۲۵ کتاب داده کاوی که باید بخوانید – معرفی بهترین عناوین

«داده‌ کاوی» (Data Mining) یکی از شاخه‌های «هوش مصنوعی» (Artificial Intelligence | AI) است که بر روی استخراج اطلاعات پنهان ارزشمند از مخازن عظیم داده‌ها تمرکز دارد. یادگیری روش‌های داده کاوی مهارتی حیاتی در دنیای داده‌محور امروز محسوب می‌شود و بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌ها به دنبال اشخاصی هستند که بر مفاهیم این حیطه مسلط باشند تا با تکیه بر ابزارهای این حیطه شانس تحقق اهداف خود را بالاتر ببرند. علاقه‌مندانی که قصد یادگیری داده کاوی دارند، می‌توانند از منابع آموزشی مختلفی در فضای اینترنت استفاده کنند. از آنجایی که ممکن است پیمایش در دریای منابع آموزشی موجود طاقت‌فرسا باشد، در این مطلب از مجله فرادرس قصد داریم راهنمایی جامع برای مشتاقان این حوزه ارائه دهیم و به معرفی ۲۵ کتاب داده کاوی بپردازیم.

در ابتدای مطلب حاضر، هدف داده کاوی را شرح می‌دهیم و به این موضوع خواهیم پرداخت که چرا یادگیری این حوزه برای سازمان‌ها و همچنین افراد جویای کار مهم است. سپس، کتاب‌های آموزشی فارسی و زبان اصلی مهم این حیطه را معرفی خواهیم کرد و شرح مختصری از مباحث مهم آن‌ها را ارائه می‌دهیم.

هدف داده‌ کاوی چیست؟

داده‌ کاوی فرایندی مشابه با جستجوی گنج پنهان است اما به جای پیدا کردن طلا و جواهرات، تمرکز آن بر روی یافتن بینش‌های ارزشمندی است که در حجم عظیمی از داده‌ها پنهان شده‌اند. تصور کنید یک سازمان اطلاعات مربوط به میلیون‌ها مشتری، پیشینه خریدها و عادات جستجوی آن‌ها را در اختیار دارد. این داده‌ها گنجینه‌ای گرانبها هستند که با تکیه بر آن‌ها می‌توان به اطلاعات ارزشمندی دست یافت که موفقیت سازمان را تضمین می‌کنند اما بدون داشتن ابزار مناسب، یافتن گوهرهای پنهان در این داده‌ها دشوار است. روش‌های داده کاوی می‌توانند الگوها و روندهای پنهان داده‌ها کشف و رویدادهای آینده را پیش‌بینی کنند.

به بیان دیگر، با استفاده از الگوریتم‌های داده کاوی می‌توان به تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی پرداخت تا درباره اتفاقات آینده پیش‌بینی‌هایی انجام داد و میزان ریسک‌ها را به مراتب کم‌تر کرد. به عنوان مثال، یک فروشگاه خرده‌فروشی ممکن است از داده‌ کاوی برای پیش‌بینی تقاضای مشتری برای محصولات خاص در زمان‌های مختلف سال استفاده کند. این امر به کسب‌ و کارها اجازه می‌دهد تا در زمینه‌هایی مانند بازاریابی، امور مالی و توسعه محصول، انتخاب‌های هوشمندانه‌تری داشته باشند.

چرا یادگیری داده‌ کاوی بسیار مهم است؟

در دنیای امروز، داده حرف اول را می‌زند. شرکت‌ها و سازمان‌ها هر روز حجم عظیمی از اطلاعات را جمع‌آوری می‌کنند. اما داده به تنهایی ارزشمند نیست مگر اینکه بتوانید رازهای آن را کشف کنید. داده‌ کاوی کلیدی است که قفل پتانسیل پنهان در داده‌ها را باز می‌کند و بینش‌های ارزشمندی را آشکار می‌سازد که می‌توان از آنها برای اهداف مختلفی استفاده کرد. در ادامه به برخی از دلایل اهمیت داده کاوی برای مدیران و فعالان حوزه کسب و کار اشاره شده است:

• افزایش فروش و بهبود بازاریابی: داده‌ کاوی می‌تواند به کسب‌ و کارها در درک رفتار مشتری، شخصی‌سازی کمپین‌های بازاریابی و پیش‌بینی روندهای خرید آینده کمک کند.
• بهبود عملیات کسب و کارها: روش‌های داده‌ کاوی می‌توانند به شناسایی ناکارآمدی‌ها در عملیات یک شرکت، بهینه‌سازی تخصیص منابع و پیش‌بینی مشکلات بالقوه قبل از وقوع آن‌ها کمک کنند.
• توسعه محصولات و خدمات جدید: با تجزیه و تحلیل ترجیحات مشتری و روندهای بازار، داده‌ کاوی می‌تواند به کسب‌ و کارها در توسعه محصولات و خدمات نوآورانه‌ای کمک کند که نیازهای واقعی مشتریان را برآورده می‌کنند.
• پیشبرد تحقیقات علمی: از روش‌های داده‌ کاوی می‌توان در زمینه‌های علمی مختلف برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های پیچیده، شناسایی الگوهای جدید و تسریع پیشرفت‌های تحقیقاتی استفاده کرد.

جدا از این که استفاده از داده کاوی برای مدیران و افراد فعال در تجارت مزیت‌های ذکر شده در فهرست بالا را شامل می‌شود، یادگیری مهارت‌های مرتبط به این حوزه برای علاقه‌مندان نیز مزیت‌هایی را به همراه دارد که در ادامه، به برخی از آن‌ها اشاره شده است:

• فرصت‌های شغلی بیشتر: با توجه به اهمیت روزافزون داده‌ها، تقاضا برای متخصصان داده‌ کاوی بالا است. یادگیری داده‌ کاوی می‌تواند درهای ورود به حرفه‌های هیجان‌انگیز در صنایع مختلف را به روی شما باز کند.
• تقویت مهارت حل مسئله: داده‌ کاوی شامل تفکر انتقادی، تجزیه و تحلیل داده و توانایی شناسایی الگوها است. این مهارت‌ها در بسیاری از مشاغل ارزشمند هستند.
• مزیت رقابتی در بازار کار: داشتن مهارت‌های داده‌ کاوی در رزومه شما نشان‌دهنده توانایی شما در کار با داده‌ها و استخراج بینش‌های ارزشمند است که شما را به یک نامزد رقابتی‌تر تبدیل می‌کند.

