המירוץ אל העתיד – טכנולוגיות חדשניות שמשנות את פני העולם
Big Data ו-Machine Learning הן 2 טכנולוגיות מהפכניות שהופכות מדע בדיוני למציאות.
מכוניות אוטונומיות שנוסעות בבטחה, ניתוחים מורכבים המבוצעים על ידי רובוטים זעירים, מגיפות שמאובחנות עוד לפני שפרצו – נשמע דמיוני? Big Data ו-Machine Learning כבר הופכות את החזון הזה לעובדה מוגמרת. הן מהוות מנועי טורבו משוכללים שמנתבים את הנתונים העצומים שנוצרים בכל רגע לכדי תובנות מהפכניות ופריצות דרך בכל תחום.
במאמר זה נצלול לעומק בטרנדים האלה, נראה כיצד הם באים לידי ביטוי בעולם האמיתי ונלמד על ההשפעה העצומה שלהם על עתיד הכלכלה והחברה. והכי חשוב – נסביר כיצד אתם יכולים להשתלב במהפכה בתור אנליסטים ומדעני נתונים, והטיס את הקריירה שלכם קדימה. מוכנים? קחו נשימה עמוקה, ובואו איתנו למסע מופלא אל מעמקי עולם הדאטה.
Big Data (ביג דאטה)
אומרים ש-"Data is the new oil", אבל זה לא מספיק מדויק. הנתונים הם הרבה יותר מסתם חומר גלם. הם כמו חלקיקים זעירים, שכל אחד מהם מכיל בתוכו עולם שלם של תובנות פוטנציאליות. צריך רק לדעת איך לפענח את המידע הגלום בהם, לחבר בין הנקודות.
וזה לא סתם דימויים מופשטים. תחשבו על המצב היום – אנחנו מייצרים כמויות אדירות של דאטה בכל פעולה שלנו – משיחות טלפון, הודעות טקסט, עסקאות פיננסיות, פוסטים ברשתות חברתיות, נתוני מיקום מהסמארטפון, לוגים של מערכות ייצור ועוד אינספור מקורות. מדובר בהרים של מידע, שרק הולכים וגדלים ככל שהעולם הופך דיגיטלי יותר.
עכשיו דמיינו מה קורה אם מצליחים לאגד את כל הביג דאטה הזה, לנתח אותו בזמן אמת, ולחלץ מודלים חכמים שממש חוזים התנהגות האנושית, חושפים אנומליות ודפוסים סמויים, ומייצרים המלצות מדויקות בדיוק לפי ההקשר הנכון. זה בדיוק מה שחברות טכנולוגיה עושות היום באמצעות Big Data.
לצפיה בסרטון – מה זה דאטה אנליטיקס ולמי זה מתאים?
– לקריאה נוספת: 7 קורסים מומלצים שיהפכו אותך ל- Data Analyst >>
איך זה נראה בעולם האמיתי?
הנה כמה דוגמאות של חברות מוכרות שמשתמשות בכח העצום של הנתונים:
- Tesco – רשת הסופרמרקטים הבריטית הצליבה דאטה מ-10 מקורות שונים (קופה, מועדון לקוחות, אתר, מלאי ועוד) וזיהתה דפוס מעניין: לקוחות שקונים חיתולים לרוב קונים גם בירה. איך הם מינפו את התובנה הזו? על ידי מיקום אסטרטגי של שני המוצרים זה לצד זה על המדפים, והופ – העלאה של 30% במכירות של שניהם.
- Netflix – החברה משתמשת באלגוריתם שיודע לחזות אילו סדרות יצליחו על בסיס אינספור נתונים – מנתוני הצפייה דרך תגובות ברשת ועד הרגלי החיפוש. הם לא מהמרים על הפקות שעולות מיליונים – הם משקיעים במה שכבר יודעים שיעבוד. התוצאה? שיעורי נטישה נמוכים בהרבה מהממוצע בתעשייה.
- Southwest – חברת התעופה המשתמשת בדאטה מחיישנים על המנועים כדי לנבא מראש בעיות אחזקה ולתזמן את התיקונים בדיוק לפני שהתקלות מתרחשות – מה שחוסך להן מיליוני דולרים בשנה על איחורים וביטולים.
