از داده خام تا یک جریان بصری برای تحلیل، مدلسازی و تصمیم
فرایند دادهکاوی را از شناخت و کیفیت داده تا آمادهسازی، ساخت ویژگی، مدلسازی، ارزیابی و تفسیر یاد بگیرید و بدون نیاز به برنامهنویسی، جریان کامل تحلیل را در IBM SPSS Modeler پیادهسازی کنید.
فراتر از اجرای الگوریتم
مدل خوب روی داده آمادهنشده ساخته نمیشود
بخش بزرگی از شکست پروژههای تحلیلی پیش از انتخاب مدل رخ میدهد: داده ناسازگار است، مقدار گمشده و پرت مدیریت نشده، ویژگیها نامناسباند یا معیار ارزیابی با مسئله همراستا نیست.
خطاهای رایج در مدلسازی
- شروع مستقیم از الگوریتم بدون شناخت داده
- نادیدهگرفتن Outlier، Missing Value و ناسازگاری
- ساخت ویژگی بدون توجه به معنای مسئله
- قضاوت مدل فقط با یک عدد Accuracy
- انتخاب پیچیدهترین مدل بدون نیاز واقعی
رویکرد این کورس
- توصیف و کاوش داده پیش از مدلسازی
- کنترل کیفیت و آمادهسازی مرحلهبهمرحله
- ساخت، انتخاب و استخراج ویژگی
- مقایسه خانوادههای مختلف مدل
- ارزیابی و تفسیر نتیجه در متن مسئله
معماری دههفتهای
شش مرحله از شناخت داده تا کشف الگو
حدود ۴۱ ساعت محتوای مرجع، یک جریان کامل را پوشش میدهد؛ فهرست زیر خلاصه معماری است و تب سرفصل، تمام درسها را نمایش میدهد.
توصیف و کاوش داده
مقدمه دادهکاوی، روشهای EDA، آشنایی با IBM SPSS Modeler، ورود داده و ساخت اولین Stream تحلیلی.
کیفیت داده
شناسایی دادههای خارج از بازه و ناسازگار، Outlier و Missing Value و بررسی عملی کیفیت در نرمافزار.
تبدیل و غنیسازی
Normalization، Feature Construction، Discretization، Aggregation و Smoothing برای ساخت داده مناسبتر.
کاهش و یکپارچهسازی
Feature Selection و Extraction، Sampling و Data Integration؛ سپس پیادهسازی یکپارچه فاز آمادهسازی.
مدلهای پیشبینانه
Decision Tree، Naive Bayes، Linear و Logistic Regression، KNN، ANN، SVM و روشهای Ensemble.
مدلهای اکتشافی
خوشهبندی Hierarchical، K-Means و DBSCAN و کشف Association Rule با الگوریتم Apriori.
جعبهابزار مدلسازی
مدل را براساس مسئله انتخاب کنید؛ نه شهرت الگوریتم
خانوادههای مختلف مدل در کنار کاربرد و ارزیابی آنها بررسی میشوند تا برای مسئلههای طبقهبندی، رگرسیون و کشف ساختار انتخاب آگاهانهتری داشته باشید.
درخت تصمیم
ساخت قواعد قابلتفسیر برای Classification و Regression و بررسی کیفیت قوانین تولیدشده.
مدلهای آماری
Naive Bayes، Linear Regression و Logistic Regression همراه با ضرایب، فرضها و تفسیر مدل.
مدلهای جعبهسیاه
KNN، شبکه عصبی و SVM برای شناخت رفتار مدلهای انعطافپذیرتر و اجرای آنها در Modeler.
Ensemble Learning
Bagging، Boosting و Stacking و استفاده از ترکیب مدلها در مسائل طبقهبندی و رگرسیون.
خوشهبندی
Hierarchical، K-Means و DBSCAN و ارزیابی و تفسیر ساختار گروههای کشفشده.
