📌📌 عظیم داده‌، داده‌های بهتری هستند!

🔹 "داده بیشتر فقط دید وسیع‌تر نمی‌دهد بلکه اجازه می‌دهد بهتر ببینیم، اجازه می دهد متفاوت ببینیم."

این جمله بخشی از سخنرانی «کِنِث کوک اِر» نویسنده و سخنران فعال حوزه عظیم داده است. در این سخنرانی کاربردها و قابلیت‌های عظیم داده‌ و یادگیری ماشین عنوان می‌شود.

ارائه مثال‌های کاربردی در حوزه‌های عظیم داده‌‌ و یادگیری ماشین در صنایع خودروسازی، بازی و مخابرات، معرفی چالش‌‌های حقوقی و اخلاقی عظیم داده‌ سبب کاربردی‌تر شدن این سخنرانی شده است.

#ويدئو
#عظیم_داده
#TED
#KennethCukier
#تحلیلگری_داده
#آرش_قاضی_سعیدی

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📌📌 معرفی ابزار: Google BigQuery

🖌گوگل بیگ کوئری یک پلتفرم ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده مبتنی بر ابر است که به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا مقادیر زیادی از داده‌ها را در زمان واقعی با استفاده از پرس‌وجوهای SQL مانند تجزیه و تحلیل کنند. این برای تجزیه و تحلیل و پردازش مجموعه داده های عظیم به سرعت و مقرون به صرفه طراحی شده است، و برای مشاغلی که نیاز به پردازش مقادیر زیادی داده دارند ایده آل است.

❇️ بیگ کوئری یک انبار داده سازمانی کاملاً مدیریت شده است که کمک می کند تا داده‌های سازمان با ویژگی‌های داخلی مانند یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل جغرافیایی و هوش تجاری مدیریت و تجزیه و تحلیل شود. معماری بدون سرور BigQuery این امکان را می‌دهد از پرس و جوهای SQL برای پاسخ به بزرگترین سؤالات سازمان با مدیریت زیرساخت صفر استفاده شود.

🔹بیگ کوئری با جدا کردن موتور محاسباتی که داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند از گزینه‌های ذخیره‌سازی، انعطاف‌پذیری را به حداکثر می‌رساند.

🔹رابط‌های BigQuery شامل رابط کنسول Google Cloud و ابزار خط فرمان BigQuery است. توسعه دهندگان و دانشمندان داده می‌توانند از کتابخانه‌های سرویس گیرنده با برنامه نویسی آشنا از جمله پایتون، جاوا، جاوا اسکریپت و Go و همچنین REST API و RPC API BigQuery برای تبدیل و مدیریت داده‌ها استفاده کنند. درایورهای ODBC و JDBC با برنامه‌های موجود از جمله ابزارها و ابزارهای شخص ثالث تعامل برقرار می‌کنند.
مستندات BigQuery ML به یک تحلیلگر داده، مهندس داده، مدیر انبار داده یا دانشمند داده کمک می‌کند که ابزارهای داده را کشف، پیاده سازی و مدیریت کند تا تصمیمات تجاری اتخاذ و اطلاع رسانی شود.

🔹بیگ کوئری داده‌ها را در جداول ذخیره می‌کند که می‌توان با استفاده از نحو شبیه به SQL پرس و جو کرد، و این پلتفرم با سایر سرویس‌های Google Cloud Platform مانند Dataflow، Dataproc، و Cloud Storage یکپارچه می‌شود تا یک راه‌حل قدرتمند تجزیه و تحلیل سرتاسر ارائه دهد.

🔹یکی از مزایای کلیدی BigQuery مقیاس‌پذیری آن است – این پلتفرم می‌تواند مجموعه‌های داده در مقیاس پتابایت را بدون نیاز به مدیریت زیرساخت از جانب کاربر مدیریت کند. این امر آن را به گزینه ای جذاب برای مشاغلی تبدیل می کند که نیاز به پردازش حجم زیادی از داده ها دارند و می خواهند از هزینه ها و پیچیدگی های مرتبط با راه حل های انبار داده در محل جلوگیری کنند.

🔹علاوه بر این، BigQuery ویژگی هایی مانند پارتیشن بندی و اشتراک گذاری خودکار جداول، ادغام با ابزارهای یادگیری ماشینی مانند TensorFlow و پشتیبانی از تجزیه و تحلیل جریان داده در زمان واقعی را ارائه می دهد.

