گرایش داده کاوی ارشد علوم کامپیوتر

یکی از گرایش‌های بسیار محبوب و پر کاربرد رشته علوم کامپیوترعلوم کامپیوتر یا کامپیوتر ساینس چیستدر این صفحه به بررسی و موشکافی رشته علوم کامپیوتر اعم از بررسی بازار کار، گرایش‌ها، دروس و چارت درسی این رشته، میزان درآمد و حقوق فارغ التحصیلان این رشته و ادامه تحصیل در این رشته پرداخته‌ شده است. در مقطع کارشناسی ارشد، گرایش داده کاویداده‌ کاوی چیست؟ بررسی 0 تا 100 دیتا ماینینگ (data mining)این مقاله عالی بررسی کرده که داده کاوی یا دیتا ماینینگ (data mining) چیست و چه کاربردی دارد، سپس انواع روش های داده کاوی و مزایای دیتا ماینینگ را بررسی کرده یا Data Mining است. به طور خلاصه به فرایند مرتب‌سازی و جستجو در میان مجموعه‌داده‌های (Data Sets) بزرگ برای شناسایی الگوها و روابط بین آن‌ها که می‌تواند به حل مشکلات تجاری از طریق تجزیه‌وتحلیل داده‌ها کمک کند، داده‌ کاوی گفته می‌شود. تکنیک‌ها و ابزارهای داده‌ کاوی، به سازمان‌ها و شرکت‌های مختلف این امکان را می‌دهد تا روندهای آینده را پیش‌بینی کنند و تصمیمات تجاری آگاهانه‌تری را اتخاذ کنند. ازاین‌رو گرایش داده‌ کاوی دارای تعداد شغل‌های بالایی در سرتاسر جهان است و به همین دلیل به یکی از گرایش‌های تاپ در زمینه علوم کامپیوتر تبدیل شده است.

همچنین داده‌ کاوی در جنبه‌های مختلف برنامه‌ریزی استراتژی‌های تجاری و مدیریت عملیات کمک می‌کند. علاوه بر کمک به جنبه‌های مختلفی مانند بازاریابی، تبلیغات، فروش، پشتیبانی مشتری، تولید، مدیریت زنجیره تأمین و منابع انسانی، به‌وسیله داده‌ کاوی می‌توان به کشف تقلب، مدیریت ریسک، برنامه‌ریزی امنیت سایبری و بسیاری از موارد حیاتی دیگر پرداخت. بخش کلیدی درداده کاوی استفاده از تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل پیشرفته برای یافتن اطلاعات مفید در مجموعه‌داده‌ها است.

فرایند داده‌ کاوی

داده‌ کاوی معمولاً توسط دانشمندان داده (Data Scientists) انجام می‌شود. اما ممکن است توسط متخصصان دیگر حوزه‌های کامپیوتر نیز انجام شود. عناصر اصلی داده‌ کاوی شامل یادگیری ماشین و تجزیه‌وتحلیل آماری همراه با وظایف مدیریت داده‌ها برای آماده‌سازی داده‌ها جهت تجزیه‌وتحلیل آن است. به‌طورکلی فرایند داده‌ کاوی می‌تواند به چهار مرحله زیر شکسته شود:

جمع‌آوری داده (Data Gathering): فاز اولیه داده‌ کاوی، جمع‌آوری داده است. داده‌های مربوط به یک تحلیل ممکن است در سیستم‌های مختلفی قرار داشته باشند. به‌عنوان‌مثال در مخزن‌های مختلف، در پایگاه دادهپایگاه داده چیست؟ – انواع، مفاهیم و کاربردهاپایگاه داده چیست؟ این مقاله به بررسی این موضوع و همچنین انواع پایگاه داده، کاربردهای پایگاه داده، محبوب ترین پایگاه های داده و اجزای اصلی پایگاه داده پرداخته های مختلف و یا در محیط‌های کلان دادهبیگ دیتا (big data) یا کلان داده چیست؟ کاربردهای بیگ دیتااین صفحه فوق العاده به معرفی 0 تا 100 بیگ دیتا (big data) یا همان کلان‌داده پرداخته. بطور خلاصه بیگ دیتا به تحلیل و پردازش حجم زیادی از داده ها می‌پردازد که حاوی ترکیبی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار هستند قرار گرفته باشند. داده‌ها از هرکجا که می‌آیند، یک دانشمند داده آنها را جمع‌آوری کرده و به‌صورت یکپارچه در می‌آورد.
آماده‌سازی داده‌ها (Data Preparation): فاز دوم داده‌ کاوی مربوط می‎شود به آماده‌سازی داده‌ها. این فاز با کاوش‌کردن داده‌ها، پروفایل سازی (Profiling) و پیش‎‌پردازش (Pre-Processing) آغاز می‌‎شود و پس از آن، عملیات پاک‌سازی (Cleaning) داده‌ها انجام می‎‌شود تا خطاها و سایر مشکلات مربوط به کیفیت داده‌ها پیدا و اصلاح شوند. برای ایجاد سازگاری (Consistent) در دیتاست‌ها، ممکن است عملیات تبدیل داده‌ها یا Transformation انجام شود. البته باید گفت که اگر هدف داده‌ کاو در تجزیه‌وتحلیل داده‌های خام باشد، انکار را انجام نمی‎دهد.
استخراج داده‌ها (Mining the Data): زمانی که داده‌ها آماده شدند، یک دانشمند داده تکنیک داده‌ کاوی مناسبی را انتخاب کرده و سپس یک یا چند الگوریتم را برای انجام عملیات استخراج پیاده‌سازی می‌کند. در برنامه‌های یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها معمولاً باید بر روی مجموعه‌داده‌های نمونه یا Sample Data sets آموزش داده شوند تا قبل از اجرای آن‌ها بر روی دیتاست‌های کامل، بدانند که دنبال چه اطلاعاتی هستند.
تجزیه‌وتحلیل و تفسیر داده‌ها (Data analysis and Interpretation): نتایج به‌دست‌آمده از داده‌ کاوی برای ایجاد مدل‌های تحلیلی استفاده می‌شود که می‌تواند به تصمیم‌گیری و سایر اقدامات مربوط به تحلیل داده‌ها کمک کند. تاکنون روش‌های مختلفی برای نحوه استفاده از نتایج حاصل از تحلیل داده‌ها به وجود آمده است که بسته به نوع سازمان یا شرکت و هدف از انجام داده‌کاوی می‌تواند بسیار متغیر باشد.

حتما بخوانید :

یادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)

درس‌های گرایش داده‌کاوی علوم کامپیوتر

گرایش داده‌ کاوی رشته علوم کامپیوتر مانند سایر گرایش‌های این رشته از دودسته درس‌های الزامی و درس‌های تخصصی – انتخابی به وجود آمده است که در جداول زیر می‌توانید آنها را مشاهده کنید:

نام جدول: درس‌های الزامی گرایش داده‌ کاوی علوم کامپیوتر

نام درس	تعداد واحد
داده‌کاوی محاسباتی(Computational Data Mining)	3
الگوریتم‌های پیشرفته(Advanced algorithms)	3
داده‌کاوی (Data Mining)	3

نام جدول: درس‌های تخصصی - انتخابی گرایش داده‌ کاوی علوم کامپیوتر

نام درس	تعداد واحد	ساعت			پیش‌نیاز یا زمان ارائه درس
نام درس	تعداد واحد	نظری	عملی	جمع	پیش‌نیاز یا زمان ارائه درس
ریاضیات یادگیری(Mathematics of Learning)	3	48	-	48	-
بهینه‌سازی محدب(Convex Optimization)	3	48	-	48	-
بهینه‌سازی ترکیباتی(Combinatorial Optimization)	3	48	-	48	-
یادگیری ماشین (Machine learning)	3	48	-	48	-
یادگیری ماشین آماری(Statistical Machine Learning)	3	48	-	48	یادگیری ماشین
داده‌کاوی پیشرفته(Advanced Data Mining)	3	48	-	48	داده‌کاوی
متن‌کاوی و وب‌کاوی(Text Mining and Web Mining)	3	48	-	48	داده‌کاوی
انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی(Feature Selection and Feature Extraction)	3	48	-	48	داده‌کاوی
گراف کاوی (Graph Mining)	3	48	-	48	داده‌کاوی یا اجازه استاد
مدل‌های گرافی احتمالاتی(Probabilistic Graphical Models)	3	48	-	48	داده‌کاوی یا اجازه استاد
شبکه‌های پیچیده(Complex Networks)	3	48	-	48	داده‌کاوی یا اجازه استاد
دیداری‌سازی داده‌ها(Data Visualization)	3	48	-	48	داده‌کاوی یا اجازه استاد
شناسایی دورافتاده‌ها(Outlier Detection)	3	48	-	48	داده‌کاوی یا اجازه استاد
مدل‌سازی و پردازش "مه داده‌ها"(Big Data Modeling and Processing)	3	48	-	48	داده‌کاوی
یادگیری ژرف (Deep Learning)	3	48	-	48	یادگیری ماشین
مباحث ویژه درداده کاوی	3	48	-	48	اجازه استاد

توجه داشته باشید که دانشجو در طول دوران تحصیلی خود می‌بایست از میان درس‌های ذکر شده در جدول درس‌های تخصصی - انتخابی دست‌کم 6 واحد اخذ کند.