Association Rules
Apriori و قوانین انجمنی برای کشف همرخدادیها و الگوهای قابلاستفاده در داده تراکنشی.
تجربه عملی کورس
دو جریان عملی: آمادهسازی داده و مدلسازی قابلارزیابی
منابع رسمی کورس پروژه نهایی نامگذاریشدهای ثبت نکردهاند؛ بنابراین تجربه عملی را دقیقاً بر مبنای پیادهسازیهای موجود معرفی میکنیم، نه با ساختن عنوان پروژهای که در برنامه نیست.
ساخت Stream کامل آمادهسازی داده
از Data Audit تا داده آماده مدلسازی
Data Preparation · IBM SPSS Modeler
تبدیل داده خام به ورودی قابلاعتماد مدل
داده را وارد و توصیف میکنید، مشکلات کیفیت را شناسایی میکنید، مقادیر گمشده و پرت را مدیریت میکنید، متغیرها را تبدیل و تجمیع میکنید و با انتخاب یا استخراج ویژگی و یکپارچهسازی منابع، Stream قابلتکراری برای ورود به مدلسازی میسازید.
- ۱توصیف و Data Audit
- ۲اصلاح کیفیت داده
- ۳تبدیل و ساخت ویژگی
- ۴کاهش ابعاد و نمونهگیری
- ۵یکپارچهسازی Stream
ساخت، مقایسه و تفسیر مدلها
تمرین عملی برای چند نوع مسئله و خروجی
طبقهبندی و رگرسیون
مدلهای مختلف را در Stream میسازید، Confusion Matrix و معیارهای طبقهبندی یا رگرسیون را بررسی میکنید و اثر داده نامتوازن را در قضاوت مدل میسنجید.
خوشهبندی و قوانین انجمنی
ساختار پنهان گروهها و همرخدادیها را کشف میکنید و خروجی را با نگاه تحلیلی و کاربردی تفسیر میکنید.
دستاورد کورس
در پایان، چه توانمندیهایی ساختهاید؟
تعریف جریان حل مسئله
مسئله را به مراحل شناخت، آمادهسازی، مدلسازی، ارزیابی و تفسیر تقسیم میکنید.
کنترل کیفیت داده
Missing، Outlier و ناسازگاری را شناسایی و متناسب با مسئله مدیریت میکنید.
مهندسی ویژگی
تبدیل، تجمیع، ساخت، انتخاب و استخراج ویژگی را در Stream پیاده میکنید.
ساخت چند خانواده مدل
مدلهای قانونمحور، آماری، جعبهسیاه و Ensemble را اجرا و مقایسه میکنید.
ارزیابی متناسب
معیار را براساس Classification یا Regression انتخاب و داده نامتوازن را لحاظ میکنید.
کشف الگو
با Clustering و Association Rules ساختارهای بدون برچسب را کشف و تفسیر میکنید.
جایگاه مستقل کورس
برای حل مسئله و مدلسازی بصری؛ خارج از معماری مسیرهای Python
این کورس در معماری جدید عضو هیچ گام یا مسیر آموزشی نیست. محصول برای کارشناسان، پژوهشگران و تیمهای سازمانی طراحی شده که میخواهند فرایند دادهکاوی را با IBM SPSS Modeler و بدون توسعه کد Python اجرا کنند.
| نیاز مخاطب | پاسخ این کورس |
|---|---|
| ساخت فرایند دادهکاوی بدون کدنویسی | پوشش محوری |
| آمادهسازی و مهندسی ویژگی بصری | پوشش عمیق و عملی |
| طبقهبندی، رگرسیون و Ensemble | پوشش محوری |
| خوشهبندی و Association Rules | پوشش محوری |
| استقرار در محیط سازمانی مبتنی بر IBM | پایه تحلیلی مناسب؛ نیاز اجرایی هر سازمان باید جدا بررسی شود |
| توسعه کد، Package و Pipeline سفارشی | خارج از تمرکز؛ نسخه Python مناسبتر است |
| Deep Learning، Deployment و MLOps | خارج از دامنه این کورس |
نسخه IBM مناسبتر است اگر
- محیط کاری شما IBM SPSS Modeler است یا باید از ابزار بصری استفاده کنید.
