بازاریابی محتوایی چیست ؟

مشخصات

مجموعه: مقالات

منتشر شده در پنج شنبه, 15 ارديبهشت 1401 14:43

نگارش یافته توسط Super User

تعداد بازدید: 197

به‌طور معمول، افرادی که به عنوان متخصص بازاریابی محتوایی در شرکت یا سازمانی مشغول به کار می‌شوند با چالش‌های مختلفی روبرو می‌شوند. با این‌حال، در حالت کلی افراد با موقعیت‌های مشابهی روبرو می‌شوند که در این مقاله نیم نگاهی به آن‌ها خواهیم داشت.


اولین نکته‌ای که باید به آن دقت کنید این است که شما در قالب یک تیم مشغول به کار خواهید شد. بنابراین باید سعی کنید سایر هم تیمی‌ها را بشناسید تا بتوانید نقاط قوت هر یک را درک کرده و تقسیم کار درستی را انجام دهید. با توجه به این‌که بازاریابی محتوایی و سئو در بیشتر موارد با یکدیگر هم‌پوشانی دارند، یک کارشناس بازاریابی محتوایی باید در زمینه انجام فرآیندهایی مثل بک لینک برای بهبود سئو موتورهای جست‌و‌جو تسلط داشته باشد. بنابراین باید بدانید که چگونه می‌شود با بک لینک زدن و افزودن لینک‌ها، ‌رتبه سایت در گوگل را افزایش دهید و این‌کار را به‌طور منظم انجام دهید.
بازاریابی محتوایی چیست؟

بازاریابی محتوایی تکنیکی از بازاریابی هست که برای معرفی محصول یا خدمات برای جذب مشتری و برقراری ارتباط با بازار هدف از آن استفاده می‌کنیم. بنابراین محتوایی که قرار است منتشر شود باید جذاب، لذت‌بخش و اثرگذار باشد. به همین دلیل محتوا در قالب فیلم‌های تبلیغاتی، پست‌های وبلاگ‌ها، تصاویر، پادکست‌ها و... منتشر می‌شوند. در تولید محتوا باید نکات زیر رو در نظر بگیرید:

محتوا باید مناسب با پرسونای مخاطب باشد و بدانید مخاطب چه کسی هست، چه جنسیتی دارد، چه سنی دارد و به چه موضوعاتی علاقه‌مند است.

    محتوایی که تولید می‌کنید باید با کیفیت باشد و فراموش نکنید کیفیت مهم‌تر از کمیت هست.
    محتوا باید متمایز و منحصر به فرد باشد.
    برای مدیریت ایده‌های محتوایی بهتر است از تقویم محتوایی استفاده کنید.
    20 درصد زمان خود را صرف نوشتن کنیم و 80 درصد زمان رو برای تبلیغ محتوا در نظر بگیرید.

مواردی که اشاره شد، نکات ساده و ابتدایی هستند که باید در ابتدای شروع تولید محتوا در نظر بگیرید. برای آشنایی بیشتر با بازاریابی محتوایی مراجع خوبی وجود دارند که کتاب ماشین محتوا نوشته دَن نوریس و برنامه محتوایی یک ساعته نوشته میرا کُتهند دو نمونه خوب در این زمینه هستند.
یک کارشناس بازاریابی محتوایی به چه نکاتی باید دقت کند؟

دور شدن از کار سلیقه‌ای، تحویل دادن یک محتوای دست‌اول و کامل به کاربران و صرفه‌جویی در هزینه، زمان و انرژی از جمله دلیل‌های انجام تحقیق کلمات کلیدی هستند.

قبل از سرمایه‌گذاری روی هر کلیدواژه باید چهار سوال را از خودمان بپرسیم:

    اول آن‌که، آیا این کلیدواژه به کسب‌وکار من ارتباطی دارد؟
    دوم آن‌که آیا این کلیدواژه با استراتژی کاری من همخوانی دارد؟
    سوم آن‌که آیا کسب و کار من توانایی برطرف کردن این نیاز جست‌وجو شده را دارد؟
    چهارم آن‌که، مخاطب چه هدفی از جست‌وجوی این کلیدواژه داشته است؟

سه راهکار اصلی برای آغاز تحقیق کلمات کلیدی وجود دارند، خودتان را به جای کاربر بگذارید، از بخش (Searches related) کمک بگیرید و Suggestedهای گوگل را فراموش نکنید. ابزارهایی مانند (Google Trends)، (Rank Tracker)، (KWFinder)، (KWFinder)، (Keyword Planner) و گوگل شیت تحقیق کلمات کلیدی با حروف الفبا کمک‌حال شما در ماجرای تحقیق کلمات کلیدی هستند.

پیشنهاد می‌کنم از ترکیب ابزارهای الکسا،(در ژمان نگارش این مقاله الکسا هنوز کار میکرد ) کیورد تولز، KWFinder و کیورد پلنر استفاده کنید. البته این را هم بدانید که ابزارهایی مانند Moz، Semrush و Ahrefs کاربرد چندانی در ارتباط با کلمه‌های کلید زبان پارسی ندارند.  مشخص کردن اولویت کار روی کلیدواژه‌ها، تعداد سرچ و سختی کلمه کلیدی در تعیین میزان ارزشمندی آن‌ها به شما کمک می‌کنند. نکته‌ مهمی که نباید فراموش کنید این است که باید مشخص کنید هر کلمه ‌کلیدی با چه صفحه‌ای از وب‌سایت‌تان بالا بیاید.

به چه ابزارهایی نیاز دارید؟

به‌طور معمول، در ایران بیشتر شرکت‌ها و تیم‌های محتوایی از ابزار ترلو برای برنامه‌ریزی‌های مدیریتی و گروهی استفاده می‌کنند. بنابراین باید در زمینه ساخت حساب کاربری در این نرم‌افزار و مدیریت فرآیندهای کاری در این نرم‌افزار اطلاعات کافی داشته باشید. دومین ابزاری که باید به فکر یادگیری آن باشید گوگل شیت (Google Sheets) باشید. گوگل شیت یکی از چند سرویس گوگل برای سازماندهی، تحلیل و ویرایش اطلاعات است. این برنامه امکان استفاده از نرم‌افزارهای مختلفی مانند اکسل (Excel) را در فضای وب فراهم می‌کند. البته گوگل شیت امکاناتی به گستردگی نرم‌افزار اکسل در مایکروسافت آفیس ندارد، اما بسیار کاربردی است. در گوگل شیت به راحتی می‌توانید اطلاعات را وارد کرده و آن‌ها را ویرایش کنید. علاوه بر این موارد، امکان تغییر فرمت و اندازه، ایجاد گزارش، استفاده از فرمول‌ها و محاسبات، چت آنلاین، ایجاد گراف و جدول و همچنین امکان بارگذاری شیت در بلاگ‌ها وجود دارد. گوگل شیت روشی بسیار عالی جهت ذخیره و ردیابی حجم بسیار عظیمی از اطلاعات است. سومین ابزاری که باید به فکر یادگیری آن باشید گوگل میت (Google Meet) است. گوگل میت یک سرویس ارتباط تصویری است. این یکی از دو برنامه جایگزین برای گوگل هنگ اوتس است و گوگل چت است. گوگل میت از پروتکل‌های اختصاصی برای کدگذاری ویدیو، صدا و داده‌ها استفاده می‌کند. این ابزار ها می‌توانند در مدیریت زمان، انجام کار گروهی راهگشا باشند. هنگامی که از ابزارهای فوق استفاده کنید، مشاهده خواهید کرد که چگونه روند انجام کارها را تسریع می‌بخشند.
چگونه و چه شاخص‌های کلیدی را محاسبه کنیم؟