با توجه به مزیت‌های یادگیری داده کاوی، در ادامه مطلب حاضر قصد داریم به معرفی کتاب‌های داده کاوی بپردازیم و محتوای اصلی آن‌ها را شرح دهیم تا علاقه‌مندان به این حوزه بتوانند به راحتی مرجع مطالعاتی خود را پیدا کنند. بدین منظور، کتاب‌های داده کاوی به زبان انگلیسی را در ابتدا معرفی می‌کنیم و در نهایت به کتب زبان فارسی داده کاوی خواهیم پرداخت.

یادگیری بهتر داده کاوی با سایر منابع آموزشی

اگر شما فردی هستید که می‌خواهید مهارت خود را در زمینه داده کاوی بالا ببرید و دیدن فیلم‌های آموزشی را نسبت به مطالعه کتاب ترجیح می‌دهید، می‌توانیم فرادرس را به عنوان بزرگ‌ترین پلتفرم آموزشی زبان فارسی به شما پیشنهاد دهیم. فرادرس شامل دوره‌های آموزشی مختلف و مرتبط با داده کاوی است و افراد با سطوح مختلفی از دانش و مهارت می‌توانند بنا به نیاز خود از آن‌ها بهره‌مند شوند. در ادامه، می‌توانید برخی از مهم‌ترین عناوین فیلم‌های آموزشی مرتبط با داده کاوی فرادرس را ملاحظه کنید:

• فیلم آموزش داده کاوی و زبان برنامه نویسی R (رایگان) فرادرس
• فیلم آموزش داده کاوی Data Mining در متلب MATLAB فرادرس
• فیلم آموزش مفاهیم آماری در داده کاوی و پیاده‌سازی آن در پایتون Python فرادرس
• فیلم آموزش داده کاوی یا Data Mining در رپیدماینر RapidMiner فرادرس
• فیلم آموزش اصول و روش‌های متن کاوی Text Mining فرادرس

کتاب های داده کاوی به زبان اصلی

در ادامه بخش حاضر، کتاب‌های آموزش داده کاوی به زبان اصلی را معرفی خواهیم کرد و موضوعات مهم آن‌ها را شرح می‌دهیم.

۱. کتاب داده کاوی Introduction To Data Mining

اگر شما در حوزه داده کاوی تازه‌کار هستید، می‌توانید مطالعه خود را در این حیطه با کتاب Introduction To Data Mining شروع کنید. این کتاب مفاهیم مقدماتی بسیار خوبی را برای داده کاوی شامل می‌شود. در این کتاب به تمام موضوعات اصلی استخراج داده از جمله روش‌های «خوشه‌بندی» (Clustering)، «طبقه‌ بندی» (Classification)، «بررسی الگو» (Pattern Mining) و «تشخیص ناهنجاری» (Outlier Detection) پرداخته شده است.

در این کتاب علاوه بر دانش نظری، دانش عملی درباره داده کاوی نیز مورد بحث قرار گرفته است و اشکال و مثال‌های مختلفی را شامل می‌شود. هر موضوع مهم داده کاوی در این کتاب در دو فصل ارائه شده است. فصل اول هر موضوع به مفاهیم اولیه و اصطلاحات تخصصی موضوع تخصیص دارد و در بخش دوم، مفاهیم و الگوریتم‌های پیچیده‌تر به تفصیل توضیح داده شده‌اند.

۲. کتاب An Introduction To Statistical Learning

یکی از مفاهیم مهم در حوزه داده کاوی، آمار است و علاقه‌مندان به این زمینه باید با روش‌های آماری برای تحلیل داده‌ها آشنا باشند. کتاب An Introduction To Statistical Learning: With Applications In R به بررسی کلی یادگیری آماری بر اساس مجموعه داده‌های اطلاعاتی بزرگ می‌پردازد که یکی از موضوعات مهم در زمینه داده کاوی محسوب می‌شود.

در این کتاب، روش‌های اکتشافی داده با استفاده از زبان برنامه‌نویسی R توضیح داده شده‌اند و با ارائه‌ مثال‌هایی از دنیای واقعی و با استفاده از گرافیک‌های رنگی، تکنیک‌های مهم پیش‌بینی و مدل‌سازی مسائل را به همراه کاربردهای مرتبط، در اختیار خواننده قرار گرفته‌اند.

موضوعاتی که در این کتاب پوشش داده شده‌اند شامل رگرسیون خطی، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، «رویکردهای انقباضی» (Shrinkage)، روش‌های «نمونه‌گیری و بازنمونه گیری» (Sampling and Resampling)، روش‌های مبتنی بر درخت، «ماشین‌های بردار پشتیبان» (Support Vector Machines) هستند.

۳. کتاب Data Science for Business

علاقه‌مندانی که قصد دارند در مسیر یادگیری داده کاوی قدم بگذارند، باید با مفهوم «دیتا ساینس | علم داده» (Data Science) آشنا باشند و کار با داده‌های حجیم را یاد بگیرند. کتاب Data Science for Business می‌تواند به شما در این راستا کمک کند.

این کتاب به طور کلی مقدمه‌ای بر اصول و تئوری علم داده را شامل می‌شود و شیوه‌ تفکر تحلیلی لازم برای روبرو شدن با مسائل مختلف این حوزه را توضیح می‌دهد. به علاوه، بررسی روش‌های مختلف استخراج داده برای کاوش اطلاعات نیز از دیگر مباحث مهم این کتاب است. با مطالعه این کتاب یاد می‌گیرید مشکلات تجاری را به صورت تحلیلی داده‌ای تجسم کنید و مفاهیم کلی برای کسب دانش از داده‌ها را درک کنید.

۴. کتاب Modeling With Data

افرادی که در زمینه داده کاوی مشغول به فعالیت هستند، باید تسلط کافی درباره مدل‌سازی داده‌ها داشته باشند. کتاب داده کاوی Modeling With Data بر برخی از فرآیندهای حل مسائل تحلیلی تمرکز دارد که می‌توان این فرايندها را برای داده‌ها اعمال کرد. به طور خاص، این کتاب مفاهیم نظری پیرامون ساخت ابزارهایی برای کاوش مجموعه داده‌های بزرگ اطلاعاتی را توضیح می‌دهد.

