دوره آموزشی تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: داده کاوی

تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics) و داده‌کاوی (Data Mining) از مهم‌ترین حوزه‌های علم داده هستند که به سازمان‌ها کمک می‌کنند با استفاده از داده‌های گذشته، رفتارها و رویدادهای آینده را پیش‌بینی کرده و تصمیم‌های دقیق‌تر و هوشمندانه‌تری بگیرند. موفقیت در این حوزه تنها به انتخاب الگوریتم‌های یادگیری ماشین وابسته نیست، بلکه نیازمند تعریف صحیح مسئله، آماده‌سازی مناسب داده‌ها و به‌کارگیری یک فرآیند استاندارد برای توسعه مدل‌ها است.
در این دوره، Keith McCormick، متخصص باسابقه علم داده و تحلیل پیش‌بینانه که تجربه اجرای ده‌ها پروژه واقعی را در صنایع مختلف دارد، تصویری جامع از کل فرآیند اجرای پروژه‌های داده‌کاوی و تحلیل پیش‌بینانه ارائه می‌دهد.
در ابتدای دوره، با مفاهیم پایه، اصطلاحات کلیدی و فرآیندهای اصلی تحلیل پیش‌بینانه آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه مسئله کسب‌وکار را به یک مسئله تحلیلی قابل حل تبدیل کنید؛ زیرا کیفیت تعریف مسئله، تأثیر مستقیمی بر موفقیت مدل نهایی دارد.
سپس اهمیت کیفیت داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها را بررسی می‌کنید و می‌آموزید چگونه داده‌های خام را پاک‌سازی، سازمان‌دهی و آماده کنید تا مدل‌های داده‌کاوی بتوانند نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتری تولید کنند.
در ادامه، مهارت‌ها، ابزارها و منابع موردنیاز برای اجرای پروژه‌های تحلیل پیش‌بینانه معرفی می‌شوند و با چالش‌های رایج در پروژه‌های واقعی، از جمله داده‌های ناقص، کیفیت پایین داده‌ها و محدودیت‌های عملیاتی آشنا خواهید شد.
همچنین با مفاهیمی مانند احتمال (Probability)، تمایل یا احتمال وقوع رفتار (Propensity Modeling)، مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data) و فرامدل‌سازی (Meta Modeling) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه از این تکنیک‌ها برای بهبود عملکرد مدل‌های پیش‌بینی استفاده کنید.
در بخش پایانی، چارچوب استاندارد CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) به‌صورت کامل معرفی می‌شود؛ مدلی که یکی از رایج‌ترین روش‌های مدیریت پروژه‌های داده‌کاوی در صنعت محسوب می‌شود. همچنین نه قانون مشهور Tom Khabaza در داده‌کاوی به همراه قانون دهم که بعدها توسط او ارائه شده است، بررسی می‌شوند تا دیدگاهی عمیق‌تر نسبت به اجرای موفق پروژه‌های علم داده به دست آورید.
در پایان دوره، درک جامعی از چرخه کامل تحلیل پیش‌بینانه و داده‌کاوی خواهید داشت و می‌توانید پروژه‌های علم داده را با رویکردی ساختاریافته، حرفه‌ای و مبتنی بر استانداردهای صنعتی اجرا کنید.
این دوره برای متخصصان علم داده، تحلیلگران داده، مهندسان داده، پژوهشگران یادگیری ماشین، تحلیلگران کسب‌وکار، مدیران پروژه‌های داده و تمامی علاقه‌مندان به تحلیل پیش‌بینانه و داده‌کاوی مناسب است.

🎯 اهداف یادگیری
درک مفاهیم بنیادی تحلیل پیش‌بینانه و داده‌کاوی و نقش آن‌ها در تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
تبدیل مسائل کسب‌وکار به مسائل تحلیلی قابل مدل‌سازی و حل
شناسایی نیازهای داده و آماده‌سازی صحیح داده‌ها برای افزایش دقت مدل‌ها
پاک‌سازی، مدیریت و بهبود کیفیت داده‌ها برای اجرای پروژه‌های داده‌کاوی
آشنایی با مهارت‌ها، ابزارها و منابع موردنیاز برای تحلیل پیش‌بینانه در پروژه‌های واقعی
استفاده از مفاهیم احتمال، مدل‌سازی تمایل (Propensity) و مدیریت داده‌های گمشده در توسعه مدل‌ها
به‌کارگیری تکنیک‌های فرامدل‌سازی (Meta Modeling) برای بهبود عملکرد تحلیل‌ها
اجرای پروژه‌های داده‌کاوی بر اساس چارچوب استاندارد CRISP-DM از تعریف مسئله تا استقرار مدل
آشنایی با قوانین Tom Khabaza و اصول موفقیت در پروژه‌های داده‌کاوی
توسعه توانایی طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت پروژه‌های تحلیل پیش‌بینانه مطابق با استانداردهای صنعت