معرفی کامل رشته داده کاوی یا data mining | دروس و واحدهای این رشته

داده کاوی اطلاعات ارزشمندی را که در حجم زیادی از داده ها پنهان شده است پیدا می‌کند و به‌طور کلی داده کاوی تجزیه و تحلیل داده‌ها و استفاده از تکنیک‌های نرم افزاری برای یافتن الگوها و قاعده‌مندی‌ها در مجموعه داده‌ها است.

رشته داده کاوی چیست؟

داده کاوی فرآیند مرتب‌سازی از طریق مجموعه داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوها و روابطی است که می تواند به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک کند. تکنیک‌ها و ابزارهای داده کاوی شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا روندهای آینده را پیش‌بینی کنند و تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری اتخاذ کنند.

داده کاوی به طور کلی یکی از رشته های اصلی در علم داده است که از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید در مجموعه داده‌ها استفاده می‌کند. در یک سطح جزئی‌تر، داده کاوی یک روش علم داده برای جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها است

چرا داده کاوی مهم است؟

داده کاوی موثر در جنبه‌های مختلف برنامه ریزی استراتژی‌های تجاری و مدیریت عملیات کمک می‌کند. این شامل کارکردهای مواجهه با مشتری مانند بازاریابی، تبلیغات، فروش و پشتیبانی مشتری، به علاوه تولید، مدیریت زنجیره تامین، امور مالی و منابع انسانی است. داده کاوی از کشف تقلب، مدیریت ریسک، برنامه ریزی امنیت سایبری و بسیاری دیگر از موارد استفاده حیاتی تجاری پشتیبانی می‎‌کند. همچنین نقش مهمی در مراقبت‌های بهداشتی، دولتی، تحقیقات علمی، ریاضیات، ورزش و غیره ایفا می‌کند.

فرآیند داده کاوی: چگونه کار می‌کند؟

عناصر اصلی آن شامل یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل آماری، همراه با وظایف مدیریت داده‌ها برای آماده سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل است. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ابزارهای هوش مصنوعی (AI) بیشتر فرآیند را خودکار کرده و استخراج مجموعه‌های داده عظیم، مانند پایگاه‌های اطلاعاتی مشتریان، سوابق تراکنش‌ها و فایل‌های گزارش از سرورهای وب، اپلیکیشن‌های موبایل و حسگرها را آسان‌تر کرده است.
تکنیک‌های مختلفی را می‌توان برای استخراج داده‌ها برای کاربردهای مختلف علم داده استفاده کرد. تشخیص الگو یک مورد رایج استفاده از داده کاوی است که با تکنیک های متعدد فعال می شود، مانند تشخیص ناهنجاری، که هدف آن شناسایی مقادیر پرت در مجموعه داده‌ها است.

مزایای داده کاوی

به طور کلی، مزایای تجاری داده کاوی از افزایش توانایی برای کشف الگوهای پنهان، روندها، همبستگی‌ها و ناهنجاری‌ها در مجموعه داده ها ناشی می‌شود. این اطلاعات را می‌توان برای بهبود تصمیم گیری تجاری و برنامه‌ریزی استراتژیک از طریق ترکیبی از تجزیه و تحلیل داده های مرسوم و تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده کرد.

تاریخچه و ریشه های داده کاوی

فن آوری‌های ذخیره سازی داده، BI و تجزیه و تحلیل در اواخر دهه 1980 و اوایل دهه 1990 شروع به ظهور کردند و توانایی افزایش یافته‌ای را برای تجزیه و تحلیل حجم فزاینده‌ای از داده‌هایی که سازمان‌ها ایجاد و جمع‌آوری می‌کردند را فراهم کردند. اصطلاح داده کاوی تا سال 1995 مورد استفاده قرار گرفت، زمانی که اولین کنفرانس بین المللی کشف دانش و داده کاوی در مونترال برگزار شد.

این رویداد توسط انجمن پیشرفت هوش مصنوعی یا AARI حمایت می شود. از سال 1999، این کنفرانس – که عموماً به عنوان KDD 2021 و غیره شناخته می‌شود – عمدتاً توسط SIGKDD، گروه مورد علاقه ویژه در زمینه کشف دانش و داده کاوی در انجمن ماشین های محاسباتی سازماندهی شده است.

یک مجله فنی به نام Data Mining and Knowledge Discovery اولین شماره خود را در سال 1997 منتشر کرد. در ابتدا به صورت فصلی، اکنون هر دو ماه یکبار منتشر می شود و حاوی مقالات بررسی شده در مورد داده کاوی و نظریه ها، تکنیک ها و شیوه های کشف دانش است. نشریه دیگری، مجله آمریکایی داده کاوی و کشف دانش، در سال 2016 راه اندازی شد.

دروس الزامی و تخصصی گرایش داده کاوی

الزامی:

• داده کاوی محاسباتی
• الگوریتم‌های پیشرفته
• داده کاوی

تخصصی:

• ریاضیات یادگیری
• بهینه سازی محدب
• بهینه سازی ترکیبیاتی
• یادگیری ماشین
• یادگیری ماشین آماری
• داده کاوی پیشرفته
• متن کاوی و وب کاوی
• انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی
• گراف کاوی
• مدل های گرافی احتمالاتی
• شبکه های پیچیده
• دیداری سازی داده ها
• شناسابی دور افتاده ها
• مدل سازی و پردازش مه داده ها
• یادگیری ژرف
• مباحث ویژه در داده کاوی

برای دریافت مشاوره رایگان کنکور با شماره‌های 88922915-021| 88809039-021 تماس بگیرید و یا به تلگرام مجموعه به شماره: 09384361587 پیام بدهید.

همچنین برای مشاهده سایر مقالات کلیک کنید.