داده کاوی چیست؟ داده کاوی Data Mining فرآیند جستجو در مجموعه‌ای بزرگ از داده‌ها برای کشف الگوها و روندهایی است که با استفاده از تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل ساده یافت نمی‌شوند.. IBM در توضیح داده کاوی می‌گوید این علم نه‌تنها ...
داده کاوی را بصورت رایگان و به زبان ساده با فیلم های رایگان دانشگاه شریف اموزش ببینید در دوره آموزش رایگان داده‌کاوی تا حدودی با دیتا ساینس هم آشنا می‌شوید.
آموزش داده کاوی با پایتون. داده، گنجینه‌ای بی‌انتهاست که در هر گوشه‌ای از دنیای دیجیتال، اعم از شبکه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌ها، تراکنش‌های مالی و دنیای علم نهفته است؛ اما استخراج دانش و اطلاعات باارزش از این حجم ...
مقدمه - معرفی داده‌کاوی و مدل‌های اصلی در آن (۱ جلسه) روش‌های مربوط به پیش‌پردازش داده‌ها (۲ جلسه) معرفی انباره داده، مکعب داده‌ای و گزارش‌گیری تحلیلی (۲ جلسه)
متقاضیان مشاوره پروپوزال و مشاوره انجام پایان نامه در حوزه های داده کاوی، متن کاوی، نظرکاوی، داده های کلان و وب کاوی می توانند با آکادمی داده تماس بگیرند.
فرادرس با پایبندی به شعار «دانش در دسترس همه، همیشه و همه جا» و همکاری با بیش از ۲,۶۰۰ مدرس برجسته در زمینه‌های علمی گوناگون از جمله: آمار و داده‌کاوی، هوش مصنوعی، برنامه‌نویسی، طراحی و گرافیک کامپیوتری، آموزش‌های ...
در این صفحه، می‌توانید کلیه مطالب مجله فرادرس درباره «داده کاوی» را مطالعه کنید. فرادرس. تبلیغات; همکاری با ما ... آموزش‌های رایگان. دانلود اپلیکیشن فرادرس ...
داده کاوی یا Data Mining کاوش و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای کشف الگوها و قوانین معنی‌دار در میان حجم زیادی از داده‌ها است. در این نوشتار به معرفی و کاربرد استفاده از این رشته جدید که در حوزه مطالعاتی علوم مختلف مورد ...
انتخاب مدل مناسب برای داده کاوی و یادگیری ماشین همیشه برای افراد تازه کار در حوزه علم داده، موجب سردرگمی آنها می شود. این موضوع حتی برای افراد با تجربه نیز چالش برانگیز است. در این مطلب کوتاه و ...
دانشکده مهندسی علوم زمین دانشگاه صنعتی اراک در راستای توسعه و تبادل نظر علمی و ارائه آخرین یافته های علمی و پژوهشی در نظر دارد با استعانت از خدای متعال، چهارمین کنفرانس ملی داده کاوی در علوم زمین را در تاریخ 30 بهمن ماه ...
داده کاوی (Data mining) فرایند تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده ها برای کشف هوش تجاری است. داده کاوی به سازمان ها در حل مشکلات، کاهش خطرات و استفاده از فرصت های جدید کمک می کند.
روش های خوشه بندی و بهره وری آنها در عملیات داده کاوی توسعه زیادی یافته اند. نیاز مدیران به داده های دسته بندی شده و بهره وری روش های خوشه بندی در امر مدیریت و تصمیم گیری، به گسترش روش های داده کاوی ضرورت بخشیده است.
ما در این آموزش قصد داریم تا مقدمه ای بر داده کاوی را مورد بحث و بررسی قرار دهیم. این آموزش رایگان بخشی از آموزش اصول و روش های داده کاوی (Data Mining) می باشد. برای کسب اطلاعات بیشتر و استفاده از این ...
تاریخچه داده کاوی. مفهوم داده کاوی پیش از ظهور رایانه‌ها وجود داشته است! درواقع آغاز علم داده کاوی را می‌توان از کشف قضیه بیز در سال 1763 و تحلیل رگرسیون در سال 1805 دانست.
دانلود رایگان آموزش کارگاهی داده کاوی و زبان برنامه نویسی R در همایش روز آزادی نرم افزار بصورت گام به گام و تخصصی.
سایت ریسرچیار،مرجع آموزش Power BI،برنامه‌نویسی و تحلیل داده‌هاست. با مقالات آموزشی و دوره‌های کاربردی،به توسعه دانش و مهارت‌های شما در زمینه هوش تجاری و برنامه‌نویسی کمک می‌کنیم. از مبانی تا پیشرفته‌ترین موضوعات ...
