دوره داده‌کاوی و مصورسازی با پایتون (Data Mining)

دوره داده‌کاوی و مصورسازی با پایتون (Data Mining)

داده‌کاوی (Data Mining) و مصورسازی داده‌ها (Data Visualization) از مهم‌ترین شاخه‌های علم داده (Data Science) هستند که به کمک آن‌ها می‌توان اطلاعات پنهان در داده‌ها را کشف و به شیوه‌ای قابل فهم و بصری ارائه کرد. این مهارت‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر، تحلیل روندها و پیش‌بینی آینده در تمامی صنایع کاربرد دارند.

داده‌کاوی چیست؟

داده‌کاوی فرآیند استخراج الگوها و اطلاعات مفید از حجم زیادی از داده‌ها است. این فرآیند از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مختلفی برای تحلیل داده‌ها و یافتن روابط میان آن‌ها استفاده می‌کند.

کاربردهای داده کاوی؟

بسیاری از شرکت‌ها و موسسات دارای حجم زیادی از داده های خام می باشند که اگر بتوانیم تکنیک‌ها و الگوریتم های مختلف داده‌کاوی را بر روی آن ها بکار بگیریم ما را به نتایج جالبی در راستای اهداف یک شرکت و سازمان می رساند. به عنوان مثال با استفاده از الگوریتم های داده کاوی بر روی پایگاه داده یک فروشگاه می‌توان به سوالاتی از قبیل :کدامیک از مشتریان ممکن است خریدار کدامیک از محصولات آینده شرکت باشند؟ فروش کدام محصولات به صرفه نمی باشد؟ مشتریان هر منطقه علاقه مند به خرید چه محصولاتی می باشند؟ و … نیز پاسخ داد.  لازم به ذکر است که فیلد علم داده یکی از جذابترین شغل ها در قرن 21 می باشد.

یکی از کاربردهای خیلی مهم داده کاوی استفاده از آن برای تأمین امنیت ملی می باشد. با استفاده از الگوریتم های داده کاوی به راحتی می توان فعالیت‌های افراد خرابکار شامل جابه جایی پول و ارتباطات بین آن‌ها را شناسایی کرد. داده کاوی که به عنوان ابزاری برای کشف جرایم، ارزیابی میزان ریسک و فروش محصولات به کار می‌رود، موفقیت داده کاوی در گرو بهره‌گیری از کارشناسان فنی و تحلیل گران کار آزموده‌ای است که از توانایی کافی برای طبقه‌بندی تحلیل‌ها و تغییر آن‌ها برخوردار هستند.

بهره‌برداری از داده کاوی در دو بخش دولتی و بخش خصوصی رو به گسترش است. صنایعی چون بانکداری، بیمه، بهداشت. و بازاریابی آن را عموماً برای کاهش هزینه‌ها، ارتقاء کیفی پژوهش‌ها و بالاتر بردن میزان فروش به کار می‌برند. کاربرد اصلی داده کاوی در بخش دولتی به عنوان ابزاری برای تشخیص جرایم بوده‌است اما امروزه دامنه بهره‌برداری از آن گسترش روزافزونی یافته و سنجش و بهینه‌سازی برنامه‌ها را نیز در بر می‌گیرد. بررسی برخی از برنامه‌های کاربردی مربوط به داده کاوی که برای تأمین امنیت ملی به کار می‌روند، نشان دهنده رشد قابل ملاحظه‌ای در رابطه با کمیت و دامنه داده‌هایی است که باید تجزیه و تحلیل شوند.

مصورسازی داده‌ها چیست؟

مصورسازی داده‌ها فرآیندی است که اطلاعات را به صورت گرافیکی نمایش می‌دهد. این تکنیک به تصمیم‌گیران کمک می‌کند تا داده‌های پیچیده را به راحتی درک کنند.

مصورسازی داده به روش‌ و تکنیک‌های گفته می‌شود که به منظور برقراری ارتباط داده یا اطلاعات با بیننده با سرعت و دقت، مورد استفاده قرار می‌گیرد. تبدیل مقادیر عددی به صورت اشیاء بصری (به عنوان مثال، نقاط، خطوط یا میله‌ها) مصورسازی داده نامیده می‌شود. در مصورسازی داده هدف این است که اطلاعات را به روشنی و با میزان اثرگذاری چشم‌گیر، به کاربران ارائه کنیم.

