تحلیــل آمــاری داده این امکان را می‌دهد تا تحلیلگر به طور علمی دادگان کسب‌وکار را بررسی کرده و به نتایج قابل اطمینان و معناداری دست یابد. تحلیلگر قادر خواهد بود تا با استفاده از تکنیک‌های آماری نظیر نمونه‌برداری، مدل‌سازی و فرضیه‌سازی به اطلاعاتی ارزشمندی برسد. هدف در طول دوره پیش‌رو آن است که با استفاده از روش‌های آماری به درک مناسبی از توصیف دادگان برسید و روابط بین دادگان مولفه‌های کسب‌وکار را بخوبی تحلیل و بررسی نمایید. به بیانی دیگر، این روش‌ها به شما کمک می‌کنند تا الگوها، روندها و ویژگی‌های مهم دادگان را شناسایی کرده و درک بهتری از مجموعه داده‌ها جهت توصیف بهتر آن‌ها به دست آورید. درکنار این‌ها، قادر خواهید بود با استفاده از مدل‌سازی آماری، مدل‌های برپایه علم آمار را بمنظور پیش‌بینی رویدادها و روندهای آینده ایجاد کرده و آن‌ها را ارزیابی کنید که این مدل‌ها می‌توانند در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و برنامه‌ریزی کمک شایانی کنند.

تحلیــل داده با اکسـل این امکان را می‌دهد تا کاربر بصورت عملیاتی بر روی دادگان با ابعاد پایین و کم‌حجم به تجزیه‌ و تحلیل بپردازد. استفاده از اکسل جهت تحلیل داده‌ها مزایای متعددی نظیر: سهولت استفاده، تحلیل سریع، بررسی فیلترها، تشکیل جداول گروهی و پشتیبانی از محاسبات آماری و ریاضی را دارد. دانش‌پذیران در انتهای دوره قادر خواهند بود تا توابع مهم و کاربردی اکسل را بر روی مسائل مختلف پیاده‌سازی کرده، دادگان را توصیف و به تحلیل آماری دادگان و مدل‌سازی رگرسیونی بپردازند. هرچند اکسل بمنظور تحلیل دادگان کسب‌وکارهای کوچک بسیار کاربردی است، اما در مواردی که داده‌ها بسیار بزرگ و پیچیده باشند، ممکن است به محدودیت‌هایی با این ابزار محبوب و فراگیر برخورد کنید. در چنین مواردی، استفاده از ابزارهای مخصوص تحلیل داده نظیر زبان‌های برنامه‌نویسی می‌توان استفاده کرد که دانش‌پذیران در دوره‌‌های آتی خواهند آموخت.

مبانی و مفاهیم علم داده شامل بخش‌هایی نظیر: تعاریف اصلی علم داده، روش‌های داده‌کاوی، الگویابی و الگوریتم یادگیری ماشین است. داده‌کاوی و یادگیری ماشین مجموعه از تکنیک‌های محاسباتی است که به ماشین‌های کامپیوتری اجازه می‌دهد که از دل دادگان، الگوها و اطلاعاتی استخراج شود تا ماشین از این الگوها یاد بگیرد. درواقع این الگوریتم‌ها به ماشین‌ این امکان را می‌دهند تا بر اساس دادگان گذشته، آموزش ببینند. در این درس جذاب، دانش‌پذیران پس از سپری کردن درس آمار برای علم‌داده و ارتقا دانش آماری خود در راستای علم‌داده، مشغول به طراحی و تحلیل مدل‌های پیش‌بینی می‌شوند و قادر خواهند بود با استفاده از مدل‌سازی مبتنی بر یادگیری ماشین، به پیش‌بینی مولفه‌های کسب‌وکار بپردازند؛ مدل‌های پیش‌بینی را ارزیابی، پایش، بهینه‌سازی و بهبود دهند و همچنین با دانش آماری خود نتایج پیش‌بینی را تحلیل کنند. علاوه بر تسلط دانش‌پذیران در این درس به مفاهیم روش‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین، آن‌ها از این روش‌ها در قالب پروژه‌های مختلف و داخل ابزار شرکت IBM بصورت عملیاتی نیز استفاده خواهند کرد.

