد یک دانشگاه هستید و تنها یک بار به دانشجو چیزی را توضیح می‌دهید، اگر یاد گرفت اوکی اگر نگرفت، ترم بعد! نه! در این شرایط شما باید نهایت اصل ساده بودن توضیحات و مثال‌ها را ارائه دهید و همچنین از مثال‌های متعدد استفاده کنید.

تکرار کردن یک امر همیشگی باید باشد، چرا که با تکرار کردن می‌توانید ذهن کودکان را با چیزی که آموزش می‌دهید تسخیر کنید.

نتیجه

تومک در نهایت به این قضیه رسید که آموزش برنامه نویسی به کودکان یکی از لذت بخش‌ترین کارهایی بوده که تا به حال انجام داده و این مسیر را نیز ادامه خواهد داد. براساس وبلاگ روزانه خود، در حال حاضر مشغول آموزش زبان برنامه نویسی اسکرچ به کودکان است و مسیری که در آن قدم گذاشته است را امیدوار کننده می‌بیند.

ChatGPT شاعر است !!!

ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) یک ربات چت است که توسط OpenAI توسعه یافته و در نوامبر 2022 راه اندازی شد. این ربات بر روی خانواده GPT-3از مدل های زبان بزرگ OpenAIساخته و به خوبی تنظیم شده است.

ChatGPT به عنوان یک نمونه اولیه در 30 نوامبر 2022 راه اندازی شد و به سرعت به دلیل پاسخ های دقیق و پاسخ های واضح خود در بسیاری از حوزه های دانش توجه را به خود جلب کرد. با این حال، دقت واقعی نابرابر آن به عنوان یک اشکال مهم شناخته شد. پس از انتشار ChatGPT، ارزش OpenAI 29 میلیارد دلار آمریکا برآورد شد.

ChatGPT یک ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده مولد (GPT) - با استفاده از یادگیری نظارت شده و همچنین یادگیری تقویتی، در بالای GPT-3.5 تنظیم شد. هر دو رویکرد از مربیان انسانی برای بهبود عملکرد مدل استفاده کردند.

در مورد یادگیری تحت نظارت، مدل با مکالماتی ارائه شد که در آن مربیان هر دو طرف را بازی کردند: کاربر و دستیار هوش مصنوعی. در مرحله تقویت، مربیان انسان ابتدا پاسخ هایی را که مدل در مکالمه قبلی ایجاد کرده بود، رتبه بندی کردند. این رتبه‌بندی‌ها برای ایجاد «مدل‌های پاداش» مورد استفاده قرار گرفتند که مدل با استفاده از چندین تکرار از Proximal Policy Optimization (PPO)به‌طور دقیق‌تر تنظیم شد. الگوریتم‌های بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال یک مزیت مقرون‌به‌صرفه برای اعتماد الگوریتم‌های بهینه‌سازی خط‌ مشی منطقه ارائه می‌کنند. آنها بسیاری از عملیات محاسباتی پرهزینه را با عملکرد سریعتر نفی می کنند. این مدل ها با همکاری مایکروسافت در زیرساخت ابررایانه Azureآموزش داده شدند.

علاوه بر این، OpenAI به جمع آوری داده ها از کاربران ChatGPT ادامه می دهد که می تواند برای آموزش بیشتر و تنظیم دقیق ChatGPT استفاده شود. کاربران مجازند به پاسخ هایی که از ChatGPTدریافت می کنند رأی مثبت یا منفی بدهند. پس از رأی موافق یا مخالف، آنها همچنین می توانند یک فیلد متنی را با بازخورد اضافی پر کنند.

ویژگی ها و محدودیت ها

اگرچه کارکرد اصلی یک ربات چت تقلید از یک گفتگوگر انسانی است، اما ChatGPT همه کاره است. برای مثال، می‌تواند برنامه‌های کامپیوتری را بنویسد و اشکال‌زدایی کند، موسیقی، تله‌پلی، داستان‌های پریان، و مقالات دانش‌آموزی بسازد. شعر بنویسید؛ از یک سیستم لینوکس تقلید کنید. شبیه سازی کل چت روم؛ بازی هایی مانند تیک تاک پا انجام دهید. یک دستگاه خودپرداز را شبیه سازی کنید. داده های آموزشی ChatGPT شامل صفحات و اطلاعاتی در مورد پدیده های اینترنتی و زبان های برنامه نویسی، مانند سیستم های تابلوی اعلانات و زبان برنامه نویسی پایتون است.

