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.

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

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.

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.

مصاحبه شغلی پایتون

 

آموزش پایتون

 

ابزارهایی برای آموزش پایتون به صورت آنلاین منتظر شما هستند. برای مثال، می‌توانید آموزش‌های ویدیویی را در یکی از کانال‌های یوتیوب PYTHON تماشا کنید و یا می توانید به انجمن پایتون بپیوندید و در مورد موضوعات دشوار در انجمن ها بحث کنید. همچنین طیف گسترده ای از وبینارها برای تعمیق دانش شما وجود دارد.

البته، اگر کتاب یا آموزش تصویری را انتخاب می کنید، یادتان باشد که تمرین نوشتن و تست کدهای واقعی پایتون را انجام دهید! استفاده از روش های مختلف برای آموزش پایتون خوب است. یک دوره آموزش آنلاین پایتون به شما کمک می کند تا نظریه را درک کنید، اما همچنین تجربه کدنویسی عملی را به شما می دهد. اگر می خواهید مهارت های برنامه نویسی خود را به سرعت تقویت کنید، دوره های آنلاین پایتون اغلب مؤثرترین راه هستند.

دوره های آنلاین راهی عالی برای توسعه مهارت های برنامه نویسی شما هستند. دوره ها معمولاً به بخش های کوچکتر تقسیم می شوند. شما مسیر ماژول ها و درس ها را دنبال می کنید، از موضوعات ساده شروع و به تدریج به سطح پیشرفته تر می روید. می توانید برنامه ریزی کنید که چه زمانی، کجا و چه مدت نیاز به یادگیری دارید. همه چیز به زمان و انگیزه شما بستگی دارد.

مهم است که برنامه ریزی کنید که هر روز یا هفته، چقدر زمان برای یادگیری اختصاص دهید در مورد آنچه باید بدانید فکر کنید، چه سطحی از مهارت در آن روز مورد نیاز است. پایتون در زمینه های مختلف استفاده می شود. می توانید شغلی به عنوان توسعه دهنده پایتون، متخصص یادگیری ماشین، مهندس داده و موارد دیگر جستجو کنید. این مشاغل جالب و پرتقاضا هستند و مانند سایر مشاغل پایتون، حقوق خوبی می پردازند.

با انگیزه مناسب، یادگیری پایتون در سه ماه امکان پذیر است. اگر در ابتدای سفر خود به فناوری اطلاعات هستید، با مبانی برنامه‌نویسی پایتون شروع کنید. از چندین منبع استفاده و تا جایی که می توانید سوال بپرسید. مهارت های خود را گام به گام توسعه دهید.

سوالات محبوب مصاحبه شغلی پایتون عبارتند از:

• کد پایتون را بنویسید تا از فایل "HR.csv" یک دیتافریم به نام کارمند بسازید.
• کد پایتون را بنویسید تا بخش و ستون های سن را از کارمند انتخاب کنید
• کد پایتون بنویسید تا توزیع کارمندان را بر اساس سن ترسیم کنید.
• تفاوت بین لیست ها و تاپل ها را توضیح دهید.
• انواع داده های داخلی رایج در پایتون چیست؟
• شاخص منفی چیست و چگونه در پایتون از آن استفاده می شود؟
• چند کتابخانه معروف تجزیه و تحلیل داده پایتون را نام ببرید.
• پاس در پایتون چیست؟
• ماژول ها و پکیج ها در پایتون چیست؟
• پاندا چیست؟
• نشانگر مقدار گمشده پیش فرض در پانداها چیست؟
• چگونه می توانید تمام مقادیر از دست رفته در یک دیتافریم را شناسایی کنید؟

شما همچنین می توانید از تجربیات دیگران سود ببرید. با دوستان خود صحبت کنید. شخصی را در شغل برنامه نویس پایتون پیدا کنید و از او در مورد مصاحبه (های) خود بپرسید.

تجزیه و تحلیل پتانسیل AlphaFoldدر کشف دارو

 

ماشین لرنینگ

 

مطالعه نشان می‌دهد مدل‌های رایانه‌ای که فعل و انفعالات مولکولی را پیش‌بینی می‌کنند، قبل از اینکه بتوانند مکانیسم‌های اثر دارو را شناسایی کنند، نیاز به بهبود دارند. در طول چند دهه گذشته، آنتی بیوتیک های جدید بسیار کمی توسعه یافته اند، عمدتاً به این دلیل که روش های فعلی برای غربالگری داروهای بالقوه بسیار گران و زمان بر هستند. یک استراتژی جدید امیدوارکننده استفاده از مدل‌های محاسباتی است که راه بالقوه سریع‌تر و ارزان‌تری برای شناسایی داروهای جدید ارائه می‌دهد.

