داده کاوی با پایتون (Data Mining with Python): از مبانی تا پروژه های واقعی

مقدمه‌ای بر داده کاوی و زبان پایتون در این فصل با مفاهیم بنیادی داده کاوی، کاربردهای آن در دنیای واقعی و چرایی انتخاب پایتون به عنوان ابزار اصلی آشنا می‌شوید.

پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌ها (Data Preprocessing) یاد می‌گیرید چگونه داده‌های خام، نویزی و ناقص را با کتابخانه Pandas آماده و برای تحلیل‌های پیچیده‌تر پاک‌سازی کنید.

تحلیل اکتشافی داده‌ها (Exploratory Data Analysis – EDA) با استفاده از ابزارهای بصری‌سازی مانند Matplotlib و Seaborn، به کشف الگوها، روابط و ویژگی‌های مهم در داده‌ها می‌پردازید.

یادگیری نظارت شده: طبقه‌بندی (Supervised Learning: Classification) الگوریتم‌های معروفی مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و رگرسیون لجستیک را برای گروه آموزشی ‌بندی داده‌ها به کار می‌گیرید.

یادگیری نظارت شده: رگرسیون (Supervised Learning: Regression) در این بخش، مدل‌هایی برای پیش‌بینی مقادیر پیوسته (مانند قیمت یا دما) با استفاده از الگوریتم‌های رگرسیونی ایجاد خواهید کرد.

یادگیری نظارت نشده: خوشه‌بندی (Unsupervised Learning: Clustering) با الگوریتم K-Means و سایر روش‌ها، داده‌های بدون برچسب را بر اساس شباهت‌هایشان در گروه‌های معنادار گروه آموزشی ‌بندی می‌کنید.

شناسایی قوانین وابستگی (Association Rule Mining) تکنیک‌هایی مانند الگوریتم Apriori را برای کشف روابط “اگر-آنگاه” در مجموعه داده‌های بزرگ (مانند تحلیل سبد خرید) فرا می‌گیرید.

انجام پروژه نهایی: تحلیل داده‌های واقعی تمام مفاهیم آموخته‌شده را در یک پروژه جامع و کاربردی از صفر تا صد برای حل یک مسئله واقعی به کار می‌برید.

منبع بین‌المللی برای مطالعه بیشتر

برای مطالعه تکمیلی و آشنایی با سرفصل‌های آکادمیک این حوزه، می‌توانید به دوره آموزشی “Python for Data Science and Machine Learning” از دانشگاه میشیگان که در پلتفرم Coursera ارائه شده است، مراجعه کنید:

University of Michigan – Python for Data Science on Coursera