آموزش کامل داده کاوی با پایتون

 icon-anchor داده کاوی چیست؟

با توجه به حجم عظیم داده هایی که این روزها ما را احاطه کرده است، کشف دانش با ارزش از داده ها یکی از مهم‌ترین دغدغه‌های هر کسب و کار می‌باشد. کسب و کارهای موفق در عصر دیجیتال آن‌هایی هستند که با کشف دانش با ارزش از حجم بسیار زیاد داده ها بتوانند به بینشی دست یابند که از آن برای تصمیم گیری های سازمانی بهره جویند. کشف دانش از داده ها و دستیابی به الگوهای پنهان میان داده ها مستلزم به کارگیری فرآیندها، تکنیک‌ها و ابزار داده کاوی است. از این رو، این روزها موضوعات مرتبط با داده کاوی و ابزار آن با اقبال بسیار خوبی در میان جامعه علمی و صنعتی کشور مواجه شده است. کشف دانش درون داده‌ها آن هم در عصر اطلاعات یکی از هیجان‌انگیزترین و کلیدی‌ترین مفاهیمی است که روز به روز اهمیت بیشتری می‌گیرد. اصولاً یک شرکت با داده‌های زیادی سروکار دارد. اکثر این داده‌ها از رفتار مشتریان بدست می‌آید و تنوع و حجم آن نیز تا حد زیادی به مقیاس کسب‌وکار وابسته است. اطلاعات کلی مشتریان (سن، جنسیت، تحصیلات، محل زندگی و …)، دفعات خرید، میزان خرید، داده‌های شکایت‌ها و تماس با امور مشتریان همه از این قبیل داده‌ها هستند. معمولاً همه‌ی شرکت‌ها انبوهی از این داده‌ها را ثبت و ضبط می‌کنند اما در اختیار داشتن این داده‌ها به تنهایی هیچ کمکی به کسب‌وکار نخواهد کرد. هنر اصلی این است که به کمک تحلیل این داده‌ها که به آن داده‌کاوی یا دیتا ماینینگ (Data Mining) می‌گویند، الگوهای رفتاری مشتریان را پیدا کرد. در حقیقت این داده‌ها حکم یک معدن طلا را دارند که باید از طریق داده‌کاوی به طلای آن دست پیدا کرد.

 icon-align-center چرا به سراغ داده‌کاوی رفته‌ایم؟

چون

  • حجم داده‌ها (Data) با سرعت زیادی در حال رشد است.

  • اطلاعات (Information) ما در مورد این داده‌ها کم است.

  • دانش (Knowledge) ما نسبت به این اطلاعات صفر است.

جالب اینجاست که مشکل تمام اینها یک کلمه است و آن داده‌کاوی است.

از طرف دیگرتوسعه تکنولوژیهای ذخیره و بازیابی اطلاعات امکانی است برای محقق شدن داده‌کاوی:

  • افزایش روزافزون حجم اطلاعات ذخیره شده

  • تنوع بسیار زیاد در اطلاعات موجود

  •  بانکهای اطلاعاتی

  • فایلهای چندرسانه‌ای (تصاویر متحرک، فایلهای صوتی)

  • اطلاعات متنی و فاقد ساختار

آرشیوهای اطلاعاتی، به دلیل حجم بسیار زیاد، غالباً به مقبره‌های اطلاعات تبدیل می‌شوند. علیرغم هزینه‌های سنگین در بخش تکنولوژی اطلاعات، بسیاری از تصمیمها همچنان در فقر اطلاعاتی اتخاذ می‌گردند. از قابلیتهای بالقوه اطلاعات ذخیره‌ شده استفاده نمی‌شود. نیاز به تبدیل اطلاعات به دانش در بسیاری زمینه‌ها  آشکار گردیده است.

 icon-cny فنون داده کاوی:

برخی از فنون رایج بکار گرفته شده تحت عنوان داده‌کاوی عبارتند از:

  • ابزارهای پرس و جو

  • فنون آماری

  • مصورسازی

  • پردازش تحلیلی پیوسته

  • یادگیری مبتنی بر مورد

  • درختان تصمیم‌گیری

  • قوانین وابستگی

  • شبکه‌های عصبی

  • الگوریتم ژنتیکی

 icon-coffee کاربردهای داده کاوی:

داده‌کاوی یک رشته جدید با کاربردهای وسیع و گوناگون است که به عنوان ده علم برتر که منجر به ایجاد تحول در عصر تکنولوژی می‌شود و در تمام زمینه‌ها کاربرد دارد، معرفی می‌‌شود.  اصولاً هر جایی که داده وجود داشته باشد داده‌کاوی نیز معنا می‌یابد، از قبیل: امور تجاری و مالی، امور پزشکی، زیست پزشکی، تجزیه و تحلیلهای مربوط به DNA، کشف ناهنجاریها و اسناد جعلی، ارتباطات از راه دور، ورزش و سرگرمی، کتابداری و اطلاع‌رسانی.

