صبح جمعه ساعت 11، مهندس سارا غلامی از شرکت آچاره درباره تحلیل داده ارائه خواهند داشت. (ورودی 96 و 99 کارشناسی و کارشناسی ارشد)
حضور در این جلسه از طریق نشانی zaya.io/room امکان پذیر می شود.
zaya.io/room
علم داده به عنوان یک حوزه بین رشته ای، در دنیای امروز به یکی از ارکان اساسی تصمیم گیری و تحلیل اطلاعات تبدیل شده است. با توجه به حجم عظیم داده هایی که روزانه تولید می شوند، توانایی استخراج اطلاعات مفید و قابل استفاده از این داده ها امری حیاتی است.
علم داده به سازمان ها و کسب وکارها کمک می کند تا با استفاده از تکنیک های پیشرفته آماری، یادگیری ماشین و الگوریتم های تحلیل داده، الگوها و روندهای پنهان را شناسایی کنند. این توانایی نه تنها به بهبود تصمیم گیری های مدیریتی کمک می کند، بلکه به سازمان ها اجازه می دهد تا به شیوه ای مبتنی بر شواهد، استراتژی های خود را طراحی و اجرا کنند.
به علاوه، علم داده می تواند به شخصی سازی خدمات و محصولات کمک کند، به طوری که تجربه مشتریان بهبود یابد و وفاداری آن ها افزایش یابد. در حوزه های مختلفی همچون بهداشت و درمان، مالی، بازاریابی و حتی ورزش، علم داده نقش کلیدی در شناسایی نقاط قوت و ضعف، پیش بینی روندهای آینده و بهینه سازی عملکرد ایفا می کند.
با توجه به این ویژگی ها، علم داده نه تنها به کاهش هزینه ها و افزایش کارایی کمک می کند، بلکه زمینه ساز نوآوری و توسعه محصولات جدید نیز می شود. در نهایت، اهمیت علم داده در دنیای پیچیده و پرشتاب امروز به حدی است که عدم توجه به آن می تواند منجر به از دست دادن فرصت ها و رقابت های حیاتی برای سازمان ها شود.
مهارت های اصلی مورد نیاز در عرصه علم داده برای مهندسان صنایع شامل مجموعه ای از توانایی ها و دانش های چندبعدی است که به آن ها امکان می دهد تا به طور موثر داده ها را تحلیل و تفسیر کنند. نخستین مهارت ضروری، تسلط بر زبان های برنامه نویسی مانند Python و R است که برای انجام تحلیل های آماری و پیاده سازی الگوریتم های یادگیری ماشین کاربرد دارند. مهندسان صنایع باید با کتابخانه های معروفی مانند Pandas، NumPy و Scikit-learn آشنا باشند تا بتوانند داده ها را پردازش و مدل سازی کنند.
دومین مهارت مهم، درک عمیق از آمار و ریاضیات است، زیرا این دانش به آنها کمک می کند تا نتایج تحلیل های خود را به درستی تفسیر کنند و از تکنیک های آماری مناسب استفاده نمایند. همچنین، آشنایی با الگوریتم های یادگیری ماشین و تکنیک های پیش بینی برای شناسایی الگوهای پنهان در داده ها و بهینه سازی فرایندها ضروری است.
مهندسان صنایع باید توانایی کار با پایگاه های داده و سیستم های مدیریت داده مانند SQL و NoSQL را داشته باشند تا بتوانند داده ها را به طور موثر ذخیره و بازیابی کنند. علاوه بر این، مهارت در تجسم داده ها نیز اهمیت دارد؛ زیرا توانایی ارائه نتایج به صورت بصری و قابل فهم برای ذینفعان مختلف می تواند تاثیر زیادی بر تصمیم گیری های استراتژیک داشته باشد.
مهارت های نرم، از جمله تفکر تحلیلی، حل مساله و ارتباط مؤثر نیز برای موفقیت در این حوزه بسیار حیاتی هستند، چرا که مهندسان صنایع باید بتوانند یافته های خود را به وضوح با تیم ها و مدیران در میان بگذارند و پیشنهادات مبتنی بر داده را ارائه دهند. در نهایت، آشنایی با مفاهیم مهندسی صنایع مانند بهینه سازی، مدیریت زنجیره تامین و تحلیل فرایندها می تواند به آن ها کمک کند تا از دیدگاه یک مهندس صنایع به مسائل نگاه کرده و راهکارهای مبتنی بر داده ارائه دهند که نه تنها کارآمد بلکه عملی نیز باشند.