یک مطالعه جدید از MIT پتانسیل و محدودیت های یکی از این روش های محاسباتی را نشان می دهد. با استفاده از ساختارهای پروتئینی تولید شده توسط یک برنامه هوش مصنوعی به نام AlphaFold، محققان بررسی کردند که آیا مدل‌های موجود می‌توانند به دقت تعامل بین پروتئین‌های باکتریایی و ترکیبات ضد باکتریایی را پیش‌بینی کنند. اگر چنین است، آنگاه محققان می‌توانند از این نوع مدل‌سازی برای انجام نمایشگرهایی در مقیاس بزرگ برای ترکیبات جدیدی که پروتئین‌های قبلاً هدف‌گذاری نشده بودند، استفاده کنند. این امر توسعه آنتی‌بیوتیک‌هایی را با مکانیسم‌های اثر بی‌سابقه‌ای امکان‌پذیر می‌کند.

با این حال، محققان به رهبری جیمز کالینز، پروفسور ترمیر مهندسی پزشکی و علوم در موسسه مهندسی و علوم پزشکی MIT (IMES)و دپارتمان مهندسی بیولوژیک دریافتند که این مدل‌های موجود برای این منظور عملکرد خوبی ندارند.

کالینز می‌گوید: «پیش‌رفت‌هایی مانند AlphaFoldدر حال گسترش امکانات برای تلاش‌های کشف داروی سیلیکونی است، اما این پیشرفت‌ها باید با پیشرفت‌های اضافی در جنبه‌های دیگر مدل‌سازی که بخشی از تلاش‌های کشف دارو هستند همراه شود. "مطالعه ما هم از توانایی های فعلی و هم محدودیت های فعلی پلت فرم های محاسباتی برای کشف دارو صحبت می کند."

در مطالعه جدید خود، محققان توانستند عملکرد این نوع مدل‌ها را که به شبیه‌سازی اتصال مولکولی معروف هستند، با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای اصلاح نتایج بهبود بخشند. به گفته محققان، با این حال، برای استفاده کامل از ساختارهای پروتئینی ارائه شده توسط AlphaFold، بهبود بیشتری لازم است.

برهمکنش های مولکولی

مطالعه جدید بخشی از تلاشی است که اخیرا توسط آزمایشگاه کالینز به نام پروژه آنتی بیوتیک-AI راه اندازی شده است که هدف آن استفاده از هوش مصنوعی برای کشف و طراحی آنتی بیوتیک های جدید است.

AlphaFold، یک نرم افزار هوش مصنوعی توسعه یافته توسط DeepMind و Google، ساختارهای پروتئینی را از توالی اسید آمینه آنها به طور دقیق پیش بینی کرده است. این فناوری در میان محققانی که به دنبال آنتی‌بیوتیک‌های جدید هستند، هیجان ایجاد کرده است و امیدوارند بتوانند از ساختارهای AlphaFold برای یافتن داروهایی که به پروتئین‌های باکتریایی خاص متصل می‌شوند، استفاده کنند.

برای آزمایش امکان سنجی این استراتژی، کالینز و دانشجویانش تصمیم گرفتند برهمکنش 296 پروتئین ضروری از E. coliرا با 218 ترکیب ضد باکتریایی از جمله آنتی بیوتیک هایی مانند تتراسایکلین ها مطالعه کنند.

محققان نحوه تعامل این ترکیبات با پروتئین های E. coliرا با استفاده از شبیه سازی های اتصال مولکولی تجزیه و تحلیل کردند، که پیش بینی می کند دو مولکول بر اساس شکل ها و خواص فیزیکی چقدر به یکدیگر متصل می شوند.

این نوع شبیه‌سازی با موفقیت در مطالعاتی که تعداد زیادی از ترکیبات را در برابر یک هدف پروتئینی غربال می‌کنند، برای شناسایی ترکیباتی که بهترین اتصال را دارند، استفاده شده است. اما در این مورد، جایی که محققان سعی داشتند بسیاری از ترکیبات را در برابر بسیاری از اهداف بالقوه غربال کنند، پیش‌بینی‌ها از دقت کمتری برخوردار بودند.

با مقایسه پیش‌بینی‌های تولید شده توسط این مدل با برهم‌کنش‌های واقعی برای 12 پروتئین ضروری، که از آزمایش‌ها به دست آمد، محققان دریافتند که این مدل دارای نرخ‌های مثبت کاذب مشابه نرخ‌های مثبت واقعی است. این نشان می دهد که این مدل قادر به شناسایی مداوم تعاملات واقعی بین داروهای موجود و اهداف آنها نیست.

محققان با استفاده از اندازه‌گیری که اغلب برای ارزیابی مدل‌های محاسباتی به کار می‌رود، معروف به auROC، عملکرد ضعیفی هم پیدا کردند. کالینز می‌گوید: << با استفاده از این شبیه‌سازی‌های اتصال مولکولی استاندارد، مقدار auROC تقریباً 0.5 به دست آوردیم که اساساً نشان می‌دهد که بهتر از حدس تصادفی نیست! >>

محققان با استفاده از این رویکرد مدل سازی با ساختارهای پروتئینی که به طور تجربی تعیین شده اند، به جای ساختارهای پیش بینی شده توسط AlphaFold، نتایج مشابهی دریافت کردند.

