آیا تجارت الگوریتم عملی است؟

فناوری هوش مصنوعی چیست؟ ادغام آن با هوش تجاری چه مزایایی برای کسب و کار به دنبال دارد؟

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یک مبحث گسترده در علوم کامپیوتر است. با وجود مطالعاتی که در این زمینه انجام شده هنوز هم مطالب مبهم بسیاری در این حیطه ذهن محققان را به خود مشغول کرده است. واژه «هوش مصنوعی» اولین بار توسط جان مکارتی در سال ۱۹۵۹ ایجاد شد و کنفرانسی پیرامون آن برگزار گردید. اما این تفکر که ماشین‌ها قادر باشند بدرستی درک کنند به سال‌ها پیش از این باز می‌گردد. توانایی کامپیوترها در زمینه محاسبات منطقی بر کسی پوشیده نیست. اما اینکه ماشین قادر به تفکر باشد، مبحثی کاملا پیچیده است.

فردی را تصور کنید که در یک اتاق در بسته محبوس است و بر اساس مجموعه داده‌های یک کتابخانه و قوانین از پیش تعیین شده بدنبال یافتن پاسخ‌های یک پرسش‌نامه به زبان چینی است. او میتواند پاسخ‌ها را با استفاده از قوانین و جستجوی جداول به زبان چینی بیابد و پرسشنامه را پر کند. اما به راستی آیا زبان چینی را درک می‌کند؟! مادامی که کامپیوترها از قوانینی برای جستجو و دریافت نتیجه استفاده نمایند قادر به درک و فهم مطالب نخواهند بود.

هسته اصلی فناوری هوش مصنوعی چیست؟

AI شاخه‌ای از علوم کامپیوتر است و هدف آن ایجاد ماشین‌های هوشمند می‌باشد که به بخش مهمی از صنعت فناوری بدل شده است. تحقیقات مرتبط با هوش مصنوعی بسیار فنی و تخصصی است. مشکل اصلی هوش مصنوعی، برنامه نویسی رایانه‌ها برای داشتن مشخصاتی چون دانش، استدلال، حل مشکل، ادراک، یادگیری، برنامه‌ریزی و قابلیت دستکاری و حرکت اشیاء است.

مهندسی دانش و یادگیری ماشین دو بخش اصلی تحقیق AI را تشکیل می‌دهند. ماشین‌ها تنها زمانی میتوانند مانند انسان رفتار کنند و واکنش نشان دهند که اطلاعات فراوانی در رابطه با جهان پیرامون داشته باشند. AI برای پیاده‌سازی دانش به اطلاعات اشیاء، خصوصیات، دسته‌بندی‌ها و روابط بین آن‌ها نیاز دارد. ایجاد حس مشترک، استدلال و حل مسئله در ماشین‌ها یک رویکرد دشوار بشمار می‌رود.

هوش تجاری چیست؟

هوش تجاری (Business intelligence) یک فناوری مبتنی بر تجزیه و تحلیل داده‌ها است. در این فرآیند اطلاعات عملی در اختیار مدیران و کاربران نهایی کسب و کار قرار می‌گیرد که به واسطه آن میتوانند تصمیم‌گیری‌های تجاری را اتخاذ نمایند. مهم‌ترین مزیت ابزارهای هوش تجاری را میتوان در سرعت بخشیدن و بهبود تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار، افزایش بهره‌وری عملیاتی و مزیت رقابتی آن در برابر رقبای تجاری دانست.

همچنین سیستم‌های BI میتواند به شرکت‌ها در جهت تشخیص روند بازار، یافتن مشکلات تجاری و موانع موجود در کسب و کار کمک نمایند. مقالات تخصصی فراگستر در زمینه آموزش BPMS و مدیریت فرآیند کسب و کار میتواند نقطه شروعی برای افزایش آگاهی در زمینه هوش تجاری و کارکردهای سودمند آن در زمینه کسب و کار و افزایش بازدهی سازمان باشد.

ادغام هوش تجاری و هوش مصنوعی، ایده دنیای امروز!

وجه اشتراک هوش تجاری (BI) و هوش مصنوعی (AI) در این است که هر دو از مجموعه‌ای از هسته‌های اصلی تشکیل شده‌اند. درحالیکه عمدتا طبیعت تجزیه و تحلیل آماری BI مربوط به گذشته است و ذات AI مبتنی بر الگوریتم‌های فوق‌پیشرفته ماشین و الگوهای یادگیری عمیق در مورد آینده می‌باشد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین توسعه داده شده در نرم‌افزار BI ، به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا اطلاعات جالب و حیاتی کسب‌وکار را از تاریخچه داده موجود استخراج نمایند. هم‌اکنون تحلیلگران می‌بایست پارامترهایی برای ابزار هوش تجاری (بصورت دستی) تعیین کنند و در این روند تنها داده‌های مهم فعلی کسب و کار ایجاد می‌شوند.

این در حالیست که توانایی یادگیری ماشین در هوش تجاری میتوانند داده‌های غیرقابل بررسی پیشین و ناشناخته‌های عمیق در کسب و کار را آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ استخراج نماید.

از گام‌های آینده در BI میتوان به توانمندی‌سازی هوش تجاری بوسیله هوش مصنوعی بمنظور استفاده از قابلیت تولید زبان طبیعی برای توضیح کسب و کار و بیان نحوه عملکردهای آن نام برد. با این وجود ایده فوق چندان انقلابی و نوظهور نیست. زیرا از ویژگی ادغام AI در برخی نمونه‌های نرم‌افزارهای فروش هوش تجاری بصورت آزمایشی استفاده شده است.

فواید هوش مصنوعی در کسب و کار

هوش مصنوعی در زمینه خودکارسازی فرآیند میتواند روی روند کارهای تکراری که اغلب توسط انسان انجام می‌شود، تاثیر بگذارد.

الگوریتم یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل سیستم‌های CRM راهکاری برای کشف و دسترسی به مجموعه اطلاعات جدیدی در مورد چگونگی افزایش کیفیت خدمات رسانی به مشتریان است.

قرار دادن ربات چت یکی از ایده‌ها برای ارائه خدمات فوری به مشتریان می‌باشد. خودکارسازی موقعیت شغلی نیز یکی دیگر از سوژه‌های جنجالی در میان مشاوران و محققان فناوری اطلاعات مانند Forrester (یک شرکت تحقیقاتی آمریکایی فعال در باب تاثیرات بالقوه فناوری بر مشتریان و عموم مردم) و Gartner (شرکت تحقیقاتی و مشاوره‌ای آمریکایی در زمینه نقش فناوری اطلاعات روی کسب و کارها در سراسر جهان) است.