- میخواهید بدون برنامهنویسی فرایند کامل دادهکاوی بسازید.
- شفافبودن Stream برای مستندسازی یا همکاری سازمانی مهم است.
- تمرکز شما تحلیل و انتخاب روش است، نه توسعه نرمافزار.
نسخه Python را بررسی کنید اگر
- به انعطاف کدنویسی، کتابخانههای متنباز و Notebook نیاز دارید.
- میخواهید مدل را در یک نرمافزار یا API ادغام کنید.
- ساخت پورتفوی GitHub و بازتولید کد برایتان اولویت دارد.
- قصد ادامه در مسیر Data Science یا ML Engineering کدنویسیمحور دارید.
مخاطب و پیشنیاز
این کورس برای چه کسانی مناسب است؟
کارشناسان و تحلیلگران سازمانی
برای ساخت مدلهای تحلیلی در واحدهای بازاریابی، ریسک، منابع انسانی، فروش، کیفیت و عملیات.
پژوهشگران و دانشجویان
برای عبور از تحلیل آماری به مدلهای پیشبینانه و اکتشافی بدون ورود اجباری به برنامهنویسی.
تیمهای دارای اکوسیستم IBM
برای ایجاد زبان مشترک در طراحی Stream، آمادهسازی داده، ارزیابی و مستندسازی تحلیل.
پیش از ثبتنام
پرسشهای پرتکرار
آیا برای شرکت در کورس باید Python بلد باشم؟
خیر. پیادهسازیها در محیط بصری IBM SPSS Modeler انجام میشوند. درک پایه آمار و احتمال مهمتر از سابقه برنامهنویسی است.
تفاوت SPSS Statistics و SPSS Modeler چیست؟
SPSS Statistics بیشتر برای تحلیل آماری و آزمون فرض استفاده میشود. SPSS Modeler محیط جریانمحور دادهکاوی برای آمادهسازی داده، ساخت مدلهای پیشبینانه و اکتشافی و ارزیابی آنهاست.
آیا فقط روش کار با Nodeهای نرمافزار آموزش داده میشود؟
خیر. مفاهیم کیفیت داده، تبدیل، ویژگی، الگوریتم و ارزیابی توضیح داده میشوند و سپس در Modeler پیادهسازی میشوند. هدف، ساخت قضاوت تحلیلی در کنار مهارت ابزار است.
آیا همه مدلها باید در یک مسئله استفاده شوند؟
خیر. تنوع الگوریتمها برای شناخت گزینههاست. در هر مسئله باید براساس هدف، نوع خروجی، ساختار داده، تفسیرپذیری و معیار ارزیابی چند گزینه منطقی را انتخاب و مقایسه کنید.
آیا این کورس پروژه نهایی مشخصی دارد؟
در سرفصل رسمی، پیادهسازی یکپارچه فاز آمادهسازی و Case Studyهای متعدد مدلسازی و ارزیابی وجود دارد؛ اما پروژه نهایی واحد و نامگذاریشدهای ثبت نشده است. صفحه نیز از ادعای پروژهای خارج از برنامه خودداری میکند.
آیا این کورس بخشی از مسیر دانشمند داده است؟
خیر. در معماری جدید، نسخه IBM یک محصول مستقل برای مخاطبان نیازمند SPSS Modeler است. نسخه Python دادهکاوی و یادگیری ماشین در مسیر کدنویسیمحور قرار دارد.
قدم بعدی
فرایند دادهکاوی را در یک Stream قابلمشاهده بسازید
فهرست درسها و ویدئوهای نمونه را ببینید یا گزینههای ثبتنام کورس مستقل را در باکس رسمی محصول بررسی کنید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.