در مقایسه با نسخه قبلی خود، InstructGPT، ChatGPT تلاش می کند تا پاسخ های مضر و فریبنده را کاهش دهد. برخلاف اکثر ربات‌های چت، ChatGPT اعلان‌های قبلی را که در همان مکالمه به آن داده شده بود، به خاطر می‌آورد.

روزنامه نگاران پیشنهاد کرده اند که ChatGPTبه عنوان یک درمانگر شخصی استفاده شود. برای جلوگیری از ارائه و تولید خروجی‌های اشتباه به ChatGPT، پرس‌و‌جوها از طریق API تعدیل‌کننده شرکت OpenAI فیلتر می‌شوند و درخواست‌های نژادپرستانه یا جنسیتی بالقوه نادیده گرفته می‌شوند.

ChatGPTاز محدودیت های متعددی رنج می برد. OpenAIتصدیق کرد که ChatGPT "گاهی اوقات پاسخ هایی معقول اما نادرست یا بی معنی می نویسد". این رفتار در مدل های زبانی بزرگ رایج است و توهم هوش مصنوعی نامیده می شود. مدل پاداش ChatGPT که حول نظارت انسان طراحی شده است، می تواند بیش از حد بهینه و در نتیجه مانع عملکرد شود، که در غیر این صورت به عنوان قانون گودهارت شناخته میگردد. ChatGPTاطلاعات محدودی از رویدادهایی دارد که پس از سال 2021 رخ داده است. به گفته بی بی سی، از دسامبر 2022، ChatGPTمجاز به "بیان نظرات سیاسی یا شرکت در فعالیت های سیاسی" نیست. با این حال، تحقیقات نشان می‌دهد که ChatGPT یک جهت‌گیری طرفدار محیط‌زیست و آزادی‌خواهانه چپ را نشان می‌دهد، زمانی که از دو برنامه مشاوره رای‌گیری معتبر خواسته می‌شود موضعی در مورد اظهارات سیاسی اتخاذ کند. در آموزش ChatGPT، بازبینی‌کنندگان انسانی بدون در نظر گرفتن درک واقعی یا محتوای واقعی، پاسخ‌های طولانی‌تر را ترجیح می‌دهند.

داده‌های آموزشی همچنین از تعصب الگوریتمی رنج می‌برند، که ممکن است زمانی آشکار شود که ChatGPTبه درخواست‌هایی از جمله توصیفگرهای افراد پاسخ می‌دهد. در یک نمونه، ChatGPT یک رپ تولید کرد که نشان می‌داد زنان و دانشمندان رنگین پوست نسبت به دانشمندان سفیدپوست و مرد پست‌تر هستند.

ChatGPT در 30 نوامبر 2022 توسط OpenAI مستقر در سانفرانسیسکو، خالق DALL·E 2 و Whisper AIراه اندازی شد. این سرویس در ابتدا به عنوان رایگان برای عموم راه اندازی شد، با برنامه هایی برای کسب درآمد از این سرویس. 4 دسامبر، OpenAI تخمین زد که ChatGPT در حال حاضر بیش از یک میلیون کاربر داشته است. در ژانویه 2023، ChatGPTبه بیش از 100 میلیون کاربر رسید و آن را به سریع ترین برنامه مصرف کننده در حال رشد تا به امروز تبدیل کرد. CNBCدر 15 دسامبر 2022 نوشت که این سرویس "هنوز گهگاهی از کار می افتد". این سرویس به زبان انگلیسی بهترین کارکرد را دارد، اما می‌تواند در برخی از زبان‌های دیگر نیز با درجات مختلف موفقیت کار کند. برخلاف برخی دیگر از پیشرفت‌های برجسته اخیر در هوش مصنوعی، از دسامبر 2022، هیچ نشانه‌ای از یک مقاله فنی رسمی بررسی‌شده در مورد ChatGPT وجود ندارد.

به گفته محقق میهمان OpenAI، اسکات آرونسون، OpenAI در حال کار بر روی ابزاری برای تلاش برای واترمارک دیجیتالی سیستم های تولید متن خود برای مبارزه با بازیگران بد با استفاده از خدمات آنها برای سرقت علمی یا هرزنامه است. این شرکت می‌گوید که این ابزار«احتمالاً بسیاری از موارد مثبت و منفی کاذب، گاهی اوقات با اطمینان زیاد، ارائه می‌کند».

مثالی که در مجله آتلانتیک ذکر شد نشان داد که "وقتی اولین سطرهای کتاب پیدایش داده شد، نرم افزار به این نتیجه رسید که احتمالاً توسط هوش مصنوعی تولید شده است."