🔹بیگ کوئری یک راه حل ذخیره سازی داده و هوش تجاری مبتنی بر ابر است که توسط Google ارائه شده است. این به سازمان ها اجازه می دهد تا مجموعه داده های عظیم را با استفاده از پرس و جوهای SQL مانند تجزیه و تحلیل کنند.
در اینجا برخی از ویژگی ها و قابلیت های کلیدی بیگ کوئری آورده شده است
📍مقیاس پذیر: BigQuery برای مدیریت حجم عظیمی از داده ها طراحی شده است و پردازش پتابایت داده را در عرض چند ثانیه آسان می کند.
📍بدون سرور: BigQuery بدون سرور است، به این معنی که شما نیازی به تهیه یا مدیریت هیچ زیرساختی ندارید. کل تنظیمات توسط Google Cloud Platform مدیریت می شود.
تجزیه و تحلیل بلادرنگ: با BigQuery، می‌توانید آنالیز بی‌درنگ داده‌های خود را هنگامی که به سیستم منتقل می‌شوند، انجام دهید.
📍تجزیه و تحلیل پیشرفته: BigQuery طیف وسیعی از قابلیت های تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل جغرافیایی و اتصالات داده را برای ابزارهای محبوب BI ارائه می دهد.
مقرون به صرفه: BigQuery یک مدل قیمت گذاری منعطف را ارائه می دهد، که در آن شما فقط برای مقدار داده ای که درخواست می کنید پرداخت می کنید.
📍امنیت داده ها: BigQuery ویژگی های امنیتی در سطح سازمانی مانند رمزگذاری در حالت استراحت و در حال انتقال، نقش های IAM و گزارش های حسابرسی را ارائه می دهد.
📍یکپارچه سازی: BigQuery با سرویس های مختلف پلتفرم Google Cloud مانند Cloud Storage، Dataflow، Dataproc و غیره ادغام می شود.
✅ به طور کلی، BigQuery یک راه حل قدرتمند و انعطاف پذیر برای سازمان هایی است که به دنبال درک داده های خود هستند، و طیف گسترده ای از ویژگی ها را برای کمک به کاربران برای تجزیه و تحلیل و مدیریت کارآمد مجموعه داده‌های عظیم ارائه می‌دهد.

#معرفی_ابزار
#بیگ_کوئری
#گوگل
#عظیم_داده
#Google_Big_Query
#فاطمه_مصلحی


@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📌📌 اهمیت تحلیل‌گری عظیم داده‌

🔹 در این ویدئو کوتاه، پنج ویژگی اهم تحلیل‌گری عظیم داده مرور می‌شود.

#ويدئوکوتاه
#عظیم_داده
#تحلیلگری
#آرش_قاضی_سعیدی

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📚معرفی کتاب

📌کتابچه راهنمای پژوهشگر در تجزیه و تحلیل عظیم­‌داده

"Research Practitioner's Handbook on Big Data Analytics"


📌نویسندگان: S. Sasikala, Renuka Devi D
📌این کتاب در سال 2023 و توسط Apple Academic Press انتشار یافته است.


📍 این کتاب با معرفی مفهوم عظیم­‌داده بر مفاهیم اصلی تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم، ابزارها، تکنیک‌ها و روش‌شناسی از دیدگاه‌های پژوهشی تمرکز دارد و می­‌تواند راهنمایی جامع با ترکیبی از بینش‌های نظری و رویکردهای عملی را ارائه ‌دهد که طیف وسیعی از خوانندگان را پوشش می­‌دهد. این کتاب همچنین توضیح می‌دهد که چگونه می‌توان از تجزیه و تحلیل عظیم­­‌داده‌ها برای استخراج بینش‌های ارزشمند از مجموعه داده‌های بزرگ و تصمیم­‌گیری آگاهانه استفاده کرد.

📍نویسندگان جنبه‌های مختلف تجزیه و تحلیل عظیم­‌داده، از جمله؛ جمع‌آوری، پیش‌پردازش، ذخیره‌سازی، تکنیک‌های تجزیه و تحلیل‌ و نیز تصویرسازی‌داده‌ها را پوشش می‌دهند. آن‌ها درباره ابزارها و فناوری‌های رایج مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم مانند Hadoop ،Apache Spark و الگوریتم‌های یادگیری ماشین بحث می‌کنند. یکی از تاکیدهای اصلی کتاب بر روی روش تحقیق در تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم است. این کتاب همچنین، راهنمایی در مورد فرمول‌بندی سؤالات پژوهش، طراحی آزمایش‌ها، انتخاب تکنیک‌های مناسب تجزیه و تحلیل داده‌ها و تفسیر نتایج ارائه می‌کند. در ادامه نویسندگان بر اهمیت اخلاق و ملاحظات حریم خصوصی در پژوهش­‌های عظیم­‌داده تاکید می‌کنند.

📍در این کتاب، مطالعات موردی و نمونه‌هایی در دنیای واقعی برای نشان دادن مفاهیم و تکنیک‌های مورد بحث ارائه شده‌اند. این مطالعات موردی نشان می‌دهد که چگونه تجزیه و تحلیل عظیم­‌داده‌ها با موفقیت در حوزه‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، کسب و کار، اجتماعی و آموزشی به کار گرفته شده است. علاوه بر این، کتاب حاضر به چالش‌ها و محدودیت‌های مرتبط با تجزیه و تحلیل عظیم­‌داده‌ها، مانند مسائل مربوط به کیفیت داده، نگرانی‌های مقیاس پذیری، و پیامدهای اخلاقی می‌پردازد. برای غلبه بر این چالش‌ها و نیز به حداکثر رساندن ارزش عظیم­‌داده، استراتژی‌ها و به روش‌هایی را ارائه می‌دهد.

