این دوره آموزشی به‌صورت عملی به دانشجویان کمک می‌کند تا با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های مختلف، مهارت‌های لازم برای داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها را به دست آورند. در این دوره از کتابخانه‌هایی مانند numpy، pandas، pyspark، matplotlib، scikit-learn، pytorch و networkx استفاده می‌شود.

در ابتدا با چرخه عملی داده‌کاوی در صنعت آشنا شده و سپس با کتابخانه numpy به‌عنوان ابزاری برای کار با داده‌های عددی از جمله آرایه‌ها، ماتریس‌ها و بردارها آشنا می‌شویم. سپس با استفاده از کتابخانه pandas، به‌عنوان ابزاری برای کار با داده‌های جدولی، مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها و پردازش داده‌های بزرگ را فرامی‌گیریم.
 در ادامه، با کتابخانه pyspark، به‌عنوان یک ابزار برای پردازش داده‌های بزرگ و توزیع شده، آشنا می‌شویم و با استفاده از آن، داده‌ها را به‌صورت موازی پردازش می‌کنیم.
 سپس با کتابخانه matplotlib، به‌عنوان ابزاری برای تولید نمودارها و نمایش داده‌ها در قالب گرافیکی، آشنا می‌شویم و با استفاده از آن، داده‌های خود را به‌صورت گرافیکی نمایش می‌دهیم.
 در ادامه با کتابخانه scikit-learn، به‌عنوان یک ابزار برای یادگیری ماشین و استفاده از الگوریتم‌های تحلیل داده، آشنا می‌شویم و با استفاده از آن، داده‌های خود را با استفاده از روش‌های مختلف تحلیل می‌کنیم.
 سپس با کتابخانه pytorch، به‌عنوان یک ابزار برای طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی، آشنا می‌شویم و با استفاده از آن، داده‌های خود را با استفاده از شبکه‌های عصبی تحلیل می‌کنیم.
 در نهایت با کتابخانه networkx، به‌عنوان یک ابزار برای تحلیل شبکه‌ها و گراف‌ها، آشنا می‌شویم و با استفاده از آن، داده‌های خود را در قالب شبکه‌های گرافی تحلیل می‌کنیم.

در دوره آموزش داده کاوی شرکت‌کنندگان چه می آموزند؟

در این دوره، شرکت‌کنندگان به دانش و مهارت‌های لازم برای کار با داده‌های بزرگ، تحلیل داده‌ها و استفاده از روش‌های مختلف داده‌کاوی و تحلیل داده، با استفاده از ابزارهای مختلف پایتون، آشنا می‌شوند.

هدف از دوره آموزش داده کاوی چیست؟

هدف این دوره، آشنایی با ابزارهای مختلف داده‌کاوی و تحلیل داده و یادگیری کار با آنها است. با پایان این دوره، شرکت‌کنندگان می‌توانند به‌صورت مستقل، داده‌های خود را تحلیل کرده و از روش‌های مختلف داده‌کاوی و تحلیل داده برای بهبود کیفیت تصمیم‌گیری استفاده کنند.

آموزش داده کاوی با پایتون

داده، گنجینه‌ای بی‌انتهاست که در هر گوشه‌ای از دنیای دیجیتال، اعم از شبکه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌ها، تراکنش‌های مالی و دنیای علم نهفته است؛ اما استخراج دانش و اطلاعات باارزش از این حجم عظیم داده، به‌مثابه‌ی یافتن سوزن در انبار کاه است. اینجاست که داده کاوی (Data Mining) با قدرت زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python) به کمک ما می‌آید. دوره آموزش داده کاوی با پایتون با این هدف تهیه و تدوین شده است.

