خلاصه کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner ( نویسنده ساسان کرمی زاده )

کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner اثر ساسان کرمی زاده، منبعی جامع و کاربردی برای تسلط بر تحلیل داده هاست. این اثر به شما کمک می کند تا با نرم افزار قدرتمند RapidMiner، مفاهیم داده کاوی را از مبانی تا تکنیک های پیشرفته به صورت گام به گام فرا بگیرید و در فرآیندهای تصمیم گیری هوشمندانه در سازمان ها و کسب وکارها از آن بهره مند شوید.

در دنیای امروز، حجم عظیم داده ها چالش ها و فرصت های بی شماری را پیش روی سازمان ها و افراد قرار داده است. قابلیت استخراج بینش های ارزشمند از این داده ها، دیگر یک مزیت رقابتی نیست، بلکه به ضرورتی انکارناپذیر تبدیل شده است. داده کاوی، به عنوان پلی میان داده های خام و دانش کاربردی، این امکان را فراهم می آورد تا الگوهای پنهان کشف شوند، روندهای آتی پیش بینی گردند و تصمیمات بهینه تر اتخاذ شود. در میان ابزارهای متعدد این حوزه، RapidMiner به دلیل رابط کاربری گرافیکی قدرتمند و قابلیت های گسترده اش، به یکی از گزینه های محبوب و کارآمد تبدیل شده است.

با این حال، دسترسی به منابع آموزشی جامع و کاربردی، به ویژه به زبان فارسی، همواره یک دغدغه برای علاقه مندان و متخصصان این حوزه بوده است. کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner اثر ساسان کرمی زاده، به خوبی این نیاز را برطرف می کند و به عنوان یک راهنمای عملی، فرآیند یادگیری کار با این نرم افزار را تسهیل می نماید. این مقاله با هدف ارائه یک خلاصه تحلیلی و تفصیلی از محتوای این کتاب نگاشته شده است تا خوانندگان پیش از مطالعه یا تهیه آن، درک عمیق و جامعی از مباحث پوشش داده شده در هر فصل به دست آورند و از تناسب آن با نیازهای خود اطمینان حاصل کنند.

معرفی اجمالی کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner

کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner به قلم ساسان کرمی زاده، یک منبع آموزشی عملی و کاربردی است که به طور خاص بر آموزش کار با نرم افزار RapidMiner تمرکز دارد. این کتاب توسط موسسه فرهنگی هنری دیباگران تهران منتشر شده و جدیدترین ویرایش آن در سال ۱۴۰۳ به بازار عرضه شده است. با ۱۶۱ صفحه محتوای متراکم و کاربردی، این اثر به فرمت PDF نیز در دسترس است که دسترسی آسان را برای مخاطبان فراهم می آورد.

هدف اصلی کتاب، توانمندسازی خوانندگان در استفاده از قابلیت های پیشرفته RapidMiner برای عملیات داده کاوی است. نویسنده با رویکردی گام به گام، تلاش کرده است تا مفاهیم پیچیده داده کاوی و کار با ابزارهای آن را به زبانی ساده و قابل فهم ارائه دهد. این اثر نه تنها به معرفی محیط و عملگرهای نرم افزار می پردازد، بلکه به طور عمیق وارد مباحثی چون آماده سازی داده ها، مدل سازی، مصورسازی و خوشه بندی می شود. تمایز عمده این کتاب در تمرکز آن بر کاربرد عملی و سناریوهای واقعی است که آن را به یک ابزار خودآموزی مؤثر برای علاقه مندان و متخصصان تبدیل می کند.

این کتاب برای چه کسانی ضروری است؟

کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner با توجه به محتوا و رویکرد عملی خود، برای طیف وسیعی از مخاطبان در سطوح مختلف دانش و تجربه، ضروری و مفید است. در ادامه به گروه های اصلی مخاطبان هدف این کتاب و مزایای آن برای هر گروه می پردازیم:

• دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های مرتبط: دانشجویان و فارغ التحصیلان رشته های علوم کامپیوتر، فناوری اطلاعات، آمار، مهندسی صنایع، مدیریت و رشته های مشابه که به دنبال ورود به دنیای داده کاوی و علم داده هستند، می توانند از این کتاب به عنوان یک راهنمای جامع برای پروژه های کلاسی، پایان نامه ها و افزایش مهارت های عملی خود بهره برداری کنند. این کتاب مفاهیم نظری را در قالب کاربردهای عملی RapidMiner آموزش می دهد که به درک عمیق تر و پیاده سازی مؤثرتر آموخته ها کمک شایانی می کند.
• متخصصان و تحلیلگران داده: تحلیلگران داده و متخصصانی که در حال حاضر در حوزه علم داده مشغول به کار هستند و به دنبال ارتقاء مهارت های خود یا آشنایی با یک ابزار قدرتمند جدید (RapidMiner) به زبان فارسی هستند، این کتاب را بسیار مفید خواهند یافت. محتوای کتاب به آن ها کمک می کند تا فرآیندهای تحلیل داده خود را بهینه تر کرده و از قابلیت های پیشرفته RapidMiner برای حل مسائل پیچیده تر بهره ببرند.
• مدیران و کارشناسان کسب وکارها: در عصر حاضر، تصمیم گیری های داده محور اساس موفقیت کسب وکارهاست. مدیران و کارشناسانی که قصد دارند از قابلیت های داده کاوی برای بهبود فرآیندهای سازمانی، تحلیل رفتار مشتری، پیش بینی روندهای بازار، شناسایی فرصت های رشد و افزایش بهره وری استفاده کنند، می توانند با مطالعه این کتاب با اصول و کاربردهای RapidMiner آشنا شوند و با تحلیلگران داده خود ارتباط مؤثرتری برقرار کنند. این آشنایی به آن ها اجازه می دهد تا سوالات مناسب تری را مطرح کرده و از خروجی های داده کاوی بهترین استفاده را ببرند.
• افرادی که قصد یادگیری خودآموز RapidMiner را دارند: برای تمامی علاقه مندانی که تمایل به یادگیری خودآموز نرم افزار RapidMiner دارند و به دنبال یک راهنمای گام به گام، واضح و کاربردی به زبان فارسی هستند، این کتاب مسیر روشنی را فراهم می کند. رویکرد عملی و مثال های موجود در کتاب، یادگیری را برای افراد بدون پیش زمینه قوی نیز تسهیل می نماید.
• اساتید و پژوهشگران: اساتید و پژوهشگرانی که در زمینه علم داده و یادگیری ماشین فعالیت می کنند، می توانند از این کتاب به عنوان یک منبع آموزشی کاربردی برای دانشجویان خود استفاده کنند. همچنین، این کتاب می تواند به عنوان یک مرجع معتبر برای مباحث عملیاتی RapidMiner در تحقیقات و پروژه های پژوهشی مورد استفاده قرار گیرد.

به طور خلاصه، این کتاب پلی است میان تئوری های داده کاوی و کاربرد عملی آن ها در محیط RapidMiner، که آن را برای هر فردی که می خواهد در دنیای داده های بزرگ حرفی برای گفتن داشته باشد، ضروری می سازد.

خلاصه تفصیلی فصول کتاب: گشت و گذار در محتوای آموزشی

این بخش، قلب تپنده بررسی کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner است. در اینجا به جای صرفاً فهرست کردن عناوین، به عمق محتوای هر فصل نفوذ می کنیم و جزئیات مباحثی را که ساسان کرمی زاده در هر بخش پوشش داده است، تشریح می کنیم. این رویکرد به خواننده کمک می کند تا تصویر کاملی از سفر آموزشی که این کتاب ارائه می دهد، به دست آورد.

فصل اول: آموزش کار با داده ها (آشنایی با RapidMiner و مبانی)

فصل اول به عنوان دروازه ورود به دنیای RapidMiner عمل می کند و بنیان های لازم برای شروع کار با این نرم افزار را پی ریزی می نماید. نویسنده در ابتدا به معرفی جامع نرم افزار RapidMiner می پردازد؛ پلتفرمی قدرتمند برای علم داده که طیف وسیعی از قابلیت ها را از آماده سازی داده تا یادگیری ماشین و مصورسازی ارائه می دهد. محیط یکپارچه و رابط کاربری گرافیکی این نرم افزار، نقطه کانونی این فصل است که به تفصیل توضیح داده می شود.

در این بخش، خواننده با اجزای اصلی محیط RapidMiner، شامل پنل های مختلف (مانند Repository، Operators، Parameters، Results)، نحوه ایجاد و مدیریت فرآیندها (Processes) و مفهوم عملگرها (Operators) آشنا می شود. عملگرها بلوک های سازنده هر فرآیند داده کاوی در RapidMiner هستند که هر کدام وظیفه خاصی مانند خواندن داده، فیلتر کردن، یا اجرای یک الگوریتم را بر عهده دارند. کتاب به تشریح دسته بندی های مختلف عملگرها و نحوه ترکیب آن ها برای ساخت یک فرآیند تحلیلی می پردازد.

