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

توسعه دهنده SQLکیست؟

 

 

بزرگ‌ترین شرکت‌های فناوری در سراسر جهان از SQLاستفاده می‌کنند و 63 درصد از آنها به دنبال توسعه‌دهندگان SQLهستند. محبوبیت SQL با توجه به حجم داده‌هایی که روزانه توسط هزاران کسب‌وکار جمع‌آوری و تولید می‌شود، رو به افزایش است.

طبق آمار اداره کار ایالات متحده (BLS)، پیش بینی می شود که رده مشاغل رایانه و فناوری از سال 2016 تا 2026 به میزان 13 درصد افزایش یابد که بسیار سریعتر از میانگین رشد برای همه مشاغل است. افزایش تعداد وب سایت های مرتبط با انبارهای داده پیچیده باید به رشد مشاغل توسعه دهنده SQL کمک کند.

چرا به یادگیری SQLنیاز دارید؟

· SQLتوسط گوگل، آمازون، اپل، Airbnb، Netflix، Uber، Wells Fargo، Shopify، WordPress و صدها هزار شرکت دیگر استفاده می شود.

· تقریباً 65 درصد از دانشمندان و تحلیلگران داده گفتند که از SQL استفاده می کنند.

· SQL یکی از قوی ترین و آسان ترین زبان های برنامه نویسی است.

· طبق Stack Overflow، SQLسومین زبان برنامه نویسی محبوب پس از HTML/CSS و جاوا اسکریپت است.

توسعه دهنده SQLکیست؟

توسعه دهندگان SQLمسئول نگهداری پایگاه داده هایی هستند که از میلیاردها بایت برای پردازش یک پرس و جو ساده استفاده می کنند. کاربر در یک لحظه به اطلاعاتی که به دنبالش است دسترسی پیدا می کند! جالب اینجاست که در نسخه 2020 گزارش جهانی استخدام فنی و مهارت، SQLشماره 1 بود که اکثر توسعه دهندگان فناوری اطلاعات بدون توجه به تمرکزشان مورد آزمایش قرار گرفتند. یک توسعه دهنده SQLمسئول موارد زیر است:

· ایجاد، طراحی، توسعه و ذخیره داده ها در پایگاه های داده

· پشتیبانی و نوشتن برنامه های کاربردی

· طرح پرس و جو و پردازش اصلاحات بر اساس نیاز سازمان

· تست و همچنین حل مشکلات در حین انتقال داده ها

· نوشتن پرس و جوهای SQLبرای ادغام با سایر برنامه ها

· ایجاد جداول پایگاه داده

· ایجاد رویه ها برای توابع

· حفظ کیفیت و امنیت داده ها

بهترین فرصت‌های شغلی توسعه‌دهنده SQL به متخصصانی تعلق می‌گیرد که مهارت‌ها و گواهینامه آموزش مناسب دارند. علاوه بر این، درک آنچه کارفرمایان هنگام استخدام کارمندان جدید به آن نگاه می کنند، به شما کمک می کند تا زمانی که کاری به شما پیشنهاد می شود، بهتر مذاکره کنید.

با رعایت موارد زیر حقوق خود را افزایش دهید:

1. سطح مجموعه مهارت ها

جدا از مدرک تحصیلی و تجربه شما، مجموعه خاصی از مهارت ها وجود دارد که توسط استخدام کنندگان برای یک توسعه دهنده SQL مورد نیاز است.

2. دریافت مدرک معتبر

اگر مدرک حرفه ای در رشته خود کسب کرده اید که برای کارفرمایان بسیار جذاب است، دامنه دستمزد شما را افزایش می دهد.

3. محل کار و شرکت

حضور در شرکتهای برند و معتبر علاوه بر افزایش دستمزد شما موجب لذت بردن از محیط کار حرفه ای و افزایش توانایی های شما خواهد شد.

4. مهارت های مصاحبه شغلی

اگر داشتن مهارت‌ ضروری است، به همان اندازه مهم است که بدانید آنها را به شیوه‌ای درست، روی رزومه و در طول مصاحبه‌های شغلی نشان دهید. یک رزومه و مصاحبه با توسعه دهنده SQL که به خوبی آماده شده باشد، کلید جذب حقوق شگفت انگیز توسعه دهنده SQLاست.