خیلی وقت ها یک کمپین دیجیتال مارکتینگ رو اجرا کرده‌ایم و در ادامه دوست داشتیم تا ببنیم آیا کمپین موفقی بوده و ما را به اهداف بازاریابی رسانده است یا خیر. در چنین شرایطی باید از شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) و معیارهای مناسبی استفاده کنیم. به عبارتی باید بدونیم که چه چیزی را باید اندازه‌گیری کنیم و از چه چیزی عبور کنیم. از شاخص‌های مهمی که باید به فکر اندازه‌گیری آن‌ها باشیم به موارد زیر باید اشاره کرد:

    شاخص های عملکردی که در راستای اهداف کسب و کارمان هستند. ‌شایع‌ترین‌این شاخص‌ها، فروش (sales) و لید (lead) هستند.
    البته استارتاپ‌هایی که در ابتدای راه مارکتینگ هستند روی شاخص‌های engagement و reach متمرکز شوند که نتایج دقیق‌تری نسبت به شاخص lead ارایه می‌کند.
    شاخص‌های میزان پیشرفت، این شاخص بسیار است و برای گزارش میزان پیشرفت گزینه مطلوبی است.  در واقع این شاخص‌ها بازگو کننده میزان اثر گذاری تلاش‌های بازاریابی هستند. مهم نیست که که این اثرگذاری چقدر بزرگ یا کوچک است، مهم این است که خودتان متوجه تغییرات به واسطه اجرای کمپین شده باشید. برای مثال ممکن است مدت زمان سپری شده توسط کاربر در سایت شما به بیش از ۳ دقیقه رسیده باشد هر چند که فرم تماسی توسط آن پر نشده باشد.
    شاخص‌هایی که خارج از کنترل ما هستند:  به‌طور مثال، ممکن است بگویید در نظر داریم به رتبه اول گوگل برسیم. اینکه آیا سایت شما برای فلان کلمه کلیدی رنک اول گوگل باشد اصلا کمکی به بهبود نرخ تبدیل می‌کند یا خیر؟ در اینجا نرخ تبدیل بسیار مهم‌تر از صرف رنک اول گوگل بودن برای یک یا چند کلمه کلیدی غیر مرتبط با کسب و کارتان است.

سایر نکات مهمی که باید به آن‌ها دقت کنید

هنگامی که به عنوان یک کارشناس بازاریابی محتوایی در سازمانی مشغول به کار می‌شوید باید درباره نحوه صحیح نوشتن کپشن‌های تلگرام، اینستاگرام، لینکدین و سایر شبکه‌های اجتماعی، عنوان‌نویسی، هشتک‌گذاری و غیره دانش کافی داشته باشید. در برخی از شرکت‌ها استودیوهایی برای ضبط فایل‌های چندرسانه‌ای در نظر گرفته می‌شود، بنابراین باید بتوانید در صورت لزوم مقابل دوربین رفته و درباره محصولی توضیح دهید.

یکی دیگر از نکات مهمی که باید به آن دقت کنید چگونگی نوشتن ایمیل‌های تبلیغاتی تاثیرگذار است که در مبحث بازاریابی ایمیلی (emailMarketing) طبقه‌بندی می‌شود.

از نکات مهم دیگری که باید به فکر یادگیری و تسلط بر آن‌ها باشید به موارد زیر باید اشاره کرد:

    بررسی پلتفرم‌های تولید محتوای رقبا
    بررسی پلتفرم‌هایی که در زمینه رپورتاژ آگهی کار می‌کنند.
    تسلط بر ایده‌پردازی و طوفان فکری
    ‌آشنایی با مبانی طراحی رابط کاربری و تجربه کاربری
    ‌چگونگی نوشتن تیترهای مناسب، مقدمه‌نویسی، بخش بندی ساختار مقاله، نحوه جمع‌بندی مقاله و ...

نکات مهم در امنیت اطلاعات

مشخصات

مجموعه: مقالات

منتشر شده در جمعه, 09 ارديبهشت 1401 08:06

نگارش یافته توسط Super User

تعداد بازدید: 347

سامانه‌های مدیریت بانک اطلاعاتی (DBMS) اصلی‌ترین مکانیزم ذخیره‌سازی اطلاعات هستند و برای مقاصد مختلفی استفاده می‌شوند. بنابراین، تامین امنیت انبارهای داده (Data Warehouses) و بانک‌های اطلاعاتی (Databases) از مهم‌ترین وظایف کارشناسان امنیتی و مدیران بانک‌های اطلاعاتی است. انبارهای داده یک مخزن مرکزی برای داده‌ها هستند و نوعی پایگاه داده هستند که به‌طور خاص در ارتباط با پرس‌وجو‌های سریع و تجزیه‌و‌تحلیل طراحی شده‌اند. بنابراین، تمام نکاتی که در ارتباط با انبارهای داده وجود دارد در ارتباط با بانک‌های اطلاعاتی نیز وجود دارد. در این مقاله، نکات مهمی که برای تامین امنیت بانک‌های اطلاعاتی و انبارهای داده باید به آن‌ها دقت کنید را بررسی خواهیم کرد تا بتوانید بانک‌های اطلاعاتی یکپارچه و ایمنی را با حفظ عملکرد آن‌ها پیاده‌سازی کنید.