یکی از مهم ترین بخش های این فصل، آموزش نحوه وارد کردن (Data Import) و خروجی گرفتن (Data Export) داده ها در RapidMiner است. این شامل اتصال به منابع داده متنوع مانند فایل های اکسل، CSV، پایگاه های داده و سایر فرمت ها می شود. همچنین، روش های ذخیره سازی نتایج و خروجی های تحلیل در فرمت های مختلف نیز آموزش داده می شود. نویسنده با ارائه مثال های عملی، گام به گام نحوه انجام این عملیات اساسی را نشان می دهد. مفاهیم پایه داده کاوی و جایگاه RapidMiner در این فرآیند نیز در این فصل مورد بررسی قرار می گیرد تا خواننده درک درستی از اهمیت و نقش این ابزار در چرخه حیات علم داده پیدا کند. به عنوان مثال، نحوه بارگذاری یک فایل CSV و نمایش ویژگی های آماری اولیه آن در RapidMiner، از جمله فعالیت های عملی است که در این فصل پوشش داده می شود.

فصل دوم: پیش پردازنده ی داده ها (آماده سازی داده ها برای تحلیل عمیق)

فصل دوم به یکی از حیاتی ترین و وقت گیرترین مراحل در هر پروژه داده کاوی اختصاص دارد: پیش پردازش داده ها. نویسنده به درستی بر اهمیت این مرحله تاکید می کند؛ چرا که کیفیت نهایی مدل های تحلیلی و صحت بینش های استخراج شده، به طور مستقیم به کیفیت داده های ورودی بستگی دارد. همانطور که گفته می شود، داده های معیوب منجر به بینش های معیوب می شوند.

هدف از به کارگیری داده های موجود برای شرکت ها ایجاد مدل های توصیفی است که می تواند داده ها را به بینش های ارزشمند تبدیل کند. با این وجود بخش مهمی از فرآیند یادگیری ماشینی جمع آوری، تمیز کردن و تبدیل داده ها است. داده های معیوب باعث ایجاد بینش های معیوب می شود و هیچ راه حلی برای آن وجود ندارد.

این فصل به تفصیل به تکنیک های پاکسازی و اعتبارسنجی داده (Data Cleaning and Validation) می پردازد. این تکنیک ها شامل شناسایی و اصلاح داده های نادرست، تکراری یا نامنظم است. سپس، روش های تبدیل و نرمال سازی داده ها (Data Transformation and Normalization) مورد بحث قرار می گیرد. نرمال سازی داده ها اغلب برای مقیاس بندی ویژگی ها به یک دامنه مشابه ضروری است تا الگوریتم های یادگیری ماشین بهتر عمل کنند.

مدیریت داده های گم شده (Missing Values) و داده های پرت (Outliers) بخش مهم دیگری از این فصل است. کتاب به روش های مختلف برای برخورد با داده های گم شده (مانند حذف، جایگزینی با میانگین، میانه یا مد) و همچنین تکنیک های شناسایی و مدیریت داده های پرت می پردازد. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) و انتخاب ویژگی (Feature Selection) نیز مباحث پیشرفته تری هستند که در این فصل معرفی می شوند. کاهش ابعاد به کاهش تعداد ویژگی ها (متغیرها) در مجموعه داده کمک می کند، در حالی که انتخاب ویژگی بر انتخاب مهم ترین و مرتبط ترین ویژگی ها برای تحلیل تمرکز دارد. RapidMiner ابزارهای گوناگونی را برای هر یک از این مراحل فراهم می کند که در این فصل به صورت عملی آموزش داده می شوند، تا کاربر بتواند داده های خود را به بهترین شکل برای تحلیل های بعدی آماده کند.

فصل سوم: مدل سازی در رپیدماینر (ساخت مدل های پیش بینی و دسته بندی)

فصل سوم، نقطه اوج کاربرد RapidMiner در داده کاوی است؛ جایی که خواننده نحوه ساخت و ارزیابی مدل های پیش بینی و دسته بندی را فرا می گیرد. این فصل با معرفی انواع مدل های داده کاوی آغاز می شود، از جمله دسته بندی (Classification) که برای پیش بینی دسته بندی گسسته (مانند مشتریان وفادار یا غیروفادار) استفاده می شود، رگرسیون (Regression) که برای پیش بینی مقادیر پیوسته (مانند قیمت خانه یا میزان فروش) به کار می رود، و پیش بینی (Forecasting) که به تحلیل روندهای زمانی می پردازد.

