طول دوره: 20 ساعت
شهریه : 15,000,000 ریال
نوع آموزش:
پیشنیاز: برنامه نویسی به زبان Python
مدرک پایان دوره:
مدرک بین المللی:

برنامه زمانی دوره یادگیری ماشین و داده کاوی( Machine Learning & Data Mining ) در پایتون- کتابخانه Scikit

یادگیری ماشین و داده کاوی( Machine Learning & Data Mining ) در پایتون- کتابخانه Scikit

در حال حاضر کلاسی برای دوره مورد نظر ارائه نشده است در صورت تمایل شماره موبایل خود را ثبت نمایید تا زمان شروع دوره ها برای شما اطلاع رسانی شود

داده کاوی چیست و چه کاربردی دارد؟

datamining

داده کاوی چیست؟

داده کاوی فرآیند مرتب سازی از طریق مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوها و روابطی است که به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک می‌کند. تکنیک‌ها و ابزارهای داده کاوی، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا رویدادهای آینده را پیش بینی کرده و تصمیمات تجاری آگاهانه تری اتخاذ کنند. داده کاوی بخش کلیدی تجزیه و تحلیل داده و یکی از رشته‌های اصلی در علم داده است. این رشته از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته، برای یافتن اطلاعات مفید در مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند. در یک تعریف جزئی تر، داده کاوی، فرآیند کشف اطلاعات در پایگاه داده برای جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. پایه و اساس داده کاوی شامل سه رشته علمی‌آمار ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.

اهمیت داده کاوی

داده کاوی جزء حیاتی ابتکارات تحلیلی موفق در سازمان‌ها است. اطلاعاتی که تولید می‌کند، در هوش تجاری (BI) و برنامه‌های تحلیلی پیشرفته که شامل تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و برنامه‌های تحلیلی انلاین که داده‌های جریانی را هنگام ایجاد یا جمع‌آوری بررسی می‌کنند، استفاده می‌شود. داده‌کاوی در جنبه‌های مختلف برنامه ریزی استراتژی‌های تجاری و مدیریت عملیات، شامل کارکردهای مواجهه با مشتری مانند بازاریابی، تبلیغات، فروش و پشتیبانی مشتری، به علاوه تولید، مدیریت زنجیره تامین، امور مالی و منابع انسانی قابل استفاده است. داده کاوی از موارد حیاتی تجاری مانند کشف خرابی، مدیریت ریسک، برنامه‌ریزی امنیت سایبری و بسیاری دیگر پشتیبانی می‌کند. همچنین نقش مهمی‌در مراقبت‌های بهداشتی، دولتی، تحقیقات علمی، ریاضیات، ورزش و غیره دارد.

datamining

نحوه کار داده کاوی

داده کاوی شامل کاوش و تجزیه و تحلیل بلوک‌های بزرگ اطلاعات برای جمع‌آوری الگوها و روندهای معنادار است. فرآیند داده کاوی به پنج مرحله تقسیم می‌شود. ابتدا، سازمان‌ها داده‌ها را جمع آوری کرده و در انبارهای داده (پایگاه داده) خود بارگذاری می‌کنند. در مرحله بعد، آنها داده‌ها را چه در سرورهای داخلی و چه در فضای ابری ذخیره و مدیریت می‌کنند. تحلیلگران کسب‌وکار، تیم‌های مدیریت و متخصصان فناوری اطلاعات به داده‌ها دسترسی داشته و نحوه سازماندهی آن‌ها را تعیین می‌کنند. سپس نرم افزار کاربردی داده‌ها را بر اساس نتایج کاربر مرتب کرده و در نهایت کاربر داده‌های نهایی را در قالبی با قابلیت اشتراک‌گذاری آسان مانند نمودار یا جدول ارائه می‌کند.

کاربرد داده کاوی

در اینجا نحوه استفاده سازمان‌ها و صنایع از داده کاوی برای برنامه‌های تحلیلی معرفی شده است:

  • خرده فروشی

    خرده‌فروشان آنلاین، داده‌های مشتری و سوابق کلیک اینترنتی را برای کمک به هدف قرار دادن کمپین‌های بازاریابی، تبلیغات و پیشنهادات تبلیغاتی برای خریداران فردی استخراج می‌کنند.

  • خدمات مالی

    بانک‌ها و شرکت‌های کارت اعتباری از ابزارهای داده کاوی برای ساخت مدل‌های ریسک مالی، شناسایی تراکنش‌های متقابلانه و درخواست‌های وام و اعتبار استفاده می‌کنند. داده کاوی همچنین نقش کلیدی در بازاریابی و شناسایی فرصت‌های بالقوه افزایش فروش با مشتریان فعلی دارد.

  • بیمه

    بیمه‌گران برای کمک به قیمت‌گذاری سیاست‌های بیمه و تصمیم‌گیری در مورد تأیید برنامه‌های آن مانند مدل‌سازی ریسک و مدیریت مشتریان احتمالی، به داده‌کاوی متکی هستند.