پایگاه داده مایکروسافـت نوعی سیستم مدیریت پایگاه‌ داده است که بمنظور ذخیره، مدیریت و استخراج اطلاعات استفاده می‌شود و از زبان استاندارد Structured Query Language جهت مدیریت و تعامل با دادگان بهره می‌برد. این زبان به شما امکان می‌دهد تا به صورت ساده و استاندارد با پایگاه داده‌ ارتباط برقرار کنید، داده‌ها را جستجو و استخراج کنید، داده‌ها را اضافه، ویرایش و حذف کنید و همچنین تغییرات را به پایگاه داده اعمال کنید. از دیگر قابلیت‌های این ابزار می‌توان به ایجاد روابط میان جداول جهت بهبود و سازمان‌دهی داده‌ها و قابلیت جستجو، فیلتر و مرتب‌سازی داده‌ها با استفاده از عملیات کوئری‌نویسی‌ اشاره کرد. شرکت‌کنندگان در طول دوره، بوسیله این نوع سیستم قادر خواهند بود تا عملیات مختلفی مانند ایجاد، خواندن، بروزرسانی و یکپارچه‌سازی را در پایگاه داده انجام دهند و از مدل‌های مختلف جهت ذخیره، مدیریت و بازیابی اطلاعات استفاده نمایند.

هوش مصنوعی و علم داده با python از جمله مهم‌ترین مهارت‌های متخصصان این حوزه است. استفاده از python برای علم داده به دلیل وجود بستر مناسب و چارچوب‌های قدرتمند، مزایای بسیاری دارد. از همین رو، این ابزار به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی کامل و کارآمد، جهت تحلیل داده‌ها و انجام پروژه‌های علم‌داده در دهه‌های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است. پس از آموختن روش‌های داده‌کاوی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین در دوره‌های پیشین، دانش‌پذیران در این دوره به پیاده‌سازی این روش‌ها بصورت تخصصی و فنی و در قالب پروژه‌های مختلفی نظیر نظام سلامت، بازاریابی و خودروسازی مشغول می‌شوند. شرکت‌کنندگان در انتهای این دوره مهم قادر خواهند بود بوسیله اصلی‌ترین ابزار متخصصان این حوزه، دادگان را از منظر آماری تحلیل کرده، الگوهای مهم را استخراج و مدل‌های پیش‌بینی بصورت فنی و عملیاتی خلق و با یکدیگر مقایسه و ارزیابی کنند.

تحلیل آماری در زبان R به تحلیلگران و متخصصان این امکان را می‌دهد که دادگان کسب‌وکار را تجزیه و تحلیل کرده، الگوها و روندهای آماری را شناسایی کنند و نتایج تجزیه و تحلیل و محاسبات آماری را به شکل گرافیکی ارائه نمایند. این زبان به دلیل پشتیبانی گسترده از جامعه‌ای از برنامه‌نویسان به عنوان یک ابزار قدرتمند جهت تحلیل آماری و داده‌کاوی شناخته می‌شود و در تحقیقات علمی، پروژه‌های تجاری و صنعتی و در علوم مختلف از جمله علم اطلاعات، علوم اقتصادی، بیوانفورماتیک، علوم طبیعی و غیره مورد توجه قرار می‌گیرد. با استفاده از این زبان شرکت‌کنندگان می‌توانند انواع تحلیل‌های آماری مانند تحلیل توزیع‌ مولفه‌های کسب‌وکار، فرضیه‌های آماری، رگرسیون، خوشه‌بندی و تحلیل‌های پیشرفته آماری را انجام دهند.

فرآینــــدکاوی  یا کاوش فرآیند مجموعه‌ای از تکنیک‌هایی است که به سازمان‌ها امکان می‌دهد فرآیندهای عملیاتی خود را بر اساس داده‌های رخداد مرتبط، استخراج و تجزیه و تحلیل کنند. هدف از فرآیندکاوی تبدیل داده‌های اخذ شده از فرآیندها به بینش و تصمیمات تجاری است که این خود باعث بهبود فرآیندهای سازمانی با رویکردی داده‌محور می‌شود. از مزایای عملیات فرآیندکاوی می‌توان به کاهش هزینه‌های سازمانی، بهبود رضایتمندی مشتری، فعال‌سازی اتوماسیون فرآیندی و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده اشاره کرد. دانش‌پذیران در طول این دوره به وسیله نرم‌افزارهای حوزه فرآیندکاوی به بررسی و تحلیل پروژه‌های مختلف می‌پردازند.

