آموزش داده کاوی با پایتون راهنمای شروع به کار و یادگیری فرادرس مجله‌

اگر ترجیح می‌دهید با راهنمایی مستقیم یاد بگیرید، شرکت در کلاس‌های حضوری یا کارگاه‌های آموزشی می‌تواند انتخاب مناسبی باشد. کتاب‌های مرجعی مانند “Automate the Boring Stuff with Python” یا “Eloquent JavaScript” می‌توانند برای یادگیری عمیق‌تر مفید باشند. در تحلیل سری های زمانی، یک متغیر با توجه به زمان، مقدار خود را تغییر می دهد. این بدان معنی است که تجزیه و تحلیل تحت الگوهای شناسایی داده ها در یک دوره زمانی قرار می گیرد. این می تواند تغییرات فصلی، تغییرات نامنظم، روند سکولار و نوسانات چرخه ای باشد. 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.

IDEها یک برنامه واحد ارائه می‌دهند که در آن تمام توسعه‌ها انجام می‌شود. این برنامه به‌طور معمول ویژگی‌های بسیاری را برای نویسندگی، اصلاح، کامپایل، راه‌اندازی و اشکال‌زدایی نرم‌افزار ارائه می‌دهد. این با توسعه نرم‌افزار با استفاده از ابزارهای نامربوط، مانند vi, GCC یا make سازگار است. استفاده از فناوری پردازش داده‌های بزرگ و ابزارهایی مانند DeepSeek نه تنها به بهبود کارایی سازمان‌ها کمک می‌کند، بلکه در سطح کلان می‌تواند به نوآوری و پیشرفت اقتصادی نیز منجر شود. الگوریتم بیشینه انتظار (Expectation-Maximization) با تکیه بر مدل‌های آماری پارامترهایی را برای تعریف متغیرهای نهان ارائه می‌دهد.

با این حال، درحالی‌که هر دو برای تشخیص الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ مفید هستند، عملکرد آن‌ها بسیار متفاوت است. آغاز داستان داده کاوی توسط قضیه بیز در سال 1763 و کشف تحلیل رگرسیون در سال 1805 آغاز شد. همچنین بعداً با رشد پردازنده‌های کامپیوتری، ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری در دهه‌های 1990 و 2000، داده‌کاوی نه‌تنها قدرتمندتر، بلکه در انواع موقعیت‌ها نیز پربارتر شد. «بازشناسی گفتار» حوزه‌ای است که در آن روش‌های مهم «بازشناسی الگو» (Pattern Recognition) توسعه یافته‌اند و به دیگر دامنه‌های کاربرد انتقال داده شده‌اند. تحلیل تصویر دیگر حوزه مهم از کاربردهای داده‌کاوی است و روش‌های «بازشناسی چهره» (Facial recognition) نوعی تمهید امنیتی محسوب می‌شوند.

پایتون دارای مجموعه‌ای از کتابخانه‌های قوی مانند Pandas، NumPy و Matplotlib است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا به راحتی داده‌ها را پردازش و تحلیل کنند. به عنوان مثال، Pandas به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را به راحتی فیلتر و گروه‌بندی کنید. لازم به ذکر است افراد می‌توانند به منظور آشنایی بیشتر با چگونگی کشف الگوهای مکرر و قواعد انجمنی به مقاله «الگوریتم اپریوری (Apriori) و کاوش الگوهای مکرر در داده‌کاوی» مراجعه کنند. «طبقه‌بندی» (Classification) یک تکنیک داده کاوی است که در آن موارد موجود در یک مجموعه به دسته‌ها یا کلاس‌های هدف اختصاص داده می‌شوند. هدف در روش طبقه‌بندی، پیش‌بینی دقیق کلاس هدف برای هر یک از آیتم‌های موجود در داده‌ها است.