کالینز می‌گوید: «به نظر می‌رسد که AlphaFoldتقریباً به خوبی ساختارهای تعیین‌شده تجربی را ارائه می‌دهد، اما اگر می‌خواهیم از AlphaFold به طور مؤثر و گسترده در کشف دارو استفاده کنیم، باید کار بهتری با مدل‌های اتصال مولکولی انجام دهیم.»

پیش بینی های بهتر

یکی از دلایل احتمالی عملکرد ضعیف مدل این است که ساختارهای پروتئینی وارد شده به مدل ثابت هستند، در حالی که در سیستم‌های بیولوژیکی، پروتئین‌ها انعطاف‌پذیر هستند و اغلب تنظیمات خود را تغییر می‌دهند.

برای تلاش برای بهبود میزان موفقیت رویکرد مدل‌سازی خود، محققان پیش‌بینی‌ها را از طریق چهار مورد اضافه انجام دادند:

وونگ می‌گوید: (مدل‌های یادگیری ماشین نه تنها اشکال، بلکه خواص شیمیایی و فیزیکی فعل و انفعالات شناخته‌شده را نیز یاد می‌گیرند و سپس از آن اطلاعات برای ارزیابی مجدد پیش‌بینی‌های اتصال استفاده می‌کنند. ما متوجه شدیم که اگر بخواهید تعاملات را با استفاده از این مدل‌های اضافی فیلتر کنید، می‌توانید نسبت بیشتری از مقدار مثبت واقعی به مثبت کاذب را دریافت کنید.)

به گفته محققان، با این حال، قبل از استفاده از این نوع مدل‌سازی برای شناسایی موفقیت‌آمیز داروهای جدید، هنوز به بهبود بیشتری نیاز است. یکی از راه‌های انجام این کار، آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های بیشتر، از جمله ویژگی‌های بیوفیزیکی و بیوشیمیایی پروتئین‌ها و ترکیب‌بندی‌های مختلف آن‌ها، و اینکه چگونه این ویژگی‌ها بر اتصال آن‌ها با ترکیبات دارویی بالقوه تأثیر می‌گذارند، می باشد.

پروفسور روی کیشنی، می گوید: این مطالعه به ما امکان می دهد بفهمیم که تا چه اندازه از تحقق پارادایم های کامل مبتنی بر یادگیری ماشینی برای توسعه دارو فاصله داریم و معیارهای تجربی و محاسباتی فوق العاده ای را برای تحریک و هدایت و هدایت پیشرفت به سمت این چشم انداز آینده ارائه می دهد.

کالینز می‌گوید با پیشرفت‌های بیشتر، دانشمندان ممکن است بتوانند از قدرت ساختارهای پروتئینی تولید شده توسط هوش مصنوعی برای کشف نه تنها آنتی‌بیوتیک‌های جدید، بلکه داروهایی برای درمان انواع بیماری‌ها، از جمله سرطان، استفاده کنند. او می‌گوید:(ما خوش‌بین هستیم که با بهبود رویکردهای مدل‌سازی و گسترش قدرت محاسباتی، این تکنیک‌ها در کشف دارو اهمیت فزاینده‌ای پیدا می‌کنند. با این حال، ما راه درازی برای دستیابی به پتانسیل کامل در کشف داروی سیلیکو داریم.)

تفاوت Reactو React Native در چیست؟

 

ری اکت

 

Reactو React Nativeدو فناوری قدرتمند هستند که در پس برخی از محبوب‌ترین اپلیکیشن‌های وب و موبایل در جهان امروز قرار دارند. شما احتمالاً هر روز حداقل یکی از این دو را استفاده می کنید.

React و React Nativeدو فناوری هستند که در توسعه اپلیکیشن های تحت وب و موبایل استفاده می شوند. هر دو از جاوا اسکریپت استفاده می کنند و برای ساخت رابط کاربری وب و موبایل (UI) شناخته شده هستند.

Reactچیست؟

React یا ReactJS یک کتابخانه جاوا اسکریپت open sourceبرای ساخت رابط های کاربری (UI) به طور خاص برای برنامه های تک صفحه ای است. React اولین بار توسط توسعه‌دهنده وب، جردن واک، مهندس نرم‌افزار فیس‌بوک، در سال 2012 طراحی شد. این فناوری ابتدا قبل از اینکه در Facebook.com و بعداً در Instagram.com به کار گرفته شود، به صورت داخلی توسعه یافت.

