وبینار «علوم داده برای تجارت» برگزار می‌شود

به گزارش باشگاه دانشجویان ایسنا، “مقدمه ای بر علوم داده عملی، تفاوت بین یادگیری ماشین و داده کاوی”، “موقعیت های شغلی علوم داده، وظایف، فعالیت ها و نقشه راه”، “کاربرد علوم داده در سیستم های درمانی”، “کاربرد علوم داده در صنعت خودرو”، “کاربرد علوم داده در صنعت کشاورزی”، “کاربرد علوم داده در مدیریت منابع آب”، “کاربرد علوم داده در مخابرات”، “کاربرد علوم داده در کسب و کار و بازاریابی”، “علوم داده و زنجیره تامین منابع”، “علوم داده و تعمیر و نگهداری تجهیزات”، “علوم داده و تحلیل مالی”، “علوم داده و اقتصاد”، “علوم داده و مدیریت پروژه” و “مطالعات آینده و سرفصل‌های مهم علوم داده” از جمله مباحث و سرفصل هایی است که در این دوره ارائه خواهد شد.

این دوره با تدریس مهندس امیررضا تجلی ـ کارشناس ارشد مهندسی صنایع دانشگاه تهران، روز جمعه چهارم تیر ماه ساعت ۱۷ الی ۱۹، صورت آنلاین برگزار برگزار می‌شود.

علاقه مندان می توانند برای ثبت نام و کسب اطلاعات بیشتر از طریق شناسه https://t.me/novinus_admin اقدام کنند.

مشاغل علوم داده یکی از مشاغلی است که در حال حاضر در سرتاسر جهان بسیار جبران شده است. با توجه به کاربرد گسترده آن در هر صنعتی، تقاضای بیشتری برای دانشمندان داده وجود دارد که بتوانند داده‌های پیچیده را تجزیه و تحلیل کنند و نتایج را به طور مؤثری انتقال دهند.

کسب‌وکارها از دانشمندان داده استفاده می‌کنند که مجموعه‌های داده‌های بزرگ را جمع‌آوری، تمیز، سازمان‌دهی و تجزیه و تحلیل ‌کنند تا یک مشکل تجاری را حل کرده و بینش‌های عملی ایجاد کنند.

در نتیجه، دانشمندان داده در کار روزانه خود، داده‌های بزرگ را غارت کرده تا روندها و پیش‌بینی‌ها را تعیین کنند و حدس هایی را شکل دهند که شرکت‌ها از آنها برای تصمیم‌گیری در مورد عملیات، مخاطبان هدف یا محصولات خود استفاده می‌کنند.

تاثیر علم داده در تجارت

افزودن علم داده به شیوه‌های تجاری می‌تواند تفاوت قابل توجهی در بهره‌وری، تصمیم‌گیری و توسعه محصول ایجاد کند. می‌تواند به شما کمک کند تا خطر تقلب و خطا را به حداقل برسانید یا از بین ببرید، کارایی را افزایش دهید و خدمات بهتری به مشتریان ارائه دهید.

دانشمندان داده همچنین می‌توانند به خودکارسازی عملکردهای وقت‌گیر در کسب‌وکار کمک کنند تا وظایف مهم‌تری را به دست و ذهن انسان بسپارند.

اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر

شرکت‌ها می‌توانند از داده‌ها و روش‌های تحلیل ریسک برای اتخاذ تصمیمات تجاری آگاهانه استفاده کنند. جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده در داخل شرکت می‌تواند با ارائه شواهد عینی برای هدایت انتخاب‌های تجاری دشوار به مدیران ارشد کمک کند.

اندازه گیری کارایی

علم داده به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا عملکرد را از طریق جمع‌آوری داده‌ها اندازه‌گیری کنند تا با استفاده از روندها و شواهد تجربی برای کمک به آنها در ارائه راه‌حل، تصمیم‌های آگاهانه‌تری در سراسر سازمان بگیرند.

