آموزش داده کاوی رایگان — دوره‌ای کامل برای ورود به دنیای علم داده 📊
درباره این دوره
هر چیزی که امروز داره تولید می‌شه، یه جورایی به داده تبدیل می‌شه. از خریدهای روزانه‌مون تا پست‌هایی که توی شبکه‌های اجتماعی می‌ذاریم. حالا تصور کنین بخوایم از این حجم عظیم داده، یه چیز مفید دربیاریم. اینجاست که ...
آموزش داده کاوی رایگان — دوره‌ای کامل برای ورود به دنیای علم داده 📊
درباره این دوره
هر چیزی که امروز داره تولید می‌شه، یه جورایی به داده تبدیل می‌شه. از خریدهای روزانه‌مون تا پست‌هایی که توی شبکه‌های اجتماعی می‌ذاریم. حالا تصور کنین بخوایم از این حجم عظیم داده، یه چیز مفید دربیاریم. اینجاست که داده کاوی وارد می‌شه. راه‌حلی که شیوه تصمیم‌گیری کسب‌وکارها رو عوض کرده، هزینه‌ها رو پایین آورده و راه‌های تازه‌ای برای درآمدزایی باز کرده.
دوره آموزش داده کاوی با هدف آموزش همین ترند داغ دنیای کامپیوتر و برنامه‌نویسی تهیه شده و مفاهیم اصلی درس داده کاوی رو به شکلی قابل فهم ارائه می‌ده. این دوره در واقع یه فرصت عالیه چون کاملاً رایگانه و بدون هیچ هزینه‌ای می‌تونین وارد دنیای دیتا ماینینگ بشین. 🎓
مشخصات کلی دوره
عنوان دوره: آموزش داده کاوی (دیتا ماینینگ)
مدرس: برگرفته از کلاس دانشگاه اصفهان
تعداد جلسات: ۲۴ جلسه ویدیویی
مدت زمان: حدود ۲۵ ساعت و ۸ دقیقه
سطح: مقدماتی تا متوسط
وضعیت قیمت: رایگان
پیش‌نیاز: آشنایی پایه با کامپیوتر و علاقه به داده
این دوره برای چه کسانی مناسبه؟
خب، اگه حتی یه ذره به داده و تحلیلش علاقه داری، این دوره برای توئه. ولی به‌صورت دقیق‌تر، برای این گروه‌ها توصیه می‌شه:
دانشجویان کارشناسی و کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر
پژوهشگران حوزه علوم و مهندسی کامپیوتر
برنامه‌نویسانی که می‌خوان وارد مباحث علم داده بشن
علاقه‌مندان به برنامه‌نویسی پایتون
و هر کسی که به‌نوعی با داده سر و کار داره
هدف این دوره چیه؟
هدف اصلی، آموزش مفاهیم و تکنیک‌های داده کاوی به شکلی کاربردی‌ست. این آموزش بر پایه کلاس درس طراحی شده و برای کاربردهای واقعی هم مناسب هست. یعنی هم می‌تونی ازش برای درس دانشگاه استفاده کنی، هم برای پروژه‌های عملی و هم برای ورود به بازار کار.
داده کاوی اصلاً چیه؟
داده کاوی یا همون دیتا ماینینگ (Data Mining)، فرآیند استفاده از کامپیوتر و اتوماسیون برای جستجو توی مجموعه‌های بزرگ داده‌ها به‌منظور پیدا کردن الگوها و روندهاست. بعد این یافته‌ها به بینش‌ها و پیش‌بینی‌های تجاری تبدیل می‌شن. داده کاوی از یه جستجوی ساده فراتره، چون از داده‌ها برای ارزیابی احتمالات آینده و توسعه تحلیل‌های عملی استفاده می‌کنه.
این دوره دقیقاً برای آموزش همین مفهوم طراحی شده و تقریباً همه مفاهیم مهم داده کاوی رو پوشش می‌ده.
یه نگاه به تاریخچه داده کاوی
مفهوم داده کاوی خیلی قبل‌تر از کامپیوترها وجود داشته. داستان از قضیه بیز در سال ۱۷۶۳ و کشف تحلیل رگرسیون در ۱۸۰۵ شروع شد. بعد با ماشین جهانی تورینگ (۱۹۳۶)، شبکه‌های عصبی (۱۹۴۳)، توسعه پایگاه‌های داده (دهه ۷۰)، الگوریتم‌های ژنتیک (۱۹۷۵) و کشف دانش در پایگاه‌های داده (۱۹۸۹)، زمینه برای درک امروزی ما فراهم شد. با رشد پردازنده‌ها و فناوری ذخیره‌سازی در دهه‌های ۹۰ و ۲۰۰۰، داده کاوی نه‌تنها قدرتمندتر شد، بلکه در موقعیت‌های بیشتری هم کاربرد پیدا کرد.