روزانه حجم عظیمی از داده‌ها در سازمان‌ها، شرکت‌ها، فضای مجازی و اینترنت تولید و دریافت می‌شوند که پردازش و تحلیل آن‌ها نیاز به روش‌های خاصی دارد. دانشمندان داده به منظور استخراج اطلاعات مهم از این داده‌ها از تکنیک های داده کاوی استفاده می‌کنند که نتایج حاصل از این روش‌ها بینش‌های ارزشمندی را به مدیران و افراد فعال در کسب و کار می‌دهد. در این مطلب از مجله فرادرس، قصد داریم به معرفی تکنیک های داده کاوی بپردازیم و کاربرد آن‌ها را شرح دهیم. در سال‌های اخیر، داده کاوی به عنوان یک مهارت کاربردی و پراهمیت شناخته شده است. علاوه بر آموزش داده کاوی با پایتون ، افراد می‌توانند داده کاوی را با استفاده از زبان‌های برنامه نویسی دیگری مانند متلب نیز انجام دهند. دوره آموزش داده کاوی در متلب به صورت محتوای ویدیویی و با مدت زمان ۲۴ ساعت و دو دقیقه در مجموعه فرادرس ارائه شده و مدرس آن دکتر سید مصطفی کلامی هریس است.

داده کاوی به آن‌ها کمک می‌کند تا عملیات را سریع‌تر کنند، روابط با مشتریان فعلی را بهبود بخشند و مشتریان جدیدی به دست آورند. به‌صورت کلی کاربردهای داده کاوی را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد ولی کاربردها به این موارد خلاصه نمی‌شود. مدل‌های پیچیده دارای کوک تنظیمی هستند تا مدل را به خوبی تنظیم کنند، اما پیدا کردن موقعیت درست برای کوک‌های بیشتر سخت‌تر است. از سوی دیگر، واریانس سنجه‌ای از میزان آن است که پیش‌بین تفاوت‌ها را هنگامی که داده‌های آموزش مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرند تخمین بزند. پیدا کردن توازنی میان بایاس و واریانس هدف توسعه یک مدل پیش‌بین بهینه است، زیرا صحت مدل تحت تاثیر هر دو آن‌ها قرار می‌گیرد.

برای درک بیشتر یک فروشگاه لباس را در نظر بگیرید به این صورت که اطلاعات هر یک از مشتریان خود را که کالایی را از فروشگاه خریداری می کنند، ثبت کنند. انتخاب ویژگی‌های مهم برای مدل‌سازی و کاهش ابعاد داده‌ها باعث بهبود سرعت و دقت الگوریتم‌ها می‌شود. روش‌هایی مانند تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد داده‌ها استفاده می‌شوند. در دوره آموزش رایگان داده‌کاوی علاوه بر یادگیری این علم تا حدودی با دیتا ساینس یا علوم داده هم آشنا می‌شوید. متخصصان داده‌کاوی با جستجو میان داده‌ها، الگوهای خاصی پیدا کرده و از آن‌ها برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان، استراتژی‌های بازاریابی مؤثر، فروش بیشتر و ... داده‌کاوی به جمع‌آوری مؤثر داده‌ها، نگهداری از آن‌ها و پردازش کامپیوتری بستگی دارد.

داده کاوی به معنای استخراج داده از میان حجم عظیمی از داده های خام می باشد. در واقع یک فرآیند محاسباتی است که الگو و یا الگوهایی را در مجموعه ای بزرگ کشف می کند. داده کاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که ترکیبی از هوش مصنوعی، مدیریت پایگاه داده، یادگیری ماشین، الگوریتم ریاضی و آمار می باشد. این کتابخانه ابزارهایی برای مدیریت داده‌های جدولی و سری زمانی ارائه می‌دهد و به کاربران این امکان را می‌دهد تا به راحتی داده‌ها را بارگذاری، پردازش و تحلیل کنند. با استفاده از Pandas، شما می‌توانید به سرعت داده‌ها را فیلتر کنید، گروه‌بندی کنید و به تحلیل‌های پیچیده بپردازید. پایتون یکی از بهترین زبان‌ها برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین است.

