برنامه‌نویسی دوره ها

در این آموزش ابتدا با مفاهیم بنیادین داده‌کاوی آشنا می‌شوید، شامل تعریف داده‌کاوی، جایگاه آن در علم داده و چرخه اجرای پروژه‌های داده‌کاوی. سپس فرایند آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها را یاد می‌گیرید، شامل مدیریت داده‌های ناقص و ناسازگار، مهندسی ویژگی و مقیاس‌بندی داده‌ها. در ادامه تحلیل آماری و بصری داده‌ها و بررسی روابط بین متغیرها را فرا می‌گیرید و پس از آن انتخاب ویژگی‌های موثر و کاهش بعد داده‌ها آموزش داده می‌شود. سپس کشف الگوهای داده شامل رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، قوانین انجمنی و تشخیص موارد غیرعادی انجام می‌شود. در نهایت با یک پروژه نهایی، تمام مراحل پیش‌پردازش، تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها را به‌صورت عملی تمرین می‌کنید.

در این آموزش، مفاهیم به‌صورت گام‌به‌گام، کوتاه و هدفمند ارائه می‌شوند. در هر درس ابتدا مباحث نظری و شهودی مطرح شده و سپس با مثال‌های عملی در محیط R تکمیل می‌شوند. همچنین نکات مهم کدنویسی و اجرای پروژه‌های واقعی به مخاطب آموزش داده می‌شود تا بتواند دانش نظری خود را در عمل به کار گیرد. هدف ما این است که مخاطب نه‌ تنها مفاهیم آماری پیشرفته را بیاموزد، بلکه توانایی استفاده از آن‌ها را در تحلیل داده‌های واقعی به‌ دست آورد.

در این آموزش، مفاهیم به‌صورت گام‌به‌گام، کوتاه و هدفمند ارائه می‌شوند. در هر درس ابتدا مباحث نظری و شهودی مطرح شده و سپس با مثال‌های عملی در محیط R تکمیل می‌شوند. همچنین نکات مهم کدنویسی و اجرای پروژه‌های واقعی به مخاطب آموزش داده می‌شود تا بتواند دانش نظری خود را در عمل به کار گیرد. هدف ما این است که مخاطب نه‌ تنها مفاهیم آماری پیشرفته را بیاموزد، بلکه توانایی استفاده از آن‌ها را در تحلیل داده‌های واقعی به‌ دست آورد.

در این آموزش ابتدا با مفاهیم بنیادین داده‌کاوی آشنا می‌شوید، شامل تعریف داده‌کاوی، جایگاه آن در علم داده و چرخه اجرای پروژه‌های داده‌کاوی. سپس فرایند آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها را یاد می‌گیرید، شامل مدیریت داده‌های ناقص و ناسازگار، مهندسی ویژگی و مقیاس‌بندی داده‌ها. در ادامه تحلیل آماری و بصری داده‌ها و بررسی روابط بین متغیرها را فرا می‌گیرید و پس از آن انتخاب ویژگی‌های موثر و کاهش بعد داده‌ها آموزش داده می‌شود. سپس کشف الگوهای داده شامل رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، قوانین انجمنی و تشخیص موارد غیرعادی انجام می‌شود. در نهایت با یک پروژه نهایی، تمام مراحل پیش‌پردازش، تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها را به‌صورت عملی تمرین می‌کنید.