راه پیشرفت از گام‌های پیوسته و پشت سر هم تشکیل شده است که با تلاش و اراده‌ای پولادین رو به فردا حرکت می‌کنند. اتوماسیون اداری فراگستر میتواند پروژه بعدی در زمینه استفاده از هوش مصنوعی بصورت پیشرفته‌تر از اکنون باشد.

40 سوال مهم راجع به بلاکچین

بلاک چین یک نوع سیستم ثبت اطلاعات و گزارش است، همچنین تفاوت آن با سیستم‌ های دیگر این می باشد که اطلاعات ذخیره‌ شده روی این نوع سیستم، میان همه اعضای یک شبکه به اشتراک گذاشته می‌ شود. با استفاده از رمزنگاری و توزیع داده‌ها، امکان هک، حذف و دستکاری اطلاعات ثبت‌ شده، تقریباً از بین می‌ رود. مفهوم بلاک چین اولین بار با پیدایش بیت کوین به وجود آمد.

از ارز های دیجیتال موفق دیگر که مبتنی بر بلاک چین هستند می توان به تتر، لایت کوین، اتریم و ترون اشاره کرد. همانطور که می دانید قیمت بیت کوین هم اکنون در حال افزایش است، این بیانگر قدرت و محبوبیت این ارز دیجیتال نسب به سایر ارز های رمزنگاری شده می باشد.

1.مزیت استفاده از درخت مرکل در بلاک چین چه چیزی می باشد؟

مزیت استفاده از آن این است که به جای بارگیری هر معامله و هر بلوک مشتری سبک فقط می تواند زنجیره عناوین بلوک را بارگیری کند. همچنین اگر کسی نیاز به تأیید وجود یک معامله خاص در یک بلوک دارد ، لازم نیست کل بلوک را بارگیری کند. بارگیری مجموعه ای از شاخه های این درخت که حاوی این معامله است کافی است. ما هش هایی را که در حال افزایش شعبه هستند و مربوط به معامله من را بررسی می کنیم، اگر این هش ها خوب بررسی شود ، می دانیم که این معامله خاص در این بلوک وجود دارد.

2.آیا این امکان وجود دارد که داده ها را به محض نوشتن در یک بلوک اصلاح کرد؟

نه انجام این کار امکان پذیر نیست، در صورت نیاز به هرگونه اصلاح سازمان به سادگی باید اطلاعات را از تمام بلوک های دیگر نیز پاک کند و هیچ دلیلی غیر از این هنگام استفاده از این روش وجود ندارد در این مواقع باید به داده آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ ها احتیاط زیادی داشته باشید.

3.آیا می توان در سیستم بلاک چین دو برابر هزینه کرد؟

این شرایطی است که یک ارز دیجیتال چندین بار خرج شود زیرا این توکن به طور کلی از یک پرونده دیجیتال تشکیل شده است که به راحتی می تواند کلون شود. این به سادگی منجر به تورم می شود و سازمان ها باید ضرر زیادی را متحمل شوند. یکی از اهداف اصلی فناوری بلاک چین از بین بردن این روش تا حدی ممکن است. همچنشن شما می توانید ارز دیجیتال مورد نظر خود را با بهترین قیمت و کمترین کارمزد در وب سایت تتر ایران معامله کنید.

4.برخی از سیستم عامل های معروف برای توسعه برنامه های بلاک چین را نام ببرید؟

پس از توسعه بیت کوین، سیستم عامل های مختلف بلاکچین شروع به ظهور کردند اتریوم درست بعد از تکامل بیت کوین آمد و یکی از محبوب ترین سیستم عامل های عمومی برای ساخت برنامه های مبتنی بر بلاک چین است. همچنین تتر و اتریم نیز در دسته ارز های دیجیتال محبوب هستند.

5.دفتر بلاک چین چه تفاوتی با یک کتاب عادی دارد؟

تفاوت اصلی بلاک چین که یک دفتر حساب دیجیتال است احتمال خطا در آن بسیار کم تر از یک دفتر معمولی که با دست یا تلاش انسان تهیه می شود است در حالی که بلاک چین تمام وظایف خود را به طور خودکار انجام می دهد. فقط باید آن را به روشی مناسب و با رعایت تمام دستورالعمل ها پیکربندی کنید.

6.دو نوع رکورد که در پایگاه داده بلاک چین وجود دارد چه نام دارد؟

این دوسوابق بلوکی و معاملاتی هستند که به راحتی می توان به این دو رکورد دسترسی داشت ، و بهترین کار این است که آنها را با یکدیگر تلفیق کنیم و بدون دنبال کردن الگوریتم های پیچیده امکان پذیر است.

7.چرا بلاک چین یک رویکرد قابل اعتماد است؟

زیرا سازگاری آن با سایر برنامه های تجاری به دلیل ماهیت منبع باز بودن آن زیاد است. امنیت آن برای معاملات آنلاین در نظر گرفته آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ شده بود که، توسعه دهندگان توجه ویژه ای به نگه داشتن سرعت در هنگام امنیت آن داشته اند. همچنین شغل کاربرانی که از بلاکچین استفاده می کنند مهم نیست چون به راحتی با هر شغلی که داشته باشید می توانید از آن استفاده کنید.

8.چرا می توان به بلاک چین به راحتی اعتماد کرد؟

زیرا این یک رویکرد قابل اعتماد است و شرکتهای زیادی در سناریوی حاضر از آن استفاده می کنند و از آنجا که همه چیز ایمن است و یک رویکرد منبع باز است که در طولانی مدت به راحتی می توان به آن اعتماد کرد.

9.معاملات خارج از زنجیره چیست؟

معامله خارج از زنجیره حرکت ارزش به خارج از بلاک چین است. در حالی که یک معامله درون زنجیره ای که معمولاً معامله نامیده می شود زنجیره بلوک را اصلاح می کند و تعیین اعتبار آن به بلاک چین بستگی دارد. همچنین برخی ار ارز های دیجیتال مبتنی بر بلاکچین قابلیت معاوضه نیز دارند، شما می توانید ارز های دیجیتال خود را کیف پول اتمیک معاوضه کنید.

10.حسابداری اجرایی بلاک چین چیست؟

حسابداری اجرایی چیزی نیست جز نوع خاصی از حسابداری که منحصراً برای شغلی طراحی شده است که خدمات را به مردم ارائه می دهد. محدودیت فوق العاده بالایی در خدمات وجود ندارد و یک کسب و کار می تواند از طریق حسابداری اجرایی مدیریت کند. بلاکچین الگوریتم هایی دارد که به طور خاص برای مدیریت حسابداری اجرایی طراحی شده اند. در حقیقت ، بسیاری از مشکلات مرتبط با همان مشکل را کاهش می دهد.

