کتاب مبانی و روش های داده کاوی

کتاب الکترونیکی «مبانی و روش‌های داده‌کاوی» نوشتهٔ سیده‌فاطمه نورانی، سیمین قاسمی و جعفر پورامینی، توسط نشر دانشگاه پیام نور منتشر شده است. این اثر به‌عنوان یک منبع آموزشی برای دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزهٔ داده‌کاوی، به بررسی مفاهیم پایه، تکنیک‌ها و روش‌های کاربردی در این زمینه می‌پردازد. ساختار کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که هم برای تدریس دانشگاهی و هم برای مطالعهٔ 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

«مبانی و روش‌های داده‌کاوی» اثری دانشگاهی و آموزشی است که به‌صورت ناداستان و با رویکردی ساختارمند، مفاهیم و تکنیک‌های داده‌کاوی را برای دانشجویان و پژوهشگران شرح می‌دهد. این کتاب 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. نویسندگان با بهره‌گیری از منابع معتبر و روزآمد، تلاش کرده‌اند تا مباحث را به‌صورت گام‌به‌گام و با مثال‌های کاربردی ارائه دهند. ساختار کتاب به‌گونه‌ای است که ابتدا مفاهیم پایه و ضرورت داده‌کاوی را مطرح می‌کند و سپس 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 آمده است تا یادگیری عمیق‌تر شود. این کتاب نه‌تنها برای تدریس درس داده‌کاوی در دانشگاه پیام نور تدوین شده، بلکه می‌تواند به‌عنوان یک منبع مرجع برای سایر دانشگاه‌ها و علاقه‌مندان به این حوزه نیز مورد استفاده قرار گیرد.

خلاصه کتاب مبانی و روش های داده کاوی

کتاب «مبانی و روش‌های داده‌کاوی» با مقدمه‌ای دربارهٔ 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 را در داده‌های حجیم شناسایی و به دانش قابل استفاده تبدیل 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، 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، شبکه 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. در پایان هر فصل، خلاصه و تمرین‌هایی برای تثبیت یادگیری ارائه شده است. پیام اصلی کتاب تأکید بر اهمیت داده‌کاوی در استخراج دانش از داده‌های حجیم و نقش آن در تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه است.

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

مطالعهٔ 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 حوزهٔ علم داده و یادگیری ماشین هستند، مفید است.

خواندن این کتاب را به چه کسانی پیشنهاد می‌کنیم؟

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.

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.»