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.

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.

•  

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.

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.