معرفی و دانلود کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner

معرفی کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner

کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner تألیف ساسان کرمی زاده، اثری کاربردی است که با معرفی نرم‌افزار رپیدماینر، به مخاطبان خود کمک می‌کند تا در زمینه‌های مختلف آماده‌سازی داده، متن‌کاوی، تجزیه‌وتحلیل، پیش‌بینی و... مهارت یابند؛ مهارت‌هایی که در حوزه‌های مدیریتی به بهبود عملکرد سازمان‌ها و کسب‌وکارها منجر می‌شود.

درباره‌ی کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner

با توجه به اینکه در دنیای امروز در هر عرصه‌ای با تولید حجم انبوهی از داده‌ها مواجهیم، وجود ابزاری که بتواند به بهترین شکل این داده‌ها را سامان ببخشد، به امری ضروری بدل شده است؛ ضرورتی که در حوزه‌های مدیریتی و کسب‌وکارهای مدرن نیز بسیار به چشم می‌آید. در همین راستا، شرکت رپیدماینر با ابداع یک نرم‌افزار علم داده تحت همین عنوان، محیطی یکپارچه را فراهم آورد تا این عملیات را ساده‌تر کند. ازاین‌رو، ساسان کرمی زاده در کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner در تلاش است تا کار با این نرم‌افزار را به علاقه‌مندان این عرصه بیاموزد.

این کتاب مشتمل بر پنج فصل است که در ابتدا با معرفی نرم‌افزار رپیدماینر، مخاطب را با محیط، مؤلفه‌ها و عملکردهای مختلف آن آشنا می‌سازد. در فصل دوم به سراغ مبحث پیش‌پردازنده‌ی داده‌ها می‌رود و در فصول بعدی مدل‌سازی، مصورسازی و خوشه‌بندی در رپیدماینر را به مخاطبانش آموزش می‌دهد و به این شکل آموزشی جامع و کامل را در اختیار مخاطبانش قرار می‌دهد تا مدیران کسب‌وکارها و تمامی فعالان حوزه‌ی مدیریت با تجزیه و تحلیل مؤثر داده‌ها، فرآیند تصمیم‌گیری را بهبود ببخشند و فرصت‌های رشد را از دست ندهند.

موسسه فرهنگی هنری دیباگران تهران با انتشار این اثر کاربردی، زمینه را برای آموزش علاقه‌مندان فراهم کرده است.

کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner برای چه کسانی مناسب است؟

تمامی افرادی که به علم داده و عرصه‌ی داده‌کاوی علاقه‌ دارند و همین‌طور مدیران سازمان‌ها و نهادها که با سامان‌دهی داده‌ها در پی ارتقای عملکرد سیستم خود هستند، می‌توانند از این کتاب بهره ببرند.

در بخشی از کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner می‌خوانیم

هدف از به کارگیری داده‌های موجود برای شرکت‌ها ایجاد مدل‌های توصیفی است که می‌تواند داده‌ها را به بینش‌های ارزشمند تبدیل کند. با این وجود بخش مهمی از فرآیند یادگیری ماشینی جمع‌آوری، تمیز کردن و تبدیل داده‌ها است. داده‌های معیوب باعث ایجاد بینش‌های معیوب می‌شود و هیچ راه‌حلی برای آن وجود ندارد. برای اینکه تحلیلگران داده، دانشمندان داده و کاربران تجاری از این امر اجتناب کنند، باید به آماده‌سازی داده توجه مناسبی شود. ویژگی‌های فرآیند آماده‌سازی داده‌ها در صنایع و کاربران متفاوت است. اگرچه، چارچوب اساساً یکسان است. زیرمجموعه‌ای از فرآیند داده‌کاوی گسترده‌تر را تشکیل می‌دهد.

فهرست مطالب کتاب

فصل اول: آموزش کار با داده‌ها
فصل دوم: پیش‌پردازنده‌ داده‌ها
فصل سوم: مدل‌سازی در رپیدماینتز
فصل چهارم: مصورسازی در رپیدماینر
فصل پنجم: خوشه‌بندی در رپیدماینر