11.بلاک چین با کدام ارز رمزنگاری شده کشف شده است؟

بلاکچین یک پایگاه داده توزیع شده غیرمتمرکز از سوابق تغییرناپذیر است که این فناوری با اختراع بیت کوین اولین ارز رمزنگاری شده کشف شد.

12 .شناسه های بلوک چیست؟

در بلاک چین بلوک ها را می توان با هش هدر بلوک که در شبکه بیت کوین وجود دارد و برای شناسایی بلاکی خاص در کل بلاک چین استفاده می‌ شود میتوان با استفاده از آن ارتفاع بلوک را تشخیص داد.

13. سرمایه آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ گذاران به چه دلیلی ثروت زیادی را در بیت کوین به پول نقد تبدیل می کنند؟

زیرا آنها می دانند که سرمایه گذاری در این فناوری آینده بسیار روشنی را دارا می باشد. شما می توانید برای خرید تتر و استیبل کوین ها که تقریبن ارز های دیجیتال کم درد سر تری برای سرمایه گذاری هستند در سایت تتر ایران اقدام کنید.

14. چه زمانی برای شروع بلاک چین مناسب است؟

بهترین زمان برای شروع بلاک چین موقعی است که این فناوری در حال رشد است.

15. اصل فناوری بلاکچین چه کارایی دارد؟

اصلی که فناوری بلاکچین بر پایه آن بنا می شود، این امکان را فراهم می کند تا اطلاعات بدون کپی شدن بین کاربران توزیع شود.

16. خصوصیات بلاک چین چیست؟

سیستم های غیرمتمرکز و دفتر توزیع شده و همچنین اکوسیستم ایمن تر را برای شما به وجود می آورد.

17.شناسه های بلوک چیست؟

در بلاک چین بلوک ها را می توان با هش هدر بلوک که در شبکه بیت کوین وجود دارد و برای شناسایی بلاکی خاص در کل بلاک چین استفاده می‌ شود می توان با استفاده از آن ارتفاع بلوک را تشخیص داد.

18. آیا در بلاک چین می توان یک یا چند بلاک را از شبکه ها حذف کرد؟

بله این این امکان وجود دارد موقعیت هایی وجود دارد که فقط بخش خاصی از این دفتر آنلاین در نظر گرفته می شود. با کمک گزینه ها و فیلترهای پیش فرض، بدون تلاش زیاد به راحتی می توان این کار را انجام داد.

19.آیا بلاکچین دفتر فساد ناپذیری است؟

بلاک چین فساد ناپذیر می باشد و هر فردی که قصد ضربه زدن را داشته باشد اگر به تنهایی اقدام کند ناتوان است. آگویر می گوید برای تصاحب شبکه، یک مهاجم باید بیش از 50 درصد از کل قدرت محاسباتی خود را کنترل کند." "ما امیدواریم که این یک سناریوی نظری باشد، اما نمی توانیم مطمئن باشیم. در صورت وقوع، فرد هر گونه احتیاط را انجام می دهد.

20. چه نوع سوابقی را می توان در بلاک چین نگهداری کرد و آیا محدودیت هایی برای آن وجود دارد؟

در روش بلاک چین محدودیتی در ثبت سوابق آن وجود ندارد. صنایع از بلاک چین برای تأمین انواع سوابق استفاده می کنند.

چند نوع از سوابق که در بلاک چین وجود دارد:سوابق معاملات پزشکی، مدیریت هویت، پروسه جابه جایی پول، معاملات کسب و کار، فعالیت های مدیریتی،مستندات است.

21.برای ثبت معاملات در بلاک چین که از یک دفتر توزیع شده دیجیتال استفاده می شود، سیستم به چه اتکا می کند؟

این سیستم به پروتکل سرویس شبکه و گره های شبکه متکی است.

22.بلاک چین قبل از نوشتن معامله در دفتر باعث جلوگیری چه چیزی می شود؟

بلاک چین قبل از نوشتن معامله واقعی در دفتر، با تأیید یک معامله توسط چند طرف از خرج مضاعف جلوگیری می کند. اگر بگوییم که کل سیستم بلاکچین، استخراج، اثبات کار، دشوار برای تولید این سابقه معاملات وجود دارد که اصلاح آن از نظر محاسباتی غیر عملی است.

23.هر بلوک بلاک چین از چه مواردی تشکیل شده است؟

هر بلوک بلاک چین از یک نشانگر هش به بلوک قبلی، مهر زمان، لیست معاملات تشکیل شده است.

24.چه چیزی برای اولین بار در بلاکچین توزیع شده است؟

25. بزرگترین چالش پردازش اطلاعات چیست؟

مهم ترین چالش ایمن سازی آن است و چالش دیگر پردازش اطلاعات انبوه می تواند محدودیتی در عملکرد آن ایجاد کند.

26. بلاک چین را می توان به عنوان کدامیک مورد ذخیره کرد؟

بلاک چین را می توان به عنوان یک پرونده تخت و یک پایگاه داده ذخیره کرد.

27. در زنجیره بلوک، بلوک ها به چه چیزی پیوند می خورند؟

با برگشت به بلوک قبلی به یکدیگر پیوند می خورند.

28. مزیت اصلی تغییر ناپذیری بلاک چین چیست؟

29.چه رویکردهایی برای حمله به الگوریتم رسا وجود دارد؟

دو رویکرد برای حمله به این الگوریتم وجود دارد بروته فورکه شامل همه کلیدهای مخفی احتمالی است و دومین رویکرد حملات ریاضی که با استفاده از این روش می توانیم تکنیک های مختلفی را استفاده کنیم که در تلاش برای فاکتور محصول دو عدد اول مشابه است.

30.امضای کور چیست و چه اهمیتی دارد؟

نوعی امضای دیجیتالی است که در آن محتوای پیام قبل از امضای آن پنهان می شود امضای کورمی تواند به صورت امضای دیجیتالی منظم در برابر پیام اصلی و بدون کور تأیید شود. امضاهای کور معمولاً در پروتکل های مربوط به حریم خصوصی استفاده می شود که امضا کننده و نویسنده پیام طرف های مختلفی هستند.

31.سیستم هایی که امضای کور در آنها اعمال می شود چیست؟

سیستم های رمزنگاری انتخابات و طرح های نقدی دیجیتال

32.چگونه می توانید مدیریت ریسک را کنترل کنید؟

این اساساً فرآیندی برای یافتن تهدیدها و تمام آسیب پذیری های موجود در سوابق مالی یک سازمان است و بهترین کاری که می توان با این رویکرد انجام داد، اقدامات فوری در برابر آنها است.