محافظت از بانک اطلاعات به چه معنا است؟

منظور از محافظت از بانک اطلاعاتی، مجموعه اقداماتی است که سازمان‌ها برای اطمینان از عدم دسترسی افراد غیرمجاز به اطلاعات و محافظت از بانک‌های اطلاعاتی در برابر تهدیدات داخلی و خارجی انجام می‌دهند. تامین امنیت بانک اطلاعاتی، موارد مختلفی مثل محافظت از خود بانک اطلاعاتی، داده‌های ذخیره‌سازی شده در آن، سامانه مدیریت بانک اطلاعاتی و برنامه‌های کاربردی که قابلیت اتصال به بانک‌های اطلاعاتی را دارند شامل می‌شوند. در چند سال گذشته، آمار نگران‌کننده‌ای در ارتباط با نقض (Breach) اطلاعات و دسترسی غیرمجاز هکرها به اطلاعات منتشر شده‌ است. این نقض‌های داده‌ای به شهرت و اعتبار شرکت‌ها خدشه وارد می‌کنند. بر همین اساس، کشورها، قوانین سخت‌گیرانه‌ای برای محافظت از اطلاعات تصویب کرده‌اند که شرکت‌ها ملزم به رعایت آن‌ها هستند. به‌طور مثال، شرکت‌های عضو اتحادیه اروپا ملزم به رعایت قانون و مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها (GDPR) هستند و در صورت بی‌توجهی به این قوانین مجبور هستند جریمه‌های سنگینی پرداخت کنند.
بانک‌های اطلاعاتی با چه تهدیداتی روبرو هستند؟

از مهم‌ترین تهدیدات سایبری پیرامون بانک‌های اطلاعاتی باید به موارد زیر اشاره کرد:

     اولین تهدیدی که پیرامون بانک‌های اطلاعاتی قرار دارد، دسترسی غیرمجاز هکرها است. هکرها می‌توانند مجوزهای دسترسی به بانک‌های اطلاعاتی را تغییر دهند یا رکوردهای اطلاعاتی را دستکاری کنند.
     دومین تهدید از جانب نرم‌افزارهای مخرب، اسکریپت‌ها و بدافزارهایی است که به هکرها اجازه دسترسی غیرمجاز به سامانه‌های بانک اطلاعاتی را می‌دهند.
     در شرکت‌هایی که مکانیزم‌های امنیتی قدرتمندی برای محافظت از زیرساخت‌ها پیاده‌سازی نکرده‌اند، انجام فعالیت‌های هکری باعث بروز مشکل سربار اضافی، عملکرد نادرست برنامه‌های مختلف و قطع دسترسی مدیر به سیستم می‌شود. بنابراین تهدید مهم دیگری که پیرامون بانک‌های اطلاعاتی قرار دارد عدم دسترسی مدیر بانک‌ اطلاعاتی یا افراد مرتبط با  بانک اطلاعاتی است.
     اگر سامانه یا سروری که بانک اطلاعاتی روی آن میزبانی شده است، آلوده به فایل‌های مخربی باشد که از سیستم حذف نشده‌اند، فایل‌های مخرب ممکن است آسیب‌های فیزیکی به سرور وارد کنند. این آسیب می‌تواند به معماری رید (Raid) هارددیسک‌ها وارد شود یا باعث گرمای بیش‌از‌اندازه سامانه شود. در هر دو حالت خرابی فیزیکی دور از انتظار نیست.
     تهدید دیگر پیرامون بانک‌های اطلاعاتی، عامل داخلی دارد. به‌طور مثال، کارمندی ممکن است در آستانه اخراج از شرکت باشد، از این‌رو سعی می‌کند اطلاعات را دستکاری کرده یا عملکرد مکانیزم‌های امنیتی را غیرفعال کند. در چنین شرایطی، بانک‌های اطلاعاتی در معرض تهدیدات سایبری قرار می‌گیرند.

هکرها از روش‌های مختلفی برای نفوذ به بانک‌های اطلاعاتی و گذر از مکانیزم‌های امنیتی استفاده می‌کنند. برای اطمینان از این‌که بانک‌های اطلاعاتی امنیت نسبی داشته باشند، باید از روش‌ها و مکانیزم‌های مختلفی برای ایمن‌سازی آن‌ها استفاده کنید. برای تامین امنیت بانک‌های اطلاعاتی باید با مفاهیم مهم پیرامون آن‌ها آشنا شوید.
محرمانگی در ارتباط با بانک‌های اطلاعاتی

حفظ محرمانگی اطلاعات (Confidentiality) اصل مهمی است که باید به آن دقت کنید و از طریق رمزنگاری اطلاعات ذخیره‌شده در بانک اطلاعاتی امکان‌پذیر است.

در دنیای بانک‌های اطلاعاتی رمزنگاری به این صورت انجام می‌شود که تنها کاربران مجاز امکان خواندن داده‌ها را دارند و کاربران غیرمجاز قادر به مشاهده داده‌های حساس نیستند. امروزه، الگوریتم‌های رمزنگاری مختلفی مثل DES ،AES  و Triple DES برای حفظ اصل محرمانگی در بانک‌های اطلاعاتی استفاده می‌شوند.
یکپارچگی در ارتباط با بانک‌های اطلاعاتی

یکپارچگی (Integrity) در ارتباط با بانک اطلاعاتی از طریق تنظیمات کنترل‌های دسترسی کاربری (UAC) پیاده‌سازی می‌شود. بر مبنای اصل فوق، کاربران برای دسترسی به اطلاعات باید دسترسی‌های مناسب داشته باشند. به‌طور مثال، ممکن است به کارمندی اجازه مشاهده رکوردها و تغییر بخش‌هایی از اطلاعات، مثل جزئیات شماره تماس داده شود، اما کارمند دیگری دسترسی‌های بیش‌تری مثل حذف رکوردهای اطلاعاتی داشته باشد. برای دستیابی به اصل یکپارچگی، به نکات مهم زیر دقت کنید:

     پس از نصب بانک اطلاعاتی، گذرواژه پیش‌فرض آن‌را تغییر دهید. همچنین، بررسی‌های دوره‌ای انجام دهید تا مطمئن شوید گذرواژه در خطر قرار نگرفته باشد.
     آن گروه از حساب‌های کاربری که استفاده نمی‌شوند را قفل کنید. اگر یک حساب کاربری دیگر استفاده نمی‌شود، آن‌را حذف کنید.
    خط‌مشی‌های ویژه‌ای برای گذرواژه‌ها اتخاذ کنید. به‌طور مثال، گذرواژه دسترسی حساب‌های کاربری یا مدیریتی باید ماهانه تغییر کند.
     بررسی نقش‌ها و تنظیم دسترسی‌ها مهم است. مطمئن شوید، کاربران تنها به مواردی دسترسی دارند که مجاز به ‌استفاده از آن‌ها هستند. درست است که فرآیند فوق زمان‌بر است، اما اگر دسترسی‌ها به‌درستی تنظیم نشوند، افراد غیرمسئول دسترسی‌های سطح بالایی به بانک اطلاعاتی خواهند داشت.
     در شرکت‌های کوچک تنها یک نفر مسئول مدیریت بانک اطلاعاتی است، اما در سازمان‌های بزرگ چند مدیر روند نظارت بر بانک اطلاعاتی را انجام می‌دهند. از این‌رو، در چنین محیط‌هایی باید وظایف میان مدیران بانک اطلاعاتی تقسیم شوند.

