سیستم‌های اطلاعاتی پیچیده نوعی از سیستم‌های اطلاعاتی هستند که از اجزای زیادی تشکیل شده‌اند و با یکدیگر تبادل اطلاعات دارند. این سیستم‌ها عمدتاً در محیط‌هایی که شاخص‌ها و رفتارهای غیرقابل پیش‌بینی دارند، به خوبی عمل می‌کنند.

زبان پایتون نخستین بار در یک دوره زمانی که پردازشگرهای چند هسته‌ای هنوز در دسترس نبودند، به دنیای برنامه‌نویسی معرفی شد. در آن دوران، مانند بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر، پایتون از رشته‌ها (Thread) برای پشتیبانی از پردازش همزمان استفاده می‌کرد.

سیستم پشتیبان تصمیم DSS (Decision Support System) یک سیستم است که با استفاده از فناوری اطلاعات و داده‌ها، به کاربران کمک می‌کند تا در فرآیند تصمیم‌گیری‌های پیچیده و استراتژیک خود راهنمایی شوند. برای پیاده سازی یک سیستم پشتیبان تصمیم DSS، به نکات زیر توجه کنید

سیستم‌های پشتیبان تصمیم (Decision Support Systems - DSS) کاربردهای گسترده‌ای در سازمان‌ها و صنایع دارند. این سیستم‌ها به تصمیم‌گیران در فرآیند تصمیم‌گیری کمک می‌کنند و اطلاعات مهم و تحلیل‌های لازم را در اختیارشان قرار می‌دهند. در زیر، به برخی از کاربردهای اصلی سیستم‌های پشتیبان تصمیم می‌پردازیم

یادگیری ماشینی یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی است که با استفاده از الگوریتم‌های کامپیوتری، قادر به یادگیری از داده‌ها و پیشبینی رفتارها و الگوها است. یادگیری ماشینی در حوزه‌های مختلفی مانند پزشکی، تجارت، امنیت، بازاریابی و غیره کاربرد دارد و به روز رسانی و بهبود خود را ادامه می‌دهد.

در سال ۱۹۳۰ در ژاپن شرکت تویوتا جهش قابل توجهی را در بهبود سیستم تولید خود تجربه کرد. تای چی اونو (Taiichi Ohno) یکی از موثرترین افراد در این جهش بود. او مشاهدات خود را از کف کارگاه در قالب کتابی به نام سیستم تولید تویوتا منتشر نمود. این مشاهدات آنچنان عمیق و ساختارمند است که پس از گذشت نزدیک به یک قرن هنوز کاربردی و قابل استفاده است. در اینجا قصد داریم مروری کلی بر مطالب این کتاب داشته باشیم.