این کتاب همچنین به نکات ضروری در مورد مفاهیم آماری اشاره دارد اما اگر در حوزه آمار ضعیف هستید، باید به سراغ منابع جامع‌تری برای یادگیری بروید و دانش خود را محدود به این کتاب نکنید.

۵. کتاب Big Data, Data Mining, and Machine Learning

از دیگر منابع مطالعاتی برای یادگیری داده کاوی، می‌توان به کتاب Big Data, Data Mining, and Machine Learning اشاره کرد. محتوای این کتاب مفهوم کلان‌ داده (بیگ‌دیتا) را از دیدگاه بازاریابی بررسی می‌کند و مزایای آن را شرح می‌دهد. همچنین، خوانندگان این کتاب می‌توانند با نحوه ذخیره‌سازی داده‌ها و الگوریتم‌های مختلف برای پردازش آن‌ها آشنا شوند.

اگر به مفاهیم تخصصی داده کاوی علاقه دارید و قصد دارید در مورد معماری‌های محاسباتی با کارایی بالا برای تحلیل داده‌ها، پردازش موازی حجیم و پایگاه‌های داده درون حافظه دانش تخصصی خود را بالا ببرید و به نحوه پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین مسلط شوید، این کتاب می‌تواند منبع آموزشی خوبی برای شما باشد. البته شما می‌توانید به مطلب پیشین از مجله فرادرس با عنوان الگوریتم های یادگیری ماشین نیز رجوع کنید و با رایج‌ترین و پرکاربردترین مدل‌های ماشین لرنینگ و کاربرد آن‌ها آشنا شوید.

۶. کتاب یادگیری داده کاوی Practical Machine Learning Tools and Techniques

اگر به تازگی بر اساس نقشه راه هوش مصنوعی در مسیر یادگیری AI قدم گذاشته‌اید و قصد دارید در حوزه داده کاوی، به عنوان یکی از زیر شاخه های هوش مصنوعی، متخصص شوید، مطالعه کتاب Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques را به شما پیشنهاد می‌دهیم.

این کتاب شامل مثال‌های مختلفی از دنیای واقعی است که برای حل آن‌ها از ابزارهای یادگیری ماشین استفاده می‌شود. همچنین، محتوای کتاب دانش لازم برای فرآیند یادگیری ماشین را به طور کامل در اختیار شما قرار می‌دهد و با مطالعه آن می‌توانید انواع مختلفی از مدل‌های یادگیری ماشین را برای مسائل داده کاوی پیاده‌سازی کنید.

۷. کتاب داده کاوی Mining the Social Web

افراد برای آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی به منظور حل مسائل مختلف، باید از داده‌های آموزشی استفاده کنند. این داده‌ها را می‌توان از منابع مختلفی جمع‌آوری کرد. فضای مجازی و پلتفرم‌های مختلف آن نظیر فیس‌بوک، توییتر، لینکدین، گوگل پلاس، گیت‌هاب و موارد دیگر یکی از مهم‌ترین منابع اصلی برای گردآوری داده‌های مورد نیاز مدل‌های هوش مصنوعی هستند. بنابراین، افرادی که در زمینه داده کاوی فعالیت دارند، باید با روش‌های کاوش داده‌های فضای مجازی و نحوه جمع‌آوری داده از پلتفرم‌های این فضا آشنا باشند.

کتاب داده کاوی Mining the Social Web مفاهیمی پیرامون روش‌های استخراج اطلاعات از فضای اینترنت، پیش پردازش داده و مصورسازی داده را شامل می‌شود. در این کتاب مثال‌های مختلف برنامه نویسی ارائه شده است که با مطالعه و یادگیری آن‌ها می‌توانید از داده‌های اینترنتی برای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی خود استفاده کنید. یکی از مطالب مجله فرادرس نیز به مبحث پیش‌پردازش داده‌ها در داده کاوی اختصاص دارد. علاقه‌مندانی که قصد یادگیری این مهارت را دارند، می‌توانند به لینک زیر مراجعه کنند:

۸. کتاب Probabilistic Programming برای یادگیری داده کاوی

یکی از مهم‌ترین و پرکاربردترین مفاهیم تخصصی در داده کاوی، «شبکه‌های بیزی» (Bayesian Networks) است و در رشته هوش مصنوعی، قضیه بیز به عنوان یکی از مباحث اصلی محسوب می‌شود. با روش‌ بیز می‌توان به حل مسائل بسیار پیچیده در داده کاوی پرداخت و این نظریه کاربردهای وسیعی در مسائل هوش مصنوعی و یادگیری عمیق دارد.

به منظور یادگیری شبکه‌های بیز می‌توانید به مطالعه کتاب Probabilistic Programming & Bayesian Methods for Hackers بپردازید. این کتاب نحوه پیاده‌سازی شبکه‌های بیز را با زبان برنامه نویسی پایتون آموزش می‌دهد. همان‌طور که می‌دانید، پایتون یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه نویسی در پروژه‌های AI محسوب می‌شود. بنابراین، تسلط به این زبان برنامه نویسی و یادگیری پیاده‌سازی شبکه‌های بیز با استفاده از این زبان، برای ورود به حوزه داده کاوی لازم است. مطلب پیشین از مجله فرادرس با عنوان زبان های برنامه نویسی هوش مصنوعی نیز می‌تواند به شما در انتخاب مناسب‌ترین زبان برای توسعه پروژه‌های این حوزه کمک کند.

همچنین، این کتاب به توضیح زنجیره‌ و فرآیند مارکوف و نحوه پیاده‌سازی آن با زبان برنامه نویسی پرداخته است و موضوعات تخصصی و مهم دیگری نظیر نحوه انتخاب بهترین اندازه‌ نمونه‌های آموزشی، انواع «توابع زیان» (Loss Function) و پیاده‌سازی استنتاج بیزی در حوزه‌های مختلفی مانند امور مالی و بازاریابی را دربر گرفته است.

