کتاب مبانی و روش های داده کاوی

کتاب مبانی و روش‌های داده‌کاوی نوشته سیده فاطمه نورانی، سیمین قاسمی و جعفر پورامینی، توسط انتشارات دانشگاه پیام نور منتشر شده است. این اثر به‌عنوان یک منبع آموزشی برای دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه‌ی داده‌کاوی، مفاهیم پایه، تکنیک‌ها و روش‌های کاربردی در این زمینه را بررسی می‌کند. ساختار کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که هم برای تدریس دانشگاهی و هم برای مطالعه‌ی خودآموز مناسب باشد و به‌ویژه برای دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات قابل استفاده است. نسخه‌ی الکترونیکی این اثر را می‌توانید از طاقچه خرید و دانلود کنید.

درباره کتاب مبانی و روش های داده کاوی

کتاب مبانی و روش‌های داده‌کاوی اثری دانشگاهی و آموزشی است که با رویکردی ساختارمند، مفاهیم و تکنیک‌های داده‌کاوی را برای دانشجویان و پژوهشگران شرح می‌دهد. کتاب مبانی و روش های داده کاوی در قالب شش فصل تدوین شده و هر فصل به یکی از جنبه‌های کلیدی داده‌کاوی اختصاص یافته است؛ از معرفی اولیه و مراحل فرایند داده‌کاوی تا تکنیک‌های پیشرفته‌تر مانند خوشه‌بندی و یادگیری جمعی. سیده فاطمه نورانی، سیمین قاسمی و جعفر پورامینی با بهره‌گیری از منابع معتبر و روزآمد، تلاش کرده‌اند تا مباحث را به‌صورت گام‌به‌گام و با مثال‌های کاربردی ارائه دهند.

ساختار کتاب مبانی و روش های داده‌کاوی به‌گونه‌ای است که ابتدا مفاهیم پایه و ضروری داده‌کاوی را مطرح می‌کند و پس از آن به سراغ روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها، الگوریتم‌های دسته‌بندی، کشف الگوهای مکرر، قوانین انجمنی و در نهایت خوشه‌بندی می‌رود. در پایان هر فصل، خلاصه‌ای از مطالب و تمرین‌هایی برای خودآزمایی تعبیه شده است که به یادگیری عمیق‌تر کمک می‌کند. پیام اصلی کتاب تأکید بر اهمیت داده‌کاوی در استخراج دانش از داده‌های حجیم و نقش آن در تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه است.

خلاصه کتاب مبانی و روش های داده کاوی

کتاب مبانی و روش‌های داده‌کاوی با مقدمه‌ای درباره‌ی اهمیت داده‌ها و نقش داده‌کاوی در عصر اطلاعات آغاز می‌شود. نویسندگان ابتدا تعریف داده‌کاوی را ارائه می‌دهند و توضیح می‌دهند که چگونه این فرایند با استفاده از رایانه، الگوها و روندها داده‌های حجیم را شناسایی و آن‌ها را تبدیل به دانش قابل استفاده می‌کند. سپس مراحل استاندارد فرایند داده‌کاوی را شرح می‌دهند که شامل درک کسب‌وکار، شناخت داده، آماده‌سازی داده‌ها، مدل‌سازی، ارزیابی و استقرار مدل است. هر مرحله با جزئیات و مثال‌های کاربردی توضیح داده شده است. در ادامه، کتاب به پیش‌پردازش داده‌ها می‌پردازد و اهمیت کیفیت داده‌ها، انواع داده‌ها (اسمی، ترتیبی، بازه‌ای و نسبی) و روش‌های مختلف اندازه‌گیری فاصله و شباهت را بررسی می‌کند.