کتاب به پیاده سازی الگوریتم های رایج یادگیری ماشین در محیط RapidMiner می پردازد. این الگوریتم ها می توانند شامل درخت تصمیم (Decision Trees)، ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines – SVM)، شبکه های عصبی (Neural Networks) و سایر روش های محبوب باشند. نویسنده چگونگی پیکربندی این عملگرها و اتصال آن ها در یک فرآیند برای ساخت یک مدل پیش بینی کننده را به صورت عملی آموزش می دهد.

فرآیند آموزش و اعتبارسنجی مدل ها (Model Training and Validation) بخش حیاتی دیگری است که به تفصیل پوشش داده می شود. این شامل تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و آزمایشی، آموزش مدل بر روی داده های آموزشی و سپس ارزیابی عملکرد آن بر روی داده های آزمایشی است. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل ها (Evaluation Metrics) نیز به دقت مورد بحث قرار می گیرند. این معیارها شامل دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، حساسیت (Recall)، امتیاز F1 (F1-Score)، ROC Curve و مساحت زیر منحنی (AUC) برای مدل های دسته بندی، و معیارهایی مانند خطای میانگین مطلق (MAE) و خطای میانگین مربعات (RMSE) برای مدل های رگرسیون هستند. کتاب رویکرد عملی RapidMiner در آموزش ساخت و ارزیابی مدل ها را با مثال هایی ملموس نشان می دهد که به خواننده کمک می کند تا نه تنها نحوه استفاده از ابزار را بیاموزد، بلکه درک عمیقی از صحت و کارایی مدل های خود به دست آورد.

فصل چهارم: مصورسازی در رپیدماینر (تبدیل داده به بینش بصری)

فصل چهارم به یکی از جذاب ترین و کاربردی ترین جنبه های تحلیل داده می پردازد: مصورسازی (Data Visualization). در دنیای پیچیده داده ها، مصورسازی ابزاری قدرتمند برای تبدیل اطلاعات خام به بینش های قابل درک و قابل ارائه است. اهمیت مصورسازی داده ها برای کشف الگوها، شناسایی ناهنجاری ها و ارائه نتایج پیچیده تحلیل ها به ذینفعان غیرمتخصص، در این فصل به وضوح تبیین می شود.

کتاب به معرفی ابزارها و قابلیت های RapidMiner در زمینه Data Visualization می پردازد. RapidMiner امکانات متنوعی را برای ایجاد نمودارها و گراف های مختلف فراهم می آورد که به کاربران اجازه می دهد داده های خود را از زوایای گوناگون مشاهده کنند. انواع نمودارها و گراف های قابل ایجاد، شامل هیستوگرام (Histogram) برای توزیع فراوانی داده ها، نمودار پراکندگی (Scatter Plot) برای بررسی رابطه بین دو متغیر، نمودارهای خطی (Line Charts) برای نمایش روندها در طول زمان، نمودارهای میله ای (Bar Charts) برای مقایسه دسته ها و بسیاری موارد دیگر، به صورت عملی در این فصل آموزش داده می شود.

نویسنده بر نحوه تفسیر بصری نتایج تحلیل و استخراج بینش های کلیدی از طریق نمودارها تاکید می کند. این بخش فراتر از صرفاً ایجاد نمودارها می رود و به خواننده می آموزد که چگونه از ابزارهای بصری برای داستان سرایی با داده ها و انتقال مؤثر پیام های تحلیلی خود استفاده کند. RapidMiner به کاربر کمک می کند تا داده ها را به خوبی ببیند و از این طریق الگوهای پنهان را آشکار سازد، که در نهایت به تصمیم گیری های آگاهانه تر منجر می شود. این فصل نشان می دهد که چگونه یک نمودار به ظاهر ساده می تواند پیچیده ترین روابط داده ای را در یک نگاه روشن سازد.

فصل پنجم: خوشه بندی در رپیدماینر (کشف ساختارهای پنهان در داده ها)

فصل پنجم کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner به مفهوم و کاربردهای خوشه بندی (Clustering) می پردازد. خوشه بندی یکی از تکنیک های مهم یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) در داده کاوی است که به شناسایی ساختارهای پنهان و گروه های طبیعی در داده ها کمک می کند. این فرآیند بر خلاف دسته بندی که نیاز به داده های برچسب دار دارد، به دنبال سازماندهی داده ها بر اساس شباهت های ذاتی آن هاست.