داستــان‌سرایی داده به معنای ترکیب داده‌ها و اطلاعات به شکل داستانی جذاب و قابل فهم است که به مخاطبان کمک می‌کند از داده‌ها درک بهتری داشته باشند و در نتیجه تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تری انجام دهند. به بیانی دیگر داستان سرایی داده، یک روش ارتباطی است که در آن داده‌ها و اطلاعات به شکل داستان‌های قصه‌ای جذاب و قابل فهم تبدیل می‌شوند. هدف اصلی این روش، ارائه داده‌ها به مخاطبان به نحوی که آن‌ها درک خوبی از دادگان داشته باشند، است. در داستان‌سرایی، داده‌ها به شکل رخدادهای مختلف در داستان‌ها یا روایت‌ها ارائه می‌شود و این امر با ترکیب مصورسازی دادگان و با روایتی آماری، به یک داستان جذاب ختم خواهد شد. در این دوره خواهید آموخت که چطور با ترکیب قوه‌ی روایت‌پذیری داستان و دقت داده‌ها، مخاطبان را به سوی فهم بهتر داده‌ها سوق دهید و در نهایت به تصمیم‌گیری‌های بهتر و ارتباطات مؤثرتر کمک سازمانی کنید.

هوش تجــاری مایکروسافت یک ابزار قدرتمند جهت تحلیل داده‌ها و ایجاد گزارش‌های تجاری است و به کاربران اجازه می‌دهد که بدون نیاز به دانش فنی عمیق در زمینه‌های برنامه‌نویسی، گزارش‌ها و داشبوردهای تجاری خود را طراحی و تحلیل کنند. در این دوره، دانش‌پذیران می‌آموزند تا دادگان را از منابع مختلف داده‌ای نظیر وب‌سایت‌ها، پایگاه‌های داده و اکسل جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی کرده و به صورت بصری در قالب نمودارهای جذاب ارائه و به اشتراک بگذارند؛ چرا که این‌کار به فرد تحلیلگر کمک می‌کند تا اطلاعات و عملکرد بهتری از وضعیت کسب‌وکار را مورد بررسی قرار دهد. دانش‌پذیران در طول دوره بوسیله ابزار مایکروسافت قادر به ایجاد نمودارها و داشبوردهای تعاملی، تهیه جداول محاسباتی، نقشه‌ها، فیلترها و بررسی شاخص‌های کلیدی خواهند بود و به درک مطلوبی از این ابزار در قالب مثال‌های مختلف صنعتی خواهند رسید.

پردازش زبان طبیعی، متن‌کاوی و وب‌کاوی یک فرآیند محاسباتی است که به تحلیل و استخراج اطلاعات مفهومی، الگوها، و ارتباطات مخفی در داده‌های متنی می‌پردازد. این داده‌های متنی ممکن است شامل مقالات، نوشته‌ها، ایمیل‌ها، نظرات کاربران، پیام‌های متنی در رسانه‌های اجتماعی، گزارش‌ها و مستندات مختلف باشند. به بیانی دیگر متن‌کاوی از تکنیک‌ها و الگوریتم‌های متنوعی جهت تحلیل داده‌های متنی استفاده می‌کند تا اطلاعات مخفی و قابلیت تخمین در متون را ارتقا دهد. با تحلیل داده‌های متنی، می‌توان الگوها، روندها و تغییرات مخفی در متون را شناسایی کرد؛ این اطلاعات می‌تواند درک بهتر از تحولات و رویدادهای مختلف فراهم کند. دانش‌پذیران در طول این دوره جذاب  قادر خواهند بود با استفاده از روش‌های وب‌کاوی، دادگان را از شبکه‌های اجتماعی و وبسایت‌ها جمع‌آوری و احساسات مختلف موجود در نوشته‌ها یا نظرات شبکه‌های اجتماعی را تحلیل کنند؛ و می‌توانند با استفاده از تکنیک‌های متن‌کاوی، اطلاعات مخفی و ارزشمندی را از داده‌های متنی استخراج کرده و درک از نظر عمومی و عکس‌العمل به محصولات یا خدمات را مورد بررسی قرار دهند.