امروزه عملیات داده‌کاوی به صورت گسترده توسط تمامی شرکتهایی که مشتریان در کانون توجه آنها قرار دارند، استفاده می‌شود، از جمله: فروشگاه‌ها، شرکتهای مالی، ارتباطاتی، بازاریابی و غیره. استفاده از داده‌کاوی به این شرکتها کمک می‌کند تا ارتباط عوامل داخلی از جمله: قیمت، محل قرارگیری محصولات و مهارت کارمندان را با عوامل خارجی از جمله: وضعیت اقتصادی، رقابت در بازار و محل جغرافیایی مشتریان کشف نمایند.

داده‌کاوی پیش‌بینی وضع آینده بازار، گرایش مشتریان و شناخت سلیقه‌های عمومی آنها را برای شرکتها ممکن می‌سازد.

 icon-file-o ابزارهای مطرح در داده کاوی:

از ابزارهای مطرح در داده کاوی می‌توان به نرم افزارهای رپیدماینر ، وکا و زبان‌های برنامه‌ نویسی همچون R و پایتون اشاره کرد. در این میان، زبان برنامه نویسی پایتون یک زبان چند منظوره است که طراحی آن با هدف سهولت در خواندن و نوشتن این زبان انجام گرفته است.

محبوبیت زبان پایتون به دلایل زیر روز به روز در حال افزایش است:

  • پایتون انجمنی فعال و پویا دارد که اعضای آن با قدرت از این زبان برنامه نویسی حمایت می کنند.

  • پایتون حامیان مالی قدری دارد.

  • راهکارهای پردازش ابری و بیگ دیتا در پایتون کاربرد زیادی دارد. علاوه برآن، پایتون این قابلیت را دارد که برای سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و سایر تکنولوژی‌های مدرن دیگر مورد استفاده قرار گیرد، در نتیجه پایتون به یکی‌از پرکاربردترین زبان‌های مورد استفاده در علم داده تبدیل شده است.

  • پایتون کتابخانه های گسترده و بسیار جالبی دارد.

  • هر کسی که تا به‌حال از زبان برنامه نویسی پایتون استفاده کرده باشد، این نظر را تأیید می‌کند که نرم افزار پایتون سریع، قابل اعتماد و مفید است و می‌توان از آن در هر محیطی استفاده کرد بدون آن که از میزان کارایی آن ذره‌ای کم شود.

  • یادگیری و کاربرد پایتون برای مبتدیان بسیارساده است.

داده کاوی و علوم داده به سبب عصر انفجار اطلاعات کنونی بسیار ضروری است. امروزه دولت ها و سازمان های بزرگ برای افزایش راندمان و هوشمند سازی کارایی خود نیز به اهمیت آن پی برده اند. به مجموعه‌ای از روش‌های قابل اعمال بر پایگاه داده‌های بزرگ و پیچیده به منظور کشف الگوهای پنهان و جالب توجه نهفته در میان داده‌ها، داده‌کاوی گفته می‌شود. روش‌های داده‌کاوی تقریبا همیشه به لحاظ محاسباتی پر هزینه هستند. علم میان‌رشته‌ای داده‌کاوی، پیرامون ابزارها، متدولوژی‌ها و تئوری‌هایی است که برای آشکارسازی الگوهای موجود در داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند و گامی اساسی در راستای کشف دانش محسوب می‌شود. دلایل گوناگونی پیرامون چرایی مبدل شدن داده‌کاوی به چنین حوزه مهمی از مطالعات وجود دارد. برخی از این موارد در ادامه بیان شده‌اند.

