علم داده چطور به کسب و کار پشتیبانی می‌کند؟_اسکوار

همان گونه که می‌دانید، علم داده یکی از با اهمیت ترین توانایی‌هایی است که امروز در عرصه‌های گوناگون وجود دارد. باید او گفت که دیتاساینس کاربردهای زیاد بسیاری داشته و می‌تواند شما را در امور مختلفی پشتیبانی کند. از پیشرفت کسب‌وکار گرفته تا جذب مشتریان و پیش‌بینی‌های گوناگون.

اگر می‌خواهید از دیتاساینس برای کسب‌وکار خود منفعت گیری کنید، باید با کاربردها و مزایایی که این علم برای شما دارد آشنا باشید. این چنین بهتر است در یک دوره معتبر شرکت کرده و توانایی‌های آن را فرابگیرید. همراه ما باشید تا در ادامه به‌طور کامل به این نوشته بپردازیم.

علم داده یا Data Science چیست؟

در همین ابتدا بهتر است با مفاهیم مهم و پایه علم‌داده آشنا شویم. باید او گفت که دیتاساینس یکی از توانایی‌های بسیار مهمی است که با پشتیبانی و منفعت‌گیری از تکنولوژی‌های گوناگون پیاده‌سازی می‌بشود. شما این قابلیت را دارید که با پیاده‌سازی الگوهای گوناگون و مدل‌های حرفه‌ای، پیش‌بینی‌های مختلفی را در این علم انجام دهید.

با اهمیت ترین مرحله‌ای که در پیاده‌سازی مدل‌های این علم وجود دارد، جمع‌آوری و فراوری داده‌ها است. شما باید داده‌های مهم را جمع‌آوری کرده و از آن‌ها برای تشکیل تجزیه‌وتحلیل‌های گوناگون نهایت منفعت را ببرید.

مزایای منفعت گیری از علم داده برای کسب‌وکارها

باید این نوشته را هم بدانید که منفعت گیری از علم‌داده برای کسب‌وکارها مزایای مختلفی خواهد داشت. علت محبوبیت این علم و تقاضای زیاد بالا برای متخصصان آن، دقتی است که این علم به شما در پیش‌بینی‌های گوناگون می‌دهد.

ازطرف‌دیگر دیتاساینس با راه حلهای گوناگون توانایی شخصی‌سازی داده‌های گوناگون را دارد. به‌طور مثال، اسپاتیفای به پشتیبانی دیتاساینس و تشخیص الگوهای رفتاری شما، موسیقی‌هایی را نظر می‌کند تا به آن‌ها گوش دهید.

کاربردهای علم داده برای کسب‌وکارها

باید او گفت که کسب‌وکارها نیازمند منفعت گیری از دیتاساینس می باشند. درصورتی‌که شما هم به‌جستوجو پیاده‌سازی راه حلهای این علم در کسب‌وکار خود هستید، باید با کاربردهایی که علم‌داده برای شما دارد آشنایی اشکار کنید. از با اهمیت ترین این کاربردها باید به موارد زیر اشاره کرد:

تشخیص انواع ناهنجاری‌ها

یکی از با اهمیت ترین کاربردهایی که با منفعت گیری از دیتاساینس برای کسب‌وکار شما به وجود می‌آید تشخیص انواع ناهنجاری‌ها است. در برخی از شرایط امکان دارد که در شرکت‌های بزرگ یا کسب‌وکارهای پیچیده، کلاهبرداری یا جرم انجام بگیرد.

در این چنین شرایطی تشخیص منبع دشوار بوده و زمان بسیاری را از شما می‌گیرد؛ اما درصورتی‌که از مدل‌های دیتاساینس منفعت گیری کنید، این مشکل پیش نمی‌آید. این مدل‌ها آینده را ازنظر مالی و فرایندهای گوناگون پیش‌بینی کرده و درصورتی‌که مواردی باهم سازگار نباشند، مشکل را سریعا تشخیص می‌دهد.

طبقه‌بندی مدارک و نامه‌ها

کاربرد فرد دیگر که دیتاساینس به کسب‌وکارهای بزرگ و شرکت‌ها اراعه می‌دهد، طبقه‌بندی مدارک، نامه‌ها و فایل‌های گوناگون است. شرکت‌ها نیازمند این می باشند که نامه‌ها و مدارک مهم را دسته‌بندی کرده و آن‌ها را بر پایه موارد گوناگون طبقه‌بندی کنند.

این کار با منفعت‌گیری از مدل‌های علم داده ممکن خواهد می بود. مثالی که برای این نوشته وجود دارد سیستم Gmail گوگل است. در این سیستم با منفعت‌گیری از تگ‌های خاص، طبقه‌بندی ایمیل‌ها انجام می‌بشود تا کاربر راحت‌تر به ایمیل‌های مهم دسترسی داشته باشد.