React باید توسط توسعه دهندگان از پایگاه کد فیس بوک استخراج می شد تا اینستاگرام بتواند از آن استفاده کند، که به تعبیری به این معنی است که اینستاگرام اولین کاربر «خارجی» React بود. این مسئله منجر به open sourceفناوری برای بقیه جهان شد.

Reactبه گونه ای طراحی شده است که به توسعه دهنده خوداجازه می دهد تا به راحتی با کدهای موجود یا کتابخانه های دیگر ارتباط برقرار نماید. هدف اصلی آن ساده سازی فرآیند توسعه و ساخت برنامه های کاربردی وب است که سریع، مقیاس پذیر و ساده باشند.

React Nativeچیست؟

ری اکت نیتیوبرادر کوچکتر React است. پس از استقبال درخشان از React در سال 2013، فیس بوک شروع به کار بر روی یک فریمورک بین پلتفرمی موبایل کرد تا با نیازهای رو به رشد این غول فناوری همراه باشد. در مارس 2015، فیس بوک اعلام کرد که این فناوری در Github باز و در دسترس است.

مانند React، React Native نیز مبتنی بر جاوا اسکریپت است، اما برای ساخت برنامه های موبایل بومی با اجزای قابل استفاده مجدد طراحی شده است. امکان استفاده از برنامه های کاربردی تلفن همراه متقابل.

تصور کنید یک سازنده از یک مته برای ساختن خانه و دیگری برای ساختن یک آپارتمان استفاده کرده است. قبل از React Native، توسعه‌دهندگان اپلیکیشن‌ها مجبور بودند از ابزارهای مختلفی برای پلتفرم‌های مختلف استفاده نمایند، مانند سازنده‌ای که برای هر نوع ساختمانی که می‌سازد، مته ویژه‌ای دارد.

وقتی صحبت از توسعه بومی Reactمی شود، قدرت واقعی در آن نهفته است. یک توسعه‌دهنده React Native می‌تواند یک برنامه تلفن همراه متقاطع، در چندین پلتفرم (ویندوز، اندروید، iOS) به‌طور هموار و یکپارچه ایجاد کند.

React Nativeدر مقابل React

مدل (DOM) برای React

Document Object Model (DOM) یک رابط برنامه نویسی حیاتی است که نمایشی از یک سند وب و تمام محتویات آن است. توانایی کتابخانه ها و فریمورک ها برای مدیریت DOM به طرز چشمگیری بر نحوه استفاده و مشاهده نهایی آنها تأثیر می گذارد.

ویژگی اصلی React Virtual DOMاست. Virtual DOM یک نمایش مجازی از DOM واقعی است، به این معنی که هر گونه تغییر نما به صورت زنده در یک حافظه و نه روی صفحه نمایش می باشد. برای خوانندگان غیر فنی ، درک این نکته مهم است که Virtual DOMسریعتر است، عملکرد بالاتر و تجربه کاربری بهتری را در مقایسه با مدیریت دستی تغییرات DOM ارائه می دهد.

API ها برای React Native

از سوی دیگر، React Nativeهنگام رندر کردن مؤلفه UIاز رابط برنامه کاربردی (API) استفاده می کند. اگر در مورد APIمطمئن نیستید، تعریفی از Webopediaآورده شده است:

API مجموعه‌ای از روال‌ها، پروتکل‌ها و ابزارها برای ساخت برنامه‌های نرم‌افزاری است. به عبارت دیگر، یک API نحوه تعامل اجزای نرم افزار را مشخص می کند. برخلاف Cordova یا فریمورک متقابل پلتفرم دیگری مانند PhoneGap، React Native اجزای کد خاصی را با API ها ارائه می کند. React Nativeبا ماژول ها و کامپوننت ها ارائه می شود که عملکرد را بهبود می بخشد.

تفاوت بین React و React Native چیست؟

بیشتر خواهر و برادرها در برخی از ویژگیها مشترک هستند، اما بیشتر آنها به همان اندازه که کارهای مشترکشان را انجام می دهند، تفاوت دارند. همین امر در مورد Reactو React Native نیز صدق می کند. تفاوت های کاملاً واضحی بین این دو وجود دارد. بهتر است آنها را به دسته های زیر تقسیم کنید:

تفاوت های عملکردی بین React و React Native

React یک کتابخانه open source و جاوا اسکریپت است که عمدتاً برای ایجاد رابط کاربری برای برنامه های کاربردی وب استفاده می شود. در حالی که React Native یک فریمورک متن باز برای ایجاد برنامه های موبایلی چند پلتفرمی در iOS، Androidو Windows است.

Reactاساساً برای برنامه های کاربردی وب طراحی شده، در حالی که React Native برای هدف توسعه موبایل بین پلتفرمی طراحی شده است.

React Nativeبه صراحت برای ایجاد رابط کاربری تلفن همراه پاسخگو طراحی شده است.

وابستگی به پلتفرم:

React هیچ وابستگی به پلتفرم خاصی ندارد، به این معنی که می توان آن را در انواع پلتفرم ها اجرا کرد.