دسترسی‌پذیری در ارتباط با بانک اطلاعاتی

در یک محیط کارآمد، عملکرد بانک اطلاعاتی نباید متوقف شود و نرخ دسترس‌پذیری (Availability) در حد قابل‌قبول باشد. برای آن‌که نرخ دستر‌س‌پذیری در سطح مطلوبی قرار داشته باشد، پیشنهاد می‌شود اقدامات زیر را انجام دهید:

     محدود کردن میزان فضای ذخیره‌سازی برای کاربران در بانک اطلاعاتی.
     اعمال محدودیت در تعداد نشست‌های (Sessions) موازی قابل اجرا برای هر کاربر بانک اطلاعاتی.
     تهیه نسخه پشتیبان از داده‌ها در بازه‌های زمانی مختلف در راستای طرح بازیابی پس از فاجعه.
     پیاده‌سازی مکانیزم‌های امنیتی در بانک اطلاعاتی برای مقابله با آسیب‌های امنیتی.
     استفاده از بانک‌های اطلاعاتی خوشه‌ای که دسترسی‌پذیری را بهبود می‌بخشند.

کنترل دسترسی و رمزنگاری

کنترل دسترسی یکی از اصول مهم در ارتباط با ایمن‌سازی بانک‌های اطلاعاتی است. در کنترل دسترسی، هر داده‌ای که از/به بانک اطلاعاتی وارد/خارج می‌شود، رمزنگاری شده و غیرقابل خواندن می‌شود؛ مگر این‌که سرور بانک اطلاعاتی در شبکه‌ای امن قرار گرفته باشد و با شبکه‌های خارجی هیچ ارتباطی نداشته باشد و تعداد کمی از کاربران شناخته به آن دسترسی داشته باشند. در شرایطی که برخی سازمان‌ها با این موضوع موافق نیستند و این مدل رمزنگاری را سخت‌گیری بیش‌از‌اندازه می‌دانند، اما یکی از اصلی‌ترین گام‌هایی است که برای افزایش امنیت پایگاه داده باید برداشته شود.
احراز هویت

احراز هویت (Authentication) یکی دیگر از اقدامات مهمی است که برای تامین امنیت بانک اطلاعاتی باید از آن استفاده شود. در فرآیند احراز هویت، درخواست یا محاوره ارسالی توسط کاربران بررسی می‌شود. مدیران بانک اطلاعاتی می‌توانند از روش‌های مختلف برای پیاده‌سازی احراز هویت استفاده کنند. یکی از این روش‌ها احراز هویت چندعاملی (Multi-Factor) است. این فرآیند بر احراز هویت یک کاربر خاص و نحوه ورود او به سامانه متمرکز است. اگر از مکانیزم احراز هویت برای تعیین هویت کاربر در هنگام ورود به بانک اطلاعاتی استفاده نشود، هکرها می‌توانند از آسیب‌پذیری‌ها برای ورود به شبکه سازمان استفاده کنند و در ادامه از سد مکانیزم‌های امنیتی عبور کنند و به بانک‌های اطلاعاتی دسترسی پیدا کنند. البته، برای اعطای دسترسی و احراز هویت درست کاربر، می‌توان از روش‌هایی مثل احراز هویت دو مرحله‌ای (Two-Factor) و احراز هویت از طریق نام کاربری و گذرواژه استفاده کرد.

صدور مجوز

صدور مجوز (Authorization) یکی دیگر از اقدامات مهمی است که باید به آن دقت کنید. این لایه امنیتی مشخص می‌کند یک کاربر شناخته‌شده برای سیستم به چه بخش‌هایی از بانک اطلاعاتی دسترسی داشته باشد. به‌طور مثال، می‌توان محدودیت‌هایی برای یک کاربر مشخص کرد و دسترسی او را تنها به یک نمای کلی از سیستم‌ محدود کرد. صدور مجوز به مدیران بانک اطلاعاتی کمک می‌کند به هر کاربر تنها مجوزهایی که برای انجام کارها نیاز دارد تخصیص داده شود. با استفاده از فرآیند صدور مجوز هیچ فرد غیرمجازی نمی‌تواند به بخش‌های مهم بانک اطلاعات دسترسی داشته باشد یا اطلاعات آن بخش‌ها را مشاهده کند. می‌توان سطح مجوز اختصاص داده شده به یک کاربر خاص را برای یک سازمان یا برنامه خاص، پیکربندی یا سفارشی‌سازی کرد.

محافظت از داده‌های در حالت سکون

پس از اشتراک‌گذاری یا در دسترس قرار گرفتن داده‌ها توسط کاربر، این داده‌ها در بانک‌های اطلاعاتی مستقر در سرور باقی می‌مانند. مدیران شبکه از اصطلاح «داده‌های در حالت سکون» (Data At Rest) برای توصیف این مدل از داده‌ها استفاده می‌کنند. داده‌هایی که قرار است برای مدت زمان طولانی دست‌نخورده باقی بمانند. از این‌رو، مهم است تا از الگوریتم‌های رمزنگاری برای این داده‌ها استفاده شود. متاسفانه، برخی از شرکت‌ها نسبت به این موضوع مهم سهل‌انگار هستند.

ممیزی و حسابرسی بانک اطلاعاتی

در صنعت امنیت سایبری اصل مهمی وجود دارد که می‌گوید امنیت یک مفهوم نسبی است و اگر سطح امنیت زیرساخت‌ها در وضعیت 99 درصد قرار داشته باشد، همان 1 درصد غیرایمن باید یک تهدید جدی در نظر گرفته شود. از این‌رو، مدیران بانک اطلاعاتی از ممیزی (Auditing) و حسابرسی استفاده می‌کنند. ممیزی کمک می‌کند اطلاعات دقیقی در مورد بانک اطلاعاتی کسب کنیم. به‌طور مثال، بررسی گزارش‌های ثبت‌شده توسط بانک اطلاعاتی کمک می‌کند هرگونه نشانه مشکوکی که ممکن است به یک تهدید بالقوه تبدیل شود را شناسایی کنیم. مدیران بانک اطلاعاتی باید گزارش‌گیری‌های ممیزی را مطالعه کنند و اطمینان حاصل کنند که سوابق همه تراکنش‌های انجام شده روی بانک‌های اطلاعاتی ثبت می‌شوند.