نیویورک تایمز در دسامبر 2022 گزارش داد که "شایعه" شده است که نسخه بعدی هوش مصنوعی، GPT-4، در سال 2023 راه اندازی خواهد شد. در فوریه 2023، OpenAIشروع به پذیرش ثبت نام از مشتریان ایالات متحده برای یک سرویس برتر، ChatGPT Plus، با هزینه 20 دلار در ماه کرد. OpenAI در حال برنامه ریزی برای انتشار یک طرح حرفه ای ChatGPTاست که هزینه آن 42 دلار در ماه است، و این طرح رایگان زمانی در دسترس است که تقاضا کم باشد.

نقاط مثبت ChatGPT

ChatGPT در دسامبر 2022 با برخی از بررسی‌های مثبت مواجه شد. کوین روز از نیویورک تایمز آن را "بهترین چت ربات هوش مصنوعی که تا کنون برای عموم منتشر شده است" نامیده است. سامانتا لاک از روزنامه گاردین خاطرنشان کرد که می‌توانست متنی «با جزئیات چشمگیر» و «مانند انسان» تولید کند.

نویسنده فناوری، دن گیلمور، از ChatGPTدر یک تکلیف دانشجویی استفاده کرد و دریافت که متن تولید شده آن با آنچه که یک دانش‌آموز خوب ارائه می‌کند، برابری می‌کند و معتقد است که "آکادمیک مسائل بسیار جدی برای مقابله با آن دارد". الکس کانترویتز از مجله اسلیت، پاسخ ChatGPT به سوالات مربوط به آلمان نازی را ستود، از جمله این بیانیه که آدولف هیتلر بزرگراه هایی را در آلمان ساخت، که با اطلاعاتی در مورد استفاده آلمان نازی از کار اجباری مواجه شد.

درک تامپسون در "پیشرفت های سال" مجله آتلانتیک برای سال 2022، ChatGPT را به عنوان بخشی از "فوران مولد هوش مصنوعی" گنجاند که "ممکن است نظر ما را در مورد نحوه کار، نحوه تفکر و خلاقیت انسان تغییر دهد".

سام آلتمن، مدیر عامل OpenAI

کلسی پایپر از وب‌سایت Vox نوشت که «ChatGPT اولین معرفی عملی عموم مردم از قدرت هوش مصنوعی مدرن است و در نتیجه، بسیاری از ما [بهت‌زده] هستیم» و ChatGPT «آنقدر هوشمند است که مفید باشد». پل گراهام از Y Combinator در توییتی نوشت: "نکته قابل توجه در مورد واکنش به ChatGPTفقط تعداد افرادی نیست که از آن غافلگیر شده اند، بلکه کسانی هستند که هستند. اینها افرادی نیستند که با هر چیز جدید درخشان هیجان زده می شوند. اتفاق بزرگی در حال رخ دادن است."

ایلان ماسک نوشت که "ChatGPT ترسناک است. ما از هوش مصنوعی بسیار قوی دور نیستیم". ماسک دسترسی OpenAIبه پایگاه داده توییتر را متوقف کرد تا درک بهتری از برنامه‌های OpenAI داشته باشد و اظهار داشت که "OpenAI به عنوان منبع باز و غیرانتفاعی شروع شد. هیچکدام هنوز درست نیست."

در دسامبر 2022، گوگل به صورت داخلی نسبت به قدرت غیرمنتظره ChatGPT و پتانسیل جدید کشف شده مدل های زبان بزرگ برای مختل کردن کسب و کار موتورهای جستجو هشدار داد و ساندار پیچای، مدیر عامل شرکت، تیم هایی را در بخش های مختلف برای کمک به محصولات هوش مصنوعی خود "از کار انداخت" و دوباره منصوب کرد.

طبق گزارشی در نیویورک تایمز؛ وب سایت اطلاعات در 3 ژانویه 2023 گزارش داد که مایکروسافت بینگ در حال برنامه ریزی برای اضافه کردن قابلیت ChatGPT اختیاری به موتور جستجوی عمومی خود است، احتمالاً در حدود مارس 2023. بر اساس گزارش های CNBC، کارمندان گوگل به شدت در حال آزمایش یک ربات چت به نام "Apprentice Bard" هستند و گوگل در حال آماده شدن برای استفاده از آن برای رقابت با ChatGPT است.

استوارت کاب، یک حسابدار رسمی در انگلستان و ولز، تصمیم گرفت ChatGPT را با وارد کردن سؤالات از یک نمونه مقاله امتحانی در وب سایت ICAEWو سپس وارد کردن پاسخ های آن در آزمون آنلاین، آزمایش کند. ChatGPT امتیاز 42 درصد را به دست آورد که، در حالی که

e زیر نمره قبولی 55 درصد، تلاشی معقول در نظر گرفته شد.

