دانشگاه خوارزمی برگزار می‌کند:

مجموعه جلساتSharing insights

صنعت تحلیل داده (Data Analytics) به فرایند جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها به منظور استخراج اطلاعات مفید و قابل استفاده اشاره دارد. این صنعت در سال‌های اخیر به دلیل افزایش حجم داده‌ها و پیشرفت تکنولوژی، به سرعت رشد کرده و به یکی از ارکان اساسی تصمیم‌گیری در سازمان‌ها و کسب‌وکارها تبدیل شده است. در

کد خبر: ۱۳۱۹۰۱۱

تاریخ: ۱۷ فروردين ۱۴۰۴ - ۰۹:۲۶

به گزارش پایگاه خبری دانا انجمن علمی مهندسی صنایع دانشگاه تهران با همکاری انجمن علمی مهندسی صنایع دانشگاه خوارزمی برگزار می‌کند:

مجموعه جلسات
Sharing insights

جلسه اول:
نگاهی به وضعیت آکادمیا و صنعت تحلیل داده در اروپا و ایران
صنعت تحلیل داده (Data Analytics) به فرایند جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها به منظور استخراج اطلاعات مفید و قابل استفاده اشاره دارد. این صنعت در سال‌های اخیر به دلیل افزایش حجم داده‌ها و پیشرفت تکنولوژی، به سرعت رشد کرده و به یکی از ارکان اساسی تصمیم‌گیری در سازمان‌ها و کسب‌وکارها تبدیل شده است. در ادامه به برخی از جنبه‌های کلیدی این صنعت اشاره می‌شود:

جمع‌آوری داده: این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، وب‌سایت‌ها، دستگاه‌های IoT، شبکه‌های اجتماعی و غیره است.

پردازش داده: پس از جمع‌آوری، داده‌ها باید تمیز و آماده‌سازی شوند. این شامل حذف داده‌های ناقص یا نادرست، تبدیل فرمت‌ها و استانداردسازی اطلاعات است.

تحلیل داده: در این مرحله، با استفاده از تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌ها مورد تحلیل قرار می‌گیرند تا الگوها، روندها و بینش‌های جدید شناسایی شوند.

تجسم داده: نتایج تحلیل‌ها معمولاً به صورت گرافیکی و بصری ارائه می‌شوند تا فهم آن‌ها برای تصمیم‌گیرندگان آسان‌تر باشد. ابزارهایی مانند Tableau، Power BI و Google Data Studio در این زمینه کاربرد دارند.

استفاده از نتایج: اطلاعات به دست آمده از تحلیل داده می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند، استراتژی‌های جدیدی طراحی کنند، عملکرد خود را بهبود بخشند و در نهایت به رشد و توسعه کسب‌وکار کمک کنند.

حوزه‌های کاربردی: تحلیل داده در صنایع مختلفی مانند مالی، سلامت، بازاریابی، تولید، ورزش و بسیاری دیگر کاربرد دارد. هر یک از این حوزه‌ها نیازهای خاص خود را دارند و روش‌های تحلیل متفاوتی را می‌طلبند.

فناوری‌های مرتبط: ابزارها و فناوری‌های متعددی برای تحلیل داده وجود دارند که شامل زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R، پایگاه‌های داده NoSQL و SQL، و تکنیک‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند.

چالش‌ها: با وجود مزایای بسیار، صنعت تحلیل داده با چالش‌هایی نیز مواجه است، از جمله حریم خصوصی داده‌ها، کیفیت داده‌ها، و نیاز به مهارت‌های تخصصی برای تحلیل و تفسیر داده‌ها.

در مجموع، صنعت تحلیل داده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با بهره‌گیری از اطلاعات موجود، تصمیمات هوشمندانه‌تری اتخاذ کنند و در دنیای رقابتی امروز موفق‌تر عمل کنند.

در این وبینار قرار است درباره اینکه چرا سراغ دیتا ساینس صحبت شود و وضعیت و ترندهای علم داده، ارتباط علم داده و مهندسی صنایع، همچنین وضعیت جاب مارکت این رشته در اروپا بررسی شود و مقایسه‌ای شود بین رشته علم داده در دانشگاه‌های برتر اروپا و ایران.

با حضور:

امید قربانی
- دانشجوی رشته علم داده دانشگاه‌های EPFL و Sapienza

علیرضا کاوسی
-دانشجوی رشته تحلیل داده دانشگاه UT

چهارشنبه، ۲۷ فروردین
ساعت ۱۸