  • ساخت و تولید

    کاربرد داده کاوی برای تولیدکنندگان شامل بهبود زمان و کارایی عملیاتی در کارخانه‌های تولیدی، عملکرد زنجیره تامین و ایمنی محصول است.

  • سرگرمی

    سرویس‌های استریم داده‌کاوی را برای تجزیه و تحلیل آنچه که کاربران تماشا می‌کنند یا گوش می‌دهند و توصیه‌های شخصی‌سازی شده بر اساس عادات تماشا و گوش دادن افراد انجام می‌دهند.

  • مراقبت‌های بهداشتی

    داده‌کاوی به پزشکان در تشخیص شرایط پزشکی، درمان بیماران و تجزیه و تحلیل اشعه ایکس و سایر نتایج تصویربرداری پزشکی کمک می‌کند. تحقیقات پزشکی نیز به شدت به داده کاوی، یادگیری ماشینی و سایر اشکال تجزیه و تحلیل بستگی دارد.

تاریخچه و ریشه‌های داده کاوی

فن آوری‌های ذخیره سازی داده BI و تجزیه و تحلیل آن‌ها ، در اواخر دهه 1980 و اوایل دهه 1990 شروع به ظهور کرده و توانایی بسیاری را برای تجزیه و تحلیل حجم فزاینده ای از داده‌هایی که توسط سازمان‌ها جمع آوری شد، فراهم کردند. اصطلاح داده کاوی در سال 1995 ، زمانی که اولین کنفرانس بین المللی کشف دانش و داده کاوی در مونترال برگزار شد، مورد استفاده قرار گرفت.

مخاطبین داده کاوی

کاربرد داده کاوی در حوزه مالی برای جستجوی الگوها در بازارها تا تلاش دولت‌ها برای شناسایی تهدیدهای امنیتی بالقوه را شامل می‌شود. شرکت‌ها ، به ویژه شرکت‌های آنلاین و رسانه‌های اجتماعی، از داده‌کاوی برای ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی سودآوری که مجموعه‌های خاصی از کاربران را هدف قرار می‌دهند، استفاده می‌کنند.

یادگیری ماشین چیست؟

کاربرد داده کاوی در حوزه مالی برای جستجوی الگوها یادگیری ماشین (machine learning) جزء مهم رو به رشد "علم داده" است. این رشته با استفاده از روش‌های آماری، الگوریتم‌ها را برای طبقه‌بندی یا پیش‌بینی، آموزش داده و موارد کلیدی را در پروژه‌های داده‌کاوی آشکار می‌کنند. استفاده از این روش تصمیم‌گیری را در برنامه‌ها و کسب‌وکارها هدایت کرده و به طور ایده‌آل بر معیارهای رشد کلیدی تأثیر می‌گذارند.

machinelearning

کاربرد یادگیری ماشین

یک سیستم یادگیری ماشینی با فراگیری داده‌های قبلی، مدل‌های پیش‌بینی را می‌سازد، و با استفاده از آن، زمانی که داده‌های جدیدی را دریافت کند، خروجی آن را پیش‌بینی می‌کند. لازم به ذکر است، دقت خروجی پیش‌بینی‌شده به مقدار داده بستگی دارد، زیرا حجم عظیم داده به ساخت مدل بهتری برای پیش بینی خروجی با دقت بیشتر، کمک می‌کند. فرض کنید مشکل پیچیده‌ای داریم، جایی که باید پیش‌بینی‌هایی انجام دهیم، بنابراین به جای نوشتن یک کد برای آن، فقط باید داده‌ها را به الگوریتم‌های عمومی‌تغذیه کنیم و با کمک این الگوریتم‌ها، ماشین منطق را مطابق با آن می‌سازد. داده‌ها و پیش بینی خروجی یادگیری ماشینی طرز تفکر ما را در مورد مشکل تغییر داده است. بلوک دیاگرام زیر کار الگوریتم یادگیری ماشین را توضیح می‌دهد: به طور سنتی، بازیگران سرمایه‌گذاری در بازار اوراق بهادار مانند محققان مالی، تحلیلگران، مدیران دارایی و سرمایه گذاران فردی اطلاعات زیادی را از شرکت‌های مختلف در سراسر جهان به دنبال این هستند تصمیمات سرمایه گذاری سودآوری اتخاذ کنند. با این حال، برخی از اطلاعات مرتبط ممکن است به طور گسترده توسط رسانه‌ها منتشر نشود و ممکن است فقط برای تعداد معدودی از کارمندان شرکت یا ساکنان کشوری که اطلاعات از آنجا سرچشمه می‌گیرد، محرمانه باشد. علاوه بر این، اطلاعات بسیار زیادی وجود دارد که انسان می‌تواند در یک بازه زمانی معین جمع آوری و پردازش کند. اینجاست که یادگیری ماشین وارد می‌شود.