تحلیل خوشه‌ای (Clustering Analysis) یک روش آماری است که برای گروه‌بندی اشیا مشابه در دسته‌های مربوطه استفاده می‌شود. تحلیل خوشه‌ای با نام‌های دیگری مثل تجزیه و تحلیل قطعه‌بندی (Segmentation Analysis)، تجزیه و تحلیل طبقه‌بندی (Taxonomy Analysis) یا خوشه‌بندی (Clustering) نیز شناخته می‌شود. هدف اصلی الگوریتم‌های رگرسیون یافتن رابطه ریاضی بین متغیر مستقل (یا متغیرهای مستقل) و متغیر وابسته است تا بتوان از این رابطه برای پیش‌بینی مقادیر جدید استفاده کرد. این مدل‌ها تلاش می‌کنند تا مقدار متغیر خروجی را بر اساس ورودی‌های موجود با حداقل خطای ممکن پیش‌بینی کنند. طبقه‌بندی‌های مختلفی برای انواع الگوریتم‌های داده کاوی در نظر گرفته شده است اما به طور کلی می‌توان این الگوریتم‌ها را در 5 طبقه اصلی در نظر گرفت. کارشناسان امنیت دیجیتال تقریباً برای هر سازمانی که نیاز به محافظت از داده‌های حساس و جلوگیری از حملات سایبری دارد ضروری شده‌اند و داده کاوی این پتانسیل را دارد که به آن‌ها کمک کند.

دوره آموزش داده کاوی مختص آموزش این ترند است و بیشتر مفاهیمی که در داده کاوی موجود هستند را برای کاربران پوشش می‌دهد. هدف از ارائه آموزش دیتا ماینینگ، آموزش مفاهیم و تکنیک‌های مربوط به داده کاوی به کاربران است. این آموزش یک آموزش کلاس محور است و برای اهداف کاربردی نیز مناسب خواهد بود. مثال‌هایی که در ادامه می‌آید، تنها نشانگر برخی از حوزه‌های کاربرد جالب داده‌کاوی (+) است. هر چه ارتباطات بیشتری میان رشته‌های گوناگون به وقوع بپیوندد، دامنه کاربردها تکامل یافته و کاربردهای جدیدی ظهور می‌کنند. برخی از کاربردهای داده‌کاوی در ادامه بیان و برای چندی از آن‌ها توضیحاتی ارائه شده است.

این کتابخانه به کاربران این امکان را می‌دهد که مدل‌های یادگیری ماشین را به سادگی پیاده‌سازی کرده و نتایج را تحلیل کنند. Scikit-learn به عنوان یک ابزار پایه برای محققان و توسعه‌دهندگان در حوزه داده‌کاوی بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. علاوه بر اینکه همه سرفصل‌های ذکر شده با جزییات و به طور جامع آموزش داده می‌شوند، در این دوره آموزشی به حل چند مسئله کاربردی و واقعی در داده کاوی نیز پرداخته می‌شود. این دوره برای افرادی مناسب است که می خواهند مفاهیم داده کاوی را از پایه و به صورت اصولی فرا بگیرند. باید توجه کرد در پایتون روش‌های مختلفی برای اجرای تجزیه و تحلیل رگرسیون وجود دارد که در این مقاله به یکی از آن‌ها به طور جامع و به زبان ساده پرداخته شد.

Harnham یکی از پیشروترین ارائه‌دهندگان خدمات استخدام و مشاوره در بازار تجزیه و تحلیل و داده است. مستندات شرکت Harnham بیان‌گر این است که اخیراً میزان تقاضا برای انجام پروژه‌های «یادگیری عمیق» (Deep Learning) مبتنی بر پایتون افزایش چشم‌گیری داشته است. بنابراین، آشنایی با ابزارهایی همچون تنسرفلو (Tensorflow)، پای تورچ (PyTorch) و کافه (Caffe) برای مدیران استخدام یک مزیت جذاب محسوب می‌شود. با استفاده از کتابخانه‌های مختلف پایتون می‌توان از این زبان برنامه نویسی به منظور توسعه مدل‌های پیچیده و ماشین‌های پیش‌بینی استفاده کرد. با توجه به دلایل مذکور، آموزش داده کاوی با پایتون می‌تواند به عنوان یک مهارت ویژه و کاربردی برای افراد تلقی شود.