۹. یادگیری داده کاوی با کتاب Data Mining Techniques

مدیران سازمان‌ها و افراد فعال در حوزه کسب و کار به دنبال استخدام افراد مسلط به داده کاوی هستند تا از دانش و مهارت آن‌ها برای رسیدن به سوددهی بیشتر بهره ببرند. اگر شما به داده کاوی علاقه دارید، کتاب Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management می‌تواند مرجع خوبی برای استفاده از داده‌ها به منظور بهبود عملکرد بازاریابی و کسب‌وکار باشد. به بیان جزئی‌تر می‌توان گفت از داده کاوی می‌توان در تجارت و سوددهی به طرق مختلف نظیر تجزیه و تحلیل رفتار مشتری، پیش‌بینی تقاضا، شخصی‌سازی خدمات و تشخیص کلاه‌برداری استفاده کرد.

این کتاب شامل مفاهیم تخصصی مختلفی اعم از «درخت تصمیم» (Decision Tree)، «شبکه‌های عصبی» (Neural Networks)، «تحلیل بقا» (Survival Analysis) و «قوانین همبستگی» (Association Rules) است. به علاوه، با ارائه مثال‌های کاربردی از مسائل دنیای واقعی در این کتاب، می‌توانید یاد بگیرید شرکت‌ها از داده‌ کاوی به چه نحو برای افزایش فروش، بهبود خدمات به مشتریان و افزایش سودآوری استفاده می‌کنند. همچنین، این کتاب شامل قطعه کدهای برنامه نویسی برای مسائل مختلف است و خوانندگان با مطالعه آن‌ها می‌توانند نحوه به کارگیری روش‌های داده کاوی را فرا بگیرند.

۱۰. کتاب Inductive Logic Programming Techniques برای یادگیری مهارت های داده کاوی

کتاب Inductive Logic Programming Techniques and Applications به عنوان یکی از مراجع مطالعاتی قدیمی برای یادگیری داده کاوی محسوب می‌شود که بر روی برنامه‌ نویسی منطقی استقرایی تمرکز دارد و اطلاعات نظری و عملی مفیدی را در این زمینه ارائه می‌دهد.

برنامه‌ نویسی منطقی استقرایی روشی برای یادگیری خودکار از داده‌ها است که از آن می‌توان در حل مسائل دسته‌بندی، پیش‌بینی، استخراج متن و کشف دانش بهره گرفت. این روش یادگیری، از قوانین منطق برای استخراج دانش از داده‌ها استفاده می‌کند.

نویسنده این کتاب بر کاربردهای برنامه‌ نویسی منطقی استقرایی تمرکز دارد و در چند فصل ابتدایی، به جزئیات مفاهیم بنیادی نظری این موضوع می‌پردازد. در ادامه کتاب نیز، روش‌ها و ابزارهای مختلف این حوزه توضیح داده می‌شوند.

۱۱. کتاب آموزش Mining of Massive Datasets برای یادگیری داده کاوی

از دیگر مراجع مطالعاتی که بر روی پردازش داده‌های حجیم تمرکز دارد، کتاب داده کاوی Mining of Massive Datasets است. با مطالعه این کتاب می‌توانید:

• نحوه سازماندهی و ذخیره اطلاعات در پایگاه داده و بانک اطلاعاتی را یاد بگیرید.
• با شیوه دستکاری اطلاعات آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه داده‌ها را مرتب‌سازی، فیلتر و تغییر دهید تا بتوانید از آن‌ها به بهترین شکل استفاده کنید.
• یاد می‌گیرید که چگونه از داده‌ها برای کشف الگوها و روندها استفاده کنید.

این کتاب موضوعات مختلفی را در حوزه داده کاوی پوشش می‌دهد که در ادامه برخی از مهم‌ترین مباحث آن را ملاحظه می‌کنید:

• الگوریتم‌های درهم‌سازی حساس به موقعیت: این الگوریتم‌ها به شما کمک می‌کنند تا به سرعت داده‌های حجیم را جستجو و دسته‌بندی کنید.
• پردازش جریان: این روش به شما کمک می‌کند تا داده‌هایی را پردازش کنید که به طور پیوسته و سریع در حال تغییر هستند.
• الگوریتم PageRank: این الگوریتم برای رتبه‌بندی صفحات وب و یافتن مرتبط‌ترین صفحات استفاده می‌شود.
• یافتن مجموعه‌های آیتم‌های پرکاربرد: برخی از الگوریتم‌های داده کاوی به شما کمک می‌کند تا محصولاتی را شناسایی کنید که با هم خریداری می‌شوند.
• روش‌های خوشه‌بندی: این روش‌ها به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را به گروه‌های مجزا تقسیم کنید.
• روش‌های تبلیغات وب: یاد می‌گیرید که چگونه از داده‌ها برای هدفمند کردن تبلیغات و افزایش فروش استفاده کنید.
• طراحی سیستم‌های توصیه‌ی محصول: یاد می‌گیرید که چگونه از داده‌ها برای توصیه محصولات به مشتریان استفاده کنید.

۱۲. کتاب برنامه نویسی A Programmer’s Guide to Data Mining برای یادگیری داده کاوی

اگر قصد دارید مهارت برنامه نویسی خود را در زمینه داده کاوی تقویت کنید، به شما کتاب برنامه نویسی A Programmer’s Guide to Data Mining را پیشنهاد می‌دهیم. این کتاب مفاهیم داده‌ کاوی را از دیدگاه برنامه‌ نویسی توضیح می‌دهد و تمرین‌های عملی را در اختیار شما قرار می‌دهد تا بتوانید دانش خود را در مورد موضوعات مختلف داده‌ کاوی به کار بگیرید.

این کتاب داده کاوی برای موضوعات مهم این حوزه مثال‌های کاربردی برنامه نویسی ارائه می‌دهد که در ادامه به برخی از این موضوعات اشاره شده است:

• طراحی سیستم‌های توصیه‌ محصول
• رتبه‌بندی‌های ضمنی و فیلتر براساس آیتم
• انواع روش‌های پیشرفته طبقه‌بندی
• انواع روش‌های خوشه‌بندی

۱۳. کتاب آموزش داده کاوی Data Mining with Rattle and R

کتاب داده کاوی Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery یکی از کتاب‌های آموزشی است که بر روی کار با داده و تجزیه و تحلیل آن تمرکز زیادی دارد و روش‌های داده کاوی را با استفاده از نرم‌افزار Rattle و زبان برنامه‌نویسی R آموزش می‌دهد.