مفهوم خوشه بندی و کاربردهای آن در حوزه های مختلف به تفصیل بیان می شود. برای مثال، در بازاریابی برای تقسیم بندی مشتریان (Customer Segmentation) بر اساس رفتار خرید یا ویژگی های دموگرافیک، در پزشکی برای شناسایی گروه های بیماران با ویژگی های مشابه، یا در زیست شناسی برای دسته بندی ژن ها، خوشه بندی کاربرد فراوانی دارد. این فصل به خواننده نشان می دهد که چگونه می توان با استفاده از خوشه بندی، بینش های جدیدی را از داده ها استخراج کرد که شاید با روش های دیگر قابل شناسایی نباشند.

کتاب به معرفی الگوریتم های رایج خوشه بندی مانند K-Means که یکی از پرکاربردترین الگوریتم های خوشه بندی است، و الگوریتم های سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering) می پردازد. نحوه اعمال فرآیندهای خوشه بندی در RapidMiner، شامل انتخاب عملگر خوشه بندی، پیکربندی پارامترها (مانند تعداد خوشه ها در K-Means) و اجرای فرآیند، به صورت گام به گام توضیح داده می شود. سپس، ارزیابی و تفسیر نتایج خوشه بندی بخش مهمی است که در این فصل پوشش داده می شود. نویسنده به خواننده می آموزد که چگونه خوشه های شناسایی شده را تحلیل کند و معنای عملی آن ها را درک نماید. این شامل بررسی ویژگی های هر خوشه و استخراج اطلاعات کاربردی است که می تواند به تصمیم گیری های استراتژیک منجر شود. این فصل نشان می دهد که خوشه بندی چه ارزش افزوده ای به تحلیل داده ها اضافه می کند و چگونه به کشف گروه های طبیعی و معنادار در داده های بدون برچسب کمک می کند.

ویژگی های بارز و نقاط قوت کتاب ساسان کرمی زاده

کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner نوشته ساسان کرمی زاده، مجموعه ای از ویژگی های برجسته را در خود جای داده است که آن را به یک منبع آموزشی ارزشمند تبدیل می کند:

• رویکرد کاملاً عملی و یادگیری با انجام دادن: یکی از مهمترین نقاط قوت این کتاب، تاکید قوی آن بر رویکرد عملی است. نویسنده به جای غرق شدن در مباحث صرفاً تئوری، مفاهیم را از طریق مثال های کاربردی و مراحل عملی در محیط RapidMiner آموزش می دهد. این روش به خواننده کمک می کند تا به طور فعالانه در فرآیند یادگیری شرکت کرده و مهارت های خود را از طریق انجام تمرینات و پیاده سازی های واقعی تقویت کند.
• پوشش جامع مباحث RapidMiner از صفر تا صد: کتاب تلاش می کند تا طیف وسیعی از مباحث مربوط به RapidMiner را پوشش دهد؛ از معرفی اولیه محیط و عملگرهای نرم افزار تا مراحل پیچیده تر مانند پیش پردازش، مدل سازی، مصورسازی و خوشه بندی. این جامعیت، کتاب را برای افراد مبتدی که قصد ورود به این حوزه را دارند و همچنین برای متخصصانی که به دنبال تکمیل دانش خود هستند، مناسب می سازد.
• زبان ساده و قابل فهم برای طیف گسترده ای از مخاطبان: با وجود ماهیت فنی موضوع داده کاوی، نویسنده موفق شده است تا از زبانی روان، ساده و بدون اصطلاحات پیچیده و مبهم استفاده کند. این سادگی در نگارش باعث می شود تا حتی خوانندگانی که پیش زمینه قوی در برنامه نویسی یا آمار ندارند نیز بتوانند مفاهیم را به راحتی درک کنند و با محتوای کتاب ارتباط برقرار کنند.
• ساختار منطقی و گام به گام فصول: سازماندهی منطقی فصول، یکی دیگر از نقاط قوت بارز کتاب است. مباحث به صورت گام به گام و از ساده به پیچیده ارائه شده اند، به طوری که هر فصل بر مبنای دانش آموخته شده در فصل های قبلی بنا می شود. این ساختار منظم، فرآیند یادگیری را تسهیل کرده و از سردرگمی خواننده جلوگیری می کند.
• تمرکز بر کاربردهای عملی در حوزه های مدیریتی و کسب وکار: این کتاب نه تنها به جنبه های فنی RapidMiner می پردازد، بلکه کاربردهای عملی آن را در سناریوهای واقعی کسب وکار و مسائل مدیریتی نیز برجسته می کند. این رویکرد به خواننده کمک می کند تا ارزش و اهمیت داده کاوی را در حل مسائل واقعی سازمان ها درک کرده و بتواند آموخته های خود را در محیط کار به کار گیرد.

