آموزش جامع داده‌کاوی

برای بهره‌مندی کامل از مفاهیم و انجام تمرین‌های عملی، آشنایی اولیه با چند حوزه زیر توصیه می‌شود:

🔹 ۱. آشنایی مقدماتی با مفاهیم آماری و ریاضی
درک مفاهیم پایه‌ای مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار، احتمال، توزیع‌ها، رگرسیون ساده و ماتریس‌ها به یادگیری الگوریتم‌های داده‌کاوی کمک زیادی می‌کند. نیازی به دانش ریاضی پیشرفته نیست، اما درک شهودی از آمار و روابط عددی لازم است.

🔹 ۲. آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی (ترجیحاً Python)
بخش‌های عملی دوره بر اساس زبان Python ارائه می‌شود. بنابراین، شرکت‌کنندگان باید تا حدی با مفاهیمی مانند متغیر، حلقه، تابع، لیست، و کتابخانه‌ها آشنا باشند.

🔹 ۳. درک پایه‌ای از داده و فایل‌های تحلیلی
توانایی کار با فایل‌های داده مانند CSV، Excel و Text Files و درک ساختار جداول (ردیف‌ها و ستون‌ها) برای اجرای تمرین‌های داده‌کاوی ضروری است.

🔹 ۴. آشنایی مقدماتی با تحلیل داده و تفکر منطقی
داشتن ذهن تحلیلی و آشنایی مقدماتی با فرآیند حل مسئله، تحلیل الگوها و منطق تصمیم‌گیری به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا راحت‌تر با مفاهیم داده‌کاوی ارتباط برقرار کنند.