محتوای آموزشی این کتاب را می‌توان به بخش‌های زیر تقسیم کرد:

• فهم داده‌ها: در این بخش از کتاب، یاد می‌گیرید که داده‌های خود را درک و اطلاعات کلیدی را از آن‌ها استخراج کنید.
• آماده‌سازی داده‌ها: این بخش از کتاب به شما آموزش می‌دهد داده‌های خود را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید. آماده‌سازی داده یا همان پیش پردازش داده شامل کارهای مختلفی نظیر تمیز کردن داده‌ها و برطرف کردن خطاهای موجود در آن‌ها است.
• ساخت مدل: در این بخش از کتاب، یاد می‌گیرید که مدل‌های داده‌ کاوی مختلفی را برای تحلیل داده‌های خود پیاده‌‌سازی کنید.
• ارزیابی مدل: نویسنده کتاب در این بخش شرح می‌دهد که چطور عملکرد مدل‌های ساخته‌شده را ارزیابی کنید و ببینید این مدل‌ها چقدر در تجزیه و تحلیل داده‌ها موفق بوده‌اند.
• انتشار نتایج: این بخش از کتاب به این موضوع اختصاص دارد که چطور نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل داده‌ها را به اشتراک بگذارید و به دیگران ارائه دهید.

یکی از دلایل مهمی که نویسنده این کتاب نرم‌افزارهای Rattle و R را برای آموزش داده کاوی انتخاب کرده است، این است که این نرم‌افزارها رایگان و متن‌باز هستند و می‌توانید به راحتی آن‌ها را از اینترنت دانلود کنید. به علاوه، با استفاده از Rattle و R، به یک محیط قدرتمند برای داده‌ کاوی دسترسی خواهید داشت که حتی نسبت به بسیاری از نرم‌افزارهای تجاری هم قوی‌تر است. همچنین، نرم‌افزار Rattle به گونه‌ای طراحی شده است که استفاده از آن آسان باشد و فرآیند داده‌ کاوی را برای شما ساده کند.

۱۴. کتاب آموزش آمار The Elements of Statistical Learning در داده کاوی

اگر به پیش نیازهای هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های آن نگاهی بیندازیم، به میزان اهمیت مباحث آماری در این حیطه پی می‌بریم. اگر شما قصد دارید دانش تخصصی خود را در زمینه آمار مرتبط با حوزه داده کاوی بالا ببرید، کتاب The Elements of Statistical Learning می‌تواند یکی از بهترین مراجع مطالعاتی باشد که در بسیاری از دانشگاه‌های دنیا نیز به عنوان منبع اصلی مطالعاتی در نظر گرفته شده است.

این کتاب طیف وسیعی از تکنیک‌های داده‌ کاوی اعم از شبکه‌های عصبی، استخراج قواعد انجمنی، روش‌های رگرسیون، دسته‌بندی و خوشه‌بندی را پوشش می‌دهد. همچنین، موضوعات متنوع دیگری را نیز در این کتاب ملاحظه می‌کنید که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره شده است:

• مدل‌های گرافیکی
• «روش‌های تجمعی» (Ensemble Methods)
• «جنگل‌های تصادفی» (Random Forest)
• الگوریتم‌های مسیر‌یابی
• تجزیه‌ ماتریس غیر‌منفی

۱۵. کتاب Data Mining and Predictive Analytics برای یادگیری داده کاوی

برای یادگیری مفاهیم تخصصی، همیشه استفاده از مثال‌های کاربردی از دنیای واقعی موثر است. کتاب داده کاوی Data Mining and Predictive Analytics را می‌توان جزو آن دسته از منابع آموزشی در نظر گرفت که برای روش‌های داده کاوی، مثال‌های بسیار خوبی را در زمینه‌های بازاریابی، مالی و پزشکی ارائه کرده است.

این کتاب برای افراد مبتدی در زمینه داده‌کاوی مناسب است و اشخاصی که به تازگی در مسیر یادگیری داده کاوی قدم گذاشته‌اند و دانش قبلی در این زمینه ندارند، به خوبی می‌توانند از مطالب این کتاب بهره‌مند شوند. برخی از مهم‌ترین موضوعاتی که این کتاب دربر می‌گیرد، در ادامه ملاحظه می‌شوند:

• انواع مدل‌های «تحلیل پیش‌بینی» (Predictive Analytics) برای پیش‌بینی اتفاقات آینده بر اساس داده‌ها نظیر «تحلیل چندمتغیره» (Multivariate Analysis)
• شبکه‌های عصبی
• قواعد انجمنی
• «رگرسیون لجستیک» (Logistic Regression)

۱۶. کتاب داده کاوی Data Mining: Concepts and Techniques

در دنیای تجارت امروزی، درک مفهوم داده و تحلیل داده برای موفقیت ضروری است و به همین دلیل مدیران سازمان‌ها و شرکت‌ها در پی استخدام افراد متخصص داده کاوی هستند که بتوانند با کمک روش‌های هوش مصنوعی، به بیشترین سوددهی برسند.

داده کاوی را می‌توان بخشی جدایی‌ناپذیر از علم داده دانست و افرادی که به دیتاساینس علاقه دارند، باید به مفاهیم داده کاوی نیز مسلط باشند. کتاب داده کاوی Data Mining: Concepts and Techniques به شما در یادگیری داده کاوی و علم داده کمک می‌کند زیرا مفاهیم مشترک این دو حوزه را پوشش می‌دهد.

توضیحات و نحوه آموزش مفاهیم تخصصی داده کاوی در این کتاب ساده و قابل فهم است و افراد با هر سطح از دانش تخصصی می‌توانند از محتویات آموزشی آن بهره‌مند شوند. هر فصل از این کتاب شامل توضیحی مفصلی پیرامون الگوریتم‌ها و مثال‌های واقعی در دنیای تجارت است و نویسنده با ارائه آموزش گام به گام روش‌ها و الگوریتم‌های داده کاوی را به زبان ساده برای خواننده آموزش می‌دهد.