داده کاوی علمی کاربردی است که به دنبال کشف الگوها، روندها و روابط پنهان در مجموعه داده‌های حجیم است. با بهره‌گیری از تکنیک‌های مختلف داده کاوی، می‌توانیم دانش ارزشمندی را از دل داده‌ها بیرون کشیده و برای حل مسائل مختلف، پیش‌بینی رویدادها و بهینه‌سازی فرایندها به کار بگیریم. در این توضیحات به عنوان مکمل آموزش داده کاوی با پایتون، سفری به دنیای داده کاوی با پایتون خواهیم داشت و با گنجینه‌ی ابزارها و کتابخانه‌های قدرتمند آن آشنا می‌شویم.

داده کاوی چیست و چرا به آن نیاز داریم؟

فرض کنید انباری پر از اسناد و مدارک مختلف دارید. یافتن یک سند خاص در میان این حجم از اطلاعات کار دشواری است. داده کاوی نیز به همین شکل عمل می‌کند. داده کاوی به ما کمک می‌کند تا در میان انبوه داده‌های خام، به الگوهای پنهان، روابط و روندهایی دست پیدا کنیم که با چشم غیرمسلح قابل‌مشاهده نیستند. این الگوها می‌توانند برای مقاصد مختلفی از جمله:

• شناسایی مشتریان بالقوه: با تحلیل سوابق خرید مشتریان فعلی، می‌توانیم الگوهای رفتاری آن‌ها را کشف کرده و مشتریان مشابه را شناسایی کنیم.
• پیش‌بینی تقاضا: با بررسی داده‌های فروش گذشته، می‌توانیم میزان تقاضای آتی برای محصولات و خدمات را پیش‌بینی کنیم.
• کشف تقلب: داده کاوی به شناسایی الگوهای تراکنش‌های مشکوک و جلوگیری از فعالیت‌های مجرمانه کمک می‌کند.
• بهبود عملکرد وب‌سایت: با تحلیل رفتار کاربران در وب‌سایت، می‌توانیم نقاط ضعف و قوت آن را شناسایی کرده و برای بهبود تجربه کاربری اقدام نماییم.
• تحقیقات علمی: داده کاوی در حوزه‌های مختلف علمی کاربرد دارد و به کشف روابط و روندهای جدید منجر می‌شود.

آموزش گام‌به‌گام در فرایند داده کاوی با پایتون

آموزش داده کاوی با python یک فرایند گام‌به‌گام است که شامل مراحل زیر می‌شود:

• تعریف مسئله: اولین قدم، مشخص کردن هدف نهایی از داده کاوی است. می‌خواهیم رفتار مشتریان را تحلیل کنیم؟ تقاضای محصول را پیش‌بینی نماییم؟
• جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های مورد نیاز را از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، وب‌سایت‌ها و سنسورها جمع‌آوری می‌کنیم.
• آماده‌سازی داده‌ها: داده‌های خام اغلب حاوی ناهماهنگی‌ها، خطاها و مقادیر گم شده هستند. در این مرحله، داده‌ها را پاکسازی، تبدیل و ادغام می‌کنیم تا برای تحلیل مناسب شوند.
• انتخاب الگوریتم: بسته به نوع مسئله، الگوریتم داده کاوی مناسب را انتخاب می‌کنیم. برخی از الگوریتم‌های رایج عبارت‌اند از درخت تصمیم‌گیری، خوشه‌بندی و تحلیل سبد خرید.
• مدل‌سازی: با استفاده از الگوریتم انتخابی، روی داده‌های آماده شده، مدل داده کاوی را ایجاد می‌کنیم.
• ارزیابی مدل: عملکرد مدل را با استفاده از روش‌های آماری ارزیابی می‌کنیم تا از صحت و کارایی آن اطمینان حاصل نماییم.
• بهره‌برداری از نتایج: نتایج حاصل از داده کاوی را برای حل مسئله‌ی تعریف‌شده به کار می‌بندیم.