تفاوت داده کاوی با یادگیری ماشینی چیه؟
این سؤال خیلی از دانشجوهاست و جوابش یه‌کم ظریفه. داده کاوی و یادگیری ماشینی (Machine Learning) دو فرآیند متفاوتن که اغلب اشتباهاً به‌جای هم استفاده می‌شن. هر دو برای تشخیص الگو در داده‌های بزرگ مفیدن، ولی عملکردشون فرق داره.
داده کاوی فرآیند پیدا کردن الگوها توی داده‌هاست. نکته جالبش اینجاست که با شناسایی الگوهای غیرشهودی از طریق الگوریتم‌ها، به سؤالاتی جواب می‌ده که حتی نمی‌دونستیم باید بپرسیم. مثلاً مصرف‌کننده‌هایی که شیر می‌خرن، به‌احتمال زیاد بیسکویت هم می‌خرن! ولی تفسیر این بینش‌ها و استفاده‌شون در تصمیم‌گیری تجاری هنوز به دخالت انسان نیاز داره.
در مقابل، یادگیری ماشینی فرآیندیه که به کامپیوتر یاد می‌ده مثل انسان‌ها یاد بگیره. کامپیوترها یاد می‌گیرن احتمالات رو تعیین کنن و بر اساس تحلیل داده‌هاشون پیش‌بینی کنن. یادگیری ماشین گاهی از داده کاوی به‌عنوان بخشی از فرآیند خودش استفاده می‌کنه، مثل یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی.
داده کاوی چطور کار می‌کنه؟
داده کاوی از یه روش ساختاریافته شش مرحله‌ای پیروی می‌کنه که به‌عنوان فرآیند استاندارد بین صنعتی برای داده کاوی (CRISP-DM) شناخته می‌شه. این فرآیند تکرار مراحل رو هم تشویق می‌کنه، چون اغلب برای توضیح تغییر داده‌ها یا معرفی متغیرهای مختلف، تکرار لازمه. توی دوره آموزش داده کاوی این مراحل کامل آموزش داده می‌شه، ولی خلاصه‌ش اینه:
مراحل داده کاوی
درک کسبوکار: اول باید بپرسیم هدف چیه؟ دنبال حل چه مشکلی هستیم؟ چه داده‌هایی لازم داریم؟
درک داده‌ها: داده‌های مناسب جمع‌آوری می‌شن. از منابع مختلفی مثل سوابق فروش، نظرسنجی مشتریان و داده‌های مکانی.
آماده‌سازی داده‌ها: زمان‌برترین مرحله. شامل استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL). اینجا داده‌ها تمیز می‌شن، مقادیر خالی پر می‌شن، داده‌های پرت و تکراری حذف می‌شن.
مدل‌سازی: بهترین رویکرد و تحلیل‌های آماری و ریاضی برای پاسخ به سؤال هدف انتخاب می‌شه. تکنیک‌هایی مثل طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و رگرسیون.
ارزیابی: بررسی می‌شه که آیا خروجی مدل به‌اندازه کافی اهداف رو برآورده کرده یا نه. این مرحله انسان‌محوره.
گسترش: وقتی مدل دقیق و موفق بود، زمان استفاده از اونه. می‌تونه به شکل ارائه بصری، گزارش یا حتی استراتژی فروش جدید باشه.
انواع روش‌های داده کاوی
داده کاوی توی شناسایی الگوهای داده و استخراج بینش تجاری خیلی مفیده. متخصصین از تکنیک‌های مختلفی برای تولید نتایج متفاوت استفاده می‌کنن. پنج تکنیک رایج که توی این دوره هم پوشش داده می‌شن:
طبقه‌بندی: نقاط داده بر اساس یه سؤال یا مشکل خاص به گروه‌ها یا کلاس‌ها اختصاص داده می‌شن.
قوانین انجمن: کشف روابط بین نقاط داده. برای تعیین اینکه آیا یه عمل یا متغیر
