از میان پیشرفت های متعددی که از انقلاب صنعتی چهارم نشأت گرفته اند، حوزه های یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از برجسته ترین عوامل توانمندساز برای رشد تصاعدی کسب وکارها ظهور کرده اند. گزارش پلتفرم آماری استاتیستا (Statista) نشان می دهد که صنعت جهانی یادگیری ماشین در سال ۲۰۲۱ سهم بازاری معادل ۸۸.۷۱ درصد داشته است. همچنین، «بیزینس وایر» ارزش این بازار را بیش از ۱۶ میلیارد دلار برآورد کرده و کارشناسان آن را به عنوان «آینده ی کار» پیش بینی می کنند.
دنیای ماشین های خودران، دستیارهای مجازی هوشمند و تجربیات آنلاین فوق شخصی سازی شده، از قلمرو علمی-تخیلی به واقعیت پریده اند. پیاده سازی این ابزارهای دیجیتال در حال تبدیل شدن به مزیت های تجاری بزرگی است که سرمایه گذاری های بیشتری را به دنبال دارد.
برتری یادگیری ماشین (Machine Learning)
گوگل هنگام تایپ کردن، پیشنهاداتی را در نوار جستجو به شما ارائه می دهد. اسپاتیفای بر اساس تاریخچه شنیداری شما، لیست منظمی از آهنگ ها را تنظیم می کند. آمازون معاملات و تخفیف هایی را پیشنهاد می دهد و در عین حال، ۹۱۵ هزار تن از ضایعات بسته بندی را حذف می کند. فارغ از نوع کاربرد، یادگیری ماشین با موفقیت به کار گرفته شده است تا نه تنها جریان های کاری و فرآیندهای کسب وکار را خودکار کند، بلکه میزان پاسخگویی به نیازهای مصرف کنندگان را نیز افزایش دهد.
ادغام یکپارچه این فناوری با مدل های کسب وکار فعلی، رد کردن آن را برای هر کسی تقریباً غیرممکن می سازد. همچنین، توسعه سریع فناوری ها به این معناست که یادگیری یا پیاده سازی آن هرگز تا این حد آسان نبوده است. برخی از این موارد عبارتند از:
- سرویس های وب آمازون (AWS): به برنامه های کاربردی و حیاتی کسب وکارها اجازه می دهد تا حجم وسیعی از داده ها را به راحتی و با هزینه مقرون به صرفه پردازش و ذخیره کنند.
- گوگل تنسورفلو (Google TensorFlow): به دانشمندان و مهندسان داده اجازه می دهد تا به راحتی الگوریتم های به روز و دقیق را از کتابخانه های متن باز (Open-Source) جستجو کرده و از آن ها استفاده کنند.
- توسعه سخت افزارهای شتاب یافته و ابری: که مدیریت یادگیری ماشین را با سرعت بیشتر و هزینه کمتر ارائه می دهند.
- یکپارچگی روزافزون: ترکیب یادگیری ماشین با برنامه هایی که از پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص تصویر و موارد مشابه بهره می برند.
پس از یک دوره رشد راکد، این سناریوی شکوفایی استفاده از یادگیری ماشین برای سازمان ها فوق العاده نویدبخش است.
نمایش قدرت سرورهای ابری و شبکه های عصبی مصنوعی که امکان پیاده سازی یادگیری ماشین را در صنایع مختلف فراهم می کنند.
تأثیر در صنایع مختلف
کاربرد همه جانبه ی یادگیری ماشین، دلیل دیگری برای پذیرش سریع آن است. در حالی که سازمان های تجاری محور تمایل به استفاده از برنامه های بیشتری دارند، یادگیری ماشین باعث پیشرفت در حوزه های زیر نیز شده است:
- مراقبت های بهداشتی: دستگاه های پوشیدنیِ قابل اعتماد و دقیق، بینش عمیق تری نسبت به وضعیت بیماران در اختیار متخصصان قرار داده اند تا تشخیص و پیش بینی دقیق تری داشته باشند.
- لجستیک: بهینه سازی حامل ها و انفورماتیک برای دستیابی به تحویل کارآمد و باکیفیت برای کارگران و گیرندگان.