یادگـــیری عمیق  زیرمجموعه‌ای از علم یادگیری ماشین است که بر مفهوم ساختارهای نورونی برپایه شبکه‌های عصبی مصنوعی تمرکز دارد. یادگیری عمیق متشکل از تکنیک‌ها و مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق است که جهت انجام وظایف پیچیده، تشخیص الگو، تفسیر داده‌ها و پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در یادگیری عمیق، از معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های عصبی پیچشی جهت تشخیص الگو در تصاویر و شبکه‌های عصبی بازگشتی جهت مدل‌سازی داده‌های متنی استفاده می‌شود. این معماری‌ها با کمک لایه‌های عصبی عمیق و تعداد زیادی پارامتر، مدل‌های پیچیده‌تری را می‌سازند که می‌توانند ویژگی‌های مهم و بهتری را از داده‌ها استخراج کنند. یادگیری عمیق در حال حاضر در موارد متعددی مانند تشخیص تصاویر و اشیاء، ترجمه ماشینی، تشخیص گفتار، تحلیل متن، پردازش زبان طبیعی، پردازش تصاویر پزشکی، خودروهای خودران و بسیاری حوزه‌های دیگر کاربرد دارد.

حاکــمیت داده و هوش مصنوعی مجموعه‌ای از فرآیندها، سیاست‌ها، استانداردها و تدابیری است که به منظور مدیریت بهینه داده‌ها در یک سازمان یا سیستم به کار می‌رود. در واقع حاکمیت دادگان، یک چارچوب استراتژیک است که در آن سیاست‌ها و فرآیندهای استفاده از داده‌ها تعیین می‌شود. هدف اصلی حاکمیت داده، تضمین کیفیت، موثری، امنیت و توازن میان داده‌ها در سراسر سازمان است تا بهبود عملکرد کلی و تصمیم‌گیری‌های بهتر از داده‌ها حاصل شود. به بیانی دیگر مدیریت و حاکمیت داده یک سلسله مراتب و فرآیند مدیریتی است که به موجب آن داده‌ها به درستی، مرتب و قابل اطمینان مدیریت می‌شوند. حاکمیت داده دارای مزایای متعددی برای سازمان‌ها دارد که این مزایا شامل توسعه فرهنگ داده‌محور، استفاده بهینه از منابع و کاهش هزینه‌ها، کاهش خطاها و هدررفت منابع، افزایش انعطاف‌پذیری و پاسخگویی به تغییرات، دسترسی به داده‌های دقیق و معتبر و بهبود عملکرد سازمانی می‌باشد؛ بطور کلی حاکمیت داده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا در تصمیم‌گیری‌ها و برنامه‌ریزی‌های خود به داده‌های دقیق و قابل اعتماد دسترسی داشته باشند.

تحلیــل کلان داده با تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم و پیچیده‌ای که با ابزارهای معمول قابل مدیریت نیستند، به استخراج الگوها، اطلاعات و ارتباطات مخفی شرکت‌ها و سازمان‌ها می‌پردازد. تحلیل کلان داده این امکان را به کاربر می‌دهد که تعداد زیادی از داده‌ها را در زمان کوتاهی بررسی کرده و به اطلاعات جدید دست یابد. این دادگان از حجم بالا، پیچیدگی گسترده، ارزش اطلاعاتی قابل توجه برخورداراند و با سرعت بالایی در سازمان تولید می‌شوند. در نهایت، تحلیل کلان داده با تبدیل داده‌های بزرگ و پیچیده به اطلاعات قابل فهم و ارزشمند، به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا از دانش بهتری برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، بهبود فرآیندها و ارتباط با مشتریان و همکاران خود بهره‌برداری کنند. در طول دوره خواهید آموخت که تحلیل کلان داده با استفاده از قدرت محاسباتی بالا و تکنیک‌های پیشرفته، امکان استخراج اطلاعات ارزشمند و ارتباطات مخفی از داده‌های حجیم را دارد و این امر به سازمان‌ها در فهم بهتر از علت‌ها، روندها و الگوهای مختلف کمک بسزایی می‌کند.