۳- متغیر «Kmeans» با خروجی فراخوانی شده از ماژول خوشه در sci-kit تعریف می‌شود. لازم است تعداد Kتا خوشه در نظر گرفته شود و داده‌ها در آرایه Faith مطابقت داده شوند. تمامی کارهای مربوط به این کتاب و ترجمه‌ی آن تحت لایسنس CC BY-NC 4.0 به صورت رایگان انتشار یافته است. کلیه‌ی تصاویر این کتاب و ارجاعات مناسب آن نیز در این صفحه‌ی گسترده ذکر شده است. مثلا جلسه اول و دوم پشت سر هم هستند ولی جلسه سوم به عنوان جلسه پنجم بار گذاری شده و جلسه چهارم به عنوان جلسه هشتم و ....

در این دوره از کتابخانه‌هایی مانند numpy، pandas، pyspark، matplotlib، scikit-learn، pytorch و networkx استفاده می‌شود. به بیان دیگر داده کاوی به بهره‌گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تاکنون ناشناخته بوده‌اند اطلاق می‌شود. در ادامه، چشم‌اندازی از روش‌های داده‌کاوی نظارت شده ارائه می‌شود که تمرکز آن‌ها روی انجام پیش‌بینی است. مساله پیش‌بینی، تنها نوع مسائلی که داده‌کاوی می‌تواند به حل آن‌ها بپردازد نیست. داده‌کاوی علمی میان رشته‌ای و شامل روش‌هایی است که با بزرگ شدن و افزایش مقیاس در داده‌های ابعاد بالا، جریان‌های داده سطح بالا، داده‌کاوی توزیع شده، کاوش در تنظیمات شبکه و بسیای از دیگر زمینه‌ها کاربرد دارد. یکی از بهترین روش‌ها برای یادگیری برنامه‌نویسی، ساخت پروژه‌های واقعی است.

در اینجا قصد دارم درک مختصری از مفاهیم اولیه داده کاوی به شما ارائه دهیم. ما می دانیم که همه جا داده هایی با فرمت های مختلف وجود دارد که باید در یک پایگاه داده ذخیره شوند. با توجه به مقیاس داده ها، می توانیم یک پایگاه داده مناسب را انتخاب کنیم. 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. 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.

رشد روزافزون کتابخانه‌های پایتون به این واقعیت اطمینان می‌بخشد که هرگونه محدودیتی جزئی به حساب می‌آید و احتمالاً به زودی توسط داوطلبان سخت‌کوش برطرف می‌شود. البته باید توجه شود در حال حاضر تمام کتابخانه‌های پایتون بسیار قدرتمند و گسترده هستند و تقریباً تمام مفاهیم و کاربردهای ریاضیاتی را پوشش می‌دهند. هدف این دوره، آشنایی با ابزارهای مختلف داده‌کاوی و تحلیل داده و یادگیری کار با آنها است. با پایان این دوره، شرکت‌کنندگان می‌توانند به‌صورت مستقل، داده‌های خود را تحلیل کرده و از روش‌های مختلف داده‌کاوی و تحلیل داده برای بهبود کیفیت تصمیم‌گیری استفاده کنند. کسب‌وکارها از داده‌کاوی استفاده می‌کنند تا با استفاده از داده‌هایی که در مورد مشتریان، محصولات، فروش و کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی جمع‌آوری می‌کنند، مزیت رقابتی به خود بدهند.

در این فاز «نویز» (نوفه) از مجموعه حذف و تدابیری برای «داده‌های ناموجود» (Missing Values) اندیشیده می‌شود. برای مطالعه بیشتر در این رابطه، مطلب «پاکسازی داده (Data Cleaning) در پایتون با استفاده از NumPy و Pandas — راهنمای جامع» پیشنهاد می‌شود. بسیاری از این تراکنش‌ها دارای زمان هستند و شامل معاملات درون کسب‌و‌کاری مانند خریدها، مبادلات بانکداری، سهام و دیگر موارد هستند. Maestro I محصولی از Softlab مونیخ است و نخستین محیط توسعه یکپارچه جهان برای نرم‌افزار بود. امروز یکی از آخرین مائستروها را می‌توان در موزه فناوری اطلاعات در آرلینگتون یافت.