5. مهارت های مذاکره

شرکت‌هایی وجود دارند که برنامه رشد شغلی مشخصی برای کارمندان خود دارند و شما بر اساس آن به رشد یا افزایش در مقیاس دستمزد خواهید رسید. با این حال، توصیه می شود که از نوع حق الزحمه خود آگاه باشید. در حین مذاکره در مورد حقوق بخش توسعه دهنده SQLهرگز نباید بی ادب باشید، اما همیشه بدانید که اگر مطالبات شما پرداخت نشد، چه زمانی باید کنار بروید.

بازار کار sql server

همانطور که پیش تر ذکر شد بازار کار و موقعیتهای شغلی برای متخصص SQL Server بسیار متنوع و گسترده می باشد و متناسب با مهارت، سابقه کار و... می توانید به درآمد خوبی دست پیدا نمایید. در ادامه تعدادی از مشاغل مورد نیاز بازار کار برای مهارت SQL Server را ذکر کرده ایم.

· SQL Database Administrator

· SSIS / SSRS Developer

· برنامه نویس ETL

· برنامه‌نویس هوش تجاری (BI Developer)

· برنامه‌نویس MS SQL Server

· برنامه نویس انبار داده (Data Warehouse Developer)

· دانشمند داده (Data Scientist)

· تحلیل‌گر داده (Data Analyst)

· مهندس داده (بیگ دیتا)

میزان درآمد متخصص sql server

درآمد متخصص SQL Server متناسب با سابقه کار، حوزه کاری، مهارتها و... متغیر است. اما در حال حاضرمیانگین حقوق کارشناسان این حوزه ماهیانه 12.000.000 میلیون تومان الی 30.000.000 میلیون تومان می باشد.

توجه داشته باشید که حقوق شما با تجربه و تخصصی که دارید افزایش می یابد. حقوق مایکروسافت در این حیطه برای افراد تازه کار با کمتر از 1 سال تجربه می تواند حدود 55063 دلار درآمد داشته باشد. به همین ترتیب باافزایش سابقه کاری این مبلغ تا 100.409 هزار دلار در سال نیز قابل افزایش است.

جایی که کار می کنید نیز نقش مهمی در تأثیرگذاری بر حقوق شما به عنوان یک توسعه دهنده SQLدارد. در سرتاسر جهان، می توان تنوع زیادی در حقوق ها بر اساس شهر و کشور مشاهده کرد.

· استرالیا : 55.752 هزار دلار الی 137.827 هزار دلار

· سوئیس : از 45.000 هزار دلار الی 108.812 هزار دلار

· کانادا : 57.751 هزار دلار الی 99.562 هزار دلار

· آلمان : 44.114 هزار دلار الی 101.095 هزار دلار

· هلند : 43.248 هزار دلار الی 118.232 هزار دلار

· دانمارک : 63.108 هزار دلار الی 76.371 هزار دلار

· نروژ : 76.693 هزار دلار الی 95.232 هزار دلار

SQL Developer یک متخصص پایگاه داده است که وظیفه دارد سیستم را برای ذخیره، سازماندهی و دسترسی به داده ها توسعه و نگهداری کند. این یک نقش بسیار فنی است که جنبه های مختلف برنامه نویسی کامپیوتر، مهندسی نرم افزار و معماری و مدیریت داده ها را دربرمی گیرد. از آنجایی که مؤلفه‌های زیادی برای مدیریت، سازمان‌دهی و ایمن‌سازی پایگاه‌های داده وجود دارد، پروفایل‌های شغلی زیادی وجود دارد که می‌توانید بر اساس علاقه، مهارت‌ها، گواهینامه‌ها و تجربه‌تان درخواست دهید. در ادامه تعدادی از پروفایل های شغلی مربوط به SQL Developer را به همراه حقوق متوسط در یک حرفه خاص فهرست می کنیم:

· میانگین مهندس نرم افزار حقوق: 128 هزار دلار

· میانگین توسعه دهنده نرم افزار حقوق: 105 هزار دلار

· میانگین تحلیلگر داده حقوق: 86 هزار دلار

· مهندس ارشد نرم افزار میانگین حقوق: 158 هزار دلار

· میانگین تحلیلگر هوش تجاری (BI) حقوق: 96 هزار دلار

· میانگین توسعه دهنده هوش تجاری (BI) حقوق: 111 هزار دلار

همچنین باید ذکر کنیم باتوجه به افزایش چشمگیر طراحی و توسعه نرم افزارهای سیستمی و موبایلی و گسترش شرکتهای فناوری نیاز به متخصص این حرفه به صورت سالانه در حال آموزش SQL Server از مقدماتی تا پیشرفته تردید نداشته باشید.

10 زبان برنامه نویسی برتر برای توسعه چت بات در سال 2023

 

چت بات

 

چت بات چیست؟

چت بات‌ها یک سرویس مبتنی بر چت و نوشته شده توسط هوش مصنوعی هستند که به مشتریان خدمات‌دهی و اطلاع رسانی می کنند و به پرسشهای آنها پاسخ می دهند. چت بات‌ها قابلیت بارگذاری روی هر بستر مبتنی بر چت و پیام رسان را دارند.

پایتون

 

Python

پایتون یکی از شناخته شده ترین زبان های برنامه نویسی است. پایتون برای ایجاد برنامه های ساده و قدرتمندی که می توانند داده های زیادی را پردازش، دستکاری و نمایش دهند عالی است.

جاوا

 

Java

در حال حاضر یکی از محبوب ترین فناوری ها جاوا است. این زبان در برنامه های مختلفی از جمله دسکتاپ، موبایل، فضای ابر و هوش مصنوعی و ... استفاده می شود. بنابراین، کسب دانش در حوزه این فناوری، دستمزدهای بسیار بالا و پتانسیل باورنکردنی برای پیشرفت را به همراه دارد.

جاوا اسکریپت

 

Javascript

یکی از پرکاربردترین زبان های برنامه نویسی در اینترنت جاوا اسکریپت است. بر اساس این گزارش، جاوا اسکریپت در بیش از 97 درصد از وب سایت ها استفاده می شود. طبق جدیدترین داده ها، 72 درصد از مشاغل به دنبال مهندسان جاوا اسکریپت هستند.

Kotlin

 

Kotlin

زبان برنامه نویسی کراس پلتفرم به نام Kotlin برای ایجاد برنامه های کاربردی در نظر گرفته شده است. همچنین بیش از 60 درصد از توسعه دهندگان اندروید از آن استفاده می کنند. در یک شاخص شناخته شده، Kotlinاکنون در رتبه چهارم در میان زبان های برنامه نویسی با سریع ترین رشد قرار دارد.

PHP

 

PHP

یکی از زبان های برنامه نویسی همه منظوره که در سال های آینده نیز محبوبیت خود را حفظ خواهد کرد، PHP است. توسعه دهندگان PHP در نتیجه روند رو به رشد، تقاضای استخدام زیادی دارند.

Go

 

Go

قابل اعتمادترین و موثرترین زبان برنامه نویسی که از رقبا متمایز است Go نام دارد. در ابتدا در سال 2007 توسط گوگل برای کنترل زیرساخت های در حال گسترش خود ایجاد گردید. این زبان خیلی سریع به یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی تبدیل شد و به محبوبیت خیره کننده ای دست یافت.

Swift

 

Swift

یک زبان برنامه نویسی قدرتمند است که توسط شرکت اپل توسعه داده است. اپلیکیشن‌های iOS، watchOS، macOS و بسیاری دیگر از سیستم‌عامل‌ها با استفاده از آن ساخته می‌شوند.

C#

 

C#

مایکروسافت در سال 2000 زبان برنامه نویسی C# را ایجاد کرد که از چارچوب دات نت استفاده می کند. ساخت برنامه های دسکتاپ و بازی های ویدیویی با استفاده از آن موفقیت آمیز بود. بر اساس این گزارش، سی شارپ در 34 درصد از برترین بازی های موبایلی استفاده می شود.