33. 51٪حمله چیست؟

به شرایطی گفته می شود که گروهی از استخراج کنندگان بیش از 50٪ از نرخ هش شبکه را در اختیار دارند و می توانند با معاملات جدید و متوقف کردن معاملات برای ادامه کار یا دستیابی به تنظیمات آن را دستکاری کنند و قادر به معکوس کردن معاملات اخیراً تأیید شده است.

34.چه چالش هایی را نشت اطلاعات می تواند به یک سازمان تحمیل کند؟

نشت اطلاعات می تواند اعتبار یک سازمان را تا حد عالی کاهش دهد و علاوه بر این می تواند دلیل متحمل شدن خسارات سنگین سازمان باشد و بسیاری از سازمان هایی که برای حفظ امنیت داده های خود نتوانستند پروتکل های امنیتی را اجرا کنند، اعتماد مشتریان خود را از دست داده اند و بسیار سخت در تلاشند تا دوباره به همان اعتبار برسند. در صورت عدم توجه به امنیت معاملات آنلاین، سود کلی هر سازمانی می تواند تا 80٪ کاهش یابد.

35.پردازش اطلاعات چیست؟

اطلاعات اغلب در یک شبکه به اشتراک گذاشته می شود و قبل از انتقال واقعی آن از طریق شبکه باید به فرمت هایی تغییر کند که بتوانند با استاندارد کانال ها که ارتباطی بین فرستنده و گیرنده است متناسب باشد.

36. بیت کوین مبتنی بر چه چیزی است؟

37.سازمان هایی را که می توانند از فناوری بلاک چین استفاده کنند را نام ببرید؟

محدودیت بالایی برای طبقه بندی مشاغل وجود ندارد که بتواند این رویکرد را در نظر بگیرد. واقعیت این است که تقریباً همه مشاغل درگیر معاملات آنلاین یا مالی هستند که برای انجام روان فرآیندها باید انجام دهند. شرکت های بزرگ مقیاس موسسات مالی، مشاغل خصوصی، ادارات دولتی و حتی سازمان های دفاعی می توانند به راحتی به این فناوری اعتماد کنند.

38.الزامات اصلی بلاک چین کسب و کار چیست؟

بلاکچین تجاری به یک دفتر مشترک، قابلیت قرارداد هوشمند، حریم خصوصی و اعتماد نیاز دارد.

39.آیا اصول کلیدی در بلاک چین برای از بین بردن تهدیدات امنیتی که باید دنبال شوند مفید است؟

چند اصل وجود دارد حسابرسی، برنامه های امنیتی، ایمن سازی آزمایش و رویکردهای مشابه، امنیت پایگاه داده، برنامه ریزی تداوم، آموزش نیروی کار دیجیتال همه این اصول اساسی هستند و اجرای آنها آسان است همچنین آنها در مفید ساختن سوابق معاملات مفید هستند.

40.سیاست امنیتی چیست؟

سیاست امنیتی مشخص می کند که دقیقاً چه چیزی باید در سیستم ایمن شود. این یک کاربر شبکه را تحت برخی پروتکل های اصلی محدود می کند که همه آنها باید برای افزایش امنیت کلی توافق آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ کرده و از آنها پیروی کنند. وقتی صحبت از اطلاعات و سوابق مالی یک سازمان می شود، سیاست های امنیتی چندگانه فقط در یک مورد اجرا نمی شود.

علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین چه تفاوت‌هایی باهم دارند

علم داده (Data Science) (علم داده چیست)، تحلیل داده (Data Snalytics) و یادگیری ماشین (Machine Learning) در دنیای امروز با سرعت نجومی در حال پیشرفت و توسعه هستند. همه شرکت‌ ها در جستجوی متخصصانی هستند که بتوانند معادن ارزشمند داده‌ ها را بررسی کرده و به آن ‌ها در تصمیم ‌گیری‌ های تجاری سریع کمک کنند. در این مقاله به بررسی تفاوت ‌های مفاهیم علم داده، تحلیل داده و یادگیری ماشین و مهارت ‌هایی که به متخصصان کمک می‌ کند تا در این حوزه جایگاه محکمی پیدا کنند، می ‌پردازیم. با ما همراه باشید.

جدول محتوا

• علم داده چیست؟
• مهارت ‌های لازم برای یک دانشمند داده
• تحلیل داده چیست؟
• مهارت ‌های لازم برای یک تحلیلگر داده
• تفاوت علم داده و تحلیل داده در چیست؟
• یادگیری ماشین چیست؟
• مهارت‌ های لازم برای یک مهندس یادگیری ماشین
• تفاوت علم داده با یادگیری ماشین در چیست؟
• تفاوت تحلیل داده با یادگیری ماشین در چیست؟
• تفاوت علم داده با تحلیل داده و یادگیری ماشین در چیست؟

علم داده چیست؟

بشر طی چند دهه گذشته تمام تلاش خود را به کار بست تا تعریف خوبی از علم داده ارائه دهد و بهترین راهی که تاکنون برای پاسخ به این سؤال یافته، نمودار ون است. نمودار ون که توسط هیو کانوی در سال 2010 معرفی شد، شامل سه حلقه است: ریاضیات و آمار، تخصص موضوعی (دانش کافی در زمینه دامنه جهت خلاصه‌ سازی و محاسبه) و مهارت هک کردن. هر کسی که در هر سه زمینه از تخصص و مهارت کافی برخوردار باشد، یک فرد آگاه در زمینه علم داده به حساب می‌ آید.
علم داده مفهومی است که در مقابله با داده‌ های بزرگ مورد استفاده قرار می‌ گیرد و شامل پاک‌ سازی، آماده ‌سازی و تجزیه و تحلیل داده ‌ها است. یک دانشمند داده (Data Scientist)، داده ‌ها را از منابع متعدد جمع‌ آوری می‌ کند؛ سپس با استفاده از مفاهیم یادگیری ماشین، تحلیل‌ های پیش ‌بینی کننده (Predictive Analytics) و تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، سعی می‌ کند اطلاعات مهم را از مجموعه داده ‌های جمع ‌آوری شده استخراج کند. دانشمندان این حوزه، داده را از دیدگاه تجارت درک می ‌کنند و پیش ‌بینی‌ ها و بینش‌ های دقیقی ارائه می ‌دهند که در فرایند تصمیم‌ گیری ‌های مهم تجاری مورد استفاده قرار می ‌گیرند.