کتابخانه‌های قدرتمند پایتون برای دیتا ماینینگ

پایتون به لطف کتابخانه‌های غنی و متنوع خود، به یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی برای داده کاوی تبدیل شده است. در اینجا به برخی از کتابخانه‌های کلیدی اشاره می‌کنیم:

• pandas: کتابخانه‌ای قدرتمند برای کار با ساختارهای داده‌ی جدولی و تحلیل داده‌ها.
• NumPy: کتابخانه‌ای اساسی برای محاسبات عددی و عملیات ریاضی.
• Scikit-learn: مجموعه‌ای جامع از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده کاوی.
• Matplotlib: کتابخانه‌ای محبوب برای ایجاد نمودارها و گرافیک‌های مختلف.
• Seaborn: کتابخانه‌ای بر پایه Matplotlib که برای رسم گرافیک‌های آماری جذاب و آموزنده به کار می‌رود.
• Spacy: کتابخانه‌ای قدرتمند برای پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل داده‌های متنی.
• Geopandas: کتابخانه‌ای برای کار با داده‌های مکانی و تجزیه‌وتحلیل داده‌های جغرافیایی.

موارد کاربردی دیتا ماینینگ با پایتون

کاربردهای داده کاوی با پایتون بسیار گسترده و متنوع است. در اینجا به چند نمونه از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

• تجزیه‌وتحلیل سبد خرید: با تحلیل سوابق خرید مشتریان، می‌توانیم الگوهای خرید آن‌ها را کشف کرده و برای پیشنهاد محصولات مرتبط و افزایش فروش به کار بگیریم.
• کشف تقلب: با بررسی تراکنش‌های مالی، می‌توانیم الگوهای تراکنش‌های مشکوک را شناسایی کرده و از فعالیت‌های مجرمانه جلوگیری نماییم.
• تحلیل شبکه‌های اجتماعی: با تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی، می‌توانیم رفتار کاربران، احساسات و نظرات آن‌ها را نسبت به یک برند یا محصول بررسی نماییم.
• پیش‌بینی تقاضا: با بررسی داده‌های فروش گذشته، می‌توانیم میزان تقاضای آتی برای محصولات و خدمات را پیش‌بینی کرده و برای مدیریت بهتر زنجیره تأمین و انبارداری اقدام نماییم.
• کشف دارو: با تحلیل داده‌های ژنتیکی و بالینی، می‌توانیم داروهای جدید و مؤثرتر را برای درمان بیماری‌ها کشف نماییم.

مزایای استفاده از پایتون برای داده کاوی

پایتون به دلیل مزایای متعددی که دارد، به عنوان زبان برنامه‌نویسی محبوب برای داده کاوی شناخته می‌شود:

• سادگی و خوانایی: پایتون زبانی ساده و خوانا دارد که یادگیری آن آسان است. این امر به شما امکان می‌دهد تا به سرعت کدهای داده کاوی را نوشته و درک کنید.
• کتابخانه‌های غنی: پایتون مجموعه‌ای غنی از کتابخانه‌های تخصصی برای داده کاوی و یادگیری ماشین دارد که کار شما را آسان‌تر می‌کند.
• جامعه‌ی بزرگ: پایتون از جامعه‌ای بزرگ و فعال از برنامه نویسان و دانشمندان داده برخوردار است که می‌توانید از تجربیات و دانش آن‌ها بهره‌مند شوید.
• قابلیت انعطاف‌پذیری: پایتون زبانی انعطاف‌پذیر است که می‌توان از آن برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل داده کاوی استفاده کرد.
• قابلیت ادغام با سایر ابزارها: پایتون به راحتی با سایر ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی ادغام می‌شود که به شما امکان می‌دهد تا از قدرت سایر ابزارها در کنار پایتون بهره ببرید.

منابع آموزش دیتا ماینینگ با پایتون

منابع آموزشی متعددی برای یادگیری داده کاوی با پایتون در دسترس است.