الگوریتم‌های رگرسیون (Regression algorithms) الگوریتم رگرسیون خطی (Linear Regression): رگرسیون خطی یکی از ساده‌ترین و پراستفاده‌ترین مدل‌های رگرسیون است. این الگوریتم به دنبال رابطه خطی بین متغیرهای مستقل و وابسته در داده‌ها می‌گردد ...
معرفی ویدیوهای تد با زیرنویس فارسی به صورت رایگان برای آموزش و تقویت زبان انگلیسی و حتی زبان‌های دیگر. در این سخنرانی‌های جذاب راه‌های یادگیری زبان بررسی می‌شود ... داده های شخصی شما برای ...
انواع داده های کاوی؛ 19 نوع از بهترین ابزارهای داده کاوی (data mining) رایگان، الگوریتم ها و ابزارهای داده کاوی رایگان و برتر در سال 2023 در سلام دنیا بخوانید.
ابزارهای داده کاوی رایگان و با امکانات و ویژگی های مختلفی توسط شرکت ها و افراد مختلف توسعه داده شده اند. در ادامه تعدادی از این ابزارها را بررسی می کنیم. اگر شما هم نرم افزاری می شناسید که در این لیست قرار ندارد می توانید ...
داده‌کاوی نیز مانند هر دانش دیگری دارای لغات و اصطلاحات مختص به خود است. از آنجا که این زمینه میان رشته‌ای محسوب می‌شود، واژگان گوناگونی از علوم دیگر به آن آمده‌اند که گاه همان معنای اصلی خود را حفظ کرده‌اند و گاه با ...
آکادمی داده وب سایتی برای علاقه مندان علم داده داده کاوی متن کاوی نظرکاوی بیش از صد ها مقاله مفید و سودمند در حوزه علم داده بیش از صدها مجموعه داده. دسته بندی ها ; Log in Create your Account
در دوره‌های آموزش یادگیری ماشین فرادرس بر ایجاد سیستم‌هایی تمرکز شده است که مقادیر حجیمی از داده‌ها را استفاده می‌کنند و این حجم زیاد داده‌ها را برای فرآیند یادگیری به کار می‌گیرند.
«علم داده» (data science)، «تحلیل داده‌ها» (Data analytics)، «یادگیری ماشین» (machine learning) و «داده‌کاوی» (Data Mining) با نرخ نجومی در حال رشد و توسعه هستند. از این‌رو شرکت‌ها به‌دنبال کارشناسانی می‌گردند که با کیمیاگری داده‌ها به آنها ...
در این مطلب، مفاهیم کلیدی «داده کاوی» (Data Mining) مورد بررسی قرار خواهد گرفت. این مفاهیم در کلیه مسائل این حوزه مشترک محسوب می‌شوند و یادگیری آنها از الزامات یادگیری داده‌کاوی است. هدف از این نوشته پرداختن به هر یک از این ...
داده کاوی (Data Mining) چیست؟ چه کاربردهایی دارد؟ چه مراحلی برای انجام‌دادن آن طی می‌شود؟ ... بیشتر با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره‌ی رایگان برای شروع یادگیری علم داده روی ...
کشف این اطلاعات، در گرفتن تصمیم‌های درست برای کسب و کار تاثیر گذار خواهد بود. برای این کار چند روش وجود دارد، داده‌کاوی، تجزیه و تحلیل متون، تجسم داده‌ها و هوش کسب و کار.
مقاله ای در خصوص منابع رایگان علم داده و داده کاوی در دانشگاه های برتر آمریکا همراه با لینک دسترسی جهت دانلود فیلم ها برای علاقه مندان فراهم گشته است.
ویدئوهای دوره ... **محتوای فایل "سورس کدهای اضافی" مرتبط با داده کاوی و یادگیری ماشین با پایتون (خارج از 43 درس و صرفاً برای یادگیری بیشتر) به صورت زیر است:
در این مطلب می خواهیم در مورد مهمترین کاربردهای داده کاوی صحبت کنیم. اگرچه عبارت "داده‌کاوی" برای اولین‌بار در دهه 1990 استفاده شد، اما پیشرفتی است که برای مدتی طولانی وجود داشته است.
داده کاوی چیست و چه کاربردهایی در سازمان دارد؟ مراحل انجام داده کاوی به زبان ساده، آشنایی با الگوریتم کریسپ در علم داده کاوی، data mining چیست و چه کاربردی دارد؟
امروزه داده کاوی به عنوان پایه و مبنای تصمیم های مهم محسوب می‌شود. داده کاوی به ما کمک می‌کند که سامانه هایی را توسعه دهیم که قادر است از میان میلیون‌ها یا میلیاردها رکورد، روابط غیر آشکار را شناسایی کند.