مهارت ‌های لازم برای یک دانشمند داده

کسب مهارت ‌های اساسی در سه حوزه تجزیه و تحلیل، برنامه نویسی و دانش دامنه برای افرادی که قصد دارند در این زمینه خبره شوند، ضروری است. علاوه بر این، اگر به دنبال آن هستید که جایگاه خوبی در میان کار بلدان این حوزه به دست آورید، از این مهارت ‌ها غافل نشوید:

• آشنایی کامل با پایتون، SAS، R، Scala
• تجربه عملی در برنامه نویسی پایگاه داده SQL
• توانایی کار با داده‌ های بدون ساختار از منابع مختلف مانند ویدئوها و رسانه‌ های اجتماعی
• درک توابع تحلیلی متعدد
• آشنایی با یادگیری ماشین

تحلیلگر داده کیست؟

تحلیلگر داده شخصی است که می ‌تواند آمارگیری‌ های توصیفی اولیه را انجام دهد، داده‌ ها را تجسم کند و در آخر برای نتیجه ‌گیری، نقاط داده (Data Points) را به اشتراک بگذارد.

مهارت ‌های لازم برای یک تحلیلگر داده

یک تحلیلگر داده باید بتواند به برخی از سؤالات در مباحث خاص پاسخ دهد، در مورد ظاهر داده‌ ها بحث کند و این داده‌ ها را به سهام‌ داران شرکت ارائه دهد. اگر قصد دارید به عنوان یک تحلیلگر داده فعالیت کنید، این چهار مهارت کلیدی را در نظر داشته باشید:
• آشنایی با آمار ریاضی
• آشنایی کامل با R و پایتون
• آماده‌سازی داده (Data wrangling)
• درک مناسبی از PIG یا HIVE

تفاوت علم داده و تحلیل داده در چیست؟

علم داده یک مفهوم گسترده و اصطلاحاً یک واژه چتری است که مفاهیم تحلیل داده، داده‌ کاوی، یادگیری ماشین و چندین رشته مرتبط دیگر در زیر این چتر قرار می‌ گیرند. دانشمندان داده سعی می‌ کنند آینده را بر اساس الگوهای گذشته پیش‌ بینی کنند؛ در حالی که تحلیلگران داده این بینش ‌های معنادار را از منابع مختلف استخراج می‌ کنند. دانشمند داده سؤال مطرح می‌ کند و تحلیلگر داده به سؤالات موجود پاسخ می‌ دهد. بطور کلی:

• علم داده مدل ‌ها و الگوهای پیش‌ بینی را ایجاد می ‌کند، تحلیل داده از منابع مختلف داده نتیجه‌ گیری می ‌کند.
• علم داده زمینه فعالیت گسترده و متنوعی دارد، زمینه فعالیت تحلیل داده محدود به بخش تجاری است.
• علم داده نیازمند دانش تخصصی در زمینه آمار و ریاضیات و تجربه کار با SQL است، تحلیل داده نیازمند آشنایی با انبار داده، ابزارهای ETL و هوش تجاری آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ است.
• علم داده افراد مسلط به Python، R، SAS و Scala را می‌ خواهد، تحلیل داده نیازمند تسلط قوی به Python و R است.
• علم داده حول ارزیابی و برآورد ناشناخته‌ ها می‌ گردد؛ در حالی که تحلیل داده سعی دارد دیدگاه ‌های جدید حول موارد شناخته شده را بررسی کند.
• علم داده نیازمند دانش پیشرفته در زمینه یادگیری ماشین است، تحلیل داده آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ به تخصص در زمینه‌ های آماده ‌سازی و تجسم داده نیاز دارد.
• کاربردهای علم داده در بخش ‌هایی مانند هوش مصنوعی، سلامت، بلاک چین یا موتورهای جستجوی وب‌ سایت است، تحلیل داده در بخش‌ هایی مانند خرده‌ فروشی، مسافرت، مراقبت ‌های بهداشتی یا بازاریابی کاربرد دارد.

یادگیری ماشین چیست؟

در حوزه یادگیری ماشین، برای استخراج داده از الگوریتم‌ های مختلف استفاده می ‌شود، شبکه از داده ‌ها یاد می ‌گیرد و سپس بر اساس آنچه آموخته، آینده را پیش ‌بینی می ‌کند. در گذشته یادگیری ماشین بر مبنای تحلیل آماری و تحلیل پیش‌بینی کننده بود. هدف این سیستم تشخیص الگوها و به دست آوردن روابط پنهان بین آن ‌ها، بر اساس داده ‌های درک شده بود.
فیس بوک یک مثال خوب از پیاده‌ سازی مفهوم یادگیری ماشین است. الگوریتم‌ های یادگیری ماشین فیس بوک، داده‌ های مربوط به رفتار هر کاربر در این بستر اجتماعی را جمع‌آوری می ‌کنند. این الگوریتم بر اساس رفتارهای فرد در گذشته، علایق او را حدس می‌ زند و مطابق با آن، مقالات و اعلانات خاصی را در بخش فید به او نمایش می‌ دهد. به همین ترتیب، وقتی دیجی کالا محصولی را به ما توصیه می ‌کند یا آپارات لیستی از ویدیوهای پیشنهادی را در اختیار ما می ‌گذارد، الگوریتم‌های یادگیری ماشین مشغول به کار هستند.

مهارت ‌های لازم برای یک مهندس یادگیری ماشین

اگر قصد دارید در این زمینه فعالیت کنید، موارد زیر مهارت‌ های مهمی هستند که نام شما را به عنوان یک خبره و کار بلد این حوزه رو به رشد پررنگ می ‌کنند:

• تخصص در مبانی کامپیوتر
• آشنایی عمیق با مهارت‌ های برنامه نویسی
• آشنایی با آمار و احتمالات
• مهارت‌ های مدل‌سازی و ارزیابی داده ‌ها

تفاوت علم داده با یادگیری ماشین در چیست؟

علم داده یک اصطلاح گسترده است که چندین و چند رشته را در برمی ‌گیرد و یکی از آن‌ ها یادگیری ماشین است. در یادگیری ماشین از تکنیک‌ های مختلف مانند رگرسیون (regression) و خوشه‌ بندی با ناظر (supervised clustering) استفاده می ‌شود. از سوی دیگر، نمی‌توان دقیق گفت که آیا داده ‌های علم داده از دل یک ماشین یا یک فرایند ماشینی به دست آمده و تکامل پیدا می‌کنند یا خیر! تفاوت اصلی بین این دو مفهوم آن است که علم داده به عنوان یک اصطلاح گسترده هم بر الگوریتم ‌ها و آمار تمرکز دارد و هم مسئولیت پردازش داده را به عهده می ‌گیرد. به طور کلی:

• علم داده مربوط به فرآیند استخراج داده از داده‌ های ساختاریافته و نیمه ساختاریافته است؛ در حالی که یادگیری ماشین به رایانه ‌ها امکان یادگیری و پیش‌ بینی را می ‌دهد.
• علم ‌داده به یک دنیا تجزیه و تحلیل نیاز دارد؛ در حالی که یادگیری ماشین ترکیبی از ماشین و مفهوم علم داده است.
• علم داده شاخه‌ ای است که با داده‌ ها سروکار دارد؛ در حالی که یادگیری ماشین از تکنیک‌ های علم داده برای یادگیری اطلاعات استفاده می ‌کنند.
• علم ‌داده شامل جمع ‌آوری داده، پاک‌ سازی داده و دست ‌کاری داده‌ هاست.
• یادگیری ماشین به سه نوع یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning)، یادگیری تقویتی (Reinforcement learning)، یادگیری با ناظر (Supervised Learning) تقسیم می‌ شود.

تفاوت علم داده با تحلیل داده و یادگیری ماشین در چیست؟

علم‌داده را می ‌توان ترکیبی از چندین رشته اصلی شامل تحلیل داده، مهندسی نرم افزار، مهندسی داده، یادگیری ماشین، تحلیل پیش‌ بینی کننده و موارد دیگر دانست. این حوزه شامل بازیابی، جمع ‌آوری، بلع و تبدیل حجم زیادی از داده‌ ها است که در مجموع به عنوان داده بزرگ یا ابر داده (Big Data) شناخته می‌ شود. علم داده مسئول ساختاربخشی به ابر داده‌ ها، جستجوی الگوهای قانع‌کننده و توصیه به تصمیم ‌گیرندگان است تا متناسب با نیازهای تجاری تغییرات لازم را ایجاد کنند. در حالی که تحلیل داده و یادگیری ماشین دو مورد از بی ‌نهایت ابزار و فرایندهایی هستند که علم داده در کار خود از آن ‌ها استفاده می ‌کند.

کلام آخر

در دنیای امروز صنعت، مفاهیم علم داده، تحلیل داده‌ ها و یادگیری ماشین از مهم‌ترین حوزه‌ هایی است که آشنایی با آن ‌ها شرط اول ورود به دنیای داده است. آشنایی با مهارت‌ های لازم و البته کسب تجربه کافی در دنیای واقعی، می ‌تواند به شما کمک کند تا در این حوزه ‌های محبوب و پرطرفدار متخصص شوید. در این مقاله ضمن تعریف این مفاهیم به صورت مجزا، تفاوت آن‌ ها با یکدیگر را برای افرادی که به تازگی وارد این حوزه شده ‌اند، توضیح دادیم. امیدواریم که برایتان مفید واقع شده باشد.

دستگاه‌ های ماین ایسیک (ASIC)

ایسیک ها (ASIC)، رایانه هایی هستند که هریک به منظور اجرای کار ویژه هایی طراحی شده اند. در حوزه رمزارزها، ایسیک رایانه ای است که با هدف استخراج بیت کوین (bitcoin) و یا رمزارزهای دیگر طراحی شده است. می توان گفت بیت کوین بزرگترین رمزارز از لحاظ میزان هش (hashrate) و دارابودن اجماع غیر متمرکز واقعی است. به بیان دیگر بیت کوین نمونه ای از رمزارزها است که توانایی مقاومت در برابر ایسیک را ندارد.

نکاتی پیرامون مقاومت در برابر ایسیک

این بحث به ایده ایجاد پروتکلی می­پردازد که به طور کامل بتواند در برابر ایسیک مقاومت کند. طراحی ایسیک زمانی است که یک عملکرد محاسباتی خاص به ارتقاء کارایی نیازمند باشد. در واقع ظهور ایسیک ها همزمان است قابلیت بهبود ارزش مورد نظر. در دنیای رمزارزها، منشاء این ارزش، پروتکل یک کوین (coin) خاص است. در چند سال اخیر، رمزارزها براساس گواه اثبات کار (proof of work) از الگوریتم های هشینگ (hashing) زیادی بهره برده اند و در این مسیر، پیشرفت های سخت افزاری زیادی نیز حاصل شده است.

توسعه مبتکرانه صنعت طراحی تراشه توسط بیشتر توسعه دهندگان کریپتو (crypto)پیش بینی نشده بود این درحالی است که اکنون تقریبا همه رمزارزهای اصلی از طریق سخت افزار ایسیک استخراج می شوند.

به طور طبیعی زمانی که همه شبکه ها به مرحله خاصی ارتقاء پیدا می کنند برای استخراج به ایسیک نیازمندند و ظهور ایسیک بعد از این مرحله به منزله سالم بودن شبکه است.

در حقیقت هیچ الگوریتم استخراج شده­ای توانایی مقاومت در برابر ایسیک را ندارد. توسعه دهندگان حاضر در این فضا به دنبال بررسی تاثیرگذاری الگوریتم های ایستا و متعاقب آن یافتن راه حل هستند.

لیست بسیار مختصری از پروتکل های حاضر در چرخه کامل توسعه وجود دارد که به منظور حفظ استقلال خود ترافیک کاربری مناسبی باقی گذاشته اند.

دردسری جدید

کاملاً مشخص است که استخراج توسط کارت گرافیک بسیار مقرون به صرفه تر از استخراج توسط سی پی یو (CPU) است. کارت های گرافیک که مدت ها قبل از ظهور رمزارزها کاربرد داشته اند در زمینه های مختلفی مانند گوشی های هوشمند، هوش مصنوعی و … کاربرد دارند. علاوه بر این کارت های گرافیک نقش مؤثرتری هم در استخراج رمزارزها داشته اند.

بسیاری بر این باورند که مقاومت در برابر ایسیک سرابی است که دستیابی به آن غیر ممکن است. آنها حتی معتقدند که کارتهای گرافیک نیز مجموعه ای غیر از ایسیک نیستند. به همین دلیل از نگاه این افراد، تلاش در این زمینه نتیجه قابل ملاحظه ای نخواهد داشت.

یازده سال از تولد بیت کوین می گذرد و مشاهداتی در طول این سالها در مورد صنعت استخراج صورت گرفته عبارت است از:

افزایش چرخه زندگی ایسیک ها به دلیل کم بودن احتمال روی دادن جهش های عظیم در کارایی. به دلیل ورود تولید کنندگان جدید سخت افزار در بازار، ایسیک به طور روزافزونی در حال رقابتی و متوازن شدن است. موارد ذکر شده باعث کاهش قیمت گذاری فرصت طلبانه می شود و از ایجاد انحصار جلوگیری می کند.