• کتاب‌ها: کتاب‌های متعددی در زمینه‌ی داده کاوی با پایتون به زبان فارسی و انگلیسی منتشر شده است.
• دوره‌های آموزشی آنلاین: پلتفرم‌های آموزشی آنلاین مانند مکتب خونه، Udemy و Coursera دوره‌های مختلفی را در زمینه‌ی داده کاوی با پایتون ارائه می‌دهند.
• مستندات کتابخانه‌ها: کتابخانه‌های محبوب داده کاوی در پایتون مانند Scikit-learn و pandas دارای مستندات جامعی به زبان انگلیسی هستند.
• وب‌سایت‌ها و وبلاگ‌ها: وب‌سایت‌ها و وبلاگ‌های متعددی به زبان فارسی و انگلیسی به موضوع داده کاوی با پایتون می‌پردازند.

اهمیت آموزش داده کاوی با پایتون

دیتا ماینینگ با پایتون ابزاری قدرتمند برای کشف دانش و اطلاعات ارزشمند از دل داده‌های خام است. با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های قدرتمند آن، می‌توانید به حل مسائل مختلف، پیش‌بینی رویدادها و بهینه‌سازی فرایندها در حوزه‌های مختلف بپردازید.

داده کاوی چه تفاوتی با یادگیری ماشین دارد؟

داده کاوی و یادگیری ماشین دو حوزه‌ی مرتبط با یکدیگر هستند؛ اما تفاوت‌های ظریفی بین آن‌ها وجود دارد. داده کاوی بر روی کشف الگوها و روندها در داده‌های موجود تمرکز دارد، در حالی که یادگیری ماشین بر روی آموزش مدل‌هایی برای پیش‌بینی یا انجام وظایف خاص تمرکز دارد.

چه نوع داده‌هایی برای داده کاوی مناسب هستند؟

انواع مختلفی از داده‌ها برای داده کاوی مناسب هستند، از جمله داده‌های عددی، داده‌های متنی، داده‌های تصویری و داده‌های مکانی.

 آیا برای شروع داده کاوی با پایتون به دانش برنامه‌نویسی پیشرفته نیاز دارم؟

اگرچه دانش برنامه‌نویسی پایه‌ای برای شروع کار با داده کاوی با پایتون ضروری است، اما نیازی به دانش برنامه‌نویسی پیشرفته نیست. کتابخانه‌های مختلفی در پایتون مانند pandas و Scikit-learn وجود دارند که کار را برای مبتدیان آسان‌تر می‌کنند.

 چه کتابخانه‌های دیگری به جز کتابخانه‌های ذکرشده در بالا برای داده کاوی با پایتون وجود دارد؟

علاوه بر کتابخانه‌های ذکرشده در مقاله، کتابخانه‌های دیگری نیز برای داده کاوی با پایتون وجود دارند، مانند TensorFlow و PySpark.

چگونه می‌توانم مهارت‌های خود را در زمینه‌ی داده کاوی با پایتون ارتقا دهم؟

راه‌های مختلفی برای ارتقای مهارت‌های خود در زمینه‌ی داده کاوی با پایتون وجود دارد، از جمله:

• کار بر روی پروژه‌های عملی: بهترین راه برای یادگیری هر مهارتی، کار بر روی پروژه‌های عملی است. می‌توانید پروژه‌های داده کاوی خود را پیدا کنید یا در پروژه‌های منبع باز مشارکت کنید.
• مطالعه‌ی کتاب‌ها و مقالات: کتاب‌ها و مقالات متعددی در زمینه‌ی داده کاوی با پایتون منتشر شده است که می‌توانید از آن‌ها برای یادگیری بیشتر استفاده کنید.
• شرکت در دوره‌های آموزشی: دوره‌های آموزشی آنلاین و حضوری متعددی در زمینه‌ی داده کاوی با پایتون ارائه می‌شود که می‌توانید در آن‌ها شرکت کنید.
• ارتباط با جامعه‌ی داده کاوی: می‌توانید با پیوستن به انجمن‌های آنلاین و شرکت در رویدادهای مربوط به داده کاوی، با سایر متخصصان این حوزه ارتباط برقرار کنید و از تجربیات آن‌ها بهره‌مند شوید.

