کاملترین دوره آموزش داده کاوی با Weka | دوره داده کاوی + پشتیبانی

جامعترین دوره آموزش داده کاوی | دیتاماینینگ | Data Mining به صورت گام به گام و تصویری و با رویکرد مهارت محور توسط مهندس تقندیکی تهیه و تدوین شده است. این دوره داده کاوی | Data Mining با استفاده از ابزار وکا | Weka طراحی و تدوین شده است و به زبانی بسیار ساده و به دور از اصطلاحات و تعاریف پیچیده تدریس شده است.  این آموزش داده کاوی | دیتاماینینگ یکی از مجموع دوره های جامع داده کاوی مهندس تقندیکی در وب سایت توسینسو است که از شما یک مهندس داده کاوی می سازد.

دوره آموزش داده کاوی (Data Mining) به زبان ساده ، شما را با مبانی ، فنون و الگوریتم های مختلف داده کاوی و یادگیری ماشین آشنا می کند. امروزه بسیاری از شرکت‌ها و موسسات با حجم زیادی از داده های خام روبه رو هستند، فنون داده‌کاوی به شما این امکان را می دهد تا این داده های خام را مورد پردازش و تحلیل قرار دهید و آن ها را تبدیل به یک دانش در قالب یک تصمیم گیری و پیش بینی سودآور برای شرکت نمایید.

مدرس در دوره آموزشی داده کاوی تمام تلاش خود را به کار گرفته است تا ابتدا مبانی و الگوریتم های مختلف داده کاوی و یادگیری ماشین را به شکل تئوری همراه با مثال های مختلف به دانشجو آموزش داده سپس به شکل عملی و با استفاده از نرم افزار داده کاوی وکا (Weka) آن ها را بر روی مجموعه داده های معتبر مورد تست و آزمایش قرار دهد. دوره آموزش داده کاوی یک دوره کاملا تضمینی با گارانتی پاسخ گویی به سوالات شما علاقه مندان به حوزه داده کاوی و یادگیری ماشین می باشد.

داده کاوی (Data Mining) چیست؟

داده‌کاوی (Data Mining) ، به مفهوم استخراج اطلاعات نهان یا الگوها و روابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ گفته می‌شود. داده کاوی را می توان مترادف واژه‌های رایج کشف دانش در پایگاه‌داده‌ها (knowledge discovery in databases) نیز دانست. فیلد داده‌کاوی سعی دارد تا پایگاه‌ها و مجموعه حجیم داده‌ها را مورد تحلیل قرار دهد.

به بیان دیگر داده کاوی به بهره‌گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تاکنون ناشناخته بوده‌اند اطلاق می‌شود. این ابزارها ممکن است مدل‌های آماری ، الگوریتم‌های ریاضی و روش‌های یاد گیرنده (Machine Learning Methods) باشند که کار این خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یا درخت‌های تصمیم‌گیری (Decision Trees) به دست می‌آورند بهبود می‌بخشد.

داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده‌ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش‌بینی را نیز شامل می‌شود برنامه‌های کاربردی که با بررسی فایل‌های متن یا چند رسانه‌ای به کاوش داده‌ها می‌پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر می‌گیرد که عبارت اند از:

• قواعد انجمنی (Association): الگوهایی که بر اساس آن یک رویداد به دیگری مربوط می‌شود مثلاً خرید قلم به خرید کاغذ.
• ترتیب (Sequence): الگویی که به تجزیه و تحلیل توالی رویدادها پرداخته و مشخص می‌کند کدام رویداد ، رویدادهای دیگری را در پی دارد مثلاً تولد یک نوزاد و خرید پوشک.
• پیش‌بینی (Prediction): در پیش‌بینی هدف پیش‌بینی یک متغیر پیوسته می‌باشد. مانند پیش‌بینی نرخ ارز یا هزینه‌های درمانی.
• رده‌بندی یا طبقه‌بندی (Classification): فرایندی برای پیدا کردن مدلی است که رده‌های موجود در داده‌ها را تعریف می‌نماید و متمایز می‌کند ، با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش‌بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آن‌ها (متغیر هدف) ناشناخته می‌باشد ، استفاده نمود. در حقیقت در رده‌بندی بر خلاف پیش‌بینی ، هدف پیش‌بینی مقدار یک متغیر گسسته‌است. روش‌های مورد استفاده در پیش‌بینی و رده‌بندی عموماً یکسان هستند.
• خوشه‌بندی (Clustering) : گروه‌بندی مجموعه‌ای از اعضاء، رکوردها یا اشیاء به نحوی که اعضای موجود در یک خوشه بیشترین شباهت را به یکدیگر و کمترین شباهت را به اعضای خوشه‌های دیگر داشته باشند.
• مصورسازی (visualization): مصورسازی داده‌ها یکی از قدرتمندترین و جذابترین روش‌های اکتشاف در داده‌ها می‌باشد.

وجه تمایز دوره آموزشی داده کاوی (Data Mining) توسینسو در چیست؟

• انتقال تجربیات چند ساله مدرس به زبان ساده
• پشتیبانی مادام العمر و پاسخ گویی به سوالات دانشجویان
• تشریح کامل و گام به گام فرآیند الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین با مثال های کاربردی
• پیاده سازی عملی الگوریتم های یادگیری بانظارت بر روی مجموعه داده های واقعی
• پیاده سازی عملی الگوریتم های یادگیری بدون نظارت بر روی مجموعه داده های واقعی
• تشریح عملی انواع روش های پیش پردازش بر روی مجموعه داده
  
• قیمت بسیار مناسب نسبت به بسیاری از دوره های داده کاوی با وکا

اهمیت آموزش داده کاوی (Data Mining) و یادگیری آن در چیست؟

اهمیت علم داده کاوی زمانی مطرح می شود که با حجم زیادی از داده ها مواجه شویم ، به هر میزان حجم داده ها بیشتر باشد و رابطه ی موجود میان آنها پیچیده تر ، دسترسی به اطلاعات و روابط پنهان میان داده ها دشوار تر می گردد. در این بین نقش علم ” Data Mining ” به عنوان یکی از روش های تولید دانش از داده ی خام مطرح می گردد.داده کاوی به صورت همزمان و تلفیقی از دانش هایی که شامل تکنولوژی پایگاه داده ، یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، شبکه های عصبی ، آمار ، الگو ، سیستم های مبتنی بر دانش ، بازیابی اطلاعات ، حصول دانش ، بازنمایی بصری داده به ما در استخراج دانش از داده های خام کمک می کند.