React Nativeوابسته به پلتفرم است. در حالی که درصد زیادی از کد را می توان در یک پلتفرم مختلف یا در یک راه اندازی چندین پلتفرم به اشتراک گذاشت، درصدی از کد خاص نیز وجود دارد که برای هر پلتفرم خاص مانند iOS یا Androidتطبیق داده شده است.

تگ های HTML

تگ های HTML در Reactاستفاده می شوند. این فناوری از دو بخش تشکیل شده است - کامپوننت ها و HTML

هیچ تگ HTML در React Native استفاده نشده است.

جهت یابی

ناوبری React مستقیماً توسط React قدرتمند شده است و به طور کامل با جاوا اسکریپت یکپارچه شده است که برای بارگذاری برنامه های وب ایده آل است.

React Nativeبا استفاده از کتابخانه بومی ری اکتخود کمی پیچیده‌تر است.

پیمایش برنامه های تلفن همراه، فعال کردن عملکرد کلیدی تلفن همراه.

مزایا و معایب React

مزایای React

آسان برای یادگیری و استفاده

در حالی که یادگیری هیچ فناوری آسان نیست، آموزش ها و منابع آموزشی زیادی برای کسانی که می خواهند React را یاد بگیرند وجود دارد. همچنین یادگیری آن برای کسانی که قبلاً پیشینه جاوا اسکریپت دارند آسان تر است.

یک برنامه وب پویا

پیش از این، ایجاد برنامه های کاربردی وب با عملکرد بالا با استفاده از HTML به دلیل پیچیدگی کد دشوار بود، اما React این مشکل را حل کرد زیرا به کدنویسی کمتری نیاز است و عملکرد بیشتری را ارائه می دهد.

اجزای قابل استفاده مجدد

برنامه ای که از React ساخته شده از چندین مؤلفه استفاده می کند. این مولفه ها هر کدام منطق و رندر مخصوص به خود را دارند که در صورت نیاز می توان از آنها مجددا استفاده کرد. این استفاده مجدد امکان توسعه و نگهداری آسان برنامه را فراهم می کند.

عملکرد بهینه شده

همانطور که قبلاً ذکر شد، Virtual DOM یکی از ویژگی های تعیین کننده React است. فرآیند Virtual DOM حداقل زمان به روز رسانی به DOM واقعی را تضمین می کند که به نوبه خود عملکرد بالاتر و تجربه کاربری بهتری را ارائه می دهد.

جامعه کاربری عظیم

از زمانی که React در سال 2013 open source شد، توسعه دهندگان از سراسر جهان قادر به استفاده و بهبود آن بودند. جامعه React کتابخانه های ارزشمندی را فراهم می کند که فرآیند توسعه Reactرا تسهیل می کند.

معایب React

در زیر برخی از رایج ترین معایب Reactذکر شده است:

توسعه با سرعت بالا

محیط React دائماً در حال تغییر است و توسعه‌دهندگان را برای برقراری ارتباط با به‌روزرسانی‌های مداوم مشکل می‌کند. اکثر فریمورک‌های وب مدرن این ویژگی را دارند، بنابراین اگرچه ممکن است به خودی خود یک نقطه ضعف نباشد، اما هنوز هم برای توسعه‌دهندگان React قابل رقابت است.

JSX

React از JavaScript XML (JSX) استفاده می کند. JSX افزونه ای است که به HTML اجازه می دهد در React نوشته شود. بسیاری از توسعه دهندگان مستندات JSX را دوست ندارند و معتقدند که درک آن برای توسعه دهندگان جوان دشوار است.

مزایای React Native

در زیر برخی از مزایای پذیرفته شده React Nativeآورده شده است:

توسعه سریعتر

React Nativeاز جاوا اسکریپت ، که باعث می شود توسعه برنامه بیشتر شبیه توسعه وب باشد، با تکرارها و انعطاف پذیری بیشتر استفاده می کند. این مزیت ویژگی افزوده ای نیز دارد که توسعه دهندگان وب می توانند به راحتی مهارت های خود را بهبود بخشند و برنامه های React Native بسازند.

کد قابل استفاده مجدد

دستاورد درخشان React Nativeاین است که عملکرد چند پلتفرمی را فعال می کند. این مسئله تا حدی از طریق کدهای قابل استفاده مجدد حاصل می شود که می تواند در iOS و Androidمستقر شود.

اشکالات کمتر

با React Native نیاز به اشکال زدایی و بهینه سازی کمتری وجود دارد زیرا در چندین پلتفرم مستقر است. یک برنامه برای ساخت به این معنی است که تنها یک بک لاگ، به‌روزرسانی‌های نسخه یکپارچه و یک مجموعه از باگ‌ها را بررسی کنید.