همچنین خلاصه ای از متغیرهای عددی مانند میانگین، حالت، میانه و غیره را ارائه می دهد. رگرسیون خطی در مقادیر پیوسته (0،1،1.5، …. و غیره) و رگرسیون لجستیک در مواردی استفاده می شود که تنها امکان دو رویداد مانند  pass/fail داشته باشد. رگرسیون یک تکنیک آماری است که برای تعیین رابطه بین متغیرهای (x) و متغیرهای وابسته (y) استفاده می شود. کارشناس علوم کامپیوتر گرایش نرم افزار...متخصص تولید محتوا و کارشناس سئو...هر نویسنده جهانی است، جهانی که درون یک نفر گیر افتاده است. خوشه بندی فرایند اتوماتیکی است و داده ها را به دسته هایی که اعضای مشترک و مشابه دارند، تقسیم می کند. جهت دریافت اطلاعات بیشتر درمورد دوره‌ها و اساتید با مشاورین دوران آکادمی در ارتباط باشید.

این الگوریتم تا جایی ادامه پیدا می‌کند که بین دسته بندی‌های مختلف، آیتم مشابه دیگری وجود نداشته باشد. حیطه ای بسیار جذاب و البته تخصصی که برای بسیاری از کسب وکارها مفید است و فرصت‌های شغلی آن در جهان و در کشور ما به شدت رو به افزایش می‌رود. داده کاوی از الگوریتم‌های متنوعی برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند که در این مطلب قصد داریم به معرفی بهترین الگوریتم‌های داده کاوی بپردازیم. 5 سال است افتخار این را داریم که به شما خدمات خوبی در زمینه آموزش برنامه نویسی و ورود به بازار کار ارائه دهیم. در این پروژه، با استفاده از ابزارهای پایتون، داده‌های خبری را از وب‌سایت‌های مختلف جمع‌آوری و تحلیل می‌کنیم. این داده‌ها می‌توانند شامل عناوین خبرها، تاریخ انتشار و محتوای خبرها باشند.

به چنین رویکردی «یادگیری نظارت شده» (Supervised Learning) گفته می‌شود. در الگوریتم‌های «یادگیری نظارت نشده» (Unsupervised Learning) پاسخ Y شناخته شده نیست و در توسعه الگوریتم در نظر گرفته نشده است. هنگامی که داده‌ها موجود باشند، با کمک نرم‌افزار، چندین روش روی داده‌های آموزش اعمال می‌شوند و مدل نهایی پس از بررسی کارایی در داده‌های تست تعیین می‌شود. اگرچه، برای ایجاد یک مدل قابل اعتماد و اطمینان، درک ویژگی‌های داده و اهداف مدل‌سازی حیاتی است. در واقع، حقیقت اغلب پیچیده است و فرموله‌سازی یک مساله عملی به عنوان یک مساله داده‌کاوی ممکن است چالشی اساسی باشد. Java یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره و شیءگرا است که در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارد.

روند آموزش در این دوره فرادرس به گونه‌ای است که افراد می‌توانند به واسطه آن مفاهیم مهم و کلیدی داده کاوی را به صورت جامع و در عین حال به زبان ساده فرا بگیرند. در حال حاضر، برای کار با این پروژه خاص می‌توان به نوعی جوپیتر را به عنوان کاربردی ترین محیط برنامه نویسی پایتون دانست. در ادامه آموزش داده کاوی با پایتون مراحل بعدی ساخت مدل رگرسیون شرح داده شده‌اند. از ماژول Pandas در پایتون برای تمیزسازی یا اصطلاحاً پاک‌سازی داده‌ها (Data Cleaning) و همچنین ساختاردهی مجدد آن‌ها استفاده می‌شود. همان‌طور که پیش‌تر به آن اشاره شد، Pandas یک ماژول متن باز برای کار با ساختمان داده‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها به حساب می‌آید. به منظور ساخت یک مدل رگرسیون، ابتدا لازم است به هدف مسئله و چیستی آن پرداخته شود.