پیش‌بینی مقدار فروش و درآمد

با اهمیت ترین چیزی که برای یک کسب‌وکار وجود دارد، مقدار فروش و درآمدی است که از طریق کالاها و خدمات گوناگون دریافت می‌کند. در واقع شرکت‌های بزرگ برای این کار از موارد مختلفی منفعت می‌برند.

بهترین روشی که شما را در تشخیص الگوهای فروش پشتیبانی می‌کند، منفعت گیری از مدل‌های دیتاساینس است. در این مدل‌ها با بازدید حرکت مشتریان و مخاطبین، مقدار فروش و قیمت کالا یا خدمات، الگویی تشکیل می‌بشود که مقدار درآمد را نمایش می‌دهد.

تشخیص صوت و چهره

احتمالا با خودتان بگویید که تشخیص صوت یا چهره چطور می‌تواند به کسب‌وکار یا شرکت‌های بزرگ پشتیبانی کند؟ وقتی که شرکت‌های بزرگ طبقه‌بندی مسئولیت‌ها را انجام خواهند داد، باید دسترسی‌های مختلفی را تشکیل کنند.

این کار باید با سیستم‌های هوشمند انجام بگیرد تا علاوه‌بر افزایش شدت، دقت را نیز بهینه کند. این چنین کاری با پشتیبانی الگوهای دیتاساینس امکان پذیر. تعداد بسیاری از شرکت‌ها و سیستم‌های امنیتی از این کاربرد منفعت می‌برند.

تشکیل موتورهای پیشنهاد

موردی زیاد مهم که باید آن را از اساسی‌ترین کاربردهای دیتاساینس بدانیم، تشکیل موتورهای پیشنهاد است. احتمالا با خودتان بگویید که موتور پیشنهاد چیست؟ Suggestion Engine در واقع موتوری است که با منفعت گیری از داده‌های خاص، پیشنهاد‌هایی را اراعه می‌دهد.

این موتور با منفعت‌گیری از ترجیحات آموخته‌شده و اطلاعات سودمند، به‌کاربر کالا، فیلم، کتاب، رستوران و موسیقی را پیشنهاد و معارفه می‌کند. این موتورها برای فروشگاه‌های اینترنتی زیاد مناسب بوده و نیاز مشتری را به‌شکلی دقیق و عالی تشخیص خواهند داد. این چنین در افزایش فروش نیز بیشترین تأثیر را دارند.

رگرسیون

احتمالا از خودتان سوال کنید که رگرسیون به چه معنی است؟ باید او گفت که تحلیل رگرسیون یا همان Regression Analysis، یک نوع تحلیل پسرفت در دنیای آمار است. یقیناً ازنظر ریاضی از آن برای به‌دست‌آوردن میانگین‌ها نیز منفعت گیری می‌کنند.

شما می‌توانید با منفعت‌گیری از این نوع تحلیل، زمان تحویل‌گرفتن کالاهای گوناگون توسط مشتری، قیمت کالاها بر پایه امکانات و ویژگی‌های دیگر را به‌صورت میانگین پیش‌بینی کنید. این‌گونه یک کلیت دقیقی از قیمت‌ها خواهید داشت که در سیاست‌های قیمت‌گذاری شما تأثیری عالی می‌گذارند.

بهینه‌سازی امور کسب‌وکار

کاربرد فرد دیگر که باید برای علم داده به شما اراعه دهیم، بهینه‌سازی امور گوناگون کسب‌وکارها است. احتمالا فکر کنید که دقیقا در چه مواردی این علم بهینه‌سازی انجام می‌دهد؟ به‌طور مثال، زمان‌بندی برای خرید بسته‌های اشتراکی و خواست انواع محصولات دراین‌عرصه امکان پذیر.

در تعداد بسیاری از کسب‌وکارها این کار توسط اشخاص خاصی انجام می‌گیرد؛ اما برای افزایش شدت و کیفیت، بهتر است این کار را با سیستم‌های هوشمند و مدل‌های دیتاساینس انجام دهید. بدین جهت کیفیت و دقت افزایش اشکار کرده و اطلاعاتی دقیق‌تر نصیب شما می‌بشود.

تشخیص نیازهای کاربران

احتمالا با خودتان بگویید که چه کاربردی از کاربردهای دیتاساینس بیشترین اهمیت را دارد؟ با اهمیت ترین کاربرد تشخیص نیازهای کاربران و مشتریان است. درصورتی‌که به‌جستوجو پیاده‌سازی راه حلهای گوناگون بازاریابی همانند بازاریابی داده محور هستید، باید از علم داده پشتیبانی بگیرید.