C

 

C

زبان برنامه نویسی C برای عملکرد موثر در ب رنامه های تجاری، بازی و گرافیک ساخته شده است. دارای ویژگی های فوق العاده ای از جمله عملگرها و عملکردهای داخلی و قابل ارتقا است. C فرصتی برای راه اندازی یک حرفه پردرآمد را ارائه می دهد.

R

 

R

برای برنامه نویسی آماری و گرافیکی، R یک زبان برنامه نویسی مناسب است. این زبان در تجزیه و تحلیل داده ها، امور مالی و صنایع مخابراتی از اهمیت بالایی برخوردار است. از آنجایی که کمبود شدید متخصصان R وجود دارد، مطالعه این زبان ممکن است یک حرکت عاقلانه باشد.

تفاوت SQL با SQL Server چیست؟

 

SQL Server

 

SQL یک زبان پرس و جو است، در حالی که SQL Server یک سیستم مدیریت پایگاه داده است. SQL یک زبان پرس و جو برای کار با پایگاه داده رابطه ای است، در حالی که SQL Server یک نرم افزار اختصاصی است که پرس و جوهای SQL را انجام می دهد. ویژگی‌ها و قابلیت‌های اضافی، کاربر را قادر می‌سازد تا به طور مؤثر و کارآمد تمام عملیات پایگاه داده را تکمیل کند.

SQL توسط IBM در دهه 1970 ایجاد و توسط ANSI و ISO به ترتیب در سال های 1986 و 1987 استاندارد شد. از سوی دیگر، SQL Server توسط مایکروسافت برای استفاده تجاری در سال 1989 توسعه یافت.

SQL برای ایجاد دستوراتی که ساختار پایگاه داده های رابطه ای را مشخص می کند مورد نیاز است. علاوه بر این، پرس و جوهای SQL برای ذخیره، دستکاری یا بازیابی اطلاعات پایگاه داده نوشته می شوند . SQL Server به نوبه خود برنامه ای است که دستورات و پرس و جوهایSQL را پیاده سازی می کند و برای اجرای آنها لازم است.

دستورات و پرس و جوهای SQL توسط هرRDBMS برای ساخت طرحواره های پایگاه داده رابطه ای و ذخیره، تغییر یا بازیابی داده های پایگاه داده استفاده می شود. از طرف دیگر SQL Server یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه ای است. دارای هر دو حالت خط فرمان و رابط کاربری گرافیکی است تا کاربران بتوانند وظایف خود را با کارایی بیشتری انجام دهند.

وابستگی به پلتفرم، پرس و جوهای SQL یکسان هستند. این بدان معناست که SQL ممکن است در هر رایانه ای، صرف نظر از اینکه روی چه سیستم عاملی اجرا می گردد، استفاده شود. اگرچه SQL Server یک نرم افزاراست، اما نمی توان از آن در همه سیستم ها استفاده کرد زیرا منبع باز نیست. بنابراین، SQL Server یک RDBMS است که به پلتفرم وابسته است.

به روز رسانی ها هیچ به روز رسانی برای SQL در دسترس نیست زیرا یک زبان پرس و جو پر استفاده است. پرس و جوهای پایگاه داده با کد SQL همیشه یکسان هستند. از سوی دیگر، SQL Server یک نرم افزار اختصاصی تجاری و در نتیجه، همیشه در حال بازنگری است. نسخه های مختلفSQL Server وجود دارد که هر کدام دارای مجموعه ای از ویژگی های متفاوت هستند.

امروزه بازارکار این حرفه به دلیل افزایش نرم افزار و وبسایتها رو به ارتقا و پیشرفت است؛ همچنین آموزش و یادگیری این مبحث راحت است و در زمان کوتاهی می توانید جذب بازار کار شوید. به همین جهت پیشنهاد می کنیم در دوره آموزش ‌ SQL Server برای شروع یادگیری شرکت نمایید و پر قدرت پیش بروید.

