داده کاوی یا Data Mining ، فرایند استخراج دانش از داده ها با استفاده از الگوریتم ها و تکنیک های مختلف مانند خوشه بندی، دسته بندی، تحلیل رگرسیونی و دیگر روش های موجود در آمار و مهندسی داده است. با استفاده از داده کاوی می‌توان درک بهتری از داده ها به دست آورد و الگوهای مختلفی را کشف کرد. به این ترتیب با در دست داشتن این اطلاعات مفید تصمیم گیری در مورد کسب و کارها و پروژه هایی که با داده ها سر و کار دارند، راحت تر و بهینه تر می شود. اما ابزارهای متعددی برای داده کاوی ارائه شده است و یکی از بهترین ابزارهای داده کاوی رپیدماینر است. ما در شرکت مهندسی مکعب دوره های آموزش داده کاوی با رپیدماینر را برگزار کرده ایم تا علاقه مندان به حوزه دیتا ماینینگ با شرکت در این دوره آموزشی بتوانند مهارت های خود را ارتقا بخشند. برای آگاهی کامل از نحوه برگزاری کلاس ها و سرفصل های این دوره آموزش داده کاوی با رپیدماینر Rapidminer تا پایان این مقاله با مکعب همراه باشید.
کلیه ی دوره های آموزشی در شرکت مهندسی مکعب به صورت خصوصی، کاملا پروژه محور و توسط اساتید و متخصصان مجرب و کارآزموده برگزار می شود؛ دوره آموزش کاربردی داده کاوی با رپیدماینر شامل 40 ساعت آموزش و دوره تخصصی شامل 50 ساعت آموزش می باشد. جهت هماهنگی و کسب اطلاعات بیشتر در مورد دوره آموزش داده کاوی با رپیدماینر با شماره تلفن های ۳۷۷۷۰۳۷۷ و ۰۹۱۳۸۳۴۷۶۳۴ تماس بگیرید.
آموزش داده کاوی با رپیدماینر : داده کاوی
به طور کلی داده کاوی عبارتست از فرآیند یافتن الگوها و دانش مفید از مقادیر زیاد داده. منابع داده می تواند شامل پایگاه های داده، انبارهای داده و … باشد. در حقیقت از طریق داده کاوی، می توان تصمیم گیری های درستی در امور مهم سازمان، از طریق تحلیل داده ها انجام داد. به عبارت دیگر داده کاوی برای پردازش داده هایی استفاده می شود که در ابتدا معنای خاصی ندارند تا بتوان از آن ها اطلاعات مفیدی استخراج کرد و آن ها را به دانش تبدیل کرد. در واقع داده کاوی، به عنوان روشی برای کشف دانش از پایگاه های داده شناخته می شود. در دوره آموزش داده کاوی با رپیدماینر ، هر آنچه لازم است برای استخراج دانش از داده به واسطه داده کاوی با رپیدماینر بدانید، توسط یک تیم متخصص متشکل از مدرسان کارآزموده در حوزه دیتا ماینینگ و علوم داده، به شما آموزش داده می شود.
آموزش داده کاوی با رپیدماینر : رپیدماینر Rapidminer
شما چقدر با ابزار رپیدماینر آشنایی دارید؟ آیا تا به حال تجربه ی کار با این پلتفرم داده کاوی را داشته اید؟ حتما می دانید که دیتا ماینینگ با استفاده از دو زبان برنامه نویسی بسیار محبوب یعنی پایتون و R انجام می شود. اما افرادی که به این زبان های برنامه نویسی تسلط کافی ندارند، بهتر است از پلتفرم های توسعه بدون کد استفاده کنند. یک پلت فرم توسعه بدون کد کاربران را قادر می سازد تا داده کاوی را بدون نوشتن کدهای برنامه نویسی انجام دهند؛ در این روش سرعت داده کاوی نیز افزایش می یابد. مزیت داده کاوی با چنین ابزارهایی این است که هم برنامه برای نویسان، هم سایر کاربران که برنامه نویسی می دانند، مناسب است و می توانند داده کاوی را با کارایی بالا و عملکرد سفارشی سازی شده انجام دهند.
کلیه ی دوره های آموزشی شرکت مکعب به صورت کاملا عملی و پروژه محور است. ما در دوره آموزش داده کاوی با رپیدماینر به طور کامل نحوه استفاده از این ابزار توسعه بدون کد را به طور عملی به شما آموزش خواهیم داد.
رپیدماینر چیست ؟ Rapidminer
Rapidminer یک پلت فرم جامع در حوزه علوم داده، با طراحی جریان کار بصری و اتوماسیون کامل است، به این معنا که با استفاده از این ابزار، نیازی به کدنویسی برای داده کاوی وجود ندارد. Rapidminer یکی از محبوب ترین ابزارهای علم داده با رابط کاربری گرافیکی می باشد.
