بهینه سازی و ارتقاء زیرساخت

عیب یابی و رفع مشکلات

ارائه طرح جامع بهینه سازی و ارتقا زیرساخت شبکه های کامپیوتری

ادامه مطلب

ایمیل سرور اختصاصی

پست الکترونیک سازمانی

به همراه راهکار ارتباطات یکپارچه Microsoft Lync

ادامه مطلب

سامانه دورکاری

مجازی سازی برنامه

دسترسی راه دور به برنامه ها از طریق راهکار سیتریکس

ادامه مطلب

خدمات میزبانی سرویس

ارائه سرور مجازی و اختصاصی در ایران و خارج

اجاره رک و فضا (Colocation) در دیتاسنتر پال نت و مشاوره راه اندازی هاستینگ اختصاصی

ادامه مطلب

فایروال شبکه

تامین امنیت زیرساخت شبکه

ارائه کامل ترین فایروال دنیا با لایسنس رایگان مادام العمر

ادامه مطلب

مشاوره فناوری اطلاعات

خدمات مشاوره تخصصی در حوزه فناوری اطلاعات و انفورماتیک IT، تهیه طرح ارزیابی وضعیت فعلی شبکه و سرویس ارائه راهکار شبکه و مستند از وضعیت مطلوب

راهکارهای تخصصی شبکه

راهکارهای تخصصی در حوزه فناوری اطلاعات، بهینه سازی و ارتقاء زیرساخت شبکه، نگهداری و پشتیبانی از شبکه های کامپیوتری و ارائه خدمات جامع

پشتیبانی و نگهداری شبکه

ارائه خدمات پشتیبانی شبکه، نگهداری زیرساخت و سرورهای کامپیوتری، ارتقاء سرویس ها و سخت افزارهای شبکه، بررسی رفع مشکلات کندی سرعت شبکه

آموزش تخصصی شبکه

موسسه آموزش های تخصصی گروه با فراهم کردن فضای آموزشی مجهز و امکانات مناسب، خدمات آموزشی مطلوبی را به مشتریان و داوطلبان آزاد ارائه می‌کنیم

چگونه داده‌ های کثیف (Dirty Data) به چالشی ‌ترین مشکل تیم‌ های علم داده Data Science Team در شرکت های بزرگ و سازمان های عظیم بخش دولتی و خصوصی بدل می شود؟ آیا این معضل به جذابیت ‌هایش مانند کسب بینش ناشی از تحلیل‌ های داده‌محور، ارتقاء تجربه مشتریان و بهبود فرآیندها، می ارزد؟ در ادامه به تجزیه تحلیل این موظوع می پردازیم.

داده‌ های کثیف (Dirty Data)؛ چالشی ‌ترین مشکل تیم‌ های علم داده

تشکیل تیم‌ های تخصصی علم‌ داده (Data Science Team) در سازمان‌ها علاوه بر جذابیت ‌هایی که دارد، همانند کسب بینش ناشی از تحلیل‌ های داده‌ محور، ارتقاء تجربه مشتریان، بهبود فرآیندها و ... دارای چالش‌ های بزرگی نیز هست که در صورت عدم مدیریت آن، مشکلات متعددی در پروژه‌ها و مدیریت تیم‌ های علم ‌داده ایجاد می کند.

چگونه داده‌ های کثیف (Dirty Data) به چالشی ‌ترین مشکل تیم‌ های علم داده Data Science Team در شرکت های بزرگ و سازمان های عظیم بخش دولتی و خصوصی بدل می شود؟

در ادامه برخی از مهمترین چالش‌های سازمانی دپارتمان‌ های علم داده (Data Science) براساس نظرسنجی موسسه Business Broadway از 10 هزار متخصص این حوزه ذکر می ‌شود.

1- وجود داده ‌های کثیف (Dirty Data)
2- خلا وجود متخصصین و استعدادهای کافی علم‌داده در سازمان
3-  عدم وجود سیاست‌ها و فرهنگ سازمانی داده‌محور
4- پیچیدگی یا عدم دسترسی به اطلاعات و داده‌های مورد نیاز
5- قابل استفاده نبودن نتایج پروژه‌های تحلیل‌داده در تصمیمات کسب‌وکار
6-  توضیح کاربردها و کارکردهای علم‌داده به سایر واحدها و افراد سازمان
7- مشکلات حریم‌ خصوصی
8- عدم همکاری و تعامل متخصصین کسب و کار با متخصصین علم‌داده
9- عدم دسترسی به منابع کافی جهت تشکیل تیم علم‌داده در شرکت‌های کوچک
10- استفاده از ابزارها و زبان‌های ‌برنامه‌نویسی متعدد (پایتون،R، جاوا و...) توسط متخصصین علم‌داده
11- محدودیت‌ ابزارهای تحلیل‌داده