چگونه سرپرست تیم برنامه نویسان باشم؟

 

دوره آموزش میکروسرویس

 

مدیر پروژه باشید...

اگر ترجیحا به یک زبان برنامه نویسی تسلط دارید می توانید با شرکت در دوره آموزش میکروسرویس ضمن افزایش مهارتهای خود به ارتقای شغلی و افزایش درآمد در سازمانی که هستید دست یابید.

معماری میکروسرویس چیست؟

معماری میکروسرویس (میکروسرویس) به یک سبک معماری برای توسعه اپلیکیشنها اشاره دارد. میکروسرویس‌ها به یک برنامه بزرگ اجازه می‌دهند که به بخش‌های مستقل و کوچک‌تر تفکیک شود، که هر قسمت حوزه مسئولیت خود را دارد. برای ارائه یک درخواست کاربر، یک برنامه کاربردی مبتنی بر میکروسرویس می‌تواند از بسیاری از میکروسرویس‌های داخلی برای نوشتن پاسخ خود استفاده کند.

معماری میکروسرویس نوعی معماری کاربردی است که در آن برنامه به عنوان مجموعه ای از خدمات توسعه می یابد همچنین چارچوبی را برای توسعه، استقرار و نگهداری نمودارها و خدمات معماری میکروسرویس ها به طور مستقل فراهم می کند.

میکروسرویس‌ها یک رویکرد معماری و سازمانی برای توسعه نرم‌افزار هستند که در آن نرم‌افزار از سرویس‌های مستقل کوچکی تشکیل شده است که از طریق APIهای کاملاً تعریف شده ارتباط برقرار می‌کنند. این خدمات متعلق به تیم های کوچک و مستقل هستند.

معماری میکروسرویس‌، مقیاس‌پذیری و توسعه سریع‌تر برنامه‌ها را آسان‌تر و نوآوری را امکان‌پذیر می‌کنند و زمان ورود به بازار را برای ویژگی‌های جدید سرعت می بخشند.

با معماری‌های یکپارچه، همه فرآیندها به‌طور محکم با یکدیگر همراه هستند و به عنوان یک سرویس واحد اجرا می‌شوند. این بدان معنی است که اگر یکی از فرآیندهای برنامه با افزایش تقاضا مواجه شود، کل معماری باید مقیاس شود.

افزودن یا بهبود ویژگی های یک برنامه یکپارچه با رشد پایه کد پیچیده تر می شود. این پیچیدگی آزمایش را محدود و اجرای ایده های جدید را دشوار می کند.

با معماری میکروسرویس، یک برنامه کاربردی به عنوان اجزای مستقل ساخته می شود که هر فرآیند برنامه را به عنوان یک سرویس اجرا می کند. این سرویس ها از طریق یک رابط کاملاً تعریف شده با استفاده از API های سبک با هم ارتباط برقرار می کنند. سرویس ها برای قابلیت های تجاری ساخته شده اند و هر سرویس یک عملکرد واحد را انجام می دهد. از آنجایی که آنها به طور مستقل اجرا می شوند، هر سرویس را می توان به روز، مستقر کرد و برای پاسخگویی به تقاضا برای عملکردهای خاص یک برنامه، مقیاس بندی کرد.

هر سرویس جزء در معماری میکروسرویس می‌تواند بدون تأثیر بر عملکرد سایر سرویس‌ها توسعه، استقرار، عملیاتی و مقیاس‌بندی شود. سرویس ها نیازی به اشتراک گذاری کد یا پیاده سازی خود با سایر سرویس ها ندارند. هر گونه ارتباط بین اجزای جداگانه از طریق APIهای کاملاً تعریف شده انجام می شود.

هر سرویس برای مجموعه ای از قابلیت ها طراحی شده و بر حل یک مشکل خاص تمرکز دارد. اگر توسعه دهندگان کد بیشتری را در طول زمان به یک سرویس اضافه کنند و سرویس پیچیده شود، می توان آن را به سرویس های کوچکتر تقسیم کرد.