تمرکز گرایی چرا و چگونه؟

سرمایه گذاری های عظیمی برای خرید تجهیزات با مشارکت شرکت های سازنده تراشه توسط ماینر های (miner) صورت می گیرد که هدف آنها از این کار چیزی جز کسب سود بیشتر نیست. هیچ کس به دنبال تباهی کسب و کار خود نیست.

به لحاظ تئوریک از طریق به روز رسانی مداوم الگوریتم هشینگ می توان در برابر ایسیک مقاومت کرد. اما در واقعیت و به لحاظ عملی چنین فرایندی تصمیم متمرکزی است که به طور مخفیانه توسط توسعه دهندگان به اجرا در می آید و منجر به آسیب رساندن به نود های (node) قبلی خواهد شد.

اگر تمرکز کاملی بر الگوریتم های هشینگ پیشنهادی کارت گرافیک و سی پی یو انجام شود زمینه های جدید برای گشوده شدن مسیر های حمله و باج گیری فراهم می شود. در این حال استخراج موثر، حافظه بالایی می طلبد و بیشتر ابزار های ارزان قیمت تناسبی با این کار ندارند.

ایجاد یک الگوریتم به گونه­ ای که استخراج کوین مورد نظر تنها با سی پی یو صورت پذیرد باعث نمی شود تا مردم برای استخراج به استفاده از رایانه های خانگی تشویق شوند. ضمن اینکه افزایش هزینه ها مثلاً در میزان برق مصرفی در این راستا قابل ملاحظه است.

به عنوان مثال ارز مونرو (Monero) الگوریتم مقاوم در برابر ایسیک خود را ایجاد کرد و بیت مین (Bitmain) سخت افزار تخصصی برای آن نساخت. تیم مونرو تصمیم گرفتند که هرچه سریعتر با تغییر الگوریتم اقدام به فورک (fork) کنند. این در حالی است که ادامه دادن فورک ها تا ابد امکان پذیر نیست و نمی توان نود های قدیمی را نیز نادیده گرفت. از سوی دیگر، کاری که از طرف تیم مونرو انجام می شود اصلا غیر متمرکز نیست.

نکات قابل توافق درباره ایسیک:

سازندگان ایسیک و سازندگان کارت گرافیک هر دو به طور موقت، استخراج را در انحصار خود داشته اند؛ آنها بر چرخه زندگی رمزارزهای مختلف تاثیر واقعی داشته اند.

با توجه به مزیت مقیاس می توان نتیجه گرفت که ماینر های بزرگ همیشه در رقابت با ماینر های کوچک عملکرد بهتری دارند.

احتمالا ایسیک ها اجتناب ناپذیر هستند. یک شبکه پویا و قدرتمند همیشه از تخصصی شدن و اتوماسیون بهره می برد.

تلاشهایی که باید انجام دهیم:

تسهیل ورود برای تولید کنندگان ایسیک به منظور تشویق آنها به رقابت و توازن.

فراهم کردن ثبات بلند مدت برای اکوسیستم (ecosystem) استخراج با هدف تکامل سریع.

جلوگیری از در تنگنا قرار گرفتن پذیرش تجاری یک پروتکل رمزارز با سخت کردن کاربرد آن در دراز مدت.

راهبرد اجرایی هارد فورک برای مقاومت در برابر ایسیک زیاد موثر نیست و به مرور زمان قدرت خود را از دست خواهد داد. سازندگان تراشه ها می توانند تراشه هایی بسیار انعطاف پذیر و با قیمت مناسب ایجاد کنند. حتی می توان نوعی ایسیک برای استخراج مونرو طراحی کرد که ضمن دارا بودن انعطاف پذیری لازم در برابر هارد فورک ها کارایی استخراج را تا ۵ برابر ارتقا بخشد.

آشنایی با طرح توجیهی فنی-اقتصادی

اجرای یک مطالعه امکان‌سنجی(Feasibility Study) به کارآفرینان و صاحبان کسب و کار این امکان را می‌دهد تا قبل از دست به کار شدن برای تهیه یک بیزنس پلن پیچیده، خطرات و منافع یک سرمایه‌گذاری تجاری را ارزیابی کنند. درواقع امکان‌سنجی یک بخش اساسی در ارزیابی هرگونه سرمایه‌گذاری جدید است.

طرح توجیهی، تجزیه و تحلیلی از عملی بودن یک پروژه و چالش‌های بالقوه آن است آیا تجارت الگوریتم عملی است؟ که به سرمایه‌گذاران ارائه می‌شود و یا به عنوان راهنما توسط کارآفرینان مورد استفاده قرار می‌گیرد. طرح توجیهی یا مطالعه امکان‌سنجی مجموعه‌ ملزوماتی را که برای یک پروژه موفق مورد نیاز است، فراهم می‌کند و در نهایت به شما می‌گوید که آیا یک پروژه ارزش پیاده‌سازی را دارد یا خیر.

اجزای یک مطالعه امکان‌سنجی(طرح توجیهی فنی-اقتصادی):

مطالعه امکان‌سنجی شامل یک بررسی جامع از تمامی متغیرهایی است که بر عملی بودن پروژه تأثیر می‌گذارند. هدف از اجرای مطالعه امکان‌سنجی رسیدن به این نتیجه است که آیا یک پروژه امکان‌پذیر است یا نه، بنابراین دخیل کردن عوامل بیشتر می تواند در رسیدن به پاسخ این سوال به شما کمک کند. در حالی که اکثر مطالعات امکان‌سنجی شامل چندین عنصر مشابه هستند، عناصردیگری هم وجود دارد که مختص کسب و کار شما است. برخی از مهمترین این عناصر عبارتند از:

خلاصه مدیریتی: در ابتدای تدوین طرح امکان‌سنجی، توضیحی کلی از پروژه و برنامه اولیه خود برای اجرای آن درج کنید.

تحقیقات بازار: به طور کلی مطالعات امکان‌سنجی باید شامل بخشی باشد که یک نمای کلی از بازار پروژه را ارائه می دهد. این بخش شامل برنامه بازاریابی، پتانسیل رشد، رقبای احتمالی و مشتریان هدف است.

عملیات: در بخش عملیات باید فن‌آوری، ماشین‌آلات، مواد، پرسنل و سایر مشخصات فنی که در راه‌اندازی یک کسب و کار مشارکت دارند مورد بررسی قرار بگیرند. در نظر بگیرید که پروژه قرار است به چه شکلی تکمیل شود و چگونه به منابع مورد نیاز برای تولید و توزیع محصولات و خدمات مورد نظر دسترسی پیدا خواهید کرد.