📍به طور کلی، این کتاب به عنوان یک راهنمای عملی برای پژوهشگران و متخصصانی عمل می­‌کند که می‌خواهند از قدرت تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم استفاده کنند و آن‌ها را با دانش و مهارت‌های لازم برای انجام پژوهش­‌های مؤثر و استفاده از این نوع داده­‌ها برای بینش و تصمیم­‌گیری معنادار مجهز می‌کند.


این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.


#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور


@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir

📌📌معرفی ابزار Apache Sqoop

🖌 ابزار Apache Sqoop ابزاری است که برای انتقال کارآمد داده های انبوه بین Apache Hadoop و داده‌های ساختار یافته، مانند پایگاه‌های داده رابطه ای طراحی شده است. این یک رابط خط فرمان را فراهم می‌کند که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌های مورد نظر را برای انتقال و مکان مورد نظر برای داده‌ها مشخص کنند.

🖌ابزار Sqoop می‌تواند با تولید کد Java MapReduce که می‌تواند روی خوشه Hadoop اجرا شود، داده‌ها را از یک پایگاه داده به Hadoop وارد کند. برعکس، همچنین می‌تواند داده‌ها را از Hadoop به یک پایگاه داده بازگرداند. این برنامه از وارد کردن داده‌ها و استخراج داده‌ها به سیستم‌های پایگاه داده مختلف، از جمله MySQL، Oracle، PostgreSQL و Microsoft SQL Server پشتیبانی می‌کند.

🖌 یکی از ویژگی‌های کلیدی Sqoop این است که از ورود افزایشی پشتیبانی می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد فقط داده‌های جدیدتر را از یک پایگاه داده از زمان آخرین ورود داده وارد کنند. این به به روز نگه داشتن خوشه Hadoop با تغییراتی که در پایگاه داده رخ می‌دهد کمک می‌کند.

🖌همچنین Sqoop از موازی سازی و تحمل خطا پشتیبانی می‌کند و امکان انتقال سریع و مطمئن داده‌ها را فراهم می‌کند. از قابلیت‌های پردازش توزیع شده Hadoop برای اجرای عملیات واردات و ارسال به صورت موازی در چندین ماشین در خوشه استفاده می‌کند.

🖌 برخی از ویژگی‌های کلیدی Sqoop عبارتند از:

📍یکپارچه سازی داده‌ها: Sqoop امکان یکپارچه سازی و انتقال یکپارچه داده‌ها را بین Hadoop و پایگاه‌های داده رابطه ای مختلف، انبارهای داده و سایر منابع داده ساختاریافته فراهم می‌کند.

📍واردات و صادرات: Sqoop قابلیت‌هایی را برای وارد کردن داده‌ها از منابع داده‌های ساخت یافته به Hadoop و همچنین استخراج داده‌ها از Hadoop به فروشگاه‌های داده ساخت یافته را فراهم می‌کند.

📍انتقال موازی: Sqoop داده‌ها را به صورت موازی انتقال می‌دهد، به این معنی که می‌تواند به طور موثر مجموعه داده‌های بزرگ را انتقال دهد و عملکرد کلی را با استفاده از چندین نقشه نگار در Hadoop بهبود بخشد.

📍واردات افزایشی: Sqoop از واردات افزایشی پشتیبانی می‌کند و استخراج و انتقال تنها ردیف‌های تغییر یافته یا جدید در پایگاه داده منبع را از زمان آخرین واردات امکان‌پذیر می‌سازد. این ویژگی به به روز رسانی موثر داده‌ها در Hadoop کمک می‌کند.

📍تبدیل داده: Sqoop از تبدیل‌های اساسی در حین انتقال داده پشتیبانی می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد ستون‌های خاص، ردیف‌های فیلتر، داده‌ها را جمع‌آوری کنند و سایر تبدیل‌ها را در طول فرآیند ورود یا استخراج انجام دهند.

📍ادغام با اکوسیستم Hadoop : به طور یکپارچه با سایر ابزارهای اکوسیستم Hadoop مانند Hive، که به کاربران اجازه می‌دهد داده‌ها را مستقیماً به جداول Hive وارد کنند و Apache Flume، امکان انتقال داده‌ها از منابع مختلف به Hadoop را با استفاده از Sqoop فراهم می‌کند.

📍احراز هویت و امنیت: Sqoop از روش‌های مختلف احراز هویت، از جمله احراز هویت مبتنی بر رمز عبور، Kerberos و LDAP پشتیبانی می کند. همچنین برای حفظ امنیت داده‌ها رمزگذاری داده‌ها را در حین انتقال ارائه می‌دهد.

📍توسعه پذیری: Sqoop توسعه پذیری را از طریق معماری پلاگین خود فراهم می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد اتصالات سفارشی را برای پایگاه‌های داده یا منابع داده خاص ایجاد و ادغام کنند.


