آموزش داده کاوی با پایتون – مزایا و نحوه کار آن

برای آموزش داده کاوی با پایتون که به منظور کشف اطلاعات پیش‌بینی شده و تجزیه و تحلیل این فرایند انجام می گیرد می توانید از آموزش های موجود در سایت ما و سطح اینترنت استفاده کنید تا در کمترین زمان ممکن بتوانند با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون ، داده کاوی دقیقی انجام دهید. برای داده کاوی با پایتون آموزش یادگیری ماشین می تواند بسیار کمک کننده باشد زیرا  داده کاوی معمولا با این الگوریتم در پایتون اجرا می شود. به همین دلیل این دو مکمل یک دیگر خواهند بود.

زبان برنامه نویسی پایتون یکی از کارآمدترین روش های داده کاوی است. پایتون به دلیل سادگی و تنوع در ایجاد برنامه و تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مورد توجه قرار دارد همچنین بسیاری از برنامه نویسان را به خود جذب می کند زیرا دارای چندین کتابخانه و دسترسی آسان به آن ها است.

سایت فرادرس یکی از بهترین مجموعه های آموزشی داده کاوی را داشته و بروز ترین مفاهیم داده کاوی را پشتیبانی کرده است. اگر می خواهید به بهترین نحو با جدید ترین روش های داده کاوی آشنا شوید می توانید از آموزش های فرادرس بهره ببرید.

با رواج یافتن علوم داده کاوی شرکت های مختلف سرمایه گذاری های زیادی در این بخش از فعالیت خود انجام داده اند زیرا می تواند در ادامه روند رشد شرکت ها پشنهاد های دقیق تر و بهتری به آن ها ارائه کند همچنین این علم جزو علوم روز بوده و هزینه های اضافی را کاهش می دهد . با ادامه مقاله در سایت تک تیپ همراه باشید.

داده کاوی چیست ؟

داده کاوی به معنای بدست اوردن اطلاعات مفید از بین انبوه داده های خام می باشد که به شرکت ها محیط رقابتی می دهد. به عبارتی بهتر با فیلتر کردن داده های مفید زمان زمان بررسی داده ها را کاهش می دهد و فقط اطلاعات مفید را در اختیار شما قرار خواهد داد.

این اطلاعات شامل الگوهای معنی داری است که در داده ها وجود دارد. بنابراین ، هرچه حجم داده ها بیشتر و روابط بین آنها پیچیده تر باشد ، دسترسی به اطلاعات مفید در داده های خام دشوارتر می شود و داده کاوی به عنوان ابزاری برای کشف اطلاعات درخواستی ، در اینجا معنی خواهد داشت.

الگوریتم های داده کاوی

الگوریتم های داده کاوی بسیار زیاد هستند و هر کدام نیز موارد استفاده مختص به خود را دارد و هدف خاصی را دنبال می کنند. شناخت این الگوریتم ها کمک زیادی به انتخاب روش های داده کاوی می کند و تاثیر زیادی در کاهش هزینه و زمان برنامه نویسان پایتون خواهد داشت. در زیر چند الگوریتم معروف را معرفی می کنیم تا با برخی از آن ها آشنا شوید.

• الگوریتم خوشه بندی : در این الگوریتم اطلاعات مشابه در قطعات جداگانه ای به نام خوشه قرار می دهد و داده های یک خوشه شباهت های زیادی با یکدیگر دارند. و اعضای هر خوشه شباهت کمتری با اعضای خوشه های دیگر دارند.
• شبکه عصبی : این الگوریتم شامل صد ها متغیر بوده که بسیار پیچیده می باشد و در آن واحد چندین متغیر را مورد بررسی قرار می دهد.
• الگوریتم Apriori :  الگوریتم آپروری یک روش کلاسیک برای قوانین وابستگی است و بر اساس پایگاه داده های مورد استفاده برای معاملات ساخته شده است. همچنین یک الگوریتم از پایین به بالا است که سعی می کند زیر مجموعه ای از موارد را که دارای یک مورد مشترک هستند ، پیدا کند. هدف از این الگوریتم یافتن وابستگی بین خوشه های مختلف است.
• رگرسیون : تکنیکی که برای پیش بینی طیف وسیعی از اعداد مانند فروش ، دما و قیمت سهام بر اساس یک مجموعه داده خاص استفاده می شود.

الگوریتم های دیگری نیز وجود دارد که هر کدام موارد استفاده مختلفی دارند از مهم ترین آن ها می توان به الگوریتم سری های زمانه ، درخت تصمیم ، رگرسیون خطی ، رگرسیون منطقی ، خوشه بندی زنجیره‌ای و … اشاره نمود.

رابطه داده کاوی و هوش مصنوعی

هوش مصنوعی توانایی یادگیری و تجزیه و تحلیل رویدادها را ندارد ، اما اطلاعات مورد نیاز برای حل مشکلات احتمالی و ارائه آن به سیستم را برنامه ریزی می کند و سپس از این داده ها و محاسبات برای حل مشکلات و مشکلات استفاده می کند.