هزینه کمتر

مزایای ذکر شده در بالا به یک مزیت کلی React Nativeخلاصه می شود :کاهش هزینه. یک برنامه React Nativeباید یک بار با مزیت اضافه استفاده از یک پایگاه کد واحد (بیشتر اوقات) ساخته شود. این به معنای یک تیم است که در هزینه های حقوق و دستمزد و اداری صرفه جویی می کند. دیگر صرفه جویی در هزینه از مجوز MITاست که React Nativeتحت آن توزیع می شود. کاربران نیازی به انتشار منبع کد ندارند، هر کسی می تواند نرم افزار را تغییر دهد و تغییرات در کد نیازی به گزارش ندارد. این فریمورک کاملاً بدون مجوز است، بنابراین نیازی به پرداخت هزینه یا اشتراک گذاری برای هر کاری که در فریمورک انجام می شود وجود ندارد.

معایب React Native

در زیر به طور گسترده ای معایب React Nativeذکر شده است:

به روز رسانی های مداوم

React Nativeبه‌طور مداوم در حال به‌روزرسانی است و با رفع اشکال، مؤلفه‌های بومی جدید پورت‌شده، بهبود عملکرد و مؤلفه‌های سفارشی بهبود یافته همراه است. به‌روزرسانی‌ها لزوماً یک نقطه ضعف نیستند، اما چیزی است که توسعه‌دهندگان React Native باید در مقابل یک فریمورک توسعه‌یافته‌تر در نظر بگیرند.

فاقد ماژول های سفارشی

React Nativeهنوز فاقد اجزای خاصی است، در حالی که برخی دیگر هنوز به طور کامل توسعه داده نشده اند. اکثر توسعه دهندگان React Nativeبا این مشکل مواجه نمی شوند. با این حال، کسانی که باید راه حلی برای حل آن پیدا کنند، راه حلی از ابتدا ایجاد کرده یا راه حل موجود را هک کنند.

میانگین حقوق مهندسان نرم افزار در سال 2022

 

آموزش برنامه نویسی

 

در این مقاله، میانگین حقوق در ایالات متحده، اتحادیه اروپا، هند و بسیاری از کشورهای دیگر را خواهید یافت. باید بدانید که در این مورد ایالات متحده در بالای لیست قرار دارد و چندین کشور اروپایی پس از آن قرار دارند. دانمارک، کانادا و نروژ ، استرالیا، بریتانیا، آلمان و سوئد در رتبه های بعدی قرار دارند.

COUNTRY SALARY:

1. United States

$110,140

2. Switzerland

$97,518

3. Israel

$71,559

4. Denmark

$63,680

5. Canada

$61,680

6. Norway

$57,013

7. Australia

$55,640

8. United Kingdom

$55,275

9. Germany

$52,275

10. Sweden

$50,437

کشورهای پردرآمد آمریکا و چندین کشور اروپایی :

COUNTRY SALARY:

United States

$110,140

Switzerland

$97,518

Denmark

$63,680

Canada

$61,680

Norway

$57,013

Australia

$55,640

United Kingdom

$55,275

Germany

$52,275

Sweden

$50,437

Ireland

$48,427

Finland

$47,850

The Netherlands

$45,180

France

$43,849

New Zealand

$42,399

Singapore

$41,864

Argentina

$39,898

Japan

$36,024

کدام کشورها کمترین حقوق مهندسی نرم افزار را دارند؟ در ادامه نمونه ای از کشورهایی با کمترین حقوق برای توسعه دهندگان آمده است:

COUNTRY SALARY:

China

$23,790

Russia

$23,737

Poland

$22,740

Ukraine

$22,348

South Africa

$19,151

Brazil

$11,337

Philippines

$7,936

India

$7,725

Nigeria

$7,255

ایالت های پردرآمد آمریکا برای توسعه دهندگان نرم افزار کدامند؟

جای تعجب نیست که کالیفرنیا با میانگین حقوق 146770 دلار، بالاترین درآمد را برای مهندسان نرم افزار دارد. واشنگتن در رتبه دوم و مریلند در رتبه سوم قرار دارد.

STATE SALARY:

1. California

$146,770

2. Washington

$145,150

3. Maryland

$131,240

4. New York

$129,950

5. Rhode Island

$128,790

حقوق مهندسی نرم افزار بر اساس زبان برنامه نویسی در ایالات متحده

اگر به زبان های برنامه نویسی نگاهی بیندازیم، واضح است که برخی از آنها بهتر از بقیه (از لحاظ حقوق دریافتی)هستند. زبان‌های محبوب مانند Go و Pythonدر صدر فهرست قرار دارند. با این حال دارای متوسط هستند، بنابراین بسته به جایی که توسعه‌دهنده در آن قرار دارد، تفاوت‌های زیادی وجود دارد.

● Goبا ۱۲۰۵۷۷ دلار پردرآمدترین زبان است.