🖌به طور کلی، Apache Sqoop فرآیند یکپارچه سازی داده‌ها بین Hadoop و پایگاه داده‌های رابطه ای را ساده می‌کند و استفاده از قدرت Hadoop را برای تجزیه و تحلیل و پردازش مجموعه داده‌های عظیم برای کاربران آسان‌تر می‌کند، و آن را به ابزاری ضروری برای مهندسان داده و تحلیلگرانی تبدیل می‌کند که با مجموعه داده‌های بزرگ کار می‌کنند.

#معرفی_ابزار
#عظیم_داده
#فاطمه_مصلحی
#Apache_Sqoop

@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir

📶تبدیل بیگ دیتا به مزیت بزرگ برای خدمات مالی

#اینفوگرافی
#عظیم_داده
#BigData
#Oracle
#حمید_جمالی

www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

📚معرفی کتاب

📌محاسبات شناختی برای سیستم‌های عظیم‌داده از طریق اینترنت اشیا

"Cognitive Computing for Big Data Systems Over IoT"

📌نویسندگان:
Arun kumar Sangaiah, Arunkumar Thangavelu, Venkatesan Meenakshi Sundaram

📌این کتاب در سال 2018 توسط Springer انتشار یافته است.


📍 این کتاب جامع به عنوان یک منبع ارزشمند برای کسانی که به دنبال درک عمیق‌تری از تقاطع بین محاسبات شناختی، عظیم‌داده و اینترنت اشیا هستند، عمل می‌کند. همگرایی عظیم‌داده و اینترنت اشیا حجم زیادی از داده را تولید و مبادله کرده و استخراج اطلاعات معتبر را چالش برانگیز می‌سازد. در این کتاب، تکنیک‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل حجم زیاد داده‌ها و بهبود فرایند تصمیم‌گیری پیشنهاد شده‌ است. محاسبات شناختی روشی است که رویکردهای فعلی علم داده را با بینش متخصصان و همچنین مفهوم هوش مصنوعی و استنتاج بر دانش ترکیب کرده و گسترش می‌دهد؛ همچنین در بسیاری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی از جمله سیستم‌های خبره، پردازش زبان طبیعی، شبکه‌های عصبی، روباتیک و واقعیت مجازی استفاده می‌شود.


📍نویسندگان در این کتاب دانش زمینه‌ای، استدلال علم داده و روش‌های شناختی را بر روی اینترنت اشیا بررسی کرده و تمرکز اصلی کتاب را بر طراحی بهترین فناوری‌های تعبیه‌شده شناختی برای پردازش و تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ جمع‌آوری‌شده توسط اینترنت اشیا و همچنین بهبود فرآيند تصمیم‌گیری قرار داده‌اند.

📍این کتاب به طیف گسترده‌ای از پارادایم‌های محاسبات شناختی و تصمیم‌گیری در یک صنعت یا سازمان، در تمام سطوح چالش‌های علم داده می‌پردازد. این کتاب برای دانشمندان علم داده، متخصصان، محققان و دانشگاهیان در نظر گرفته شده که با چالش‌ها و پیشرفت‌های جدید در زمینه‌های خاص محاسبات شناختی و علم داده در زمینه اینترنت اشیا سر و کار دارند. در این کتاب همچنین، چارچوب‌ها و ابزارهای عملی طراحی و برای مقابله با چالش‌های پیچیده مرتبط با تجزیه و تحلیل عظیم‌داده در محیط اینترنت اشیا ارائه شده است.

📍هدف این کتاب ارائه چارچوب نظری و آخرین یافته‌های تحقیقات تجربی در این زمینه است. راه‌حل‌های عظیم‌داده در مورد مشکلات اینترنت اشیا از طریق طیف گسترده‌ای از چارچوب‌های محاسباتی الگوریتمی و شناختی مانند بهینه‌سازی، یادگیری ماشین و سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌ به طور مؤثری مدیریت شده‌اند. نویسندگان فراتر از مرزهای نظری پیش رفته و برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی را در حوزه‌های مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، تولید و انرژی ارائه می‌دهند.


این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.


#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور


@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir

"🔬 بررسی تأثیر عظیم داده در صنعت بهداشت و درمان 🔬

✅ این ویدیو به بررسی دقیق و علمی چگونگی تحول بهداشت و درمان توسط آنالیز عظیم داده می‌پردازد.

📘 چالش‌های مرتبط با داده‌های پزشکی: این ویدیو با بررسی ناهمگونی و پراکندگی داده‌های بهداشتی آغاز می‌شود و بر ضرورت اتخاذ رویکردی سیستماتیک در جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها تأکید دارد.

📈 اهداف آنالیز در صنعت بهداشت و درمان: این صنعت با استفاده از آنالیز به دنبال دستیابی به اهدافی از قبیل پیش‌بینی و پیشگیری از اپیدمی‌ها، کمک به درمان بیماری‌های دشوار، کاهش هزینه‌های بهداشتی و ارتقای کیفیت زندگی است.