- Google ופייסבוק – בשיא הקורונה החברות השתמשו בדאטה מהפלטפורמות שלהם כדי לעקוב אחר קצב ההתפשטות של הנגיף ולנבא התפרצויות חדשות. הממשלות נעזרו במידע הזה כדי לקבוע מדיניות ולנתב את כוח האדם הרפואי בצורה מיטבית. ככה נראית אופטימיזציה חכמה בפעולה.
הסוד טמון ביכולת של Big Data לפרוץ את גבולות המידע המובנה המצומצם, ולהצליב טריליוני נקודות מידע שמגיעות ממגוון מקורות. ככל שיש יותר דאטה, ככה התמונה שמתקבלת מפורטת יותר, התחזיות יותר מדויקות, וההחלטות יותר מושכלות. זה כוח אדיר – אבל כדי לתעל אותו צריך את הידע והכלים של איך לייצר מהדאטה ערך.
Machine Learning (למידת מכונה)
אבל רגע, אתם אולי חושבים – מכונות? למידה? האם אנחנו מתקרבים ליום בו הרובוטים קמים נגדנו במרד של Skynet?
ממש לא. לפחות לא כרגע. Machine Learning זה פשוט שלב אבולוציוני חדש ומרגש באינטליגנציה המלאכותית – שלב שהופך את המכונות לחכמות יותר, עצמאיות יותר ואדפטיביות יותר מאי פעם.
בניגוד לתכנות ישיר של חוקים ולוגיקה, Machine Learning מאפשר למערכות ממוחשבות ללמוד בצורה אוטונומית מתוך הנתונים עצמם – לזהות תבניות, לבנות הכללות, ולשפר את עצמן לאורך זמן בלי התערבות אנושית. באופן פשוט: אנחנו לא אומרים למחשב מה לעשות, אנחנו נותנים לו את הדאטה והוא לומד בעצמו מה לעשות.
מאמרים נוספים שיכולים לעניין אותך:
איך זה עובד?
הנה כמה דוגמאות מהעולם האמיתי:
- האלגוריתם של אפל, FaceID – לומד מאלפי תמונות של הבעות פנים שונות של המשתמש כדי לזהות אותו בצורה חד משמעית. הוא מתעדכן בהתמדה עם כל שינוי קטן בפרצוף, ולומד להתאים את עצמו לשינויים כמו משקפיים, כובע או זקן חדש של המשתמש.
- נטפליקס – יש לחברה מנוע המלצות מטורף שלומד מההיסטוריית צפייה, הדירוגים והתגובות של כל משתמש כדי להציע לו תוכן שהכי סביר שהוא יאהב – התאמה אישית טוטאלית. הוא אפילו משנה דינמית את התמונות ותיאורי הסדרות כדי לפתות כל אחד בדיוק לפי הטעם שלו. וזה עובד – 80% מהצפיות מגיעות מהמלצות המערכת.
- DeepMind – חברה של גוגל אשר פיתחה רשת נוירונים עמוקה שלמדה לשחק משחקי וידאו כמו Atari ברמה על-אנושית, ללא שום הוראות מראש – רק מתוך ניסוי, טעייה ומשוב. הרשת אפילו פיתחה טקטיקות מקוריות ומפתיעות כדי לנצח, מעבר למה שהמתכנתים שלה חשבו אי פעם.
איך עושים את זה? האלגוריתמים המתוחכמים של Machine Learning סורקים אוטומטית מיליוני נקודות דאטה, מזהים דפוסים וחוקיות סמויים לעין האנושית, ולומדים להכליל מהם כללים חדשים ומורכבים. וככל שהם נחשפים ליותר דאטה, הם הופכים מדויקים יותר ויותר לאורך זמן. זו למידה במובן העמוק והיפהפה ביותר.
המחר כבר כאן – והוא רק מתחיל
אבל מה שממש מעניין זה לא מה שקורה עכשיו – אלא מה שצפוי לנו בעתיד. Machine Learning עומד להשתלב בכל פן של החיים שלנו ולהעצים כל חוויה שאנחנו מכירים.