حتی هنگام ساخت PostgreSQL برای Microsoft Windows با استفاده از Visual C ++، از اسکریپت‌های Perl به جای اینکه به ویژگی‌های IDE تکیه کنید، جایگزینی برای ساخت استفاده می‌شود. برخی از IDEهای لینوکس مانند Geany تلاش می‌کنند تا جلوی گرافیکی را برای عملیات ساخت سنتی ارائه دهند. شروع برنامه‌نویسی ممکن است در ابتدا پیچیده به نظر برسد، اما با برنامه‌ریزی مناسب و یادگیری اصول اولیه، هر کسی می‌تواند به یک برنامه‌نویس ماهر تبدیل شود. برنامه‌نویسی یکی از مهارت‌های کلیدی در دنیای دیجیتال امروزی است که می‌تواند فرصت‌های شغلی بی‌شماری را ایجاد کند. اما سؤال اصلی این است که آموزش برنامه نویسی را از کجا باید شروع کنیم ؟ این مقاله به شما کمک می‌کند تا مسیر شروع برنامه‌نویسی را پیدا کنید و ابزارها و زبان‌های مناسب را بشناسید.

در مطلب «انتخاب ویژگی (Feature Selection) در داده‌های ابعاد بالا — خودآموز ساده» به این مساله همراه با جزئیات پرداخته شده است. همچنین، مطالعه «الگوریتم کاهش ابعاد t-SNE با مثال‌های پایتون -- آموزش کاربردی» نیز به علاقمندان پیشنهاد می‌شود. داده‌کاوی که با عنوان «کشف دانش از داده» (Knowledge Discovery From Data | KDD) نیز شناخته شده است، فرایند استخراج اطلاعات و دانش از داده‌های موجود در پایگاه‌داده یا انبارداده است. سیستم‌های «طراحی به کمک کامپیوتر» (Computer Aided Design) متعددی برای معماران وجود دارند. این سیستم‌ها برای تولید حجم انبوهی از داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

علاوه بر این، ایشان مدارک کارشناسی ارشد و کارشناسی خود را با نمرات بسیار عالی از دانشکده کامپیوتر دانشگاه صنعتی شریف زیر نظر دکتر محمدعلی صفری و دکتر محمد قدسی با موفقیت به پایان رساندند. آموزش رایگان داده‌کاوی پیش رو در یکی از کلاس‌های دانشگاه شریف ضبط شده است. داده‌کاوی یکی از مهم‌ترین و جذاب‌ترین درس‌های رشته مهندسی کامپیوتر در گرایش نرم‌افزار محسوب می‌شود. داده‌کاوی در واقع فرایندی است که شرکت‌ها برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات مفید انجام می‌دهند. کسب‌وکارها پایگاه‌های داده بزرگی از داده‌های مصرف‌کننده می‌سازند که از آن برای شکل‌دهی و تمرکز تلاش‌های بازاریابی خود استفاده می‌کنند. این کسب‌وکارها به راه‌هایی برای مدیریت و استفاده از این داده‌ها برای توسعه ارتباطات بازاریابی هدفمند و شخصی‌شده نیاز دارند.

این زبان بسیار انعطاف‌پذیر است و یادگیری آن می‌تواند فرصت‌های شغلی گسترده‌ای برای شما فراهم کند. برای شروع آموزش جاوا اسکریپت می‌توانید از منابع متنوع موجود استفاده کنید. زبان برنامه‌نویسی روبی یکی از زبان‌های محبوب و قدرتمند در دنیای برنامه‌نویسی است که به‌دلیل سینتکس ساده و خوانایی بالا، هم برای مبتدیان و هم برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای جذاب است. این زبان به‌صورت شی‌گرا طراحی شده و انعطاف‌پذیری بالایی دارد، به‌طوری که می‌توان از آن برای توسعه‌ی وب، اتوماسیون، ساخت برنامه‌های دسکتاپ و حتی کاربردهای علمی استفاده کرد. آموزش صفر تا صد روبی به‌صورت جامع و پروژه‌محور طراحی شده است تا شما را از سطح مبتدی به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای روبی تبدیل کند.