میکروسرویس ها سازمانی متشکل از تیم های کوچک و مستقل را پرورش می دهند که مالکیت خدمات آنها را در اختیار می گیرند. تیم ها در یک زمینه کوچک و به خوبی درک شده عمل می کنند و این اختیار را دارند که مستقل و سریع تر کار کنند. این مسئله باعث کوتاه شدن زمان چرخه توسعه می شود. شما به طور قابل توجهی از ظرفیت کل سازمان سود می برید.

میکروسرویس ها به هر سرویس اجازه می دهند تا به طور مستقل برای پاسخگویی به تقاضا برای ویژگی برنامه ای که پشتیبانی می کند، مقیاس بندی شود. این مسئله به تیم‌ها امکان می‌دهد تا نیازهای زیرساختی را با اندازه مناسب اندازه‌گیری کنند، هزینه یک ویژگی را به دقت اندازه‌گیری کنند و در صورت افزایش تقاضا برای سرویس، در دسترس بودن را حفظ نمایند.

میکروسرویس‌ها یکپارچه‌سازی مداوم و تحویل مستمر را امکان‌پذیر و آزمایش ایده‌های جدید را آسان می‌کنند و در صورت عدم موفقیت به عقب برمی‌گردند. هزینه پایین شکست آزمایش را امکان پذیر می کند، به روز رسانی کد را آسان تر می کند و زمان ورود به بازار برای ویژگی های جدید را تسریع می بخشد.

استقلال سرویس مقاومت برنامه را در برابر شکست افزایش می دهد. در یک معماری یکپارچه، اگر یک جزء از کار بیفتد، می تواند باعث از کار افتادن کل برنامه شود. با میکروسرویس ها، برنامه ها با کاهش عملکرد و عدم از کار افتادن کل برنامه، با شکست کامل سرویس مقابله می کنند.

5 موقعیت شغل برای برنامه نویسان پایتون

 

پایتون

 

آیا به یادگیری پایتون فکر می کنید؟ آیا دوست دارید بدانید که آیا صدها ساعت سرمایه گذاری در هفته برای آموزش پایتون ارزشش را دارد؟ چند فرصت شغلی نیاز به برنامه نویس پایتون دارد؟ برای تبدیل شدن به یک برنامه نویس با رتبه برتر باید از پایتون به تنهایی استفاده کنم؟

1. توسعه دهنده پایتون

توسعه‌دهنده پایتون بودن یکی از بهترین انتخاب‌های شغلی برای افرادی است که ساعات طولانی را روی تمرین زبان برنامه‌نویسی سرمایه‌گذاری می‌کنند. از آنجایی که ارزش یکپارچه سازی فناوری چند سال پیش افزایش یافت، ارتقای موقعیت یک توسعه دهنده پایتون در سازمان ها تقریباً اجتناب ناپذیر است. شرکت‌ها مشاغلی دارند که به راحتی در دسترس توسعه‌دهندگان پایتون هستند تا توسعه front-endو back-end خود را به‌روز نگه دارند.

برنامه نویسی پایتون به شما شغلی را می دهد که مسئول بهینه سازی الگوریتم های داده است و عمدتاً ویژگی های بک اند و فرانت را از ابتدا ایجاد می کند. توسعه دهندگان پایتون مهارت حل مشکلات اصلی تجزیه و تحلیل داده ها و مدیریت امنیت داده ها را دارند. با مهارت های برنامه نویسی برجسته با استفاده از پایتون، می توانید سرپرست تیمی از توسعه دهندگان فرانت اند باشید.

2. مهندس نرم افزار

به عنوان یک توسعه دهنده باتجربه پایتون، همچنین می توانید دامنه عملیات خود را گسترش دهید تا فرصت های بیشتری در مهندسی نرم افزار بدست آورید. البته، شما باید در استفاده از سایر سیستم عامل ها و زبان های برنامه نویسی تطبیق پذیری بیشتری داشته باشید. با این حال، دانش گسترده زمانی که مجبور به نظارت بر پروژه‌ها با آزمایش و اشکال‌زدایی کدها باشید، جواب می‌دهد. برای مکان یابی و رفع اشکالات کدها باید اسکریپت های پایتون را بدانید.