رابطه بین هوش مصنوعی و داده کاوی این است که اگر هر یک از این حوزه ها به درستی کار نکنند ، سایر مناطق نتایج و الگوهای درستی ارائه نخواهند کرد.

داده کاوی ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی سه علم ضروری برای توسعه شرکت های بزرگ امروزی هستند و علاوه بر تفاوت هایی که دارند ، ارتباط مستقیمی با یکدیگر دارند. پیشرفت های تکنولوژیکی و توسعه اینترنت در دنیای امروز تأثیر مستقیمی بر این سه علم داشته و ارتباط تنگاتنگی بین آنها ایجاد کرده است.

در حقیقت ، با استخراج داده ها از حجم وسیعی از داده ها و اطلاعات ، می توانید الگوریتم های مناسب برای یادگیری ماشین را کشف کرده و از هوش مصنوعی برای هوشمندسازی آنها استفاده کنید.

نحوه کار داده کاوی

داده کاوی شامل کشف و تجزیه و تحلیل بلوک های بزرگ اطلاعات برای جمع آوری الگوها و روندهای معنی دار است. می توان از آن به روش های مختلفی مانند بازاریابی پایگاه داده ، مدیریت ریسک اعتباری ، تشخیص تقلب ، فیلتر کردن ایمیل های اسپم و حتی برای تمایز احساسات و افکار کاربران استفاده کرد.

فرایند داده کاوی به پنج مرحله تقسیم می شود. ابتدا سازمان ها ، داده ها را جمع آوری کرده و در انبارهای داده بارگذاری می کنند. سپس آنها داده ها را روی سرورهای داخلی یا در ابر ذخیره و مدیریت می کنند. تحلیلگران تجاری ، تیم های مدیریتی و متخصصان فناوری اطلاعات به داده ها دسترسی دارند و نحوه سازماندهی داده ها را تعیین می کنند. در مرحله بعد ، نرم افزار کاربردی داده ها را با توجه به نتایج کاربر مرتب می کند و در نهایت کاربر نهایی داده ها را در قالب ساده همچون نمودار یا جدول مشاهده می کند و درک کامل پارامترهای پروژه مانند شرایط فعلی کسب و کار ، اهداف اصلی پروژه و معیارهای موفقیت را بدست خواهد آورد.

مزایای داده کاوی

موفقیت در کسب و کار بستگی به این دارد که چگونه می توانید با سرعت بینش ها را از داده های بزرگ کشف کرده و آن ها را در تصمیم گیری ها و فرایند های تجاری بگنجانید ، که می تواند منجر به عملکرد بهتر در شرکت شما شود. با این حال ، مدیریت و استفاده از این همه داده کمی دشوار است.

داده کاوی به کسب و کارها این امکان را می دهد تا با درک گذشته و حال و پیش بینی های دقیق در مورد آنچه در آینده اتفاق می افتد ، درک درست تری داشته باشید.

به عنوان مثال ، داده کاوی می تواند به شما بگوید که چه مشتریان بالقوه ای بر اساس مشخصات مشتریان قبلی به مشتریان سودآور تبدیل می شوند و چه کسانی به پیشنهاد خاصی پاسخ می دهند. با این دانش ، می توانید بازده سرمایه گذاری (ROI) خود را با ارائه پیشنهاد خود به آن دسته از مشتریانی که احتمالاً پاسخ خواهند داد و مشتریانی ارزشمند و پول ساز شما هستند ، افزایش دهید.

می توانید از داده کاوی برای حل تقریباً هر مشکل تجاری که شامل داده است استفاده کنید ، از جمله:

• افزایش درآمد
• درک بخشها و ترجیحات مشتری
• جذب مشتریان جدید
• بهبود فروش متقابل و فروش
• حفظ مشتریان و افزایش وفاداری
• افزایش ROI از کمپین های بازاریابی
• تشخیص تقلب
• شناسایی ریسک های اعتباری
• نظارت بر عملکرد عملیاتی

با استفاده از تکنیک های داده کاوی ، تصمیمات می تواند بر اساس هوش تجاری واقعی باشد ، نه غرایز یا واکنش های احساسی و نتایج ثابتی را به ارمغان بیاورد که شرکت ها را از رقبا جلو می اندازد.

از آنجایی که فناوری های پردازش داده در مقیاس بزرگ مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به آسانی در دسترس قرار می گیرند ، شرکت ها اکنون می توانند ترابایت ها داده را در چند دقیقه یا چند ساعت به جای روزها یا هفته ها استخراج کرده و در اختیار شرکت ها قرار دهند.

