دوره آموزشی تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: داده کاوی

داده‌کاوی و تحلیل پیش‌بینی یکی از حوزه‌های مهم و پرتقاضا در علم داده است که به کسب‌وکارها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های بزرگ برای پیش‌بینی روندها و شناسایی الگوهای پنهان استفاده کنند. این دوره به‌طور خاص برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند مهارت‌های خود را در این حوزه به‌طور کامل ارتقاء دهند و وارد پروژه‌های عملی شوند. کیت مک‌کومیک، که در این دوره به‌عنوان مدرس حضور دارد، تجربه گسترده‌ای در پروژه‌های دنیای واقعی دارد و می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را در اختیار دانشجویان قرار دهد.
یکی از مهم‌ترین بخش‌های این دوره، آشنایی با CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) است که یک چارچوب استاندارد برای داده‌کاوی است. این چارچوب شامل مراحل مختلفی از جمله فهم مسئله، آماده‌سازی داده‌ها، مدل‌سازی و ارزیابی است که به شما کمک می‌کند در هر مرحله از پروژه‌های داده‌کاوی عملکرد بهتری داشته باشید.
همچنین، کیت به توضیحاتی درباره مفاهیم پیچیده‌ای همچون مدل‌سازی متا، داده‌های گمشده و گرایش‌ها می‌پردازد که می‌تواند به شما در تحلیل دقیق‌تر و بهتر داده‌ها کمک کند. این دوره به‌ویژه برای کسانی که به دنبال فهم و پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها در تحلیل پیش‌بینی و داده‌کاوی هستند، بسیار مناسب است.

اهداف یادگیری:

آشنایی با فرآیندهای کلیدی در تحلیل پیش‌بینی و داده‌کاوی
یادگیری نحوه تعریف مسئله برای تحلیل پیش‌بینی
آشنایی با اهمیت آماده‌سازی داده‌ها برای پروژه‌های داده‌کاوی
بررسی مهارت‌ها و منابع ضروری در داده‌کاوی
یادگیری استفاده از مدل‌سازی متا و حل مشکلات داده‌ای
درک عمیق از مدل CRISP-DM و قوانین داده‌کاوی تام کهابازا