دادهکاوی عبارت است از اقتباس یا استخراج دانش از مجموعهای بسیار حجیم از دادهها، بهبیاندیگر، دادهکاوی فرآیندی است که با استفاده از تکنیکهای هوشمند، دانش را از مجموعهای از دادهها را در حوزه های مختلف در حوزه های مختلف کسب و کار، بازاریابی، حوزه سلامت، بانک، بیمه , …استخراج میکند که تحلیلهای ساده آماری قابل به انجام آن نیستند. دادهکاوی یک حوزه جدید میانرشتهای و در حال رشد است که حوزههای مختلف همچون پایگاه داده، آمار، یادگیری ماشین و سایر زمینههای مرتبط را باهم تلفیق کرده تا اطلاعات و دانش ارزشمند نهفته در حجم بزرگی از دادهها را استخراج نماید. داده کاوی اخیراً موضوع بسیاري از مقالات، اجلاسها و رسالههای عملی شده است، اما این واژه تا اوایل دهه نود مفهومی نداشت و بهکاربرده نمیشد. در مستندی که از سوی شبکه بیبیسی در مورد علم دادههای بزرگ بررسی شد. دادهکاوی و علم بیگ دیتا، بهعنوان یکی از بزرگترین منابع قدرت در قرن 21، نامبرده شد. هدف این دوره، آشنا نمودن شرکت کنندگان با نرم افزار Rapidminer و کاربرد آن در داده کاوی در صنعت انرژی است.
علاقهمندان به ورود به حوزه علوم داده و دادهکاوی
پژوهشگران و تحلیلگران داده جهت آشنایی و تسلط بر پیادهسازی پروژههای دادهکاوی در RapidMiner
دادهکاوی و تحلیل داده بهینه
اجرای پروژههای دادهکاوی با دادههای انرژی بر اساس مدل CRISP-DM
پاکسازی دادهها (نرمالسازی، دادههای نویزی و مقادیر مفقود)
شناسایی و حذف دادههای پرت
تحلیل وابستگی و اهمیت ویژگیها (Feature Engineering)
مدلسازی دادهها (طبقهبندی و رگرسیون)
ارزیابی عملکرد مدلها و پیشبینی نتایج
فراخوانی و وارد کردن دادهها در محیط RapidMiner
بررسی کیفیت دادهها
آشنایی با روشهای پاکسازی داده
حذف دادههای تکراری
مدیریت دادههای مفقود (Missing Values)
تشخیص دادهها و رکوردهای پرت با استفاده از الگوریتم LOF
نرمالسازی دادهها
گسستهسازی دادهها
بررسی همبستگی بین متغیرها (Correlation Analysis)
انتخاب ویژگیهای مؤثر با روشهای وزندهی
شاخص Gain Ratio
شاخص Gini Index
طبقهبندی با انواع درختهای تصمیم
مدلهای درخت رگرسیون
پیشبینی مصرف انرژی بر اساس متغیرهای تأثیرگذار
آشنایی با انواع کرنلها
کرنل خطی (Linear)
کرنل چندجملهای (Polynomial)
کرنل گوسی (Gaussian)
شبکههای عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
الگوریتم K-Nearest Neighbors (KNN)
الگوریتم Naive Bayes
ماشین بردار پشتیبان (SVM)
Bagging
Boosting
Ensemble Learning
ارزیابی پیشرفته مدلهای پیشبینی
تحلیل ماتریس درهمریختگی (Confusion Matrix)
تفسیر شاخصهای ارزیابی طبقهبندی
تحلیل نمودارهای ارزیابی مدل
بررسی شاخصهای خطا در مسائل رگرسیون
MSE
MAE
R²
آشنایی عمومی با کار با کامپیوتر
آشنایی مقدماتی با مفاهیم ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر (توصیه میشود)
مدرس دانشگاه- تحلیل گر داده