از جمله امکانات ابزار رپیدماینر این است که دارای یک repository یا مخزن برای نگهداری مجموعه داده است و می توانید مجموعه داده های مورد نظر خود را به آن وارد کنید. به علاوه، داده های عمومی زیادی در این ابزار ارائه شده است که می توانید از آن ها به عنوان تست استفاده کنید. همچنین با اتصال به پایگاه داده ها، داده کاوی را با استفاده از رپیدماینر انجام دهید.
رپیدماینر همچنین یک اپراتور دارد. اپراتورها شامل همه ی مواردی است که برای ایجاد یک فرآیند داده کاوی به آن نیاز دارید، مانند دسترسی به داده، پاکسازی داده ها، مدل سازی، اعتبارسنجی و امتیازدهی.
آموزش داده کاوی با رپیدماینر : آنچه در این دوره می آموزید
در این بخش به ذکر مطالبی که در دوره آموزش داده کاوی با رپیدماینر خواهید آموخت و سرفصل های آموزشی پرداخته ایم. به طور کلی داده کاوی شامل مراحل زیر است که در دوره آموزش داده کاوی با رپیدماینر این مراحل را به طور کامل خواهید آموخت.
مرحله اول : جمع آوری داده ها
این مرحله شامل جمع آوری داده های مورد نیاز برای پروژه است. این داده ها ممکن است از منابع مختلف مانند پایگاه داده ها، فایل های اکسل، فایل های CSV و … باشند.
مرحله دوم : پاکسازی داده ها
در این مرحله، داده های جمع آوری شده برای پروژه پاکسازی و پیش پردازش می‌شوند. این مرحله شامل حذف داده های ناقص، تکراری و اشتباه است.
مرحله سوم : تبدیل داده ها
در این مرحله، داده ها به فرمت مناسب برای تحلیل توسط ابزار مورد نظر تبدیل می‌شود. به طور مثال، داده های متنی به فرمت برداری، برای استفاده در الگوریتم های مختلف تبدیل می‌شود.
مرحله چهارم : انتخاب الگوریتم های داده کاوی
در این مرحله، الگوریتم های داده کاوی مناسب برای پروژه انتخاب می‌شوند. به طور مثال، اگر هدف پیش بینی یک متغیر است، ممکن است از رگرسیون یا شبکه های عصبی استفاده شود.
مرحله پنجم : اجرای الگوریتم ها
در این مرحله، الگوریتم های انتخاب شده برای داده ها اجرا می‌شود. مرحله پنجم ممکن است زمان بر باشد و نیاز به سخت افزار قدرتمند با توانایی محاسباتی بالایی داشته باشد.
مرحله ششم : ارزیابی نتایج
در این مرحله، نتایج الگوریتم ها بررسی و ارزیابی می‌شوند. این مرحله شامل بررسی دقت و کارایی هر الگوریتم و مقایسه آن با الگوریتم های دیگر است.
مرحله هفتم : استفاده از نتایج
در این مرحله، نتایج داده کاوی مورد استفاده قرار می گیرد. این مرحله شامل تفسیر و استفاده از نتایج، برای انجام تصمیمات بهتر و بهبود عملکرد کسب و کار است.
سرفصل های آموزش داده کاوی با رپیدماینر Rapidminer
در آموزش داده کاوی با رپیدماینر Rapidminer در شرکت مهندسی مکعب، مطالبی که در ادامه ذکر کرده ایم را به طور کاملا تخصصی و پروژه محور خواهید آموخت.
- معرفی داده کاوی و ابزار رپیدماینر
- پیش پردازش داده
- مرور اجمالی بر تکنولوژی OLAP ، انباره ها و مکعب های داده
- استخراج الگوهای تکراری، وابستگی و همبستگی ها
- طبقه بندی و پیش بینی
- خوشه بندی
- الگوهای سری زمانی
کلام پایانی : آموزش داده کاوی با رپیدماینر
در این مقاله با دوره ی آموزش داده کاوی با رپیدماینر در شرکت مکعب آشنا شدید؛ همچنین گفتیم امکانات و مزیت های ابزار رپیدماینر چیست و چگونه می تواند به کاربرانی که به زبان های برنامه نویسی پایتون و R تسلط ندارند، کمک کند تا بتوانند داده کاوی را با سرعت و کارآیی بالا انجام دهند. در نهایت باید بگوییم، با استفاده از پلتفرم های توسعه بدون کد نظیر رپیدماینر، می توان عملیات داده کاوی را تا حد زیادی ساده و سریع تر انجام داد. در واقع رپیدماینر یکی از ابزارهای ایمن برای داده کاوی موثر می باشد که می توان در آن پیش پردازش داده ها و انتخاب الگوریتم مناسب را نیز انجام داد.