موارد فوق تنها بخشی از چالش ‌های تیم‌ های علم داده در سازمان ‌هاست که با بهره‌گیری از متدها و روش‌ های اصولی امکان مدیریت این مشکلات وجود دارد.  مواردی همچون تدوین استراتژی ‌های تحلیل داده،  استقرار متدولوژی‌ های حکمرانی داده و مدیریت داده و... نمونه‌ای از این راهکارها خواهد بود.
در انتها این نکته قابل ذکر است که برخی از شرکت‌ها و سازمان‌ ها در تلاش هستند تا تمامی این چالش ‌ها به صورت گام به گام و براساس دانش تیم‌ های موجود برطرف گردد.  این رویکرد سبب افزایش زمان پاسخگویی به مشکلات و به طبع کاهش اثربخشی تیم‌ های علم داده خود می شود.  بهره ‌گیری از تجربیات مشاوران متخصص در امور علم داده (Data Science) می‌تواند در این مسیر بسیار راه ‌گشا باشد.


تکنولوژی ‌های تاثیرگذار دهه آینده

در شکل زیر برترین تکنولوژی‌ های تاثیرگذار طی دهه آینده معرفی شده‌اند. حضور تکنولوژی‌ های هوش مصنوعی، اینترنت اشیا، بلاک‌چین و کلان‌ داده در رتبه‌های اول تا پنجم نشان از گسترش بازار کار این فیلدهای کاری طی سالیان آینده است. طراحی استراتژی بهینه توسعه محصولات و خدمات مرتبط با این تکنولوژی‌ های نوظهور سبب افزایش موفقیت شرکت‌ها و سازمان‌ها در مواجهه با رقبا خواهد شد.

در شکل زیر برترین تکنولوژی‌ های تاثیرگذار طی دهه آینده معرفی شده‌اند هوش مصنوعی، اینترنت اشیا، بلاک‌چین و کلان‌ داده در رتبه‌های اول تا پنجم


پرکاربردترین تکنیک ‌های آماری در علم ‌داده

یادگیری تخصصی تکنیک‌ها و الگوریتم‌های آماری همواره یکی از چالش‌های متخصصین علم‌داده است. در ادامه 10 تکنیک پرکاربرد آمار در پروژه‌های علم‌داده و داده‌کاوی معرفی می‌شوند.

1- رگرسیون خطی (Linear Regression)
2- الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
3- نمونه‌سازی (Resampling)
4- کاهش بعد (Dimension Reduction)
5- مدل‌های غیرخطی (Nonlinear Models)
6- الگوریتم‌های بدون نظارت (Unsupervised Learning)
7- الگوریتم ماشین پشتیبان بردار (SVM)
8- متدهای انتخاب زیرمجموعه (Subset Selection)
9- مدل‌های مبتنی بر درخت (Tree-Based Methods)
10- روش Shrinkage

متدها و  الگوریتم‌های مورد نیاز در هر دسته با یکدیگر متفاوت است. آموزش هدفمند در هر یک از این موارد در گسترش دانش آماری علاقه‌ مندان می‌تواند بسیار مفید باشد. در لینک زیر نیز یک جزوه تخصصی از مباحث آماری در یادگیری ماشین به زبان انگلیسی در 47 صفحه قابل دانلود است.
https://gwthomas.github.io/docs/math4ml.pdf
نویسنده مطلب:
مهندس محمدرضا محتاط

تماس با ما

 تهران، مطهری، میرعماد، کوچه دهم، پلاک 14 واحد 2 
تلفن تماس: 88173317 021
ارتباط زنده اینترنتی 24 ساعته از طریق تلگرام با کارشناسان پشتیبانی مهندسی شبکه پال نت کانال تلگرام PalnetGroup@
پشتیبانی شبکه و ارتباط برخط و آنلاین از طریق واتس اپ WhatsApp با شماره موبایل ارتباط با واتس اپ
WhatsApp
گفتگوی آنلاین از طریق واتس اپ با کارشناسان گروه برای ارسال  پیشنهادات و  مستندات و حتی ارتباط در مواقع ضروری

JoomShaper