در دنیای امروز، داده به عنوان طلای قرن بیستویکم شناخته میشود. حجم عظیم دادههایی که روزانه در سازمانها، شبکههای اجتماعی، سامانههای هوشمند، سیستمهای سلامت، حملونقل و کسبوکارها تولید میشود، فرصتی بینظیر برای کشف الگوهای پنهان ... بیشتر
سید امیررضا صالحی امیری
بهروزرسانی: ۱۴۰۴/۱۰/۰۷
تسلط بر مفاهیم پایه دادهکاوی، فرآیند KDD، کیفیت داده
یادگیری پیشپردازش کامل دادهها شامل پاکسازی، نرمالسازی، کاهش ابعاد و انتخاب ویژگیها
درک و پیادهسازی روشهای خوشهبندی، رگرسیون، طبقهبندی و کشف قوانین انجمنی با دادههای واقعی
توانایی تحلیل توصیفی، مصورسازی دادهها
اجرای پروژههای عملی دادهکاوی با پایتون
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.
در دنیای امروز، داده به عنوان طلای قرن بیستویکم شناخته میشود. حجم عظیم دادههایی که روزانه در سازمانها، شبکههای اجتماعی، سامانههای هوشمند، سیستمهای سلامت، حملونقل و کسبوکارها تولید میشود، فرصتی بینظیر برای کشف الگوهای پنهان و تصمیمگیری هوشمند فراهم کرده است. اما بدون دانش دادهکاوی، این دادهها صرفاً اعداد بیجان هستند.
دادهکاوی (Data Mining) علمی میانرشتهای است که در مرز میان آمار، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تحلیل داده قرار دارد و به ما کمک میکند از میان حجم وسیع دادهها، اطلاعات معنادار، الگوهای تکرارشونده و روابط پنهان را استخراج کنیم.
دوره جامع دادهکاوی با هدف آموزش متخصصانی طراحی شده است که بتوانند از دادههای خام، دانش قابلاستفاده برای تصمیمسازی و بهبود عملکرد سیستمها استخراج کنند.
اطلاعات بیشتر
از مجموع 5 امتیاز
4نظر
پس از گذراندن محتوای دوره به صورت آنلاین (بدون دانلود) در سایت مکتبخونه، در صورتی که حد نصاب قبولی در دوره را کسب و تمرین ها و پروژه های الزامی را ارسال کنید، گواهینامه رسمی پایان دوره توسط مکتبخونه به اسم شما صادر شده و در اختیار شما قرار میگیرد.
قابل اشتراکگذاری در
سید امیررضا صالحی امیری، دانشجوی دکتری مهندسی صنایع دانشگاه صنعتی شریف، در زمینههای هوش مصنوعی، علوم تصمیمگیری و آمار احتمالات فعالیت میکند. او با کسب رتبه ۴ کشوری در آزمونهای دکتری و کارشناسی ارشد مهندسی صنایع (1402 و 1400) و اخذ مدارک کارشناسی ارشد و کارشناسی از دانشگاههای شریف و نوشیروانی، در حل مسائل پیچیده با استفاده از رویکردهای میانرشتهای کار میکند. تمرکز او بر کاربرد هوش مصنوعی، بهینهسازی و تحلیل آماری در حوزههایی مانند سلامت و پایداری است.
او بیش از ۷ مقاله در مجلات Q1 و ISI منتشر کرده است که موضوعاتی مانند تحلیل پایداری انرژی، پیشبینی دادههای نامتوازن در سلامت و مدلسازی عدم قطعیت را پوشش میدهند. او همچنین در کنفرانسهای بینالمللی مهندسی صنایع و علوم پایه ارائههایی داشته و بیش از ده ها مقاله را در مجلات معتبر داوری کرده است. عضویت در بنیاد ملی نخبگان و اجرا پروژه های کاربردی ارزیابی عملکرد از دیگر فعالیتهای اوست.
اطلاعات بیشتر