۱۷. کتاب Data Mining Techniques Paperback برای یادگیری داده کاوی

اگر شما تجربه برنامه نویسی با زبان‌های پایتون و جاوا را دارید و می‌خواهید یادگیری داده کاوی را شروع کنید و با استفاده از این دو زبان برنامه نویسی به پیاده‌سازی مدل‌های داده کاوی بپردازید، به شما مطالعه کتاب داده کاوی Data Mining Techniques Paperback را پیشنهاد می‌کنیم. این کتاب خواننده را با تکنیک‌های مدرن داده‌ کاوی و «انبار داده» (Data Warehousing) آشنا می‌کند و با ارائه مثال‌های کاربردی از دنیای واقعی، به خواننده مفاهیم و روش‌های داده کاوی را آموزش می‌دهد.

برخی از موضوعات مهمی که در این کتاب مورد بحث قرار گرفته‌اند، در ادامه ملاحظه می‌شوند:

• قواعد انجمنی
• روش‌های خوشه‌بندی
• شبکه‌های عصبی
• «الگوریتم‌های ژنتیک» (Genetic Algorithms)
• «استخراج داده‌های زمانی» (Temporal Data Mining)
• «داده‌ کاوی وب» (Web Data Mining)

۱۸. کتاب آموزش داده کاوی Introduction to Data Mining

یکی دیگر از کتاب‌های مقدماتی برای افراد تازه‌کار در حیطه داده کاوی، کتاب Introduction to Data Mining است. محتوای این کتاب به گونه‌ای نوشته شده است که هم برای دانشجویان و هم برای متخصصان کاربردی باشد. نویسنده این کتاب تمرین‌های عملی مختلفی را با نرم‌افزارهای Weka و R در نظر گرفته است که با انجام آن‌ها می‌توانید مفاهیم داده‌ کاوی را به خوبی یاد بگیرید.

این کتاب آموزشی داده کاوی طیف مختلفی از موضوعات را شامل می‌شود که در ادامه به برخی از آن‌ها اشاره شده است:

• روش‌های تحلیل انجمنی: این روش‌ها در پی کشف روابط بین آیتم‌های مختلف در یک مجموعه داده هستند. به عنوان مثال، با استفاده از این روش‌ها می‌توان محصولاتی را مشخص کرد که اغلب توسط مشتریان با هم خریداری می‌شوند.
• شناسایی ناهنجاری: این مبحث شامل تشخیص الگوهای غیرمعمول در داده‌ها است که می‌توانند نشان دهنده‌ خطا یا رخداد مهمی باشند.
• مدل‌سازی پیش‌بینی: مفاهیم این موضوع شامل ساختن مدل‌هایی برای پیش‌بینی وقوع رویدادهای آینده بر اساس داده‌های موجود است.
• روش‌های تحلیل خوشه داده‌ها: این مبحث از کتاب شامل انواع روش‌های گروه‌بندی داده‌ها به دسته‌های مجزا بر اساس شباهت آن‌ها است.
• استخراج داده از متن و وب: در این کتاب اهمیت استخراج اطلاعات از متن و وب برای تحلیل داده‌های بدون ساختار از اینترنت می‌پردازد.
• یادگیری تجمعی: این کتاب روش‌های یادگیری تجمعی را معرفی می‌کند که با ترکیب چندین مدل، دقت پیش‌بینی را بهبود می‌بخشند.
• پیش‌ پردازش داده: این کتاب داده کاوی بر اهمیت آماده‌سازی داده‌ها قبل از تحلیل، شامل پاکسازی داده‌ها، تبدیل داده‌ها (مثل تغییر فرمت) و انتخاب ویژگی‌های مهم تاکید می‌کند.

۱۹. کتاب آموزش داده کاوی Insight Into Data Mining

امروزه، داده‌ها به عنوان یکی از مهم‌ترین و اصلی‌ترین سرمایه‌های سازمان‌ها و شرکت‌ها محسوب می‌شوند و مدیریت و پردازش حجم بالای داده‌ها در صنایع مختلف باعث شده تا داده‌ کاوی به یکی از حوزه‌های کلیدی تبدیل شود.

متخصصان داده کاوی برای مدیریت داده‌ها باید به الگوریتم‌ها و روش‌های مختلف داده‌ کاوی مسلط باشند و طریقه کار با انبار داده‌ها را برای حفظ و نگهداری و به‌روزرسانی داده‌ها بدانند. در این راستا، مطالعه کتاب داده کاوی Insight Into Data Mining: Theory and Practice می‌تواند به شما کمک به‌سزایی کند.

این کتاب مفاهیم داده کاوی را با زبان بسیار ساده توضیح می‌دهد و با استفاده از مثال‌هایی از دنیای واقعی نحوه مدیریت داده‌ها را به خواننده آموزش می‌دهد. همچنین، بخش‌هایی از این کتاب به مصورسازی داده پرداخته شده است و افراد با مطالعه این بخش‌ها می‌توانند با نحوه نمایش بصری و ارائه مؤثر نتایج آشنا شوند.

۲۰. کتاب Introduction to Data Mining with Case Studies برای یادگیری داده کاوی

کتاب Introduction to Data Mining with Case Studies یک اثر بسیار نوآورانه در زمینه‌ داده‌ کاوی است که با تمرکز بر روی مطالعات موردی مختلف از دنیای واقعی، به توضیح مفاهیم متنوع داده‌کاوی می‌پردازد. این کتاب هم برای افراد مبتدی و هم برای افراد با دانش متوسط در زمینه‌ داده‌ کاوی، مفید و ارزشمند است و جدیدترین روش‌ها و الگوریتم‌های داده کاوی را آموزش می‌دهد.

این کتاب اطلاعات جامعی از مفاهیم و روش‌های داده‌ کاوی به خواننده ارائه می‌دهد و شامل مطالعات موردی مختلف است تا افراد با کمک آن‌ها به درک عمیقی از روش‌ها و مشکلات داده‌ کاوی برسند. به علاوه، این کتاب شامل چندین پروژه‌ است که می‌توانند به عنوان تمرین‌های عملی خوبی برای یادگیری داده کاوی محسوب شوند.