کاربرد داده‌ کاوی

داده‌ کاوی کاربردهای متعددی چه در زمینه صنعت و چه در حوزه آکادمیک دارد. از جمله کاربردهای داده‌ کاوی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

خرده‌فروشی (Retail): از بارزترین مثال‌های داده‌ کاوی را می‌توانید در فروشگاه‌های اینترنتی مشاهده کنید. خرده‌فروشان آنلاین از داده‌های مشتری و سوابق خرید و جستجوی آنها به‌منظور تبلیغات هدفمند استفاده می‌کند. به‌عنوان‌مثال کالاهایی را به مشتریان پیشنهاد می‌دهد که خریداران مشابه، آن‌ها را خریداری کرده‌اند.
خدمات مالی (Financial services): بانک‌ها و شرکت‌های کارت‌های اعتباری از ابزارهای داده‌ کاوی برای ساختن مدل‌های ریسک مالی، شناسایی تراکنش‌های تقلبی و درخواست‌های وام و اعتبار استفاده می‌کنند. همچنین اینکه داده‌ کاوی نقش کلیدی در بازاریابی و شناسایی فرصت‌های بالقوه جهت افزایش فروش به مشتریان فعلی دارد.
بیمه (Insurance): بیمه‌گران برای کمک به قیمت‌گذاری سیاست‌های بیمه و همچنین تصمیم‌گیری در مورد سیاست‌های اتخاذ شده، از جمله مدل‌سازی ریسک و مدیریت مشتریان و... به داده‌ کاوی متکی هستند.
تولید (Manufacturing): از داده‌ کاوی در مباحث تولید نیز استفاده می‌شود. از جمله کاربردهای داده‌ کاوی در بخش تولید می‌توان به بهبود زمان و کارایی عملیاتی در کارخانه‌ها، بهبود عملکرد زنجیره تأمین و ایمنی محصول اشاره کرد.
مراقبت‌های بهداشتی (Healthcare): داده‌ کاوی به پزشکان در تشخیص شرایط پزشکی، درمان بیماران و تجزیه‌وتحلیل نتایج تصویربرداری پزشکی کمک می‌کند. در حال حاضر می‌توان گفت تحقیقات پزشکی به‌شدت به داده‌ کاوی، یادگیری ماشین و سایر اشکال تجزیه‌وتحلیل وابسته است.

جمع‌بندی

یکی از گرایش‌هایی که در سال‌های اخیر خیلی محبوب شده است، گرایش داده‌ کاوی است. داده‌ کاوی که اصولاً همراه با یادگیری ماشین است، در اکثر سازمان‌ها و شرکت‌های دولتی و خصوصی کاربرد بسیار زیادی جهت پیشروی اهداف آن ارگان دارد؛ بنابراین تعداد متقاضیان این گرایش هر سال بیشتر می‌شود. در این مقاله به‌طورکلی به توضیحات در مورد این گرایش که یکی از گرایش‌های رشته علوم کامپیوتر در مقطع ارشد است پرداختیم و کاربردهای داده‌ کاوی را نیز ذکر کردیم. همچنین دروس الزامی و تخصصی این گرایش نیز ضمیمه شد.

داده‌کاوی چیست؟

به طور خلاصه به فرایند استخراج الگوی داده‌ای باارزش و شناسایی آن‌ها در میان مجموعه‌داده‌های بزرگ به‌وسیله تکنیک‌های مختلف محاسباتی، داده‌ کاوی گفته می‌شود.

داده‌کاوی چه کاربردهایی دارد؟

امروزه در اکثر سازمان‌ها و شرکت‌ها، متخصصان داده‌ کاوی وجود دارند. از مهم‌ترین موارد استفاده از داده‌کاوی می‌توان به مباحث خرده‌فروشی، بیمه، خدمات تولید، مباحث بهداشتی - درمانی و تولید اشاره کرد.