🔍 آنالیز پیش‌بینی‌کننده: این ویدیو به پتانسیل بالای آنالیز پیش‌بینی‌کننده در حوزه بهداشت برای تشخیص بیماری‌ها قبل از بروز نشانه‌های بالینی می‌پردازد.

🗃 مشکلات مربوط به سیلوهای داده: یکی از چالش‌های اصلی، ناهماهنگی و پراکندگی داده‌های بهداشتی است که مانع از استفاده مؤثر از داده‌ها می‌شود.

📋 تهیه پروفایل‌های جامع بیمار: هدف اصلی این است که پروفایل‌های کاملی از بیماران شامل تمامی مراقبت‌های پزشکی در طول حیات فرد تهیه شود.

🚀 مزایای آنالیز در بهداشت و درمان:
- سوابق بهداشت الکترونیکی (EHRs)
- بهبود پیش‌بینی‌های بیمار
- پشتیبانی تصمیم‌گیری‌های بالینی
- افزایش مشارکت بیماران
- برنامه‌ریزی استراتژیک
- تله‌مدیسین
- آنالیز پیش‌بینی‌کننده
- تشخیص تقلب
- تصویربرداری پزشکی
- پیشگیری از خودآسیب‌رسانی

🏥 معرفی نمونه‌هایی از شرکت‌های فعال در زمینه آنالیز بهداشتی: ویدیو به معرفی شرکت‌هایی نظیر Tempus، Pisces Technology، Hera Health و Innoplexis می‌پردازد که هر کدام به نوعی در حوزه آنالیز بهداشتی فعالیت دارند.

🚧 چالش‌های پیش روی این شرکت‌ها:
- یکپارچه‌سازی داده‌ها
- پذیرش آهسته فناوری‌های نوین
- تفاوت در استانداردهای داده
- رعایت مقررات مرتبط
- حفظ حریم خصوصی
- مالکیت و سودآوری داده‌ها

📚 برای کسب اطلاعات بیشتر، ویدیو را مشاهده کنید:

https://www.youtube.com/watch?v=-TE_CD3vG90

#معرفی_ویدئو
#عظیم_داده
#صنعت_بهداشت_و_درمان
#حمید_جمالی

www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

#ويدئو
#عظیم_داده
#تحلیلگری_داده
#آرش_قاضی_سعیدی

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📚معرفی کتاب

📌کاربردهای عظیم‌داده در صنعت ۴

"Big Data Applications in Industry 4.0"

📌نویسندگان:
P. Kaliraje, T. Devi

📌این کتاب در سال ۲۰۲۲ توسط CRC Press انتشار یافته است.


📍 در این کتاب، نویسندگان به چشم‌انداز تحول‌آفرین صنعت ۴ می‌پردازند که بیانگر آخرین مرز فناوری در تولید است. محور این تحول، نقش بنیادی تجزیه‌ و تحلیل عظیم‌داده بوده که به عنوان سنگ بنای صنعت ۴ شناسایی شده‌است. عظیم‌داده بینش‌های ارزشمندی را برای مدیریت موثر کارخانه‌های هوشمند ارائه می‌دهد. این کتاب همچنین بر ضرورت ابزارها و فن‌آوری‌های پیشرفته برای پردازش داده‌ها و اطمینان از تحویل اطلاعات مربوطه تأکید می‌کند. مزیت‌های بالقوه عظیم داده زمانی‌که با صنعت ۴ ادغام شود، به شکل‌دهی به فرآیندهای صنعتی، تأثیرگذاری بر مصرف منابع، ساده‌سازی فرآیندها، جهت‌دهی به اتوماسیون و نیز اهداف توسعه پایدار گسترش می‌یابد.

📍تکامل سریع این فناوری‌ها، به افراد با مهارت‌های سطح بالا و دانش عمیق نیاز دارد تا به چالش‌های بی‌وقفه رسیدگی کنند. این کتاب بر اهمیت هماهنگ ماندن با تغییرات کوچک در داده‌های تولید شده و بر تأثیر بالقوه آن‌ها بر محیط و صنعت تأکید می‌کند. افزایش نرخ تولید داده‌ها، پیچیدگی تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها را تشدید، و آن را به یک قلمرو چالش‌برانگیز پژوهشی تبدیل می‌کند.

📍 پیش‌بینی می‌شود که چشم‌انداز بازار برای تجزیه و تحلیل عظیم‌داده‌ها، رشد قابل توجهی را تجربه کند. این افزایش در تقاضا نیاز روز‌ افزون به متخصصان در این زمینه را برجسته می‌کند. افزایش تقاضا به دلیل حجم فزاینده، سرعت و تنوع داده‌های تولید شده در عصر دیجیتال امروزی است که نیازمند فناوری‌ها و روش‌های پیشرفته برای کشف اطلاعات ارزشمند برای تصمیم‌گیری، توسعه استراتژی و حل مشکلات در صنایع و بخش‌های مختلف است. توسعه مهارت برای هدایت صنعت ۴ و ایجاد زیرساخت‌های پیشرفته از منظر فناوری به عنوان عناصر کلیدی برای ستون‌های آینده توسعه جهانی پدیدار می‌شود.