● روبی با قیمت 119558 دلار در جایگاه دوم قرار دارد.

● پایتون به طور متوسط 114904 دلار دریافت می کند.

● متوسط حقوق برای جاوا 112013 دلار است.

● جاوا اسکریپت معمولاً ۱۱۱۹۲۲دلار در ایالات متحده دریافت می کند.

● توسعه دهندگان اندروید به طور متوسط 109377 دلار درآمد دارند.

● iOSدر مقایسه با اندروید، میانگین حقوق کمی کمتر دارد، 108783 دلار.

● Rustخیلی عقب نیست، 108,744 دلار.

● Cبه طور متوسط 101734 دلار.

● PHPمعمولاً 92867 دلار.

● از بین این زبان ها، SQL کمترین درآمد را دارد. 85845 دلار.

•  

بدون کد نویسی برنامه نویس شوید...

اگر شما یکی از میلیون‌ها جوانی هستید که می‌خواهید وارد مرحله اول حرفه آی تی شوید، ممکن است از خود بپرسید اگر کدنویسی را دوست ندارید چه کاری انجام دهید. آموزش برنامه نویسی برای همه لازم نیست. این حرفه نیاز به نوع بسیار خاصی از ذهن کمی و تحلیلی دارد و فرآیند یادگیری می تواند دشوار باشد. شما می توانید بسیاری از مشاغل علوم کامپیوتر را بدون نیاز به کدنویسی برای آینده خود انتخاب نمایید.

خبر خوب: اگر می خواهید بخشی از صنعت فناوری اطلاعات و علوم مهندسی کامپیوتر باشید، ناامید نشوید. بسیاری از مشاغل فنی غیر کدنویسی وجود دارد. اگر انگیزه قوی برای کسب درآمد دارید، می توانید با هر یک از آنها آشنا شوید.

1. طراح گرافیک

کدنویسی می تواند از بسیاری جهات یک تجارت هنری باشد، اما طراحی گرافیکی تماماً به ظاهر یک محصول یا خدمات مربوط می شود. برای مثال، می‌توانید محصولات و بسته‌بندی را برای شرکت‌هایی طراحی کنید که کالاهای ملموس تولید می‌کنند. همچنین ممکن است به طراحی تبلیغات و تصویربرداری برند یا حتی صفحات وب علاقه مند باشید. اگرچه همه افراد در فن‌آوری می‌توانند از برخی مهارت‌های اولیه کدنویسی بهره ببرند، فرصت‌های زیادی برای طراحانی وجود دارد که می‌خواهند از کسانی که در سایر مشاغل فناوری هستند حمایت کنند ( بدون نیاز به کدنویسی).

2. متخصصان UXو UI

برخی از بارزترین کارهای فناوری بدون کدنویسی در توسعه تجربه کاربری (UX) و رابط کاربری (UI) هستند. مشاغل در UXو UI این پتانسیل را دارند که برخی از کامل‌ترین و معنادارترین مشاغل فنی باشند که شامل کدنویسی نمی‌شوند. اگر تا به حال از این سوال پرسیده اید که "من کدنویسی را دوست ندارم چه کار کنم؟" سوال، یک حرفه در طراحی UX یا UIممکن است فقط برای شما باشد.

زمانی که وب‌سایت‌ها و برنامه‌ها در حال توسعه هستند، متخصصان UX/UIقالب‌ها و ماکت‌ها را ترسیم می‌کنند. سپس آنها را بر روی کاربران آزمایش کرده و به طراحان امکان می‌دهند تا دستورالعمل‌هایی را برای تکمیل رابط کاربری تکمیل کنند و عملکرد بهینه نشان دهند. چندین نقش در این دسته قرار می گیرند که هر کدام به نحوه تعامل کاربران با یک وب سایت، برنامه یا برنامه مربوط می شود. این نقش‌ها شامل مهارت‌هایی در طراحی، روان‌شناسی، تعامل انسان و رایانه (HCI) و... است.

3. تحلیلگر کسب و کار

از بیرون، ممکن است به نظر برسد که چرخه توسعه نرم افزار ساده است. با این حال، یک محصول عالی بیشتر از توسعه دهندگان نیاز دارد که آنچه را که مشتریان به آنها می گویند بسازند. مشاغل فنی غیر از توسعه و طراحی نرم افزار به همان اندازه برای موفقیت یک شرکت آینده حیاتی هستند که کدنویسی ...!

اینجاست که تحلیلگر کسب و کار وارد می شود و شکاف بین نیازهای مشتری و کار توسعه دهنده را پر می کند. با به دست آوردن درک کاملی از آنچه که مشتری می خواهد نرم افزار یا محصول انجام دهد، تحلیلگر کسب و کار آن الزامات را به طرحی مبنی بر تدارکات آنچه امکان پذیر است تبدیل می کند.