آموزش کاربردی داده کاوی با پایتون

دوره‌ی آموزش دیتا ماینینگ  با پایتون فرصتی منحصربه‌فرد برای یادگیری مهارت‌های کاربردی و تخصصی در زمینه‌ی استخراج دانش و اطلاعات ارزشمند از دل انبوه داده‌ها است. در این دوره، با زبان برنامه‌نویسی قدرتمند پایتون و کتابخانه‌های محبوب آن مانند NumPy، Pandas، PySpark، Matplotlib، Scikit-Learn، PyTorch و NetworkX آشنا خواهید شد و به ابزارهای تحلیل گراف مسلط خواهید شد.

این دوره آموزش داده کاوی با پایتون برای چه کسانی مناسب است؟

دوره آموزش داده کاوی با پایتون مکتب خونه برای افراد زیر مناسب است:

• علاقه‌مندان به علم داده و یادگیری ماشین: این دوره برای افرادی که به دنبال مهارت‌های عملی در زمینه‌ی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و حل مسائل مختلف با استفاده از الگوریتم‌های قدرتمند هستند، مناسب است.
• برنامه نویسان پایتون: این دوره به برنامه نویسان پایتون کمک می‌کند تا از توانایی‌های این زبان در زمینه‌ی داده کاوی و استخراج دانش استفاده‌ حداکثر را ببرند.
• متخصصان حوزه‌های مختلف: این دوره برای متخصصان در حوزه‌های مختلفی مانند بازاریابی، مالی، مهندسی و علوم اجتماعی که نیاز به تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای بهبود عملکرد و تصمیم‌گیری دارند، مفید خواهد بود.

با گذراندن این دوره چه چیزهایی یاد می‌گیرید؟

با گذراندن دوره آموزش دیتا ماینینگ با python مفاهیم زیر را یاد خواهیم گرفت:

• آشنایی با مفاهیم کلیدی داده کاوی: شما با مفاهیم پایه‌ای و اصلی در زمینه‌ی داده کاوی مانند پیش‌پردازش داده‌ها، خوشه‌بندی، طبقه‌بندی، رگرسیون و کشف الگو آشنا خواهید شد.
• مهارت کار با کتابخانه‌های پایتون: شما مهارت کار با کتابخانه‌های قدرتمند پایتون مانند NumPy، Pandas، PySpark، Matplotlib، Scikit-Learn، PyTorch و NetworkX را برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و استخراج دانش یاد خواهید گرفت.
• حل مسائل واقعی با داده کاوی: شما با کاربردهای عملی داده کاوی در مسائل واقعی آشنا خواهید شد و مهارت حل مسائل با استفاده از الگوریتم‌های داده کاوی را به دست خواهید آورد.
• ایجاد پروژه‌های داده کاوی: شما مهارت ایجاد پروژه‌های داده کاوی را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مربوطه یاد خواهید گرفت.

با گذراندن این دوره، شما به یک متخصص ماهر در زمینه‌ی داده کاوی با پایتون تبدیل خواهید شد و می‌توانید از این مهارت ارزشمند در بازار کار و برای حل مسائل مختلف در دنیای واقعی استفاده کنید.

آموزش پایتون و داده کاوی در مکتب خونه

داده کاوی با پایتون ابزاری قدرتمند و کاربردی برای کشف دانش و اطلاعات ارزشمند از دل داده‌های خام است. با یادگیری این مهارت، می‌توانید به حل مسائل مختلف، پیش‌بینی رویدادها و بهینه‌سازی فرایندها در حوزه‌های مختلف بپردازید. برای این هدف دوره آموزش داده کاوی با پایتون بهترین انتخاب شما خواهد بود.

همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش پایتون، آموزش علم داده، آموزش هوش مصنوعی و آموزش یادگیری ماشین به عنوان مکمل و پیش‌نیازهای این دوره وجود دارد.