مفهوم بازیابی در امنیت بانک اطلاعاتی

بازیابی (Recovery) را نمی‌توان به‌عنوان یک اصل امنیتی در نظر گرفت، اما نقش مهمی در پایداری و تداوم فعالیت‌های تجاری دارد. تهیه نسخه‌های پشتیبان از داده‌هایی که در بانک اطلاعاتی ذخیره می‌شوند ضروری است، زیرا اگر یک حمله هکری با موفقیت انجام شود، سیستم یا اطلاعات به‌طور کامل از بین می‌روند. همچنین، باید اطمینان حاصل شود فایل‌های پشتیبانی رمزنگاری شده‌اند و حداقل دو نسخه از آن‌ها در مکان‌های مختلف موجود هستند.

برای ایمن‌سازی بانک‌های اطلاعاتی چه ابزارهایی در دسترس هستند؟

هکرها می‌توانند از روش‌های مختلفی برای دسترسی غیرمجاز به اطلاعات مشتریان یک سازمان استفاده کنند. به‌طور مثال، در چند سال گذشته، شرکت‌های مهمی مثل یاهو، Slack، و Equifax با مشکل نقض داده‌ای روبرو شدند. همین مسئله باعث شد تا تقاضا برای نرم‌افزارهای امنیت سایبری و آزمایش برنامه‌های وب‌محور افزایش پیدا کند. این ابزارها با هدف محافظت از داده‌هایی طراحی شده‌اند که افراد با کسب‌و‌کارهای آنلاین به‌اشتراک می‌‌گذارند. از ابزارهای مهمی که برای تامین امنیت بانک‌های اطلاعاتی در دسترس قرار دارند باید به MSSQLMask، IBM Guardium، Scuba، Hexatier، Always Encrypted، AppDetectivePro، Gemalto SafeNet ProtectDB، Zenmap، BSQL Hacker، Imperva SecureSphere، SQLRecon، Mentis Suite، OScanner و DB Defence اشاره کرد.

بانک‌های اطلاعاتی با چه مشکلات امنیتی روبرو هستند؟

بانک‌های اطلاعاتی با آسیب‌پذیری‌های مختلفی روبرو هستند. از این‌رو، مدیران بانک‌های اطلاعاتی باید در مورد این آسیب‌پذیری‌ها شناخت کافی داشته باشند. در ادامه به چند مورد از این آسیب‌پذیری‌های مهم اشاره می‌کنیم.

عدم انجام آزمایش امنیت قبل از مرحله استقرار

یکی از دلایل مهمی که باعث می‌شود هکرها در زمان کوتاهی موفق شوند بانک‌های اطلاعاتی را هک کنند، عدم توجه به مرحله استقرار (Deployment) در فرآیند توسعه است. با وجود این‌که آزمایش کارکرد (Functional Testing) برای کسب اطمینان از عملکرد نهایی انجام می‌شود، اما در صورت انجام عمل غیرمجاز توسط بانک اطلاعاتی، این نوع از آزمایش اطلاعات خاصی ارائه نمی‌کند. بنابراین، قبل از استقرار، باید آزمایش‌های مختلفی روی وب‌سایت انجام شود تا آسیب‌پذیری‌ها شناسایی شوند.

رمزنگاری ضعیف و درآهم آمیختگی داده‌ها

برخی تیم‌های توسعه و کارشناسان فعال در حوزه طراحی برنامه‌های کاربردی و وب‌محور، بانک اطلاعاتی را بخشی از بک‌اند (BackEnd) در نظر می‌گیرند و بیشتر روی تهدیداتی که از جانب اینترنت متوجه بانک‌های اطلاعاتی است متمرکز می‌شوند؛ این دیدگاه مشکل اساسی دارد. پروتکل‌ها و رابط‌های مختلفی در ارتباط با بانک‌های اطلاعاتی وجود دارند که در صورت وجود ضعف امنیتی، هکرها می‌توانند از آن‌ها سوء‌استفاده کنند. برای پیشگیری از بروز چنین شرایط بغرنجی، باید از پلتفرم‌های ارتباطی رمزنگاری‌شده مثل SSL و TLS استفاده کرد.

سرقت نسخه‌های پشتیبان بانک‌های اطلاعاتی

در حالت کلی، دو تهدید جدی پیرامون بانک‌های اطلاعاتی قرار دارند که امنیت بانک‌های اطلاعاتی را با چالش جدی روبرو می‌کنند. این تهدیدها ماهیت خارجی و داخلی دارند. در بیشتر موارد، یک شرکت با تهدیدهای داخلی مختلفی روبرو است که تعداد آن‌ها بیشتر از تهدیدهای خارجی است. ابزارهای مختلفی برای محافظت از بانک‌های اطلاعاتی در برابر تهدیدات خارجی وجود دارد، اما در ارتباط با تهدیدات داخلی باید روی تیزهوشی و نظارت مستمر بر عملکرد کارمندان متمرکز شوید. اگر کارمندان مسئولیت‌پذیری دارید و از نرم‌افزارهای امنیتی قدرتمندی استفاده می‌کنید، بازهم نمی‌توانید به‌طور قطعی و صددرصدی از وفاداری کارمندان اطمینان حاصل کنید. هر شخصی که امکان دسترسی به داده‌های حساس را دارد، می‌تواند اطلاعات را سرقت کند و در جهت منافع خود، آن‌ها را به رقبا بفروشد. برای افزایش امنیت بانک‌های اطلاعاتی و رفع مشکلات این‌چنینی، راه‌حل‌هایی مثل رمزنگاری آرشیوها، پیاده‌سازی استانداردهای امنیتی سفت‌وسخت برای دسترسی به فایل‌های بانک‌های اطلاعاتی و اعمال جریمه در صورت تخطی از قوانین در دستور کار قرار گیرد.
ضعف در طراحی بانک‌های اطلاعاتی

آمارها نشان می‌دهند در بیشتر موارد، طراحی ضعیف عامل هک بانک‌های اطلاعاتی است. به‌طورکلی، هکرها می‌توانند اطلاعات کاربری و اعتبارات مربوطه را بشکنند و سیستم را مجبور به اجرای کدهای مدنظر خود کنند. انجام این‌کار پیچیده است، اما غیرممکن نیست. در واقع، هکرها از طریق ضعف‌های پایه در طراحی به بانک‌های اطلاعاتی دسترسی پیدا می‌کنند. برای حل این مشکل، می‌توان با آزمایش امنیت بانک اطلاعاتی، داده‌ها را از دسترسی شخص ثالث حفظ کرد و امنیت را افزایش داد. همچنین، هر چه بانک اطلاعاتی ساده‌تر طراحی شود، احتمال شناسایی مشکلات راحت‌تر می‌شود.

