ورود به تحلیل داده بدون مدرک، هم فرصت قابل توجهی و هم چالش سختی در اقتصاد مبتنی بر داده امروزی است. تحقیقات اخیر صنعت نشان میدهد که سازمانها روزبهروز مهارتهای قابل اثبات را بر مدارک سنتی اولویت میدهند، با موقعیتهای تحلیلگر داده سطح ابتدایی که اکنون به طور متوسط ۹۰,۰۰۰ دلار سالانه درآمد دارند و […]
آرشیو دسته: فناوری اطلاعات
Idempotency: کلیدی برای خطوط دادهای قابل اعتماد و مقیاسپذیر وقتی سیستم پردازش پرداخت یک بانک چندملیتی در ساعات اوج معاملات با شکست مواجه شد، یک تلاش دوباره به ظاهر ساده باعث ایجاد موجی از تراکنشهای تکراری به ارزش میلیونها شد. مقصر، یک خطای فنی پیچیده نبود، بلکه نقص بنیادی در طراحی بود: فقدان Idempotency در […]
تحلیل اکتشافی داده (EDA) به عنوان پایه حیاتی برای تصمیمگیری مبتنی بر داده عمل میکند و به متخصصان اجازه میدهد الگوها را کشف کنند، ناهنجاریها را تشخیص دهند، و فرضیهها را قبل از غوطهور شدن در مدلسازیهای پیچیده فرموله کنند. با رشد حجم و پیچیدگی مجموعه دادهها، EDA از خلاصههای آماری ساده به فرآیندهای پیشرفته […]
بهترین انتخاب بین dbt و Airflow انتخاب معماری بنیادی میان dbt و Apache Airflow فراتر از انتخاب یک ابزار ساده است—این انتخاب تعیین میکند که آیا زیرساخت دادهی شما به یک مزیت رقابتی تبدیل میشود یا به یک گلوگاه که چابکی کسبوکار و پتانسیل نوآوری را محدود میکند.dbt مهندسی تحلیلگر (analytics engineering) را با تبدیل […]
زمانی که تیمهای مهندسی داده گزارش میدهند که خطاهای اعتبارسنجی اسکیمای پایگاه داده هفتگی در پایپلاین دادهشان رخ میدهد، دلیل ریشهای اغلب به یک قطع ارتباط بنیادی بین هدف تجاری و پیادهسازی فنی برمیگردد. سازمانها میلیونها دلار در زیرساختهای پیچیده داده سرمایهگذاری میکنند، اما در هماهنگی پایهای بین آنچه ذینفعان تصور میکنند و آنچه سیستمها […]
سیستمهای مدیریت پایگاه داده (DBMS) به عنوان ستون فقرات زیرساخت داده مدرن عمل میکنند و به سازمانها امکان میدهند اطلاعات را بهطور کارآمد ذخیره، سازماندهی و بازیابی کنند. درک سیستمهای مدیریت پایگاه داده با افزایش حجم دادهها، الزامات انطباق نظارتی و نیاز به تحلیلهای بلادرنگ برای کسبوکارها حیاتی میشود. این راهنمای جامع اجزای اساسی، الگوهای […]
تفاوت بین تحلیل داده (Data Analytics) و تجزیهوتحلیل داده (Data Analysis) چیست؟
درک تفاوتهای اساسی بین تحلیل داده (Data Analytics) و تجزیهوتحلیل داده (Data Analysis) برای استفاده مؤثر از دادهها در محیط رقابتی امروزی ضروری است. اگرچه این اصطلاحات اغلب بهصورت مترادف استفاده میشوند، اما رویکردهای متفاوتی را برای کار با دادهها نشان میدهند که هر کدام اهداف منحصربهفردی را در اکوسیستم داده مدرن دنبال میکنند. این […]
با افزایش تعداد و هزینههای حوادث دادهای، حفاظت از اطلاعات حساس از اهمیت بالایی برخوردار است. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) یک چارچوب بنیادی است که به سازمانها امکان میدهد مجوزهای کاربران را به طور مؤثری مدیریت کنند و دسترسی را بر اساس نقشهای خاص در سازمان محدود کنند. با استفاده از RBAC، کسبوکارها […]
معماری لامبدا برای پاسخگویی به تقاضای رو به رشد برای دسترسی به دادهها و تحلیل آنها بهصورت بلادرنگ طراحی شده است. این معماری با ترکیب پردازش دستهای و جریانی در یک چارچوب واحد، به سازمانها امکان میدهد تا حجم عظیمی از دادههای حساس به زمان را با سرعت و قابلیت اطمینان مدیریت کنند. بررسی اجمالی […]
چارچوب در برنامهنویسی و مهندسی (Framework in Programming and Engineering) چیست؟
در مهندسی نرمافزار و برنامهنویسی، چارچوب مجموعهای از اجزای نرمافزاری قابل استفاده مجدد است که توسعه برنامههای جدید را کارآمدتر میکند. استفاده مجدد از توسعه و تحقیقات موجود، اصلی اساسی در تمام زمینههای مهندسی است. برای مثال، مهندسان برق از اجزای الکترونیکی موجود برای ساخت دستگاههای جدید استفاده میکنند. تولیدکنندگان قطعات از استانداردها و مشخصات […]
- API
- DevOps
- ارتباطات
- امنیت سایبری
- اینترنت اشیاء
- برنامه نویسی
- بهینه سازی و سئو
- پایگاه داده
- پردازش داده ها
- پستمن
- توسعه نرم افزار
- توسعه وب
- دیجیتال مارکتینگ
- ذخیرهسازی داده
- زیرساخت IT
- سایر دسته ها
- سخت افزار
- سرویسهای ابری
- علوم کامپیوتر
- فناوری اطلاعات
- کلان داده
- محاسبات شبکهای
- معماری داده
- هوش مصنوعی
- یادگیری ماشینی