דמיינו עולם שבו:
- מערכות רפואיות לומדות לזהות מחלות בשלב הרבה יותר מוקדם ולהתאים באופן מיטבי טיפולים
- רכבים אוטונומיים מסתגלים בזמן אמת לתנאי הדרך ולהתנהגות הולכי הרגל, ומבטיחים נסיעה בטוחה יותר
- עוזרים וירטואליים מנהלים דיאלוג אנושי לגמרי ומקדימים את הצרכים שלנו עוד לפני שביקשנו
- רובוטים תעשייתיים מייעלים בעצמם את קווי הייצור, חוסכים במשאבים ומונעים בזבוז
- תוכנות חינוכיות מתאימות את עצמן לסגנון הלמידה של כל תלמיד ועוזרות לו להתקדם בקצב האופטימלי
זה לא סתם חזון עתידני – מוסדות מחקר וחברות פורצות דרך כבר עובדים על הטכנולוגיות האלה ממש ברגע זה. המגבלה כבר לא טכנית, אלא רק עד כמה מהר ועמוק אנחנו יכולים לאמץ וליישם אותן.
סיכום – להצטרף למהפכת הדאטה, ועכשיו
אז איך משיגים את הידע הזה? ב-TechMonster הכנו עבורכם סקירה מקיפה ומעמיקה של קורסי דאטה אנליסט הטובים בשוק – כדי שתוכלו למצוא בקלות את ההכשרה האיכותית ביותר שתקפיץ אתכם לליגת העל של עולם האנליטיקה.
אנחנו מאמינים שהדרך הכי טובה להפוך למקצוען זה דרך תרגול מעשי, עם הדרכה צמודה של המומחים הטובים ביותר בתחום. לכן, התמקדנו בקורסים שמשלבים עבודה אינטנסיבית על סטי נתונים אמיתיים לצד מנטורינג אישי. בסופם, לא רק שתצאו עם ארגז כלים מושלם לתפקידי דאטה – אלא גם עם תיק עבודות מרשים שיפתח בפניכם אינספור דלתות.
אגב, אם אתם מתעניינים בהיבטים נוספים של עולם הנתונים, שווה לכם לבדוק גם את הסקירות המעמיקות שלנו על קורסי דאטה סיינס ולימודי BI. תחום ה-Data Science עוסק בחיזוי ומידול מתקדם של נתונים על בסיס Machine Learning ואלגוריתמים סטטיסטיים. לעומתו BI, או בינה עסקית, מתמקד בעיקר בדאשבורדים מתקדמים ושילוב של Big Data בתהליכי קבלת החלטות של הארגון.
שני התחומים האלה משלימים ומעצימים את עבודת הדאטה אנליסט, ומספקים מסלולי התפתחות מאתגרים. אז אם אתם רוצים להרחיב אופקים מעבר לאנליטיקה בסיסית, מומלץ בחום לקרוא גם אותן.
לסיכום, אפשר להמשיך לדבר על עתיד מופלא שבו מכונות חושבות במקומנו ומגשימות לנו כל משאלה. אבל הסוד הוא שאת העתיד הזה לא בונים רק מהנדסים ומדענים בחדרי מעבדה חשוכים – אלא אנשים כמוכם, שמוכנים לחשוב מחוץ לקופסה, ללמוד טכנולוגיות פורצות דרך, וליישם אותן כדי לפתור בעיות אמיתיות עם אימפקט ממשי.
המהפכה של Big Data ו-Machine Learning כבר כאן, היא רק הולכת להאיץ – ואם אתם רוצים לא רק לעמוד מהצד אלא לעלות על הגל ולנהוג בעצמכם את המירוץ קדימה, הגיע הזמן לצאת לדרך. זה לא הולך להיות קל, אבל יש לנו תחושה שעם ההכוונה המתאימה ועבודה קשה, תצליחו להפוך את המדע בדיוני של אתמול למציאות מרגשת של היום. שנתחיל את המסע?