- خدمات مالی: پردازش انبوهی از داده ها برای تحلیل و پیش بینی پروژه ها؛ و در درون سازمان، پشتیبانی از نظارت سایبری، امنیت مشتریان و کاهش سناریوهای تقلب.
- دولت: کمک به نقشه برداری و پیش بینی سناریوهای آینده برای مقابله با هر چالشی، از تروریسم و عملیات مدنی گرفته تا نگهداری از زیرساخت های عمومی.
از امکان پذیر ساختن عملیات دائمی گرفته تا کاهش هزینه های عملیاتی، سناریوهای استفاده از یادگیری ماشین بسیار گسترده است. با چنین وسعتی، نقش یادگیری ماشین در کاربردهایش، آینده شغلی خوش بینانه ای را برای متخصصان آموزش دیده نوید می دهد، به ویژه در شرایطی که سیستم های قدیمی در حال منسوخ شدن هستند.
در اکوسیستم مالی و اقتصادی ایران (از بازار بورس تهران گرفته تا تحلیل بازارهای موازی مانند طلا، ارز و رمزارزها)، حجم داده ها به شدت در حال افزایش است. نهادهای مالی، کارگزاری ها و شرکت های سرمایه گذاری برای مدیریت ریسک، طراحی صندوق های سرمایه گذاری الگوریتمی و پیش بینی تورم، به شدت نیازمند تحلیل گران داده هستند. ابزارهای سنتی دیگر پاسخگوی تحلیل داده های حجیم (Big Data) در اقتصاد پرنوسان امروز نیستند و اینجاست که برنامه نویسی به یک مهارت پول ساز در بازارهای مالی ایران تبدیل می شود.
مناسب برای بخش اقتصاد و بورس، نشان دهنده استفاده از الگوریتم ها و برنامه نویسی برای تحلیل بازارهای پرنوسان اقتصادی.
چرا پایتون برای تحلیل داده؟
پشتوانه این تکامل، نقش «کلان داده ها» (Big Data) و علم مرتبط با آن است؛ تخصصی که با ظهور نقش هایی مانند دانشمندان داده، تحلیل گران، برنامه نویسان و معماران داده، در حال ایجاد یک تغییر نسلی در مشاغل است. در پشت پرده کار آن ها، دو زبان برنامه نویسی قرار دارد: پایتون (Python) و R. اگرچه هر دو قابلیت های مشابهی دارند، اما پایتون با قدرت به عنوان انتخاب برتر برای اکثر افراد پیشی گرفته است، زیرا هم دانشمندان داده و هم تحلیل گران می توانند به راحتی از آن استفاده کنند.
محبوبیت پایتون از مزایای فراوان آن نشأت می گیرد، به همین دلیل است که هنگام کار با داده ها در سطح بین المللی کاملاً شناخته شده است. وقتی به کار در حوزه تحلیل داده فکر می کنید، این زبان برنامه نویسی برای تقریباً تمام نقش های این صنعت بنیادی است و آن را به یک دارایی مهارتی ارزشمند برای یادگیری تبدیل می کند. دلایل برتری پایتون در تحلیل داده عبارتند از:
- یادگیری و خوانایی آسان: برای هر کسی که به دنبال تغییر مسیر شغلی به صنعت فناوری به عنوان تحلیل گر یا دانشمند داده است، پایتون نقطه شروعی عالی است. پایتون یک زبان سطح بالا است که با هدف سهولت استفاده طراحی شده و خواندن آن از زبان های سطح پایین آسان تر است. گاهی اوقات خواندن آن دقیقاً مانند خواندن زبان انگلیسی است. برخلاف زبان های پیچیده ای مانند C، ++C و Java، پایتون دارای یک سینتکس (نحو) ساده و دایره واژگان واضح است که آن را برای کارهای تیمی نیز فوق العاده می سازد.