مصورسازی داده اولین گام در مراحل تجزیه و تحلیل داده‌ها در «علم داده» (Data Science) محسوب می‌شود. «ویتالی فریدمن» (Vitaly Friedman)، مصورسازی داده و ویژگی‌ها آن اینطور توصیف می‌کند:

«هدف اصلی مصورسازی داده یا تجسم آن‌ها، برقراری ارتباط واضح و مؤثر از طریق ابزارهای گرافیکی است. این بدان معنا نیست که لزوما مصورسازی داده باعث ایجاد یک تصویر زیبا شود بلکه درک اطلاعات به شیوه ساده و راحت منظور این روش توصیفی محسوب می‌شود. به طور مؤثر ، هم فرم زیبا شناختی و هم عملکرد باید دست به دست هم دهند و با برقراری ارتباط با جنبه‌های اصلی آن به روشی بصری، اطلاعات نهفته در داده‌های نسبتاً پراکنده و پیچیده را ارائه دهند. مصورسازی داده که بدون هدف تولید شده و فقط جاذبه‌های بصری داشته باشند، منظور نظر مصورسازی داده نخواهد بود.»

در واقع، «فرناندا ویگاس» (Fernanda Viegas) و «مارتین واتنبرگ» (Martin M. Wattenberg) اظهار می‌دارند که مصورسازی داده در حالت ایده‌آل نه تنها باید به طور واضح با مخاطب و کاربر ارتباط برقرار کند، بلکه باید توجه و حساسیت بیننده را هم بر بیانگیزند.

سرفصل های دوره دوره داده‌کاوی و مصورسازی با پایتون (Data Mining) :

🔹NumPy – پایه‌ای‌ترین ابزار پردازش داده‌های عددی

یکی از مهم‌ترین مهارت‌هایی که برای ورود به دنیای داده نیاز داری، توانایی کار با آرایه‌ها و محاسبات عددی پرسرعته. NumPy یه کتابخونه فوق‌العاده است که امکان پردازش داده‌ها با کارایی بالا رو فراهم می‌کنه. از کار با ماتریس‌ها و عملیات جبری تا تحلیل داده‌های عددی، همه‌چی رو با NumPy یاد می‌گیری.

🔹 Pandas – مدیریت و تحلیل داده‌ها در سطح حرفه‌ای

داده‌های خام بدون پردازش فایده‌ای ندارن! Pandas بهت کمک می‌کنه داده‌ها رو مرتب، تمیز و قابل تحلیل کنی. از کار با DataFrame و سری‌های داده‌ای گرفته تا فیلتر کردن، گروه‌بندی و مدیریت داده‌های ناقص، همه چیز رو توی این بخش یاد می‌گیری تا بتونی هر مجموعه داده‌ای رو مثل یه تحلیل‌گر حرفه‌ای بررسی کنی.

🔹 Matplotlib و Seaborn – مصورسازی داده‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر

می‌خوای داده‌هات رو به بهترین شکل نمایش بدی؟ توی این بخش یاد می‌گیری چطور با Matplotlib و Seaborn نمودارهای جذاب و حرفه‌ای رسم کنی. از نمودارهای خطی و ستونی گرفته تا هیستوگرام و Heatmap، همه ابزارهای لازم برای تحلیل تصویری داده‌ها رو یاد می‌گیری.

🔹 Feature Engineering – آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین

قبل از اینکه مدل‌های یادگیری ماشین رو اجرا کنی، باید داده‌هات رو بهینه‌سازی کنی. توی این بخش یاد می‌گیری چطور ویژگی‌های مهم رو استخراج کنی، داده‌های پرت رو حذف کنی و مدل‌های یادگیری ماشین رو برای دقت بالاتر آماده کنی.

لازم به ذکر است پیشنیاز این دوره ، دوره های پایتون مقدماتی و پایتون پیشرفته می باشد که پس از گذراندن آنها میتوانید برای دوره داده‌کاوی و مصورسازی با پایتون (Data Mining) نیز ثبت نام نمایید .

بعد از این دوره پیشنهاد ما به شما دوره یادگیری ماشین (هوش مصنوعی مقدماتی) است . به دنیای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی قدم بگذارید.

برنامه نویسی را در آموزشگاه علم آوران نوین بیاموزید .