ســری‌های زمانـی مجموعه‌ای از داده‌ها هستند که به ترتیب زمان ثبت شده‌اند. در یک سری زمانی، زمان معمولاً به عنوان محور افقی استفاده می‌شود و مقدار یک متغیر (مانند درآمد، دما، قیمت و غیره) در بازه‌های زمانی مختلف ثبت می‌شود. سری زمانی در مختصات زمانی پیوسته قرار دارد و به طور معمول اطلاعات در فواصل زمانی معین (مثلاً دقیقه‌ای، ساعتی، روزانه یا ماهانه) ذخیره می‌شوند. تحلیل سری زمانی به ما امکان می‌دهد تا الگوها، روندها و تغییرات موجود در داده‌ها را در طول زمان تشخیص داده و اطلاعات ارزشمندی را از آنها استخراج کنند. این تحلیل می‌تواند شامل مواردی مانند پیش‌بینی، تحلیل روندها، کشف تغییرات ناگهانی (تغییرات شاخص) و سایر موارد باشد. برخی مثال‌های مرسوم از سری‌های زمانی شامل: میزان فروش روزانه یک محصول، دما در یک منطقه در طول زمان، نرخ ارز، قیمت سهام و غیره می‌باشد که در طول دوره مورد تحلیل قرار خواهند گرفت.

سیستم‌های توصیــه‌گر به کمک الگوریتم‌های مختلف، به کاربران پیشنهادهای مورد علاقه‌شان را ارائه می‌دهد. هدف اصلی این سیستم‌ها، کمک به کاربران در کشف و دسترسی به محتوا یا محصولاتی است که به آن‌ها علاقه دارند و بر اساس سلیقه‌ها، تاریخچه فعالیت‌ها یا ویژگی‌های دیگر به آنها پیشنهاد می‌دهند مانند پیشنهاد محتوا در وب‌سایت‌ها، موسیقی و فیلم و خرید و فروش آنلاین. سیستم‌های توصیه‌گر معمولاً در دو دسته اصلی توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا و توصیه‌گرهای مبتنی بر تاریخچه قرار می‌گیرند. توصیه‌گرهای مبتنی بر محتوا، بر اساس ویژگی‌ها و مشخصات محتوای مورد نظر مثلاً متن، تصاویر، ویدئوها و غیره ارائه می‌شوند. به عبارت دیگر، سیستم توصیه‌گر مبتنی بر محتوا به تحلیل ویژگی‌ها و مشخصات محتوا می‌پردازد و سپس به کاربران موارد مشابه با آنچه که قبلاً پسندیده‌اند را پیشنهاد می‌دهد. توصیه‌گرهای مبتنی بر تاریخچه، بر اساس تاریخچه تعامل کاربران با سیستم و تشابه‌هایی که بین کاربران یا محتواها وجود دارد، ارائه می‌شود. این سیستم‌ها به طور مشترک با داده‌های تاریخچه فعالیت کاربران کار می‌کنند و تلاش می‌کنند تا بر اساس الگوها و تجربیات گذشته پیشنهادهای مناسبی را ایجاد کنند.

یادگیری تقویتی یک شاخه از یادگیری ماشین است که در آن یک عامل با انجام کارها در یک محیط و دریافت بازخورد به شکل پاداش یا تنبیه، یاد می‌گیرد چگونه تصمیم‌های بهتری بگیرد. هدف از این نوع یادگیری آن  است که عامل، با آزمون و خطا، راهی پیدا کند که بیشترین پاداش ممکن را به ارمغان آورد. این راه بر پایه آموختن از اشتباهات پیشین خواهد بود. بطور کلی یادگیری تقویتی برای حل مسائلی که نیاز به تصمیم‌گیری مرحله به مرحله و گام به گام دارند، مانند: آموزش ربات‌ها برای حرکت، بازی‌های رایانه‌ای یا مدیریت منابع سازمان‌ها و کارخانه‌ها، بسیار مفید است. یادگیری تقویتی شبیه به یادگیری انسان از تجربه است و به عامل اجازه می‌دهد بدون نیاز به دستورالعمل‌های دقیق، خودش بهترین راه‌حل را کشف کند.