ویژگی‌های یادگیری ماشین

  • یادگیری ماشینی از داده‌ها برای شناسایی الگوهای مختلف در یک مجموعه داده استفاده می‌کند.
  • می‌تواند از داده‌های گذشته درس بگیرد و به طور خودکار بهبود یابد.
  • یک فناوری داده محور است.
  • یادگیری ماشینی بسیار شبیه به داده کاوی است زیرا با حجم عظیمی‌از داده‌ها نیز سروکار دارد.

کاربرد‌های یادگیری ماشین

در حال حاضر از یادگیری ماشین به طور گسترده توسط مشاغل، در تمام بخش‌ها برای پیشبرد نوآوری و افزایش کارایی فرآیند استفاده می‌شود. در سال 2021، در نتیجه یک همه پرسی، 41 درصد از شرکت‌ها راه‌اندازی سیستم مرتبط با هوش مصنوعی خود را سرعت بخشیدند. این تازه واردان به 31 درصد شرکت‌هایی می‌پیوندند که قبلاً فناوری‌های هوش مصنوعی را اجرا می‌کردند.

machinelearning
  • امنیت داده

    مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند آسیب‌پذیری‌های امنیتی داده‌ها را قبل از تبدیل شدن به نقض ( error) شناسایی کنند. با نگاهی به تجربیات گذشته، مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند فعالیت‌های پرخطر آینده را پیش‌بینی کرده و براساس آن ریسک را به طور فعال کاهش داد.

  • امور مالی

    بانک‌ها، کارگزاری‌های تجاری و شرکت‌های فین تک از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای خودکارسازی معاملات و ارائه خدمات مشاوره مالی به سرمایه‌گذاران استفاده می‌کنند. به عنوان مثال بانک آمریکا از یک ربات چت به نام اریکا برای خودکارسازی پشتیبانی مشتری استفاده می‌کند.

  • مراقبت‌های بهداشتی

    ML با تجزیه و تحلیل مجموعه عظیم داده‌های مراقبت بهداشتی، با تسریع در کشف بیماری و درمان ، بهبود نتایج بیماری، و خودکارسازی فرآیندهای معمول برای جلوگیری از خطای انسانی استفاده می‌شود. به عنوان مثال، واتسون IBM از داده کاوی برای ارائه داده‌هایی به پزشکان استفاده می‌کند که می‌توانند از آنها برای شخصی‌سازی درمان بیمار استفاده کنند.

دوره داده کاوی و یادگیری ماشین در مجتمع آموزشی مهرگان

مجتمع آموزشی مهرگان پیشرو در تدریس زبان‌های مختلف برنامه نویسی و ‌هوش‌مصنوعی در اصفهان، با بهره گیری از اساتید خبره و روش‌های به روز تدریس، دوره داده کاوی و یادگیری ماشین به زبان برنامه پایتون را برگزار ‌می‌کند. در طی برگزاری کلاس‌ها علاوه بر مرور دانش‌ها پایه زبان برنامه نویسی، شما تحت آموزش تخصصی پایتون و کتابخانه Scikit به صورت کاربردی و پروژه محور قرار ‌می‌گیرید به صورتی که پس از اتمام دوره شما کاملا به مباحث و تکنیک‌های داده کاوی و یادگیری ماشین تسلط پیدا کرده و مانند یک برنامه نویسی حرفه ای شروع به خلق برنامه‌های کاربردی کنید در پایان دوره می‌توانید نسبت به اخذ مدرک قابل ترجمه یا مدرک فنی حرفه ای اقدام نمایید.

آنچه خواهید آموخت


از آن جای که یادگیری نرم افزار بدون انجام تمرینات و پروژه های عملی امکان پذیر نمی باشد آموزش این دوره مبتنی بر روش TPH خواهد بود

پیش نیاز پایتون مقدماتی، مبانی ریاضی پردازش تصویر (ریاضی مهندسی)

مباحث دوره به اختصار به شرح زیر می باشد:
  • معرفی یادگیری ماشین و کاربردها- معرفی شاخه های اصلی (با نظارت، بدون نظارت و نیمه نظارتی)- معرفی و راه اندازی کتابخانه های مورد نیاز در پایتون (numpy و scikit)
  • رگرسیون خطی و غیر خطی
  • روش های ارزیابی مدل
  • دسته بندی (knn-naïve bayes- Decision Tree-SVM )
  • یادگیری بی نظارت (k-means- Hierarchical - Density Base)
  • روشهای انتخاب ویژگی و کاهش بعد(PCA-LDA)
  • مروری بر کتابخانه های پردازش متن (NLTK, Gensim, TextBlob)
  • یادگیری منیفولد
  • روش های ترکیبی یادگیری
  • مروری بر یادگیری نیمه نظارتی

تماس با ما


031-36292828(10 خط)

شماره های داخلی:


ثبت نام : 12-14

حسابداری :16

برنامه ریزی آموزشی :11

انتشارات :17

بخش انجام پروژه :22

روابط عمومی : 24

logo-samandehi
mehregansoftware@gmail.com