پروفسور استیون مینتز در مقاله Inside Higher Edمی‌نویسد که او «چت‌جی‌پی‌تی را یک متحد می‌داند، نه یک دشمن». او ادامه داد که احساس می‌کند هوش مصنوعی می‌تواند با انجام کارهایی مانند تهیه فهرست‌های مرجع، ایجاد «نسخه‌های اولیه»، حل معادلات، اشکال‌زدایی و آموزش کمک به اهداف آموزشی کند. در همان قطعه نیز می نویسد:

من به خوبی از محدودیت های ChatGPTآگاه هستم. اینکه در موضوعاتی با کمتر از 10000 نقل قول مفید نیست. اینکه ارجاعات واقعی گاهی نادرست است. که توانایی آن برای استناد دقیق منابع بسیار محدود است. که قدرت پاسخ های آن تنها پس از چند پاراگراف به سرعت کاهش می یابد. ChatGPT فاقد اخلاق است و در حال حاضر نمی تواند سایت ها را از نظر قابلیت اطمینان، کیفیت یا قابل اعتماد بودن رتبه بندی کند.

از سام آلتمن، مدیر عامل OpenAIدر نیویورک تایمز نقل شده است که "مزایای هوش مصنوعی برای نوع بشر می تواند "به حدی باورنکردنی خوب باشد که حتی تصورش برای من سخت باشد." (او همچنین گفته است که در بدترین سناریو، A.I. می تواند همه ما را بکشد.)"

نقاط منفی ChatGPT

نیک کیو آهنگی را که توسط ChatGPTنوشته شده بود به سبک خودش مسخره کرد. در چند ماه پس از انتشار، ChatGPTبا انتقادات گسترده ای از سوی مربیان، روزنامه نگاران، هنرمندان، اخلاق مداران، دانشگاهیان و حامیان عمومی مواجه شده است. جیمز وینسنت از وب‌سایت The Verge، موفقیت ویروسی ChatGPT را به عنوان شاهدی بر اینکه هوش مصنوعی به جریان اصلی تبدیل شده است، دید. روزنامه‌نگاران درباره تمایل ChatGPT به «توهم» اظهار نظر کرده‌اند. مایک پرل از وبلاگ فناوری آنلاین Mashable ChatGPTرا با چندین سؤال آزمایش کرد. در یک مثال، او از ChatGPT برای "بزرگترین کشور آمریکای مرکزی که مکزیک نیست" درخواست کرد.

در دسامبر 2022، وب‌سایت پرسش و پاسخ Stack Overflowاستفاده از ChatGPT را برای ایجاد پاسخ به سؤالات با استناد به ماهیت واقعی مبهم پاسخ‌های ChatGPT ممنوع کرد. در ژانویه 2023، کنفرانس بین‌المللی یادگیری ماشین هرگونه استفاده غیرمستند از ChatGPT یا سایر مدل‌های زبان بزرگ را برای تولید هر متنی در مقالات ارسالی ممنوع کرد.

تایلر کاون، اقتصاددان، نگرانی‌های خود را در مورد تأثیرات آن بر دموکراسی، با اشاره به توانایی آن در تولید نظرات خودکار، که می‌تواند بر فرآیند تصمیم‌گیری برای مقررات جدید تأثیر بگذارد، ابراز کرد. یکی از سردبیران گاردین، یک روزنامه بریتانیایی، این سوال را مطرح کرد که آیا هر محتوایی که پس از انتشار ChatGPT در اینترنت یافت می‌شود «می‌توان واقعاً اعتماد کرد» و خواستار مقررات دولتی شد.

در سال 2023، جولیان هیل، نماینده پارلمان استرالیا به پارلمان ملی توصیه کرد که رشد هوش مصنوعی می تواند باعث "تخریب دسته جمعی" شود. او در طول سخنرانی خود، که بخشی از آن توسط برنامه نوشته شده بود، هشدار داد که ممکن است منجر به تقلب، از دست دادن شغل، تبعیض، اطلاعات نادرست و برنامه های نظامی غیرقابل کنترل شود.

چگونه یک هکر خوب باشیم؟

 

 

 

هک کردن فرآیند ورود به کامپیوتر و سیستم بدون اطلاع مالک است و شخصی که این کار را انجام می دهد هکر نامیده می شود.