زیرساخت پیچیده و ضعیف بانک اطلاعاتی

به‌طور کلی، هکرها بر مبنای یک برنامه چند مرحله‌ای به بانک‌های اطلاعاتی حمله می‌کنند و سعی می‌کنند ضعفی در زیرساخت بانک اطلاعاتی شناسایی کنند و از آن طریق سطح دسترسی‌ها را ارتقاء دهند تا در نهایت مجوز مدیریتی دریافت کنند و قادر به انجام هر کاری باشند. دقت کنید، نرم‌افزار‌های امنیت نمی‌توانند به‌طور کامل قابلیت محافظت از سیستم و شناسایی چنین دستکاری‌هایی را ارائه کنند، بنابراین بخشی از وظایف مدیر بانک اطلاعاتی بررسی گزارش‌ها و بررسی موارد مشکوکی است که در فایل‌های گزارش (Log) ثبت می‌شوند. همان‌گونه که اشاره شد، بهتر است زیرساخت کلی بانک اطلاعاتی پیچیدگی زیادی نداشته باشد، زیرا مانع از آن می‌شود تا ضعف‌ها شناسایی شوند و متاسفانه ضعف‌ها یا نادیده گرفته شده یا فراموش می‌شوند.

دسترسی بدون محدودیت کاربران اجرایی

تقسیم وظایف میان کاربران اجرایی این اطمینان را می‌دهد که تنها افراد مسئول دسترسی بدون محدویت خواهند داشت. با استفاده از این رویکرد، سرقت داده‌ها توسط افرادی که در فرآیند مدیریت بانک اطلاعاتی مشارکت ندارند دشوار خواهد بود. البته اگر امکان محدود کردن تعداد حساب‌های کاربری مدیریتی وجود داشته باشد، شرایط بهتر می‌شود، زیرا شانس هکرها برای نفوذ به بانک‌های اطلاعاتی را سخت‌تر می‌کند. بنابراین، اگر قصد پیاده‌سازی یا مدیریت بانک‌های اطلاعاتی در امور مالی را دارید به این نکته دقت کنید.
ناسازگاری

یکی دیگر از مواردی که امنیت بانک اطلاعاتی را متزلزل می‌کند، وجود ناسازگاری است. راهکار برون‌رفت از این مشکل، انجام آزمایش‌های دوره‌ای وب‌سایت‌ها و برنامه‌های کاربردی است که قابلیت دسترسی به بانک اطلاعاتی را دارند. رویکرد فوق، ناسازگاری را کمتر می‌کند. در این حالت، اگر مغایرتی در سیستم شناسایی شد باید در کوتاه‌ترین زمان برطرف شود.

برگرفته از سایت مجله

نرم افزار های جلسات مجازی

مشخصات

مجموعه: مقالات

منتشر شده در شنبه, 10 ارديبهشت 1401 21:37

نگارش یافته توسط Super User

تعداد بازدید: 186

معرفی بهترین نرم افزار جلسات مجازی

برنامه‌های ویدئوکنفرانس درحال رشد و پیشرفت هستند و در دو سال اخیر تحول عظیمی در نحوه عملکرد سازمان‌ها ایجاد کرده‌اند. بسیاری از کسب‌وکارها و سازمان‌ها به دنبال برگزاری جلسات خود به‌صورت مجازی و آنلاین هستند؛ ازاین‌رو، استفاده از بهترین نرم افزار و پلتفرم متناسب با نیازهایشان، موردی بسیار حیاتی است.

در همین زمینه، Google Meet، Zoom و اسکایپ برخی از پرکاربردترین برنامه‌های کنفرانس ویدئویی هستند که تجربه کاربری یکپارچه و سهولت در استفاده را ارائه می‌دهند. هر یک از این برنامه‌ها نسبت به سایرین دارای مزایایی هستند.

بیایید مقایسه را با یک مقدمه کوچک در مورد هرکدام آغاز کنیم.

گوگل میت (Google Meet)گوگل میت

Google Meet که با نام Google Hangout Meet نیز شناخته می‌شود، یک پلتفرم کنفرانس ویدئویی است که توسط گوگل توسعه یافته است. این یک پلتفرم مبتنی بر کلود است که هر روز بیش از 2 میلیون کاربر را به یکدیگر متصل می‌کند.

گوگل میت برای برنامه‌ریزی جلسات ویدئویی بین اعضای تیم طراحی شده است و دارای عملکردهایی مانند همگام‌سازی تقویم، رزرو اتاق کنفرانس، اشتراک‌گذاری صفحه، زیرنویس زنده و غیره است.

نیازی به دانلود Google Meet بر روی کامپیوتر نیست. کاربران می‌توانند تنها با چند کلیک از آن به‌صورت آنلاین استفاده کنید. بااین‌حال، برای شروع باید یک حساب گوگل داشته باشید. گوگل میت با سیستم‌عامل‌های اندروید، iOS، ویندوز و مک سازگار است.

زوم (Zoom)زوم

Zoom Cloud Meeting یکی از پرکاربردترین برنامه‌های کنفرانس ویدئویی در طول شیوع ویروس کرونا و قرنطینه بود. این برنامه که توسط اریک یوان در سال 2011 ایجاد شد، رابط کاربری آسان، پس‌زمینه‌های مختلف و ویژگی‌های بهبود صدا را ارائه می‌دهد که آن را به بهترین انتخاب در بین کاربران تبدیل می‌کند.

پادکست، نظرسنجی و ضبط جلسات برخی از ویژگی‌های کلیدی زوم هستند. بااین‌حال، زوم برخی مشکلات امنیتی داشت که بسیاری از سازمان‌ها را از انتخاب آن دلسرد می‌کرد.

ناگفته نماند که تحریم شدن کاربران ایرانی توسط زوم، استفاده از آن را برای هم‌وطنانمان دشوار کرده بود، اما در هنگام نوشتن این مطلب، تحریمی مشاهده نشد و بدون استفاده از هیچ نرم‌افزار تحریم شکنی، توانستیم از آن استفاده کنیم. مشابه گوگل میت، زوم را نیز می‌توان بدون دانلود نرم افزار در مرورگر خود استفاده کنید.

اسکایپ (Skype)اسکایپ

نرم‌افزار اسکایپ که در سال 2011 توسط مایکروسافت خریداری شد، یکی از بهترین، پراستفاده‌ترین و قدیمی‌ترین پلتفرم‌های ارتباطی جهان است. اسکایپ قابلیت‌های زیادی از جمله تماس‌های صوتی و تصویری آنلاین، پیام‌رسان، جلسات مجازی و حتی تماس به خطوط تلفنی را به کاربران خود ارائه می‌دهد.

مانند گوگل میت و زوم، می‌توانید از اسکایپ به‌صورت آنلاین استفاده کنید و نیازی به دانلود آن نیست. تنها نیاز به یک اکانت گوگل دارید.