۲۱. کتاب Data Mining and Data Warehousing برای یادگیری داده کاوی

اگر به دنبال یادگیری داده کاوی و انبار داده هستید، می‌توانید از کتاب Data Mining and Data Warehousing: Principles and Practical Techniques استفاده کنید که به آموزش این دو مبحث اختصاص دارد. نویسنده این کتاب سعی داشته است با زبان ساده موضوعات مهمی مانند درختان تصمیم‌گیری، معیارهای فاصله، «انبارهای کوچک داده» (Data Marts)، نظریه اطلاعات، پایگاه داده‌های رابطه‌ای، خوشه‌بندی و طبقه‌بندی را برای خواننده توضیح دهد. هر فصل از این کتاب شامل چندین مثال کاربردی است که به درک بهتر مفاهیم کمک می‌کنند.

سوالات چندگزینه‌ای و تمرین‌های مختلف از دیگر بخش‌های این کتاب است که به خوانندگان کمک می‌کنند تا مهارت‌های خود را پیرامون محتوای آموزشی کتاب بسنجند.

کتاب های داده کاوی به زبان فارسی

در این بخش، به معرفی کتاب‌های آموزشی داده کاوی به زبان فارسی می‌پردازیم و به مباحثی که در این کتب مورد بحث قرار گرفته‌اند، اشاره خواهیم کرد.

۲۲. کتاب هوشمندی کسب و کار و داده کاوی

کتاب آموزشی هوشمندی کسب و کار و داده کاوی، نوشته علیرضا سروش و اردشیر بحرینی‌زاده، به بررسی مفاهیم کلیدی در زمینه کسب و کار و داده کاوی می‌پردازد و به عنوان راهنمایی جامع برای پیاده‌سازی این مفاهیم در سازمان‌ها محسوب می‌شود.

این کتاب طیف وسیعی از مباحث را شامل می‌شود که در ادامه به اصلی‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• مفاهیم بنیادی هوشمندی کسب و کار: این کتاب تعریفی از هوشمندی کسب و کار را ارائه و مزایای آن را برای سازمان‌ها شرح می‌دهد. همچنین نویسنده در این کتاب به بررسی چالش‌های پیاده‌سازی هوشمندی کسب و کار و راهکارهای غلبه بر آن‌ها می‌پردازد.
• چرخه عمر داده کاوی: این کتاب مراحل مختلف چرخه عمر داده کاوی از جمله جمع‌آوری داده، پیش پردازش داده، مدل‌سازی، ارزیابی و استقرار مدل را شرح می‌دهد.
• الگوریتم‌های داده کاوی: این کتاب به معرفی و بررسی الگوریتم‌های رایج داده کاوی می‌پردازد.
• ابزارهای داده کاوی: در این کتاب به برخی از ابزارهای محبوب داده کاوی مانند Weka، RapidMiner و KNIME پرداخته شده است.
• کاربردهای داده کاوی: در این کتاب کاربردهای داده کاوی در زمینه‌های مختلف مانند بازاریابی، امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی و تولید شرح داده شده‌اند.

علاوه بر این، کتاب هوشمندی کسب و کار و داده کاوی شامل مطالعات موردی و مثال‌های عملی متعددی است که به خوانندگان کمک می‌کند تا مفاهیم این حیطه را درک کرده و آن‌ها را در دنیای واقعی به کار ببرند. این کتاب برای دانشجویان، متخصصان و مدیرانی که به دنبال یادگیری اصول هوشمندی کسب و کار و داده کاوی و نحوه پیاده‌سازی آ‌ن‌ها در سازمان‌های خود هستند، منبع ارزشمندی است.

۲۳. کتاب داده کاوی رسانه های اجتماعی توییتر، وبلاگ، ویکی پدیا

کتاب داده کاوی رسانه های اجتماعی توییتر، وبلاگ، ویکی پدیا به ترجمه ایوب ترکیان یکی دیگر از منابع مطالعاتی فارسی زبان است که به بررسی روش‌ها و الگوریتم‌های مختلف برای استخراج دانش از داده‌های رسانه‌های اجتماعی مانند توییتر، وبلاگ و ویکی پدیا می‌پردازد. این کتاب به طور خاص بر روی سه پلتفرم رسانه‌های اجتماعی تمرکز دارد:

• توییتر: توییتر یک پلتفرم میکروبلاگینگ است که در آن کاربران می‌توانند پیام‌های کوتاهی به نام توییت ارسال کنند. توییت‌ها می‌توانند شامل متن، تصاویر، ویدیوها و پیوندها باشند.
• وبلاگ: وبلاگ‌ها وب‌سایت‌هایی هستند که در آن‌ها افراد می‌توانند به طور منظم مقالات و نوشته‌هایی را منتشر کنند.
• ویکی پدیا: ویکی پدیا یک دانشنامه آنلاین رایگان است که توسط کاربران ایجاد و ویرایش می‌شود.

این کتاب داده کاوی فارسی شامل مباحث آموزشی مختلفی می‌شود که در ادامه به برخی از اصلی‌ترین موضوعات آن اشاره شده است:

• مفاهیم پایه در داده کاوی رسانه‌های اجتماعی: این کتاب مفاهیم پایه در داده کاوی رسانه‌های اجتماعی مانند گراف‌های اجتماعی، متن کاوی و احساسات را معرفی می‌کند.
• جمع‌آوری داده‌های رسانه‌های اجتماعی: این کتاب به بررسی روش‌های مختلف جمع‌آوری داده در رسانه‌های اجتماعی مانند استفاده از APIها و وب اسکریپینگ می‌پردازد.
• پیش پردازش داده: در این کتاب روش‌های مختلف پیش پردازش داده در رسانه‌های اجتماعی مانند تمیز کردن داده‌ها، حذف نویز و استخراج ویژگی مورد بحث قرار گرفته‌اند.
• تجزیه و تحلیل محتوای متنی: نویسنده در این کتاب به بررسی روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل محتوای متنی مانند «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، مدل‌سازی موضوع و استخراج نظر می‌پردازد.
• تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی: این کتاب به بررسی روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی مانند محاسبه معیارهای شبکه، شناسایی اجتماعات و کشف الگوهای انتشار اطلاعات می‌پردازد.
• کاربردهای داده کاوی در رسانه‌های اجتماعی: این کتاب به بررسی کاربردهای داده کاوی در رسانه‌های اجتماعی در زمینه های مختلف مانند بازاریابی، روابط عمومی، مدیریت بحران و تحقیقات اجتماعی می‌پردازد.