📍 تغییرات پیش‌رونده تحول‌آفرین و تصاعدی، مؤسسات آموزشی و دانشگاه‌ها را ملزم می‌کند که ابزارهای صنعت ۴ را به طور فعالانه در برنامه‌های متنوع آموزشی و پژوهشی خود بگنجانند. این کتاب خود را به عنوان منبعی ارزشمند برای انتقال مفاهیم اساسی و دانش عظیم‌داده به فارغ‌التحصیلان معرفی می‌کند. نویسندگان همچنین با کشف جنبه‌های مختلف عظیم‌داده، کاربردها را در بخش‌های مختلف، از جمله امور مالی، آموزش، رسانه‌های اجتماعی، سنجش از راه دور و مراقبت‌های بهداشتی بررسی می‌کنند. دانشمندان، مهندسان و آماردانان با هدف ساخت برنامه‌های کاربردی عظیم‌داده‌ها برای حل مسئله در دنیای واقعی، مرجع جامعی را در این کتاب خواهند یافت.

📍در دیگر بخش‌های این کتاب به موضوعات خاصی مانند کاربردهای علم داده، ادغام صنعت ۴، اصول پیش‌بینی، کاربردهای مراقبت‌های بهداشتی و نقش عظیم‌داده در آموزش می‌پردازند. هر فصل به عنوان یک کاوش دقیق عمل می‌کند، و بینش‌های ارزشمندی را برای توسعه دهندگان نرم‌افزار، دانشجویان و اساتید و نیز محققان ارائه می‌دهد. محتوا به گونه‌ای طراحی شده‌ است که غنی و جامع باشد و به خوانندگان کمک کند تا درک عمیقی از موضوع پیدا کنند. بینش‌های به اشتراک گذاشته شده در هر فصل چند وجهی است و می‌تواند در حوزه‌های مختلف حرفه‌ای و آموزشی اعمال شود و کتاب را به منبعی ارزشمند برای هر علاقه‌مند به این حوزه تبدیل می‌کند.


این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.


#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور


@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir

📌 معرفی ویدئو
این ویدیو از کانال "Brain Growth Online" به اهمیت نوآوری داده‌های عظیم می‌پردازد و بر نقش کلیدی آن در تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار و تحلیل بازار تاکید دارد. در این ویدیو، دلایل اصلی اهمیت مطالعه داده‌های عظیم برای کسب‌وکار و جامعه بیان شده است.

نکات کلیدی این ویدیو:

📊 افزایش درآمد: استفاده از تحلیل‌های داده‌های عظیم برای شناسایی روندها و بهبودها، تصمیم‌گیری آگاهانه و افزایش درآمد را تقویت می‌کند.

🔍 بینش‌های بهبودیافته: تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم رفتارها و ترجیحات مشتریان را آشکار می‌کند و امکان ارائه استراتژی‌های بازاریابی متناسب را فراهم می‌آورد.
⚙️ بهبود عملیات: ابزارهای تحلیل داده ‌های عظیم عملیات را با شناسایی ناکارآمدی‌ها و فرصت‌ها بهینه‌سازی می‌کنند.

🛡 کاهش ریسک: درک رفتارهای مشتری از طریق داده‌های عظیم ریسک را کاهش می‌دهد و از فعالیت‌های کلاهبرداری جلوگیری می‌کند.

⏩ تصمیم‌گیری سریع‌تر: تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده‌ای گسترده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تصمیمات سریع و هوشمندانه‌ای در پاسخ به تغییر ترجیحات مشتریان و شرایط بازار اتخاذ کنند.

💰 صرفه‌جویی در هزینه: تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌ها را از طریق شناسایی منابع هدررفته و بهینه‌سازی زنجیره تامین، افزایش کارایی را ممکن می‌سازد.

📈 بهبود بهره‌وری: تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم ارتباط بین عملکرد کارمندان و موفقیت سازمانی را روشن می‌کند، فرآیندها را خودکار می‌سازد، کار دستی را کاهش می‌دهد و به طور کلی بهره‌وری را افزایش می‌دهد.

🔝 افزایش کیفیت: تجزیه و تحلیل بازخورد مشتریان به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا در مورد نحوه تمرکز تلاش‌های تحقیق و توسعه خود تصمیمات بهتری بگیرند و محصولات بهبودیافته‌ای تولید کنند.

🗣 بهبود ارتباط: داده‌های عظیم امکان شناسایی مشکلات احتمالی و راه‌های بهبود را قبل از اینکه تشدید شوند، فراهم می‌آورد و ارتباط و خدمات بهتری به مشتریان ارائه می‌دهد.

🔒 امنیت بیشتر: شناسایی و پاسخ به تهدیدات امنیتی به صورت زمان‌واقعی از شبکه‌ها و داده‌ها بهتر محافظت می‌کند.