آینده داده کاوی

آینده داده کاوی و علم داده بسیار روشن است زیرا حجم داده ها همواره افزایش می یابد. تا سال ۲۰۲۰ ، انباشته داده های دنیای دیجیتالی ما از ۴.۴ زتابایت به ۴۴ زتابایت افزایش یافته و همچنین در هر ثانیه ۱.۷ مگابایت اطلاعات جدید برای هر انسانی در این سیاره تولید می شود.

به عنوان مثال ، اینترنت اشیاء و فناوری گجت های پوشیدنی همچون ساعت هوشمند ، افراد و دستگاه ها را به ماشین های تولید کننده داده تبدیل کرده است که می توانند بینش نامحدودی از افراد و سازمان ها را ارائه دهند.

ضرورت داده کاوی با پایتون

با توجه به حجم زیاد داده های امروزه ، دانستن علم داده کاوی و داده کاوی با استفاده از پایتون بسیار ضروری است زیرا یادگیری زبان برنامه نویسی پایتون بسیار راحت است و در حال حاضر یکی از محبوب ترین مهارت ها در جهان می باشد و یادگیری کتابخانه های مختلف پایتون در اکثر مشاغل علم داده ضروری است.

در واقع ، این زبان برنامه نویسی در داده کاوی بسیار پر قدرت و سریع می باشد و به دلیل همه کاره بودن و سادگی آموزش پایتون موارد استفاده بی شماری دارد. این زبان همچنین دارای کتابخانه های متنوعی است که سادگی کار با آن را افزایش می دهد.

برای حل مشکلات پیچیده در زمینه های مختلف داده کاوی باید از یک زبان برنامه نویسی قدرتمند استفاده شود زبان پایتون به دلیل دارا بودن کتابخانه های گسترده و به روز در زمینه علم داده ، در بین متخصصان این حوزه به موقعیت خوبی دست یافته است.

کتابخانه های داده کاوی با پایتون

همانطور که در هنگام آموزش برنامه نویسی زبان پایتون متوجه شده اید ، این زبان دارای کتابخانه های زیادی بوده که باعث تسریع و سادگی در توسعه برنامه های کاربردی می شود. برای داده کاوی با پایتون نیز کتابخانه های مختلفی ارائه شده است که سرعت کار را افزایش خواهد داد. در زیر مهمترن کتابخانه های داده کاوی پایتون را معری می کنیم.

۱- کتابخانه Scipy

SciPy یک کتابخانه اوپن سورس محسوب می شود که برای محاسبات علمی و مهندسی در زبان برنامه نویسی پایتون استفاده می شود.این کتابخانه بر اساس کتابخانه NumPy است و می تواند با آرایه های n بعدی کار کند. این کتابخانه با الگوریتم خوشه‌بندی K-means کار می کند.

۲- کتابخانه Numpy

این کتابخانه به عنوان پایه ای ترین کتابخانه پایتون محسوب می شود که وظیفه آن ذخیره آرایه های پشت سر هم در حافظه می باشد.

Numpy کتابخانه ای به زبان پایتون است که بخشهایی از آن به این زبان نوشته شده است. اما بسیاری از قسمتهایی که باید سریع پردازش شوند با استفاده از زبانهای C ++ و سی شارپ با سرعت کم و بالا نوشته می شوند.

۳- کتابخانه Matplotlib

Matplotlib یکی از کتابخانه های محبوب پایتون برای ترسیم نمودار است. در واقع ، این یک ماژول است که برای تصویرسازی استفاده می شود و به شما امکان می دهد نتایج خود را به سرعت به نمودار تبدیل کنید. از این کتابخانه می توان برای نوشتن متون ساده استفاده کرد. از دیگر کاربردهای این کتابخانه می توان به استفاده در برنامه های وب سرور ، رابط های گرافیکی و پایتون اشاره کرد.

۴- کتابخانه Gensim

این کتابخانه وظیفه ی شاخص گذاری مستندات و بازیابی در اسناد بزرگ را بر عهده دارد و در داده کاوی با پایتون مورد استفاده قرار می گیرد.

این کتابخانه اوپن سوس بوده و برای پردازش زبان طبیعی و کسب اطلاعات استفاده می شود. Gensim به گونه ای طراحی شده است که “موضوعات معنایی” را از اسناد به طور کارآمد و بدون مشکل استخراج می کند.

بهترین آموزش داده کاوی با پایتون

یکی از بهترین آموزش های داده کاوی با پایتون را می توانید در سایت فرادرس پیدا کنید. این سایت در یک مجموعه کامل آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین را قرار داده که بر اساس نیاز خود می توانید از این آموزش ها استفاده کنید.

در این مجموعه انواع داده کاوی با زبان های برنامه نویسی آورده شده است که دانش بروز و جدید این دانش را عرضه می کند. همچنین آموزش داده کاوی با پایتون نیز تحت عنوان آموزش تحلیل و بررسی داده ها با پایتون وجود دارد که به صورت کامل توسط استاد شیر افکن آماده شده است.