۲۴. کتاب آموزش داده‌ کاوی با پایتون به همراه تحلیل شبکه‌ های اجتماعی

کتاب داده‌ کاوی با پایتون به همراه تحلیل شبکه‌های اجتماعی از دیگر منابع آموزشی فارسی زبان است که به عنوان راهنمایی جامع برای یادگیری مفاهیم و الگوریتم‌های کلیدی داده‌ کاوی و پیاده‌سازی آن‌ها در زبان برنامه‌نویسی پایتون محسوب می‌شود. این کتاب به طور خاص بر روی تحلیل شبکه‌های اجتماعی تمرکز دارد و به خوانندگان نشان می‌دهد که چگونه از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای کشف الگوها، شناسایی جوامع و درک روابط بین افراد استفاده کنند.

این کتاب مناسب دانشجویان علوم کامپیوتر، آمار، مهندسی و سایر رشته‌های مرتبطی است که به دنبال یادگیری داده‌ک اوی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی هستند. مباحث کلیدی مورد بحث در این کتاب را در ادامه ملاحظه می‌کنید:

• مفاهیم پایه در داده‌ کاوی: نویسندگان این کتاب مراحل داده کاوی نظیر پیش‌ پردازش داده، مدل‌سازی، ارزیابی مدل و استقرار مدل را معرفی می‌کنند.
• زبان برنامه‌ نویسی پایتون برای داده‌ کاوی: این کتاب به خوانندگان آموزش می‌دهد که چگونه از کتابخانه‌های پایتون مانند NumPy، Pandas و scikit-learn برای انجام وظایف داده‌ کاوی استفاده کنند.
• الگوریتم‌های رایج داده‌ کاوی: این کتاب به بررسی الگوریتم‌های رایج داده‌ کاوی می‌پردازد.
• تحلیل شبکه‌های اجتماعی: در این کتاب به مفاهیم کلیدی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی مانند گراف‌ها، معیارهای شبکه، شناسایی اجتماعات و کشف الگوهای انتشار اطلاعات پرداخته شده است.
• کاربردهای داده‌ کاوی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی: این کتاب به بررسی کاربردهای داده‌ کاوی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی در زمینه‌های مختلف مانند بازاریابی، روابط عمومی، مدیریت بحران و تحقیقات اجتماعی می‌پردازد.

این کتاب همچنین شامل تمرین‌ها و پروژه‌هایی است که به خوانندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در داده‌ کاوی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی ارتقا دهند.

۲۵. کتاب آموزشی داده کاوی با نرم‌ افزار R

کتاب داده کاوی با نرم‌افزار R یکی از منابع مطالعاتی قدیمی است که به عنوان راهنمایی جامع برای یادگیری مفاهیم و الگوریتم‌های کلیدی داده‌ کاوی و پیاده‌سازی آن‌ها با زبان برنامه‌ نویسی R محسوب می‌شود. اگر تجربه برنامه نویسی با زبان R را دارید و قصد کرده‌اید داده کاوی را یاد بگیرید، این کتاب را به شما پیشنهاد می‌دهیم.

این کتاب طیف وسیعی از موضوعات را شامل می‌شود که در ادامه به اصلی‌ترین‌ مباحث اشاره شده است:

• مفاهیم پایه در داده‌ کاوی
• آمار توصیفی و آمار استنباطی
• روش‌های یادگیری ماشین
• روش‌های تجزیه و تحلیل خوشه‌ای
• روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها
• روش‌های مصورسازی داده‌ها

یادگیری مفاهیم پیشرفته و مرتبط با داده کاوی

مطلب حاضر به معرفی منابع آموزشی داده کاوی اختصاص داشت. افرادی که مایل هستند در زمینه داده کاوی پیشرفت کنند، باید به مفاهیم تخصصی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق نیز مسلط شوند و بتوانند از کتابخانه های هوش مصنوعی برای پیاده‌سازی انواع مدل‌ها استفاده کنند. به منظور تحقق چنین هدفی، علاقه‌مندان می‌توانند از فیلم‌های آموزش هوش مصنوعی فرادرس استفاده کنند که در ادامه به برخی از مهم‌ترین آن‌ها اشاره شده است:

• فیلم آموزش یادگیری ماشین با پایتون – ماشین لرنینگ با Python فرادرس
• فیلم آموزش مقدماتی پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی مصنوعی در پایتون Python فرادرس
• فیلم آموزش یادگیری عمیق با کتابخانه پای تورچ PyTorch در پایتون فرادرس
• فیلم آموزش برنامه نویسی یادگیری عمیق با کتابخانه TensorFlow 2 فرادرس

جمع‌بندی

داده کاوی را می‌توان حوزه‌ای ترکیبی دانست که مفاهیم آمار و هوش مصنوعی را شامل می‌شود. هدف داده کاوی این است که با استفاده الگوریتم‌های هوش مصنوعی به استخراج اطلاعات مفید از داده‌های خام بپردازد. این اطلاعات می‌توانند برای افزایش میزان سوددهی بیشتر سازمان‌ها و شرکت‌ها مثمرثمر باشند. به همین دلیل، فرصت‌های شغلی بسیاری برای داده کاوی ایجاد شده است که علاقه‌مندان می‌توانند با کسب مهارت در این حوزه، با درآمد بسیار خوب مشغول به کار شوند. برای یادگیری دانش تخصصی داده کاوی و تقویت مهارت‌های فنی آن می‌توان از منابع آموزشی مختلفی استفاده کرد. در این مطلب از مجله فرادرس به معرفی ۲۵ کتاب داده کاوی پرداختیم و مباحث مهم مورد بحث هر یک از آن‌ها را شرح دادیم تا مشتاقان این حوزه، متناسب با دانش خود، به راحتی منبع آموزشی مورد نظر خود را انتخاب کنند.