کدها و داده‌های استفاده شده در نسخه‌ی ترجمه شده‌ی کتاب را به تفکیک هر فصل، می‌توانید به صورت کامل از این‌جا دانلود نمایید. علاوه بر کتابخانه‌های ذکرشده در مقاله، کتابخانه‌های دیگری نیز برای داده کاوی با پایتون وجود دارند، مانند TensorFlow و PySpark. فرآیند داده کاوی شامل سه مرحله اصلی است که در ادامه به تشریح هر کدام از این مراحل پرداخته می‌شود. معماران شبکه ارتباطات داده یک شرکت را طراحی، می‌سازند و نگهداری می‌کنند که می‌تواند از چند کامپیوتر تا یک مرکز داده بزرگ و مبتنی بر ابر را شامل شود. تکنیک طبقه‌بندی یا کلاس‌بندی، نقاط داده بر اساس یک سؤال یا مشکل خاص به گروه‌ها یا کلاس‌ها اختصاص داده می‌شود که در دوره آموزش دیتا ماینینگ آموزش داده خواهد شد. در این بخش از راهنمای داده‌کاوی، برخی از مسائل کلی که داده‌کاوی با آن‌ها مواجه است تشریح شده‌اند.

علاوه بر این، می‌توان از داده‌های «مهندسی نرم‌افزار» (Software Engineering) به عنوان منبعی از داده‌ها - همراه با کدهای فراوان برای امور گوناگون - استفاده کرد. از جمله این موارد می‌توان به اسکنرهای ارزان، دوربین‌های ویدئویی دسکتاپ و دوربین‌های دیجیتال اشاره کرد. از سوی دیگر، شرکت‌های بزرگی مانند NHL و NBA در حال حاضر کار تبدیل مجموعه‌های خود به داده‌های دیجیتال را آغاز کرده‌اند و انجام چنین کارهایی نیز نیاز به تحلیل حجم انبوه داده‌ها را برجسته‌تر می‌سازد. حجم زیادی از داده‌ها و آمارها پیرامون رقابت‌های ورزشی وجود دارد که قابل گردآوری و تحلیل محسوب می‌شوند. آپریوری (Apriori) الگوریتم محبوبی است که می‌تواند داده‌های مرتبط با هم را پیدا کرده و میزان وابستگی را در هر دسته مشخص کند. این الگوریتم کلاسیک با استفاده از قوانین وابستگی (Association Rules) آیتم‌های ورودی را دریافت کرده که به عنوان مثال در یک پایگاه داده این آیتم‌ها ممکن است تراکنش‌های مشتریان باشد، سپس دسته بندی را انجام می‌دهد.

در عصر اطلاعات که حجم داده‌ها به سرعت در حال افزایش است، داده‌کاوی به یکی از الزامات ضروری برای موفقیت در کسب‌وکار و تحلیل‌های علمی تبدیل شده است. همچنین، با افزایش داده‌های غیر ساخت‌یافته مانند متن، تصاویر و ویدیوها، نیاز به ابزارهای قدرتمند و زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون برای پردازش و تحلیل این داده‌ها احساس می‌شود. پیش از این، مباحث مهم و کاربردی علم داده کاوی مورد بررسی قرار گرفتند، حال در این بخش از مقاله، به منظور درک بهتر مفاهیم داده کاوی، دو پروژه نمونه پیاده‌سازی و آموزش داده شده‌اند. ابتدا چگونگی ساخت مدل رگرسیون و در ادامه نحوه ساخت مدل خوشه‌بندی شرح داده خواهد شد. لازم به ذکر است به تمام مباحث ضروری و مورد نیاز برای این دو پروژه نیز در این بخش اشاره شده است.

به این ترتیب، در ادامه این بخش، برخی از کتابخانه‌های کاربردی و مهم پایتون معرفی می‌شوند. در همین حال، یادگیری ماشینی فرآیندی است که به کامپیوتر یاد می‌دهد تا مانند انسان‌ها یاد بگیرد. با یادگیری ماشینی، کامپیوترها یاد می‌گیرند که چگونه احتمالات را تعیین کرده و بر اساس تجزیه‌وتحلیل داده‌های خود پیش‌بینی کنند. فناوری پردازش داده‌های بزرگ به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود به عنوان یک منبع ارزشمند استفاده کنند. DeepSeek با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌های حجیم به بهترین شکل بهره‌برداری کنند. تنوع کاربردها و مزایای داده کاوی باعث شده بسیاری از کسب و کارها تمایل به استفاده از آن داشته باشند.