آموزش کامل داده کاوی با پایتون

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.

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.

چرا 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)

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

محصولات مرتبط

دیدگاهی بنویسید

0