آموزش داده کاوی

در دوره “آموزش داده کاوی مقدماتی” شما با اصول و مبانی داده کاوی آشنا خواهید شد. این دوره به شما کمک می کند تا مهارت های لازم برای تحلیل و استخراج الگوهای ارزشمند از داده ها را کسب کنید. با استفاده از این دوره، شما می توانید تکنیک ها و روش های مختلف داده کاوی را بیاموزید و آنها را در پروژه های واقعی خود به کار ببرید. دوره “Data Science Foundations: Data Mining” محصولی از لیندا است که به صورت ویدیویی و رایگان در دسترس است. هدف از این دوره، توانمندسازی شما در زمینه داده کاوی و تحلیل داده ها می باشد.

مقدمه (Introduction)

در این بخش از دوره، شما با مفاهیم اولیه و تعاریف اساسی در زمینه داده کاوی آشنا می شوید. مقدمه ای جامع از داده کاوی ارائه می شود که شامل تعریف داده کاوی، اهمیت آن در دنیای امروز و کاربردهای مختلف آن است. همچنین، شما با مراحل مختلف فرآیند داده کاوی آشنا خواهید شد که به شما کمک می کند تا یک دید کلی از این حوزه داشته باشید.

مبانی (Preliminaries)

این بخش به مبانی و اصول اولیه داده کاوی می پردازد. شما با مفاهیمی چون داده ها، انواع داده ها و روش های جمع آوری داده ها آشنا خواهید شد. همچنین، تکنیک های پیش پردازش داده ها که شامل پاکسازی، یکپارچه سازی و تبدیل داده ها می باشد، به تفصیل مورد بررسی قرار می گیرد. این مفاهیم برای شروع فرآیند داده کاوی ضروری هستند و پایه ای قوی برای مراحل بعدی فراهم می کنند.

کاهش داده ها (Data Reduction)

در این بخش، تکنیک ها و روش های مختلف کاهش داده ها مورد بحث قرار می گیرد. کاهش داده ها به معنای کاهش حجم داده ها بدون از دست دادن اطلاعات مهم است. روش هایی مانند انتخاب ویژگی، استخراج ویژگی و تکنیک های فشرده سازی داده ها بررسی می شوند. این تکنیک ها به شما کمک می کنند تا با داده های کمتر، نتایج بهتری در فرآیند داده کاوی کسب کنید.

خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی یکی از تکنیک های مهم در داده کاوی است که در این بخش به آن پرداخته می شود. شما با مفاهیم و الگوریتم های مختلف خوشه بندی آشنا می شوید. الگوریتم های معروفی چون K-Means، DBSCAN و روش های سلسله مراتبی توضیح داده می شوند. خوشه بندی به شما کمک می کند تا گروه های مشابه در داده ها را شناسایی کنید و الگوهای مفیدی را استخراج کنید.

طبقه بندی (Classification)

طبقه بندی یکی دیگر از تکنیک های کلیدی در داده کاوی است که در این بخش مورد بررسی قرار می گیرد. شما با الگوریتم های مختلف طبقه بندی مانند درخت تصمیم، ماشین های بردار پشتیبان (SVM) و شبکه های عصبی آشنا می شوید. همچنین، روش های ارزیابی مدل های طبقه بندی و معیارهای عملکرد آنها به تفصیل توضیح داده می شود. طبقه بندی به شما امکان می دهد تا دسته بندی های دقیقی از داده ها ایجاد کنید.

شناسایی ناهنجاری ها (Anomaly Detection)

در این بخش، تکنیک های شناسایی ناهنجاری ها یا همان داده های غیرمعمول بررسی می شوند. این تکنیک ها به شما کمک می کنند تا الگوهای غیرعادی در داده ها را شناسایی کنید که می توانند نشان دهنده مشکلات یا فرصت های خاصی باشند. روش های مختلف شناسایی ناهنجاری ها مانند تحلیل آماری، روش های مبتنی بر یادگیری ماشین و الگوریتم های خاص شناسایی ناهنجاری ها توضیح داده می شوند.

تحلیل انجمنی (Association Analysis)

تحلیل انجمنی یکی از تکنیک های مهم در داده کاوی است که به کشف قوانین و روابط بین متغیرها می پردازد. در این بخش، شما با الگوریتم های معروفی مانند الگوریتم Apriori و FP-Growth آشنا می شوید. این تکنیک ها به شما کمک می کنند تا الگوهای تکراری و روابط مهم بین آیتم ها در داده ها را شناسایی کنید.

تحلیل رگرسیون (Regression Analysis)

تحلیل رگرسیون یکی از روش های پیش بینی در داده کاوی است که در این بخش مورد بررسی قرار می گیرد. شما با انواع مختلف رگرسیون مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک و رگرسیون چندگانه آشنا می شوید. این روش ها به شما کمک می کنند تا روابط بین متغیرهای مستقل و وابسته را مدل سازی کنید و پیش بینی های دقیقی انجام دهید.

الگوهای متوالی (Sequential Patterns)

در این بخش، تکنیک های شناسایی الگوهای متوالی در داده ها بررسی می شوند. این تکنیک ها به شما کمک می کنند تا ترتیب وقوع رویدادها و روابط زمانی بین آنها را شناسایی کنید. الگوریتم های معروفی مانند الگوریتم GSP و SPADE توضیح داده می شوند که به شما امکان می دهند تا الگوهای مهم و تکراری در داده ها را کشف کنید.

متن کاوی (Text Mining)

متن کاوی یکی از روش های داده کاوی است که به تحلیل داده های متنی می پردازد. در این بخش، شما با تکنیک ها و الگوریتم های مختلف متن کاوی مانند تحلیل احساسات، استخراج اطلاعات و خوشه بندی متنی آشنا می شوید. این روش ها به شما کمک می کنند تا از داده های متنی، اطلاعات مفید و الگوهای ارزشمندی استخراج کنید.

نتیجه گیری (Conclusion)

در این بخش، خلاصه ای از مباحث مطرح شده در دوره و نکات کلیدی داده کاوی ارائه می شود. همچنین، کاربردهای عملی داده کاوی و چگونگی استفاده از تکنیک های یادگرفته شده در پروژه های واقعی توضیح داده می شود. این بخش به شما کمک می کند تا با یک دید جامع از داده کاوی، مهارت های خود را به طور موثر در دنیای واقعی به کار بگیرید.

خلاصه دوره

دوره “آموزش داده کاوی مقدماتی” تمامی مباحث اساسی و پیشرفته داده کاوی را پوشش می دهد. از مبانی و مفاهیم اولیه گرفته تا تکنیک ها و الگوریتم های پیچیده تر، همه در این دوره بررسی شده اند. شما با گذراندن این دوره، مهارت های لازم برای تحلیل و استخراج الگوهای ارزشمند از داده ها را کسب خواهید کرد. این دوره به شما کمک می کند تا با استفاده از تکنیک های مختلف داده کاوی، نتایج بهتری در پروژه های خود به دست آورید و ارزش افزوده بیشتری ایجاد کنید. به فراگیری، مرجع آموزش های برنامه نویسی و آموزش زبان برنامه نویسی، بپیوندید و مهارت های خود را به سطح جدیدی ارتقا دهید.