سازمان: یک طرح امکان‌سنجی همچنین باید شامل یک طرح کلی از چگونگی پیش‌بینی سازماندهی مسئولیت‌ها در تیم پروژه باشد. به این منظور برنامه‌های خود را در مورد ساختار سازمانی یا حقوقی و تخصص لازم برای اجرای آنها ذکر کنید.

بررسی مالی: بررسی کنید که چه مقدار پول برای تأمین اعتبار یک پروژه نیاز دارید و به چه شکلی قرار است این حمایت مالی تامین شود. سرمایه‌گذاران احتمالی یا سایر منابع درآمدی و نحوه تغییر هزینه و درآمد خود در طول زمان را در نظر داشته باشید.

جدول زمانی: جدول زمانی درواقع برنامه زمان‌بندی اجرای یک پروژه است که در آن اهداف و نقاطی برای نشان دادن مقدار پیشرفت پروژه درج شده.

تصمیم‌گیری: حالا وقت آن رسیده تا در مورد امکان‌پذیر بودن یا نبودن پروژه تصمیم بگیرید، از داده‌هایی که جمع‌آوری کرده‌اید استفاده کنید تا بتوانید در مورد خطرات و موفقیت های احتمالی پروژه به نتیجه درستی برسید.

فرایند انجام مطالعات امکان‌سنجی (طرح توجیهی فنی-اقتصادی):

اجرای یک مطالعه امکان‌سنجی می‌تواند یک فرایند وقت‌گیر باشد که شامل بسیاری از مؤلفه‌های مختلف است، بنابراین تهیه یک برنامه مناسب قبل از شروع الزامی است. مطالعه امکان‌سنجی موفقیت‌آمیز به صاحبان مشاغل و مدیران پروژه کمک می‌کند تا یک تصمیم کاملاً آگاهانه و مبتنی بر تحقیق بگیرند. برای انجام مطالعات امکان سنجی باید این مراحب را طی کرد:

1. ایجاد یک طرح کلی

2. پیش‌بینی صورت درآمد

3. تحقیقات بازار

4. برنامه‌ریزی سازمان و عملیات

5. ایجاد ترازنامه روز افتتاحیه

6. تجزیه و تحلیل داده‌ها

7. تصمیم‌گیری نهایی

ایجاد یک طرح کلی

ابتدا یک طرح کلی از متغیرهایی را ایجاد کنید که می‌تواند روی امکان‌سنجی پروژه شما تأثیزگذار باشد. به این فکر کنید که چرا این پروژه برای شما جذاب است و پتانسیل‌های آن برای موفقیت را در چه مواردی می‌بینید.

پیش‌بینی صورت درآمد

پیش‌بینی صورت درآمد شامل انتظارات شما از میزان درآمد پروژه و مقدار سرمایه‌ای است که برای رسیدن به هدف احتیاج دارید. هنگام نوشتن صورت درآمد پیش‌بینی شده، کلیه هزینه‌های شروع، اداره کار و سایر تعهدات مالی خود را در نظر بگیرید.

تحقیقات بازار

جنبه‌های مختلف بازار مانند رقبا، زمینه‌های رشد، تقاضای پیش‌بینی شده و تأثیرات جمعیتی را مطالعه کنید. تحقیقات بازار به تعیین نحوه تبلیغات و آگاهی مخاطبان از پروژه شما کمک خواهد کرد. این کار به شما این امکان را می‌دهد تا در مواجهه با چالش‌های مختلفی که در بازار وجود دارند آمادگی لارم را داشته باشید.

برنامه‌ریزی سازمان و عملیات

طرحی را برای چگونگی سازماندهی فعالیت‌های روزمره کسب و کار و مدیریت کارمندان خود در نظر بگیرید. در مورد جذب و تعاملات نیروی کار یا توزیع یک محصول و چگونگی غلبه بر این موارد، انتظار هرگونه چالش را داشته باشید و برای آن‌ها برنامه‌ریزی کنید.

ایجاد ترازنامه روز افتتاحیه

ترازنامه روز افتتاحیه لیستی شامل تمام هزینه‌های مربوط به دارایی‌های لازم برای راه اندازی پروژه است. هزینه هر یک از اقلام را محاسبه و منبع تامین آن‌ها را مشخص کنید، منابع احتمالی درآمد نیز باید مشخص شوند. این موضوع می‌تواند شامل زمین، تجهیزات و سایر هزینه های شروع به کار باشد.

تجزیه و تحلیل داده‌ها

پس از تهیه اطلاعات برای مطالعه امکان‌سنجی،زمان تجزیه و تحلیل و تفسیر آن‌ها است. در نظر بگیرید که این پروژه پتانسیل سودآوری دارد یا نه و چه چالش‌های اساسی می‌تواند شما را از دستیابی به اهدافتان باز دارد.

تصمیم‌گیری نهایی

در نهایت، هدف از یک مطالعه امکان‌سنجی کمک به شما برای تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد آینده یک پروژه است. همواره در نظر داشته باشید که توانایی پذیرش چه مقدار ریسک را دارید و چه حجمی از سرمایه‌گذاری را می‌توانید برای پروژه انجام دهید. اتخاذ تصمیم و تعهد نسبت به آن یک گام مهم در انجام یک مطالعه امکان‌سنجی است.

موسسه سپینود شرق با بیش از 14 سال سابقه در زمینه مشاوره سرمایه گذاری صنعتی، تامین مالی و تسهیلات، نگارش طرح توجیهی، انجام تحقیقات بازاریابی آماده است که به صنعتگران و کارآفرینان خدمات مورد نیاز را ارائه نماید. نگارش بیش از 400 طرح توجیهی در زمینه های مختلف صنعتی، گردشگری، خدماتی و عمرانی و کار با شرکتهای شناخته شده ملی از جمله فعالیتهای سپینود شرق است. در واقع سپینود شرق تلاش کرده است تا در همه مراحل مختلف فرآیند سرمایه گذاری از ایده تا اجرا درکنار سرمایه گذاران و کارآفرینان و پشتیبان آنان باشد.

• مدیران بزرگ چگونه به افرادشان نقش‌های جدیدی می‌دهند؟
• سئو سایت چیست و چرا برای افزایش درآمد بی نهایت مهم است
• ‌برنامه «دارا الگوریتم» برای تاسیس صندوق طلا و جسورانه
• نقشه‌ راه اصلاحات لیگ
• کسب سود ۴۰ درصدی در قسطی کلاب

تولید محتوای بخش «وب گردی» توسط این مجموعه صورت نگرفته و انتشار این مطلب به معنی تایید محتوای آن نیست.