🌐 جامعه مبتنی بر داده: تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم بینش‌های ارزشمندی در مورد رفتارهای گروه‌های بزرگ ارائه می‌دهد و درک عمیق‌تری از روندها و چالش‌های جامعه فراهم می‌آورد.

برای دسترسی به ویدیو اصلی به لینک زیر مراجعه کنید:
https://www.youtube.com/watch?v=jt4iopIQESI

#معرفی_ویدئو
#عظیم_داده
#نوآوری
#حمید_جمالی

www.bdbanalytics.ir
@BigData_BusinessAnalytics

📚معرفی کتاب "Big Data at Work: Dispelling the Myths, Uncovering the Opportunities"

عنوان:
🔍 «عظیم داده در کار: از بین بردن افسانه‌ها، کشف فرصت‌ها»

🖋 نویسنده : Thomas H. Davenport
📌 این کتاب در سال ۲۰۱۴ و توسط ‎ Harvard Business Review Pressانتشار یافته است.


📍این کتاب را می‌توان به عنوان راهنمایی کاربردی برای به‌ کارگیری عظیم داده و استفاده از مزایای آن و شناخت چالش‌های موجود در به کارگیری آن در سازمان‌ها دانست. تمرکز کتاب بیشتر از مسائل فنی بر بعد انسانی و سازمانی پیاده‌سازی و استفاده از عظیم داده است.

📍نویسنده، نگارش کتاب را در ۸ فصل انجام داده است. دو فصل ابتدایی درباره‌ی اهمیت عظیم داده و چگونگی اثرگذاری آن در سطوح فردی مشاغل و سطوح سازمانی در صنایع متفاوت است. فصل سوم کتاب بر استراژی عظیم داده و ابعاد آن با توجه به نیاز‌های کسب‌وکار و اهداف سازمانی تمرکز دارد. فصل چهارم و پنجم کتاب به صورت خاص بر چالش‌های ابعاد انسانی و زیرساخت‌های تکنولوژیکی و تحلیلی این حوزه می‌پردازند. فصول بعدی کتاب چالش‌ها و عوامل کلیدی موفقیت استفاده از عظیم داده در سازمان‌ها و همچنین مطالعاتی موردی در سطوح سازمان‌های بزرگ و استارتاپ‌ها را در این رابطه بررسی می‌کنند. در انتها، پرسشنامه‌ای جهت ارزیابی آمادگی استفاده از عظیم داده آورده شده است.

📍می‌توان برخی از نکات با اهمیت که کتاب مباحث خود را حول آن‌ها شکل می‌دهد را شامل مواردی زیر در نظر داشت:

🔹 مزایای عظیم داده همچون بهبود تصمیم‌گیری و افزایش کارایی و نوآوری در تمامی صنایع.
🔹نیاز به همراستایی زیرساختی در کنار فرهنگ مناسب با عظیم داده برای استفاد‌ه‌ی اثربخش از نتایج تحلیلی آن.
🔹مسئله‌محور بودن تمامی مراحل از جمع‌آوری تا تحلیل و آماده‌سازی گزارش‌ها و نپرداختن صرف به عظیم داده و ابعاد فنی مختلف آن.

📍به طور کلی، این کتاب دیدی نسبتا همه‌جانبه به مقوله‌ی عظیم‌داده داشته و همانگونه که خود نویسنده عنوان می‌کند، به جای پرداختن به این نکته که چه میزان داشتن این حجم از داده جذاب و مفید است، به آن پرداخته که صرف نظر از آنکه چه میزان داده در اختیار دارید، مهم آن است که چگونه از آن استفاده می‌کنید.

این کتاب را می‌توانید در پست بعد دریافت نمایید.


#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#احسان_نگهدار


@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir

📌📌 تحلیلگری عظیم داده چیست؟


در این ویدئو با نحوه استفاده از تحلیلگری عظیم داده و انواع آن و همچنین چگونگی یاری رسانی تحلیلگری عظیم داده به سازمان‌ها آشنا می‌شویم.
همچنین می‌توانید این ویدئو را در لینک زیر مشاهده فرمایید.


🔗 https://bdbanalytics.ir/wom5

#ويدئوکوتاه
#عظیم_داده
#تحلیلگری
#آرش_قاضی_سعیدی

@BigData_BusinessAnalytics
www.bdbanalytics.ir

📚معرفی کتاب

📌روش‌های توسعه برای سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده

"Development Methodologies for Big Data Analytics Systems"

📌نویسندگان:
Manuel Mora, FenWang, Jorge Marx Gomez, Hector Duran-Limon

📌این کتاب در سال 2024 توسط Springer انتشار یافته است.