- جامعه بین المللی بزرگ: محبوبیت پایتون و ماهیت متن باز بودن آن به این معناست که فرقی نمی کند در چه سطحی از برنامه نویسی هستید یا کجا قرار دارید؛ پیدا کردن پشتیبانی و راهنمایی بسیار آسان است. در یک نظرسنجی در سال ۲۰۲۱، این زبان حتی با پشت سر گذاشتن SQL به عنوان سومین زبان برنامه نویسی محبوب شناخته شد. از آموزش های آنلاین رایگان گرفته تا برنامه های آموزشی متعدد در بازار، یادگیری این زبان با سرعت و پلتفرم دلخواه شما بی نهایت آسان است.
- مقیاس پذیری فوق العاده: بزرگترین شرکت های جهان بر پایه آن کار می کنند. سادگی پایتون پتانسیل عظیم آن را پنهان می کند. اشتیاق جامعه برنامه نویسان منجر به ایجاد کتابخانه های اشتراکی گسترده ای با جدیدترین و پیشرفته ترین الگوریتم ها شده است که استفاده از همه آن ها رایگان است. از Keras و TensorFlow برای یادگیری عمیق، PyTorch برای پردازش زبان طبیعی گرفته تا Pandas برای تحلیل داده های عمومی؛ انعطاف پذیری ماژول ها، گستره استفاده از این زبان را هدایت کرده و به راحتی در هر عملکرد تجاری جای می گیرد. این زبان مستقل، سازگاری بالایی داشته و با ویندوز، مک و لینوکس به خوبی کار می کند.
- کمک به تصویرسازی داده ها (Visualisation): این زبان بسیار جامع است و قابلیت تولید سریع تصویرسازی های گرافیکی را در خود دارد. افرادی که با پایتون آشنایی ندارند نیز می توانند با این توابع، درک خوبی از داده ها به دست آورند.
- فرصت های شغلی: تقاضا برای مهارت های مرتبط با علم داده در صنایع و بخش های مختلف با شیب تندی در حال افزایش است. گزارش پلتفرم ارزیابی مهارت Devskiller نشان داد که در سال ۲۰۲۱، تعداد وظایف مرتبط با علم داده که استخدام کنندگان در طول مصاحبه از نامزدها درخواست کرده اند، ۲۹۵ درصد افزایش یافته است. در میان زبان ها و مهارت های مختلف، پایتون به عنوان پرتقاضاترین مهارت برای دانشمندان داده ظهور کرده است. بیش از سی سال است که پایتون در بازار حضور دارد و همچنان برای مشاغل جدید کاربردی و مفید است. یادگیری پایتون به شما در عصر «صنعت ۴.۰» یک مزیت رقابتی جدی می دهد.
در دنیای جدید داده ها، تقاضا برای متخصصان مسلط به پایتون هرگز تا این حد بالا نبوده است. با توجه به اینکه علاقه و پیاده سازی آن همچنان در نقطه اوج قرار دارد، کسانی که می توانند در زمینه تحلیل با پایتون مشارکت کنند، به اعضای ارزشمند سازمان های خود تبدیل خواهند شد. چه به دنبال ارتقای جریان های کاری کسب وکار باشید، چه بخواهید دامنه فعالیت خود را گسترش دهید یا مسیر شغلی تان را تغییر دهید، آموزش در زمینه تحلیل داده با پایتون درهای بسیاری را به روی شما باز خواهد کرد.
نتیجه گیری
در اقتصاد داده محور امروز، تصمیم گیری های مالی و استراتژیک بدون تکیه بر تحلیل دقیق اطلاعات، ریسک بالایی به همراه دارد. زبان برنامه نویسی پایتون به دلیل یادگیری آسان، کتابخانه های قدرتمند برای تحلیل و تصویرسازی داده، و مقیاس پذیری بالا، به ابزاری بی بدیل برای تحلیل گران مالی، مدیران سرمایه گذاری و دانشمندان داده تبدیل شده است. اگر می خواهید در بازارهای رقابتی (از بازارهای جهانی گرفته تا بورس و اقتصاد ایران) یک قدم از سایرین جلوتر باشید و داده های خام را به استراتژی های سودآور تبدیل کنید، سرمایه گذاری روی یادگیری پایتون، هوشمندانه ترین تصمیمی است که می توانید برای آینده شغلی و مالی خود بگیرید.