3. دانشمند داده

بیشتر، دانشمندان داده بر روی تجزیه و تحلیل داده های ساختاریافته و بدون ساختار کار می کنند. امروزه، با این حال، دانش در آمار، علوم کامپیوتر و ریاضیات به کمک به یک پروفایل با ارزش کمک می کند. دانشمندان داده در سازمان‌هایی مشاغلی دارند که نیازمند استخراج، تجزیه و تحلیل و پردازش داده‌ها برای طراحی مدل‌های ساختاریافته برای دستیابی به برنامه‌های عملی هستند. آنها همچنین به تنظیم داده ها برای برنامه های یادگیری ماشین کمک می کنند.

شغل پایتون در علم داده نیاز به درک صحیح مدیریت داده برای استفاده دقیق از ویژگی های گسترده پایتون دارد. تنها در دهه گذشته، تقاضا برای دانشمندان داده فراتر از یک شک منطقی افزایش یافته است. حرفه ای بودن در استفاده از پایتون امروز می تواند شما را به عنوان بخشی از پردرآمدترین دانشمندان داده در جهان رتبه بندی کند. برای آموزش پایتون و دریافت متوسط حقوق 130000 دلار دیر نیست.

4. تحلیلگر داده

همه چیز برای خواندن، تماشا و گوش دادن در اینترنت بر اساس داده است. چه اطلاعاتی را در هر مقیاسی در اینترنت ایجاد یا مصرف کنید، داده ها به صورت یکپارچه جمع آوری و ذخیره می شوند. یک کارشناس داده روی جمع‌بندی داده‌ها از طریق اینترنت کار می‌کند تا الگو و معنا را رمزگشایی کند. سپس این اطلاعات به نفع شرکت ها در ایجاد محتوای کاربرپسندتر از خدمات استفاده می شود.

زبان برنامه نویسی پایتون ویژگی های تحلیلی و گزارش دهی بسیار خوبی را ارائه می دهد که تجزیه و تحلیل داده ها را با کمی تلاش امکان پذیر می کند. پلتفرم برنامه نویسی به راحتی الگوهای داده، گرایش ها و نقاط جستجو را در اینترنت پیدا می کند و گزارش واضحی از اطلاعات ارائه می دهد. آنها در تمام صنایع، از جمله مالی، بانکداری، مراقبت های بهداشتی، خودرو، فروشگاه های خرده فروشی و ... کار می کنند. مهارت های تحلیلی شما به عنوان یک توسعه دهنده پایتون باعث می شود خدمات شما در مشاغل مختلف مورد توجه قرار گیرد.

5. مهندس یادگیری ماشین (machine learning)

یکی دیگر از توضیحات شغلی پرتقاضای پایتون در دنیای فناوری امروز، تغذیه داده ها به ماشین ها است. ما اکنون ماشین‌هایی داریم که این دانش را برای ایجاد دستاوردهای به ظاهر غیرممکن با نتایج اثبات شده، یاد گرفته و به کار می‌برند. ماشین بر اساس آماری که بیشتر کامپایل شده و توسط یک برنامه نویس پایتون به سیستم داده می شود، پیشرفت می کند. وب سایت های پیشرو مانند فیس بوک، نتفلیکس و آمازون با استفاده از ماشین لرنینگ کار می کنند.

همه محصولات IoT (اینترنت اشیا) از هوش مصنوعی برای ارائه نتایج خارق العاده ای که امروزه می بینیم استفاده می کنند. هوش مصنوعی جنبه ای از یادگیری ماشین است که به سیستم اجازه می دهد تا داده های عجیب و غریب کاربر را برای تجربه کاربری بهتر جمع آوری کند. ویژگی های تحلیلی پایتون در اتوماسیون داده، پلتفرم برنامه نویسی را به ابزاری عالی برای ترکیب داده ها در ماشین ها تبدیل می کند. این مورد به طور ایده آل یکی از موثرترین ابزار برای پیاده سازی علم داده است.