برای درک داده‌کاوی، ابتدا باید با مبانی ریاضی و آمار آشنا شوید

دروس ضروری

• آمار توصیفی: میانگین، میانه، مد، واریانس، انحراف معیار
• آمار استنباطی: فرضیه‌سازی، آزمون‌های آماری، همبستگی و رگرسیون
• جبر خطی و احتمال: مدل‌سازی احتمالی، توزیع‌های گسسته و پیوسته
• مقدمه‌ای بر داده‌کاوی: آشنایی با فرآیند داده‌کاوی، تفاوت با تحلیل داده و یادگیری ماشین

داده‌کاوی با داده‌ها سر و کار دارد و باید با پایگاه‌های داده آشنا باشید

پایگاه داده

• SQL: یادگیری پرس‌وجوهای SQL برای استخراج داده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• انتخاب، فیلتر، گروهبندی، و ترکیب داده‌ها
• توابع تجمعی و پیچیده‌سازی کوئری‌ها
• پایگاه‌های داده NoSQL: آشنایی با پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای مانند MongoDB
• ETL (Extract, Transform, Load): فرآیند استخراج، تغییر شکل و بارگذاری داده‌ها

آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل از مهم‌ترین بخش‌های داده‌کاوی است

ویرایش

• پاک‌سازی داده‌ها: حذف داده‌های ناکامل، پر کردن مقادیر گمشده، حذف داده‌های پرت
• نرمال‌سازی و استانداردسازی: آماده‌سازی داده‌ها برای الگوریتم‌های داده‌کاوی
• تبدیل ویژگی‌ها: کاهش ابعاد و استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌ها
• تکنیک‌های انتخاب ویژگی: انتخاب مؤثرترین ویژگی‌ها برای مدل‌سازی

یادگیری الگوریتم‌های مختلف داده‌کاوی برای کشف الگوها در داده‌ها

دسته‌بندی (Classification)

• الگوریتم‌های تصمیم‌گیری (Decision Trees)، رگرسیون لجستیک، K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
• پشتیبانی بردار ماشین (SVM)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)

خوشه‌بندی (Clustering)

• K-Means، الگوریتم سلسله‌مراتبی، DBSCAN

قواعد انجمنی (Association Rules)

• الگوریتم Apriori و FP-Growth برای کشف الگوهای پرتکرار

کشف ناهنجاری‌ها (Anomaly Detection)

• تشخیص داده‌های پرت یا رفتارهای غیرعادی در مجموعه داده‌ها

آشنایی با ابزارهای مختلف داده‌کاوی که تحلیل داده‌ها را تسهیل می‌کنند

معرفی ابزار

• Python و کتابخانه‌های مربوطه
• استفاده از زبان R برای تحلیل آماری و داده‌کاوی
• RapidMiner و Weka: ابزارهای داده‌کاوی بصری برای کاربران غیرتوسعه‌دهنده
• Pandas برای تحلیل داده‌ها
• Scikit-learn برای الگوریتم‌های داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها

به کارگیری یادگیری ماشین برای تحلیل و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر

یادگیری ماشین

• یادگیری نظارت شده: استفاده از داده‌های برچسب‌دار برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی
• یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کشف الگوهای پنهان در داده‌های بدون برچسب
• یادگیری تقویتی: تکنیک‌های یادگیری مبتنی بر پاداش

داده‌های کاوش شده باید به صورت بصری ارائه و تحلیل شوند

مصور سازی

• مصورسازی داده‌ها: استفاده از نمودارها، هیستوگرام‌ها، نمودار پراکنده و heatmap
• تفسیر نتایج: توانایی تجزیه و تحلیل و تفسیر خروجی مدل‌ها
• داشبوردهای BI (هوش تجاری): ساخت داشبوردهای تحلیلی با استفاده از ابزارهایی مثل Tableau و Power BI

کار روی پروژه‌های واقعی و تجربی برای کسب مهارت عملی

پروژه

• تحلیل بازار و فروش: پیش‌بینی رفتار مشتریان و کشف الگوهای خرید
• تشخیص تقلب: کشف الگوهای ناهنجاری برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک
• تحلیل شبکه‌های اجتماعی: استخراج الگوها و احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی

بهبود و ارزیابی مدل‌های داده‌کاوی برای دقت بیشتر

بهینه‌سازی

• ارزیابی مدل‌ها: استفاده از معیارهایی مانند دقت، فراخوان، F1-Score و AUC
• Cross-validation: تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل‌ها برای اطمینان از عملکرد آنها
• بهینه‌سازی هایپرپارامترها: بهینه‌سازی تنظیمات مدل‌ها برای بهبود نتایج