 

انواع هکرها

کلاه سفید

هکرهای کلاه سفید برای رفع هرگونه داده مخرب یا آزمایش آسیب پذیری شبکه و رفع آن به رایانه های شما دسترسی پیدا می کنند.

کلاه سیاه یا کراکر

هکرهای کلاه سیاه به رایانه شما دسترسی غیرمجاز پیدا می کنند و نرم افزارهای مخرب و ویروس ها را نصب می کنند و باعث نقض داده ها، نقض حقوق حریم خصوصی و همچنین انتقال وجه می شوند.

 

کلاه خاکستری

آنها با اجازه مالک برای شناسایی هر گونه آسیب پذیری یا نقض در رایانه شما به رایانه دسترسی پیدا می کنند.

Kiddies اسکریپت

یک فرد غیر ماهر که با ابزارهای آماده به رایانه شخصی خود دسترسی پیدا می کند.

هکتیویست

Hacktivists می توانند گروهی از افرادی باشند که رایانه ها را برای ارسال پیام اجتماعی هک می کنند.

چگونه یک هکر خوب باشیم؟

اصول اولیه را بیاموزید

بهتر است A-Z هک را یاد بگیرید.

اگر در مورد اینکه از کجا شروع کنید نیاز به کمک دارید، باید بگوییم درک یونیکس بهترین راه برای شروع است. یونیکس یک سیستم عامل اینترنت است. بنابراین، بدون یادگیری آن نمی توانید یک هکر شوید.

درک کنید که همه هک ها منفی نیست

حتما فکر می کردید که هک اشتباه است. با افزایش بسیار زیاد جرایم سایبری و نقض اطلاعات، مردم فکر می کنند هک کردن یک مصیبت در دنیای کامپیوتر است. اما باید بدانید که هک کردن همیشه بد و منفی نیست.

اخلاق هکر بودن را بیاموزید

اگر می‌خواهید هک را به‌عنوان یک حرفه دنبال کنید، باید به جای گم کردن راه خود، اخلاق خوب هک را بیاموزید. این شما هستید که تصمیم می گیرید با مهارت یا استعداد خود چه کاری را انجام دهید.

به بیش از یک زبان برنامه نویسی مسلط باشید

می توانید این مسیررا با یادگیری html، C و آموزش زبان پایتون شروع نمایید.

چند کتاب در مورد هک بخوانید

چند کتاب در مورد هک بخوانید تا به اصل و اهمیت آن پی ببرید. کتاب‌هایی مانند Metasploit، Hackers’ Manifesto و Incognito Toolkit بهترین گزینه‌ها هستند.

متفکر و خلاق باشید

شما باید خارج از چارچوب فکر کنید، زیرا هکرها به طور گسترده به خاطر طرز فکر خلاق و غیر متعارف خود شناخته می شوند. آنها راه خروج از یک موقعیت را می دانند و می توانند هر کاری را انجام دهند.

هنر رمزنگاری را یاد بگیرید

رمزگذاری و رمزگشایی نقش اساسی در هک بازی می کند. رمزگذاری به طور گسترده ای برای محافظت از رمزهای عبور، داده های محرمانه و …استفاده می شود. شما نیز به عنوان یک هکر، باید مهارت های رمزگشایی را بیاموزید.

به عمق هک بروید

سعی کنید مفاهیم و تکنیک های عمیق مختلف مانند تزریق SQL، تست نفوذ، ارزیابی آسیب پذیری و بسیاری موارد دیگر را یاد بگیرید.

یادگیری مفاهیم شبکه

کتاب‌های مفهومی شبکه مانند “ALL NEW SWITCH BOOK” توسط Rich Seifertراهی عالی برای شروع سفر یادگیری شما هستند. جدای از این، برای آموزش VPN، LAN، WAN و subnet تلاش کنید و با این اصطلاحات آشنا شوید. اگر می خواهید از آسیب پذیری اینترنت به نفع خود استفاده کنید، باید پروتکل UDP و TCP/IPرا نیز یاد بگیرید.

وب hidden را کاوش کنید...

منظور از hidden، وب تاریک است که فقط از طریق یک وب سایت ناشناس به نام Torقابل دسترسی است. این وب سایت ها در موتورهای جستجو قابل مشاهده نیستند.

نتیجه

اگر گاهی اوقات احساس شکست می کنید، نباید تسلیم شوید. کاری که باید انجام دهید این است که از دانش و مهارت خود استفاده نمایید. همچنین سعی کنید اعتماد به نفس داشته باشید.

همه یک هکر خوب را می شناسند، اما یک هکر بزرگ ناشناس باقی می ماند