 icon-fast-forward فرآیند داده‌کاوی؟

با رشد و افزایش توجهات به داده‌کاوی، پرسش «چرا داده‌کاوی؟» همواره مطرح می‌شود. در پاسخ به این پرسش باید گفت، داده‌کاوی دارای کاربردهای زیادی است. بدین ترتیب، زمینه‌ای جوان و آینده‌دار برای نسل کنونی محسوب می‌شود. این زمینه توانسته توجهات زیادی را به صنایع و جوامع اطلاعاتی جلب کند. با وجود گستره وسیع داده‌ها، نیاز حتمی به تبدیل چنین داده‌هایی به اطلاعات و دانش وجود دارد. بنابراین، بشر از اطلاعات و دانش برای گستره وسیعی از کاربردها، از تحلیل بازار گرفته تا تشخیص بیماری‌ها، کشف کلاهبرداری و پیش‌بینی قیمت سهام استفاده می‌کند. در مجموع باید گفت، ضر‌ب‌المثل انگلیسی «نیاز، مادر همه ابداعات بشر است»، پاسخی کوتاه و گویا به پرسش مطرح شده است. در ادامه، برخی از استفاده‌های داده‌کاوی مورد بررسی قرار گرفته‌اند. فرآیند داده‌کاوی شامل چندین گام است. این فرآیند از داده‌های خام آغاز می‌شود و تا شکل‌دهی دانش جدید ادامه دارد. فرآیند بازگشتی داده‌کاوی شامل گام‌های زیر است:

  • «پاک‌سازی داده» (Data Cleaning)

  • «یکپارچه‌سازی داده» (Data Integration)

  • «انتخاب داده» (Data Selection)

  • «تبدیل داده» (Data Transformation)

  • «کاوش داده» (Data Mining)

  • «ارزیابی الگو» (Pattern Evaluation)

  • «ارائه دانش» (Knowledge Representation)

 icon-resize-small هدف از این دوره آموزشی:

هدف از این دوره اموزشی آموزش کامل داده کاوی با پایتون می باشد تا ضمن آشنایی با کتابخانه های قدرتمند پایتون، بتوان کارهای مختلف داده کاوی را انجام داد. این اموزش با زبانی ساده و روان و قابل فهم تمامی انچه که برای داده کاوی ضروری است را به شما یاد می دهد. بدون شک یکی از بهترین آموزش های داده کاوی با پایتون می باشد که می توانید در کاربردهای مختلف از ان استفاده کنید.

 icon-rmb موارد موجود در این دوره آموزشی:

بخش اول: معرفی داده کاوی و اصول اساسی آن

داده کاوی چیست؟

چرا داده کاوی؟

چرا پایتون برای داده کاوی؟

بخش دوم: جمع آوری داده و کنترل کیفیت داده ها

  • داده های مربوط چه چیزی گردآوری می شود؟

  • چرا داده ها گردآوری می شود؟

  • داده ها چگونه گردآوری می شود؟

  • داده ها در چه زمانی گردآوری می شود؟

  • داده ها را چه کسانی گردآوری می کنند؟

  • گردآوری داده ها به چه مواد و ابزاری نیاز دارد؟

  • داده ها چگونه توصیف و تفسیر می شوند؟

  • چه مقدار هزینه برای گردآوری داده ها و تفسیر آنها لازم است؟

  • داده ها چگونه گزارش می شوند؟

  • منبع یا منابع تأمین هزینه کیست؟

  • داده ها به دقت جمع آوری و ثبت شود

  • داده های گردآوری شده را بازبینی کنیم

  • خطاهای احتمالی را اصلاح کنیم

بخش دوم: معرفی کتابخانه های پایتون برای داده کاوی و نصب موارد لازم

معرفی کتابخانه های مهم پایتون برای داده کاوی

معرفی نرم افزارها و نصب انها

بخش سوم: اماده سازی داده ها

نحوه وارد کردن داده ها

تخمین مقادیر گم شده

نرمال کردن داده ها

اصلاح کردن داده ها

کاهش بعد داده ها

انتخاب ویژگی های مهم

حذف داده های پرت

بخش چهارم: محاسبات آماری روی داده ها

کواریانس داده ها

میانه داده ها

میانگین داده ها

واریانس داده ها

انحراف استاندارد داده ها

همبستگی بین داده ها

بخش پنجم: مدل سازی با استفاده از داده ها

مدل یادگیری با نظارت درخت تصمیم

مدل یادگیری با نظارت شبکه عصبی

مدل یادگیری بدون ناظر خوشه بندی

بخش ششم: ترسیم داده ها و نتایج

نمودار میله ای

نمودار دایره ای

نمودار هیستوگرام

نمودار نقطه ای

بخش هفتم: ارزیابی مدل حاصل از داده ها

محاسبه Accuracy

محاسبه Recall

محاسبه Precesion

محاسبه F-score

محاسبه MAE

محاسبه RMSE

مراحل خرید فایل دانلودی
اگر محصول را می پسندید لطفا آنرا به اشتراک بگذارید.

دیدگاهی بنویسید

0