یادگیری ماشین برای عملیـات به دانشپذیران یاد می‌دهد چگونه مدل‌های یادگیری ماشین را از مرحله توسعه تا استقرار و نگهداری در دنیای واقعی مدیریت کنند. این حوزه ترکیبی از یادگیری ماشین، مهندسی نرم‌افزار و عملیات سیستم است که به تیم‌ها کمک می‌کند مدل‌های هوشمند را به‌صورت پایدار، مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد در محیط‌های تولیدی اجرا کنند. در این درس، دانشپذیران با چالش‌های عملی مانند مدیریت داده‌ها، خودکارسازی فرآیندها، نظارت بر عملکرد مدل‌ها و به‌روزرسانی آن‌ها در مواجهه با تغییرات دنیای واقعی آشنا می‌شوند. هدف این است که بتوانید مدل‌های یادگیری ماشین را به راه‌حل‌های قابل استفاده در کسب‌وکار تبدیل کنند و ارزش واقعی از آن‌ها استخراج نمایند.

ابزارهای هوش مصنوعی دانشپذیران را با نسل جدید ابزارها آشنا کرده که می‌توانند به‌صورت خلاقانه و کاربردی در حل مسائل مختلف استفاده شوند. در این درس فراگیران می‌آموزند که چگونه از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی جهت حل چالش‌های واقعی و افزایش بهره‌وری استفاده نمایند. دانشپذیران در این درس با ابزارهای مختلفی نظیر GPT جهت تولید متن، ایده‌پردازی و پاسخ‌دهی هوشمند و Gemini بمنظور تحلیل داده‌ها، مدیریت اطلاعات و تصمیم‌گیری دقیق کار می‌کنند. این دوره به افراد کمک می‌کند تا این فناوری‌ها را به‌صورت عملی در حوزه‌هایی مثل تولید محتوا، بازاریابی، برنامه‌ریزی و حتی خودکارسازی وظایف روزمره به کار گیرند و از آن‌ها برای ایجاد ارزش در پروژه‌ها و کسب‌وکار خود استفاده نمایند.

هوش مصنوعی برای کسب‌وکار به تحلیلگران نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی برای حل چالش‌ها واقعی، شناسایی  و گلوگاه‌ها و بهبود عملکرد در دنیای کسب‌وکار استفاده کرد. درس مربوطه بر کاربردهای عملی هوش مصنوعی تمرکز دارد و به دانشپذیران چگونگی استفاده از ابزارها و تکنیک‌های هوش مصنوعی، اخذ تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر، تحول‌گرای فرآیندها و ایجاد مزیت رقابتی ایجاد را آموزش می‌دهد. هدف این درس آن است که دانشپذیران را با قدرت هوش مصنوعی در ایجاد تحول در کسب‌وکارها آشنا کند و مهارت‌هایی را ارائه دهد که مستقیماً قابل استفاده در محیط‌های کاری باشد.

گیت و گیت‌هاب دانشپذیران را قادر می‌سازد تا مهارت‌های ضروری برای مدیریت و اشتراک‌گذاری کد در پروژه‌های نرم‌افزاری را بکار گیرند. گیت به‌عنوان یک سیستم کنترل نسخه، به افراد امکان می‌دهد تغییرات کد را به‌صورت دقیق پیگیری کنند، به نسخه‌های قبلی بازگردند و به‌طور مؤثری با دیگران همکاری نمایند. گیت‌هاب نیز به‌عنوان بستری برای ذخیره‌سازی و همکاری آنلاین، ابزارهایی برای مدیریت پروژه، بررسی کد و کار تیمی ارائه می‌شود. این درس به فراگیران کمک می‌کند تا پروژه‌های خود را به‌صورت حرفه‌ای مدیریت کرده، همکاری تیمی را بهبود ببخشند و در محیط‌های واقعی توسعه نرم‌افزار عملکرد بهتری داشته باشند.