📍 رشد فزاینده‌ی حجم، تنوع و سرعت داده‌ها، که اغلب با عنوان «عظیم‌داده» شناخته می‌شود، رویکرد ما به تصمیم‌گیری در صنایع مختلف را متحول کرده است. سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده (BDA) راه‌حل‌های نرم‌افزاری هستند که به‌طور خاص برای استخراج بینش‌های ارزشمند از این مجموعه داده‌های عظیم طراحی شده‌اند. این کتاب به دنیای سیستم‌های BDA می‌پردازد و با بررسی روش‌های توسعه‌، کاربردهای موفقیت آمیز آن را در حوزه‌های مختلف به نمایش می‌گذارد.

📍این کتاب، سیستم‌های BDA را به عنوان سنگ بنای حوزه‌ی نوظهور «علم داده» معرفی می‌کند. علم داده خود از همگرایی سه حوزه‌ی کلیدی، آمار، علوم رایانه و تحلیل هوش تجاری، نشأت می‌گیرد. هدف اصلی آن استفاده از قدرت داده‌های عظیم برای توسعه‌ی مفاهیم، مدل‌ها، روش‌ها و ابزارهایی است که بتواند ارزش پنهان در منابع عظیم داده‌های داخلی و خارجی سازمان‌ها را آشکار سازد.

📍اگرچه به‌طور سنتی به دلیل نیاز به منابع انسانی، فناوری و منابع سازمانی قابل توجه، سیستم‌های BDA عمدتا توسط کسب‌وکارهای بزرگ به کار گرفته می‌شدند، اما امروزه در حال گسترش به سایر بخش‌ها نیز می‌باشد. با این حال، خلأیی اساسی در توسعه‌ی نظام‌مند این سیستم‌ها وجود دارد. علی‌رغم به‌کارگیری روش‌های توسعه‌ی آزموده‌شده‌ای مانند CRISP-DM، SEMMA و KDD برای سیستم‌های تحلیل داده، تعداد قابل توجهی از پروژه‌های BDA در عمل نمی‌توانند به وعده‌های خود وفا کنند. از دیدگاه مهندسی نرم‌افزار، فرآیندها و روش‌های توسعه‌ی قوی، شامل رویکردهای برنامه‌محور، چابک، ترکیبی و سبک‌وزن، برای برآورده کردن محدودیت‌های حیاتی «مثلث آهنین» پروژه (زمان‌بندی، بودجه و کیفیت) ضروری هستند. این امر، نیاز روزافزون به ادغام اصول مهندسی نرم‌افزار و سیستم در توسعه‌ی سیستم‌های BDA را برای اطمینان از نتایج موفقیت‌آمیز که مطابق با انتظارات کسب‌وکار باشد، برجسته می‌کند.

📍برای دستیابی به این هدف، سردبیران کتاب از پژوهشگران برجسته در هر دو حوزه‌ی مهندسی نرم‌افزار و علم داده دعوت کرده‌اند تا در مورد طیف وسیعی از موضوعات مشارکت نمایند و خلأ موردنظر را برطرف نمایند. این کتاب شامل ۱۱ فصل می‌باشد و توسط پژوهشگران بین‌المللی تنظیم شده تا موضوعات اساسی، روش‌شناسی‌ها، چارچوب‌ها و کاربردهای دنیای واقعی را پوشش ‌دهد. این کتاب برای پژوهشگران، دانشگاهیان، متخصصان و دانشجویان دوره‌ی دکتری که به توسعه‌ی نظام‌مند سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده علاقه‌مند هستند، در نظر گرفته شده است. کتاب به سه بخش زیر تقسیم شده است:

۱- بنیاد سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده: این بخش به بررسی مفاهیم اساسی زیربنای سیستم‌های BDA از جمله بنیادهای تحلیل عظیم‌داده و علم داده، چارچوب‌، معماری‌، ابزار و پلتفرم‌ها و فنون محاسباتی می‌پردازد.

۲- روش‌های توسعه برای سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده: این بخش، با بررسی روش‌های توسعه‌ مانند CRISP-DM، SEMMA و KDD در کنار روش‌های توسعه‌ی نرم‌افزار عمومی مانند RUP، MBASE و MSF، به عمق روش‌های توسعه می‌پردازد. همچنین، این بخش به بررسی روش‌های خاص چابک، ترکیبی و سبک‌وزن مبتنی بر چارچوب‌هایی مانند Scrum، XP، ISO/IEC 29110 و Microsoft TDSP می‌پردازد.

۳- کاربرد، چالش‌ و مسیرهای آینده‌ی سیستم‌های تحلیل عظیم‌داده: این بخش به بررسی کاربردهای واقعی سیستم‌های BDA در حوزه‌های مختلفی مانند مراقبت‌های بهداشتی، بازاریابی، امور مالی، آموزش، ورزش، خرده فروشی، لجستیک و تولید و همچنین چالش‌ها، محدودیت‌ها و روندهای فعلی در این زمینه می‌پردازد.


این کتاب را می‌توانید از لینک زیر دریافت فرمایید.

🔗 https://bdbanalytics.ir/4mm6


#معرفی_کتاب
#عظیم_داده
#زهرا_رفیعی‌پور


@BigData_BusinessAnalytics
http://www.bdbanalytics.ir