4. مدیر پروژه یا برنامه

اگرچه مدیران پروژه و مدیران برنامه هر دو مشاغل فناوری بدون کدنویسی هستند، معمولاً به سطح بالاتری از درک شرکت، پروژه یا دامنه نسبت به برخی از مشاغل دیگر نیاز دارند.

مدیران پروژه به ندرت خود کد منبع را لمس می کنند. در عوض، آنها مسئول پروژه‌های خاص هستند و اغلب اولویت‌ها و کار چندین تیم متقابل را به طور همزمان هماهنگ می‌کنند. حتی بدون کدنویسی، مشاغل نرم افزاری از اقصی نقاط سازمان به مدیر پروژه پاسخ می دهند. این گزینه شامل توسعه دهندگان و مهندسان، بازاریابان، تحلیلگران، فروشندگان و طراحان می شود.

5. نگارشگر فنی

اگر استعداد شما در ساختن نثر مختصر و مفید نهفته است، نویسندگی فنی یکی از فراوان‌ترین مشاغل در زمینه کدنویسی بدون فناوری است. برنامه‌های کاربردی یا پایگاه‌های داده را فراموش کنید. برنامه‌ها، وب‌سایت‌ها، اسکریپت‌ها و ...هر نوع محصول دیگری به اسناد گسترده و انواع کپی نیاز دارند.

6. مدیر سیستم (ادمین)

"Sysadmins" معمولاً به آنها گفته می شود، اغلب به عنوان دستیاران بخش فناوری اطلاعات در نظر گرفته می شوند. آنها همه چیز را پوشش می دهند، از ایجاد و راه اندازی تجهیزات گرفته تا آنلاین شدن سرور ایمیل در صورت قطع شدن آن. به عنوان یک sysadmin، ممکن است مجبور شوید از فایل‌ها در کل شرکت نسخه پشتیبان تهیه کنید یا فایروال‌هایی برای محافظت از شبکه ایجاد کنید.

Sysadminهای موفق دارای طیف گسترده ای از مهارت ها هستند، که شامل مهارت های مردمی است که هنگام کار با همکاران ناامید که نمی توانند ایمیل خود را بررسی کنند یا گزارش پروژه خود را ارسال کنند ضروری است. در حالی که معمولاً کدنویسی مستقیم لازم نیست، داشتن تجربه برنامه نویسی مفید خواهد بود.

7. بازاریابی و فروش در حوزه آی تی

وقتی نوبت به آن می رسد، تقریباً هدف هر شرکت فناوری کسب درآمد است، به این معنی که نیاز به فروش محصولات دارند. این بدان معناست که افرادی که مهارت‌های بازاریابی و فروش آن محصولات را دارند، تقاضای بالایی دارند و راه را برای بسیاری از مشاغل فنی بدون کدنویسی باز می‌کنند.

مشاغل فنی زیر بدون کدنویسی همگی به انواع مختلفی از شرکت‌ها در صنعت مربوط می‌شوند:

• بهینه سازی موتور جستجو
• بازاریابی
• تولید محتوا
• بازاریابی از طریق رسانه های اجتماعی

8. وبلاگ نویسی فناوری

برخی از مشاغل فنی بدون آموزش برنامه نویسی به شما این امکان را می دهد که از تخصص خود در این زمینه استفاده مستقیم کنید.

اگر علایق شما به‌عنوان یک حرفه‌ای متنوع است، می‌توانید به‌عنوان یک روزنامه‌نگار فناوری یا وبلاگ‌نویس درباره هر چیزی از پایگاه داده و امنیت گرفته تا بازی بنویسید.

وبلاگ نویسی و روزنامه نگاری فناوری انواع سبک های نوشتن و پلت فرم های انتشار را پوشش می دهد. ممکن است در حال مصاحبه با استارت آپ ها و سهامداران آنها باشید. از طرف دیگر، ممکن است ایده‌های پیچیده‌ای را از طریق توضیح‌ها و توضیحات ساده به کاربران عادی منتقل کنید.

9.نرم افزار و تست بازی

شغل رویایی دیگر در توسعه نرم افزار بدون مهارت کدنویسی: تست نرم افزار و بازی است که شامل همه انواع برنامه ها و خدمات، از ابزارهای مدیریت ماشین های صنعتی گرفته تا بازی های روی جدیدترین و درخشان ترین سیستم های بازی می شود. تست کردن می تواند یکی از رقابتی ترین مشاغل فنی باشد که نیازی به کدنویسی ندارد، به خصوص اگر می خواهید بازی های ویدیویی را آزمایش کنید.

اگر بخواهید سخت کار کنید و خودتان را ثابت کنید، این 9 حوزه و برخی دیگر به روی شما باز است. همانطور که گفته شد، آشنایی با اصول برنامه نویسی می تواند بسیار مفید باشد. با این حال، برای بسیاری از این مشاغل، نیازی به دانستن بیشتر از اصول اولیه نخواهید داشت.