مباحثی مانند نمونه‌گیری، کاهش ابعاد، انتخاب و استخراج ویژگی، گسسته‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها نیز به‌تفصیل آمده‌اند. در فصل‌های بعدی، تکنیک‌های اصلی داده‌کاوی مانند کشف الگوهای مکرر، قوانین انجمنی، الگوریتم‌های دسته‌بندی (درخت تصمیم، نزدیک‌ترین همسایه، شبکه‌ی عصبی، ماشین بردار پشتیبان، رگرسیون لجستیک) و روش‌های یادگیری جمعی معرفی و تحلیل می‌شوند. همچنین، فصل‌هایی به خوشه‌بندی و الگوریتم‌های مربوط به آن اختصاص یافته است که انواع خوشه‌بندی، معیارهای ارزیابی و کاربردهای عملی را پوشش می‌دهد. در سراسر کتاب، مثال‌های متنوع از حوزه‌های مختلف مانند تجارت، صنعت، علوم زیستی و شبکه‌های اجتماعی آورده شده تا کاربرد عملی مفاهیم روشن شود.

چرا باید کتاب مبانی و روش های داده کاوی را بخوانیم؟

مطالعه‌ی این کتاب فرصتی فراهم می‌کند تا خواننده با مفاهیم پایه و تکنیک‌های کاربردی داده‌کاوی آشنا شود و بتواند داده‌های خام را به اطلاعات ارزشمند و قابل استفاده تبدیل کند. مبانی و روش‌های داده‌کاوی با پوشش جامع مراحل فرایند داده‌کاوی، از پیش‌پردازش تا مدل‌سازی و ارزیابی، به مخاطب کمک می‌کند تا درک عمیقی از چالش‌ها و راهکارهای موجود در این حوزه به دست آورد. وجود مثال‌های عملی و تمرین‌های پایان فصل، امکان یادگیری فعال و کاربردی را فراهم می‌سازد. این کتاب به‌ویژه برای کسانی که قصد دارند در پروژه‌های داده‌محور فعالیت کنند یا به دنبال ورود به حوزه‌ی علم داده و یادگیری ماشین هستند، مفید است.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

کتاب مبانی و روش‌های داده‌کاوی هم برای تدریس درس داده‌کاوی در دانشگاه پیام نور تدوین شده است و می‌تواند به‌عنوان یک منبع مرجع برای سایر دانشگاه‌ها و علاقه‌مندان به این حوزه نیز مورد استفاده قرار گیرد. این کتاب برای دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، فناوری اطلاعات و علوم داده که درس داده‌کاوی را می‌گذرانند مناسب است. همچنین پژوهشگران و علاقه‌مندان به تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی که به دنبال درک مفاهیم پایه و روش‌های عملی داده‌کاوی هستند، می‌توانند از این اثر بهره ببرند. برای کسانی که با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارند و به دنبال استخراج دانش و بینش از داده‌ها هستند، این کتاب راهنمایی کاربردی ارائه می‌دهد.

درباره سیده فاطمه نورانی

سیده فاطمه نورانی، استادیار در دانشگاه پیام نور استان تهران، در حوزه‌های نظریه‌ی بازی، شناسایی الگو، مدل‌سازی کاربر و تعامل انسان و کامپیوتر تخصص دارد. او دارای دکترای مهندسی کامپیوتر از دانشگاه صنعتی اصفهان (۱۳۹۷) است. سیده فاطمه نورانی سابقه‌ی تدریس و مدیریت گروه فنی و مهندسی در دانشگاه پیام نور استان تهران را دارد و در طول سال‌های فعالیت علمی خود، مقالات متعددی منتشر کرده است. از دیگر دستاوردهای او می‌توان به تألیف چندین کتاب در زمینه‌های مختلف مهندسی کامپیوتر و داده‌کاوی، همچنین مشارکت در پروژه‌های تحقیقاتی کاربردی و بنیادی در زمینه‌های مختلف اشاره کرد. از جمله پروژه‌های شاخص او می‌توان به طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های آموزشی و تحقیقاتی در دانشگاه‌ها اشاره نمود.