بیشتر بدانید: آموزش تماس تصویری با اسکایپ
مقایسه نرم افزارهای جلسات مجازی (نقاط قوت و ضعف)

7 زبان برنامه‌نویسی مطرح

مشخصات

مجموعه: مقالات

منتشر شده در سه شنبه, 06 ارديبهشت 1401 14:30

نگارش یافته توسط Super User

تعداد بازدید: 226

روند رو به رشد علم داده‌ها و به‌کارگیری آن در صنایع مختلف باعث شده تا شرکت‌ها به شکل جدی‌تری روی مقوله استخراج و پردازش‌ها داده‌ها متمرکز شوند. با این‌حال، یکی از موضوعات مهمی که باید در این زمینه به آن دقت کنید، زبان برنامه‌نویسی هدف است. در این مقاله با برترین زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده در علم داده‌ها آشنا ‌می‌شویم.



داده‌ها در یک دهه گذشته ارزش بسیار زیادی پیدا کرده‌اند. هر شرکت بزرگی داده‌های ارزشمند زیادی دارد که برای تحلیل آن‌ها نیازمند استخدام یک دانشمند داده خوب و خبره است تا بتواند به مزیت‌های رقابتی قابل توجهی دست پیدا کند. با توجه به این‌که دنیای فناوری اطلاعات دستخوش تغییرات زیادی شده که رکن اصلی تمامی آن‌ها داده‌ها است، از این‌رو، تفاضا برای دانشمندان داده در حال افزایش است.

اگر می‌خواهید دانشمند داده شوید، اولین نکته‌ای که باید به آن دقت کنید، یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی کارآمد در این زمینه است. به همین دلیل اجازه دهید در ادامه با محبوب‌ترین زبان‌ها که قابلیت‌های خوبی در ارتباط با علم داده‌ها (Data Science) ارائه می‌کنند، آشنا شویم.

1. پایتون

امروزه پایتون پرکاربردترین زبان برنامه‌نویسی است و تقریبا تمامی سایت‌های بزرگ مثل PYPL و TIOBE به این نکته اذعان دارند. پایتون یکی از قدرتمندترین و منعطف‌ترین زبان‌های موجود است و در علم داده نیز بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. دلیل اصلی آن، ترکیب نحوی آسان و زیبا، همراه با مجموعه بزرگی از کتابخانه‌های شخص ثالث است. یکی از دلایل مهم در این زمینه یکپارچگی خوب پایتون با ابزار Jupyter است که به شکل گسترده‌ای در علم داده‌ها استفاده می‌شود. با نوت‌بوک‌های Jupyter، می‌توانید به سرعت نتایج کدهایی که تایپ می‌کنید را مشاهده کنید، داده‌ها را مصورسازی کنید و اسناد کد خود را از طریق بلوک‌های علامت‌گذاری‌شده ایجاد کنید. لازم به توضیح است که ژوپیتر قابلیت‌هایی فراتر از کار با پایتون دارد، اما رایج‌ترین ترکیب در این زمینه پایتون و ژوپیتر است.

2. آر

R یک زبان برنامه‌نویسی منبع باز است که برای اولین بار در سال 1993 معرفی شد و برای محاسبات آماری، تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. طبق مطالعاتی که سایت Stack Overflow انجام داده، محبوبیت R در طول چند سال گذشته افزایش یافته است. اگرچه R به طور گسترده توسط محققان استفاده می‌شود، اما امروزه توسط شرکت‌های بزرگ فناوری مانند گوگل، فیس‌بوک و توییتر در ارتباط با تجزیه و تحلیل داده‌ها و آمار استفاده می‌شود.

R، درست مانند پایتون، یک زبان تفسیر شده است، بنابراین می‌توانید کد خود را بدون نیاز به کامپایلر اجرا کنید. در عین حال، R چندسکویی است و بنابراین لازم نیست نگران سیستم عاملی باشید که هماهنگ با آن باشد.

R به اندازه‌ای محبوب است که ویرایشگرها و محیط‌های توسعه یکپارچه زیادی برای آن طراحی شده‌اند، اما برای سال‌ها متمادی است که RStudio محبوب‌ترین IDE برای توسعه R است.

شما می‌توانید از آر برای کارهایی فراتر از محاسبات آماری استفاده کنید. با استفاده از R، به مجموعه عظیمی از کتابخانه‌ها دسترسی دارید که به شما امکان می‌دهند برنامه‌های کاربردی متنوعی بسازید. به عنوان مثال، با بسته Shiny، می‌توانید اپلیکیشن‌های وب مبتنی بر اصول زیبایی‌شناسی را با استفاده از آر توسعه دهید.

3. جولیا

جولیا گلچینی از بهترین قابلیت‌های کاربردی زبان‌هایی مثل Python، Ruby، Lisp و R را در قالب یک زبان برنامه‌نویسی تقریبا جدید ارائه می‌کند. جولیا سرعت C را همراه با نمادهای ریاضی کاربردی Matlab در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد.

می‌توانیم به جولیا به عنوان تلاش بلندپروازانه برای ایجاد یک زبان به اندازه خوب برای برنامه‌نویسی همه‌منظوره و در عین حال شگفت‌انگیز در ارتباط با رشته‌های خاص علوم رایانه، مانند یادگیری ماشین، داده‌کاوی، محاسبات توزیع‌شده و موازی اشاره کنیم.

    یکی از مزایای اصلی جولیا سرعت آن است که با زبان‌هایی مانند C، Rust، Lua و Go قابل مقایسه است. این به این دلیل است که کدهای این زبان توسط کامپایلر JIT کامپایل می‌شوند. در چند سال گذشته، جولیا به طور چشمگیری مورد توجه توسعه‌دهندگان قرار گرفته است.

از مهم‌ترین دلایل محبوبیت جولیا در علم داده به موارد زیر باید اشاره کرد:

    یادگیری این زبان برای ریاضیدانان ساده است. از ترکیب نحوی مشابه فرمول‌های ریاضی که توسط غیر برنامه‌نویسان استفاده می‌شود پشتیبانی می‌کند.
    از مدیریت خودکار حافظه با کنترل دستی روی فناوری Garbage collection استفاده می‌کند.
    بهینه شده برای یادگیری ماشین و مباحث آماری است.
    Dynamic typing است، به طوری که تصور می‌کنید در حال کار با یک زبان برنامه‌نویسی هستید.
    چندین کتابخانه برای تعامل با داده‌ها (DataFrames.jl، JuliaGraphs، و غیره) در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهد.
    جامعه فعالی از توسعه‌دهندگان از جولیا پشتیبانی می‌کنند.