در مجموع، این ویژگی ها باعث شده اند که کتاب ساسان کرمی زاده به یک منبع معتبر و قابل اعتماد برای هر کسی که به دنبال یادگیری مؤثر و عملی RapidMiner است، تبدیل شود.

نحوه دسترسی و تهیه کتاب

برای بهره مندی کامل از مطالب ارزشمند کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner اثر ساسان کرمی زاده، تهیه نسخه اصلی آن از مراجع قانونی توصیه می شود. این کتاب به دلیل ماهیت کاربردی و عملی خود، بهترین بازدهی را با دسترسی به متن کامل و مثال های ارائه شده توسط نویسنده خواهد داشت.

این کتاب از طریق پلتفرم های قانونی و معتبر فروش کتاب های الکترونیکی و چاپی در دسترس است. یکی از رایج ترین پلتفرم ها برای خرید نسخه الکترونیکی کتاب، سایت کتابراه است که امکان دسترسی به فایل PDF کتاب را فراهم می کند. همچنین، برای تهیه نسخه چاپی کتاب، می توانید به وب سایت موسسه فرهنگی هنری دیباگران تهران، ناشر اثر، مراجعه نمایید یا آن را از کتاب فروشی های معتبر تهیه کنید. این پلتفرم ها دسترسی قانونی و آسان به محتوای کتاب را تضمین می کنند.

لطفاً توجه داشته باشید که این مقاله صرفاً یک خلاصه و بررسی تحلیلی از محتوای کتاب است و به هیچ عنوان جایگزین مطالعه نسخه اصلی آن نمی باشد. برای کسب دانش عمیق، انجام تمرینات عملی و درک کامل جزئیات فنی، تهیه و مطالعه نسخه کامل کتاب ضروری است. قیمت کتاب ممکن است بر اساس پلتفرم فروش و زمان تهیه تغییر کند، بنابراین توصیه می شود برای اطلاع از آخرین قیمت ها و فرمت های موجود، مستقیماً به وب سایت های فروشندگان معتبر مراجعه نمایید.

نتیجه گیری و پیشنهاد نهایی

در جمع بندی نهایی، کتاب آموزش داده کاوی با RapidMiner به قلم ساسان کرمی زاده، به عنوان یک منبع آموزشی جامع و بسیار کاربردی در حوزه علم داده و داده کاوی شناخته می شود. این اثر با پوشش مباحث کلیدی از مبانی نرم افزار RapidMiner و آماده سازی داده ها تا تکنیک های پیشرفته مدل سازی، مصورسازی و خوشه بندی، مسیری روشن و گام به گام را برای علاقه مندان فراهم می آورد. رویکرد عملی و زبان ساده کتاب، آن را به گزینه ای ایده آل برای دانشجویان، متخصصان داده، مدیران کسب وکارها و هر فردی که قصد ورود به دنیای تحلیل داده با RapidMiner را دارد، تبدیل کرده است.

مطالعه این کتاب نه تنها مهارت های فنی شما در کار با RapidMiner را به طرز چشمگیری ارتقا می دهد، بلکه درک شما را از فرآیند داده کاوی و کاربردهای آن در حل مسائل واقعی و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه نیز عمیق تر خواهد ساخت. اگر به دنبال تسلط بر یکی از قدرتمندترین ابزارهای داده کاوی هستید و می خواهید دانش نظری خود را به مهارت های عملی و کاربردی تبدیل کنید، این کتاب یک سرمایه گذاری ارزشمند بر روی توانمندی های آینده شما خواهد بود.

توصیه می کنیم همین امروز تصمیم به مطالعه یا تهیه این کتاب ارزشمند بگیرید و گام مهمی در مسیر تبدیل شدن به یک متخصص داده کاوی بردارید. این کتاب، همراهی مطمئن در سفر شما به سوی تسلط بر تحلیل داده ها با RapidMiner خواهد بود.