ارائه اطلاعات به امور مالی داخلی

شرکت شما همچنین می‌تواند از علم داده برای پیش‌بینی، تولید گزارش‌های مالی و تجزیه و تحلیل روندهای اقتصادی استفاده کند تا بتوانید در مورد بودجه، امور مالی و هزینه‌ها تصمیمات آگاهانه بگیرید. این امکان تولید درآمد کاملاً بهینه را با تصویری دقیق از آنچه در امور مالی داخلی می‌گذرد، فراهم می‌کند.

توسعه محصولات بهتر

تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند از یک رویکرد مبتنی بر داده برای ارائه اعداد قابل تأیید و مبتنی بر شواهد استفاده کند که به یک شرکت اجازه می‌دهد به مخاطبان هدف خود دست یابد، آنچه را که مخاطبانش از آن لذت می‌برند پیدا کند و سپس محصولات خود را به آن مخاطب ارائه دهد.

افزایش کارایی

با جمع‌آوری داده‌ها در محل کار، یک کسب‌وکار می‌تواند امکان آزمایش و اندازه‌گیری روش‌های مختلف و بازخورد از عملیات محل کار را فراهم کند. داده‌ها می توانند با افزایش کارایی عملیات روزانه و حجم کار، شرکت را قادر به رشد و تحمل بار بیشتری کنند.

جمع‌آوری داده‌های تولید می‌تواند به شرکت‌ها اجازه دهد تا ناکارآمدی‌ها را برطرف کرده و تولید را بهینه کنند. حجم بالای جمع‌آوری‌شده از ماشین‌های تولیدی می‌تواند داده‌های حیاتی را برای افزایش کارایی تولید و به حداکثر رساندن خروجی فراهم کند.

کاهش ریسک و تقلب

علم داده می‌تواند به کسب‌و‌کار شما اجازه دهد امنیت را افزایش دهد و از اطلاعات حساس محافظت کند. تشخیص تقلب بر اساس رفتار معمول یک کاربر می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام شود.

تولید توده‌های بزرگ داده از این نمونه‌ها می‌تواند به یادگیری ماشین اجازه دهد تا این اتفاقات را با دقت بالا ثبت کند.

با ردیابی عملیات محل کار و نگه داشتن گزارشی از فعالیت‌های محل کار، شرکت می‌تواند از هر کارمندی که از خط‌مشی یا هر روش تقلبی پیروی نمی‌کند یادداشت کند.

پیش بینی نتایج و روندها

با استفاده از آمار و جمع آوری کلان داده‌ها در داخل شرکت، آماردانان و دانشمندان داده می‌توانند پیش بینی‌هایی را ایجاد کنند تا به مدیران اجازه دهند تا بر اساس این پیش بینی‌ها عملیات را تنظیم کنند.

جمع‌آوری داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌ها همچنین می‌تواند پیش‌بینی‌هایی را در مورد بازخورد مصرف‌کننده، روند بازار و روندهای عمومی در بین مردم به شرکت شما ارائه دهد.

بنابراین می‌توانید شیوه‌های خود را برای هدف قرار دادن یک گروه خاص تنظیم کنید یا بر اساس آنچه در رقبای بازار می‌گذرد، تنظیمات را انجام دهید.

بهبود تجارب مشتری

جمع‌آوری داده‌ها در مورد مشتریان می‌تواند در جذب بازار هدف و تطبیق تجربه و نیاز مشتری نسبت به داده‌های جمع‌آوری‌شده ارزشمند باشد. با نشان دادن علاقه و ناپسندی خود، نتایج می‌تواند فروش را افزایش دهد و به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا برندی بسازند که پایگاه مشتریانشان بر آن متکی است.

داده‌های مشتری می‌توانند عادات، ویژگی‌ها، ترجیحات، علاقه‌مندی‌ها و ناپسندی‌های آنها را در میان سایر داده‌های معنادار نشان دهند. یک شرکت می‌تواند داده‌های مشتری را به روش‌های مختلف جمع‌آوری کند.

با این حال، دانشمندان داده، آماردانان و تحلیلگران باید آن را هضم کنند و به گونه‌ای ارائه کنند که برای سازمان ارزشمند باشد.

کلنگ‌زنی بزرگترین واحد نگهداری مواد غذایی در ارومیه

توسعه پایدار روستاهای خراسان رضوی با گردشگری کشاورزی

تولید کود بیولوژیک از پشم گوسفند