اگر می‌خواهید زبانی با پشتیبانی از علم داده، سهولت استفاده از پایتون و سرعت C داشته باشید، جولیا زبان انتخابی شما است.

4. اسکالا

اسکالا (Scala) یک زبان ‌رنامه نویسی سطح بالا است که برای اولین بار در سال 2004 معرفی شد و در JVM (ماشین مجازی جاوا) یا با جاوا اسکریپت در مرورگرها اجرا می‌شود.

اسکالا برای بهبود برخی از جنبه‌هایی که برنامه‌نویسان جاوا از آن‌ها خسته شده یا آن‌ها را عاملی محدودکننده در برنامه‌نویسی می‌دانند پدید آمد. در میان این پیشرفت‌ها، ما ادغام برنامه‌نویسی تابعی را به غیر از پارادایم شی‌گرایی در این زبان مشاهده می‌کنیم. این یک نکته مثبت است که اسکالا در مقایسه با پایتون یا حتی خود جاوا زبان سریع‌تری است.

بسیاری از دانشمندان داده اسکالا را در مجموعه ابزار خود گنجانده‌اند، زیرا هنگام صحبت در مورد تجزیه و تحلیل مجموعه‌های داده بزرگ، بسیار ارزشمند است.

طبق نظرسنجی سال 2021 سایت Stack Overflow ، اسکالا هفتمین زبان پردرآمد در جهان است، اما مهم است به این نکته اشاره کنیم که اسکالا در مقایسه با زبان‌های دیگر هنوز در این حوزه مورد توجه شرکت‌های بزرگ قرار ندارد.

از آن‌جایی که Scala بر روی JVM اجرا می‌شود، به تعداد زیادی کتابخانه موجود و برخی بسته‌ها در ارتباط با کار روی کلان داده‌ها، ریاضیات، پایگاه‌های داده و به طور کلی علوم کامپیوتر دسترسی دارد.  اگر در گذشته با زبان برنامه‌نویسی جاوا کار می‌کردید، Scala می‌تواند جایگزین مناسبی در این زمینه و برای کار با علم داده‌ها باشد.

5. جاوا (Java)

جاوا یکی از پرکاربردترین و محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی چند دهه اخیر به شمار می‌رود. یک زبان برنامه‌نویسی همه منظوره است که تقریباً در هر موقعیت قابل تصوری قابل استفاده است.

در نتیجه علم داده نیز از این قاعده مستثنا نیست. اگرچه جاوا در درجه اول در ارتباط با ساخت برنامه‌های موبایل و وب استفاده می‌شود، اما به دلیل پایگاه کاربری قوی آن، در کنار سایر فریم‌ورک‌های محبوب مانند Hadoop یا Spark برای انجام تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها استفاده می‌شود. به ویژه آن‌که توانایی توسعه برنامه‌های چندریسمانی را نیز دارد.

در پایان، بیش از صحبت در مورد جاوا به عنوان بهترین و مناسب‌ترین گزینه برای علم داده، باید توجه داشته باشید که با توجه به تعداد توسعه‌دهندگان جاوا و شرکت‌هایی که قبلاً از این زبان برنامه‌نویسی برای ساخت برنامه‌های کاربردی استفاده کنند، در بیشتر موارد اگر با مشکلی روبرو شوید، این توسعه‌دهندگان قادر به پشتیبانی از شما هستند.

با این اوصاف، جاوا در بسیاری از زمینه‌های علم داده، مانند مدیریت پایگاه داده، یادگیری ماشین و.... قابل استفاده است. اگر سابقه کار با زبان برنامه‌نویسی جاوا را دارید، در یادگیری کتابخانه‌های مرتبط با این زبان برای کار با عمل داده‌ها با مشکل خاصی روبرو نمی‌شوید. علاوه بر این، فراموش نکنید کار با جاوا در این زمینه کاملاً متفاوت با R یا Julia است.

6. متلب (MATLAB)

متلب یک زبان برنامه‌نویسی اختصاصی است که توسط میلیون‌ها مهندس و دانشمند برای محاسبات ریاضی و آماری استفاده می‌شود. دانشمندان داده عمدتاً از این زبان برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. بهترین نکته در ارتباط با متلب این است که همه چیز را در یک فضای کاری واحد در اختیار دارید.

متلب بیشتر توسط دانشگاه‌ها و دانشگاهیان استفاده می‌شود، اما هنوز یک انتخاب عالی برای ایجاد یک پایه عمیق بر روی مفاهیم علم داده است.

تنها نقطه ضعف متلب این است که یک نرم‌افزار غیررایگان است، بنابراین اگر در دانشگاهی ثبت نام کرده باشید یا قبلاً از آن در محل کار خود استفاده کرده‌اید، باید برای استفاده از آن در خانه هزینه خرید لایسنس را پرداخت کنید.

7. سی پلاس پلاس (++C)

برای تکمیل این لیست، به زبان برنامه نویسی سی‌پلاس‌پلاس نیاز داریم. درست است که سی‌پلاس‌پلاس بیشتر برای ساخت برنامه‌ها و سیستم‌های عامل استفاده می‌شود، اما در زمینه‌های دیگری مثل علم داده‌ها توانایی زیادی دارد.

در حالت کلی، دانشمندان داده زبان‌های با کاربرد و اشکال‌زدایی آسان مثل پایتون یا R را ترجیح می‌دهند، زیرا نمی‌خواهند وقت خود را صرف رفع برخی باگ‌های عجیب سی پلاس پلاس کنند.

با این حال، سی پلاس پلاس نقش مهمی در علم داده دارد، زیرا بسیاری از کتابخانه‌های مورد استفاده در زبان‌های دیگر توسط این زبان نوشته شده‌اند. ایجاد یک مدل یادگیری ماشینی نیازمند تلاش محاسباتی است، بنابراین استفاده از یک زبان کارآمد مانند مثل سی پلاس پلاس منطقی است.

اگر می‌خواهید با توسعه کتابخانه برای زبان‌های دیگر در صنعت علم داده شرکت کنید، سی پلاس پلاس ممکن است انتخاب مناسبی باشد.
کلام آخر

در این پست، بهترین زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده برای علم داده را بررسی کردیم. این رشته به طور انفجاری در حال رشد است و امروز بهترین زمان برای ورود حرفه‌ای به این حوزه به عنوان یک دانشمند داده هستید.

اگر تازه به این وادی قدم گذاشته‌اید، توصیه می‌کنم با پایتون یا R شروع کنید. هنگامی که تجربه‌ای در دنیای واقعی ایجاد پروژه‌ها به دست آوردید، می‌توانید با یادگیری زبان‌های دیگر مانند جولیا یا اسکالا، مجموعه ابزار خود را گسترش دهید.