درباره سیمین قاسمی

سیمین قاسمی، مربی و عضو علمی سابق دانشگاه پیام نور مرکز زنجان، در زمینه‌ی مهندسی فناوری اطلاعات فعالیت می‌کند. او دارای کارشناسی مهندسی فناوری اطلاعات از دانشگاه زنجان (١٣٨٩) و کارشناسی‌ارشد این رشته از دانشگاه صنعتی شریف (١٣٩١) است. سیمین قاسمی در طول دوره‌ی حرفه‌ای خود، علاوه بر تدریس در دانشگاه پیام نور مرکز زنجان، در زمینه‌ی تحقیقاتی نیز فعالیت داشته و مقالاتی در نشریات علمی - پژوهشی منتشر کرده است. از پروژه‌های تحقیقاتی او می‌توان به الگوریتم بهینه‌سازی ذرات جمعی و کاربرد آن در مسائل زمان‌بندی کار اشاره کرد.

درباره جعفر امینی

جعفر پورامینی، استادیار در حوزه‌ی مهندسی فناوری اطلاعات است. او دارای کارشناسی و کارشناسی‌ارشد در رشته‌ی مهندسی نرم‌افزار از دانشگاه صنعتی امیرکبیر (١٣٧٨ - ١٣٧٣) و دکترای تخصصی مهندسی فناوری اطلاعات از دانشگاه قم (١٣٩٧ - ١٣٩١) است. پورامینی سابقه‌ی مدیریت گروه آموزشی، مدیریت آموزش و مدیر نظارت و ارزیابی در دانشگاه پیام نور استان قم را داشته است. همچنین در زمینه‎‌ی تحقیقاتی، پروژه‌هایی مانند کاربرد داده‌کاوی در پیش‌بینی تعداد متقاضیان هر درس در دانشگاه پیام نور و طراحی تابلوهای نشان‌دهنده حداکثر سرعت مجاز هوشمند در جاده‌ها با استفاده از سیستم‌های فازی را پیگیری کرده است. از دیگر آثار او می‌توان به تألیف کتاب‌های «اصول کامپیوتر و برنامه‌نویسی» و «اصول طراحی کامپایلرها» اشاره کرد.

بخشی از کتاب مبانی و روش های داده کاوی

«در عصر حاضر قابلیت جمع‌آوری و ذخیره‌سازی حجم انبوهی از داده‌ها از یک طرف و سهولت انتشار داده‌ها از طرف دیگر، داده‌ها را به‌عنوان یکی از ارزشمندترین دارایی‌های هر سازمان مطرح کرده است. توأم شدن پیشرفت تکنولوژیک و سرعت جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها با سهولت تولید و انتشار داده‌ها منجر به انفجار داده‌ها و عصر جدیدی به اسم عصر اطلاعات بزرگ شده است. در حال حاضر تقریباً در تمام زمینه‌های جامعه، از جمله تجارت، صنعت، علم و مهندسی، دارو و بیوتکنولوژی، استخراج دانش از مجموعه داده‌های حجیم به‌طور فزاینده‌ای در تصمیم‌گیری‌ها استفاده می‌شوند. با توجه به حجم روزافزون داده‌ها، پیچیدگی و تنوع داده‌ها و سرعت پردازش آن‌ها، به ابزارهای خودکار برای استخراج اطلاعات مفید نیازمند است. در این خصوص، داده‌کاوی روش‌های سنتی تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را با الگوریتم‌های پیشرفته ادغام می‌نماید و به پردازش داده‌ها می‌پردازد. داده‌کاوی به‌عنوان فرایند استفاده از رایانه برای جست‌وجوی الگوها و روندها در مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها و سپس تبدیل آن یافته‌ها به دانش و بینش کسب‌وکار و پیش‌بینی‌ها تعریف می‌شود. بینش کسب‌وکار به‌عنوان یک مزیت رقابتی شمرده می‌شود و به تجزیه‌وتحلیل داده‌ها با هدف درک تغییر و بهبود کسب‌وکار می‌پردازد.»