الگوهایی که با منفعت‌گیری از مدل دیتاساینس به‌دست می‌آید، نیازهای کاربران را به شما اراعه می‌دهد. به‌طور مثال، اگر در ماه‌های آینده مشتریان کالایی افزایش اشکار کنند، الگوهای به‌دست‌آمده قابلیت پیش‌بینی آن‌ها را خواهند داشت. با منفعت‌گیری از این الگو می‌توانید در بازاریابی این کالا اندوخته‌گذاری کنید.

پشتیبانی به بهینه‌سازی عوامل مالی

در کسب‌وکارهای گوناگون، عوامل مالی بیشترین اهمیت را دارند. جدای از مقدار فروش و درآمد، سودی که از هر کالا یا خدمات کسب می‌کنید نیز در شرکت اهمیت دارد. امکان پذیر در شرکت‌هایی کار کنید که با بازارهای مالی سروکار دارند.

به‌طور مثال، اگر در شرکت‌های اندوخته‌گذاری کار می‌کنید، باید این نوشته را بدانید که منفعت گیری از علم‌داده در پیش‌بینی بازارها به شما پشتیبانی می‌کند. الگوهایی که مدل دیتاساینس به شما اراعه می‌دهد دقت بالایی داشته و شرایط بازار را پیش‌بینی می‌کنند.

علم داده یا هوش تجاری؟ کدام یک برای کسب‌وکارها بهتر است؟

سوال زیاد مهمی که دررابطه‌با دیتاساینس پیش می‌آید این است که علم‌داده برای کسب‌وکار بهتر است یا هوش تجاری؟ باید او گفت که هرکدام از این توانایی‌ها مقوله‌ای جداگانه می باشند. Business Intelligence داده‌های قبلی را تجزیه‌وتحلیل می‌کند؛ اما Data Science حال و آینده را برای شما پیش‌بینی خواهد کرد.

چطور علم داده را فرابگیریم؟

سوال زیاد مهمی که دررابطه‌با علم داده پیش می‌آید این است که چطور می‌توانیم توانایی‌های این علم را فرابگیریم؟ در جواب باید او گفت که شرکت در دوره‌های جامع و کامل بیشترین تأثیر را در یادگیری شما دارد. یکی از بهترین مؤسسه‌ها دراین‌عرصه، موسسه آموزش عالی آزاد گسترش است.

آموزش عالی گسترش یکی از بزرگ‌ترین و حرفه‌ای‌ترین مؤسسه‌هایی است که در عرصه‌های آموزشی گوناگون دوره‌های گوناگونی را برگزار می‌کند. شما این قابلیت را دارید که بهترین توانایی‌های دیتاساینس را در قالب انواع دوره‌های گوناگون در این مؤسسه فرابگیرید.

پیش‌نیازهای مورد نیاز برای یادگیری دیتاساینس

قبل‌از این که در دوره‌های دیتاساینس شرکت کرده و این علم را فرابگیرید، بهتر است این مسئله را بدانید که پیش‌نیازهایی برای این کار وجود دارند. شما باید قبل‌از هر کاری به این پیش‌نیازها تسلط اشکار کرده و سپس به سراغ دوره‌های مهم بروید. از با اهمیت ترین پیش‌نیازهای مسیر یادگیری علم داده این علم باید به موارد زیر اشاره کرد:

• توانایی‌های برنامه‌نویسی به زبان‌هایی همانند پایتون و R
• توانایی‌های پیاده‌سازی انواع پایگاه‌داده همانند MySQL
• علم کافی برای جمع‌آوری آمار و تجزیه‌وتحلیل آن‌ها
• ویژگی‌های شخصیتی همانند کنجکاوی، تحلیل قوی و ربط عالی با دیگران

جمع‌بندی

باید او گفت که علم داده از توانایی‌های بسیار اهمیت در دنیای امروز است. با آموزش علم داده و راه حلهای گوناگون آن، این قابلیت را دارید که پروژه‌های گوناگون را پیاده‌سازی کرده و برای آن‌ها تحلیل‌های خاصی را انجام دهید.

دیتاساینس قابلیت پیش‌بینی داشته و در عرصه‌های گوناگون کسب‌وکار کاربرد دارد. شما باید برای یادگیری این توانایی، پیش‌نیازهای گوناگون را فرا بگیرید. از انواع توانایی‌های برنامه‌نویسی گرفته تا توانایی تحلیل داده. در این نوشته با اهمیت ترین کاربردهای این عمل و پیش‌نیازهای مهم برای یادگیری را باهم بازدید کردیم.

برای یادگیری دیتاساینس بهتر است در دوره‌های مؤسسه آموزش عالی آزاد گسترش شرکت کنید. موسسه آموزشی گسترش با منفعت‌گیری از بهترین اساتید، دوره‌های باکیفیتی را در‌این حوزه برگزار می‌کند. در این دوره‌ها از با اهمیت ترین و اساسی‌ترین نکات منفعت گیری‌شده تا توانایی شما دراین‌عرصه به‌طور کامل افزایش اشکار کند.