پروژه داده کاوی [coursera]

توجه: قبل از شروع این دوره باید تمام دوره های دیگر این تخصص را تکمیل کنید. این دوره شش هفته ای پروژه تخصصی داده کاوی به شما این امکان را می دهد که الگوریتم ها و تکنیک های آموخته شده برای داده کاوی را از دوره های قبلی در تخصص، از جمله کشف الگو، خوشه بندی، بازیابی متن، متن کاوی و تجسم، برای حل استفاده کنید. چالش های جالب داده کاوی در دنیای واقعی به طور خاص، شما روی مجموعه داده‌های مرور رستوران از Yelp کار خواهید کرد و از تمام دانش و مهارت‌هایی که از دوره‌های قبلی آموخته‌اید برای استخراج این مجموعه داده‌ها برای کشف دانش جالب و مفید استفاده خواهید کرد. طراحی پروژه بر این موارد تاکید دارد: 1) شبیه سازی گردش کار یک داده کاوی در یک محیط کار واقعی. 2) ادغام تکنیک های مختلف استخراج تحت پوشش در چندین دوره فردی؛ 3) آزمایش راه های مختلف برای حل یک مشکل برای عمیق تر کردن درک خود از تکنیک ها. و 4) به شما این امکان را می دهد که ایده های خود را به طور خلاقانه پیشنهاد و بررسی کنید. هدف این پروژه تجزیه و تحلیل و استخراج مجموعه بزرگی از داده‌های مرور Yelp برای کشف دانش مفید برای کمک به مردم در تصمیم‌گیری در مورد غذا خوردن است. این پروژه شامل خروجی های زیر خواهد بود: 1. تجسم نظر: محتوای بررسی را کاوش و تجسم کنید تا بفهمید افراد در آن نظرات چه گفته اند. 2. ساخت نقشه آشپزی: مجموعه داده ها را برای درک چشم انداز انواع مختلف غذاها و شباهت های آنها استخراج کنید. 3. کشف غذاهای محبوب برای یک آشپزی: مجموعه داده ها را استخراج کنید تا غذاهای رایج/محبوب یک غذای خاص را کشف کنید. 4. توصیه رستوران‌ها برای کمک به مردم در تصمیم‌گیری برای غذا خوردن: مجموعه داده‌ها را استخراج کنید تا رستوران‌ها را برای یک غذای خاص رتبه‌بندی کنید و وضعیت بهداشتی یک رستوران را پیش‌بینی کنید. از دیدگاه کاربران، یک نقشه آشپزی می تواند به آنها کمک کند تا بفهمند چه غذاهایی وجود دارد و تصویر بزرگ انواع غذاها و روابط آنها را ببینند. هنگامی که آنها تصمیم می گیرند چه غذاهایی را امتحان کنند، علاقه مند می شوند که بدانند غذاهای محبوب آن آشپزی چیست و تصمیم بگیرند که چه غذاهایی داشته باشند. در نهایت، آنها باید یک رستوران را انتخاب کنند. بنابراین، توصیه رستوران ها بر اساس یک غذای خاص مفید خواهد بود. علاوه بر این، پیش بینی وضعیت بهداشتی یک رستوران نیز مفید خواهد بود. با کار بر روی این وظایف، تجربه ای با یک گردش کار معمولی در داده کاوی به دست خواهید آورد که شامل پیش پردازش داده ها، کاوش داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها، بهبود روش های تجزیه و تحلیل و ارائه نتایج است. شما این فرصت را خواهید داشت که چندین الگوریتم از دوره های مختلف را برای تکمیل یک کار معدنی نسبتاً پیچیده ترکیب کنید و با روش های مختلف برای حل یک مسئله آزمایش کنید تا بهترین راه حل آن را درک کنید. ما روش‌های خاصی را پیشنهاد می‌کنیم، اما شما بسیار تشویق می‌شوید که ایده‌های خود را کشف کنید، زیرا اکتشاف باز، با طراحی، هدف پروژه است. شما ملزم به ارائه گزارش مختصری برای هر یک از وظایف برای درجه بندی همتا هستید. گزارش تلفیقی نهایی نیز مورد نیاز است که به صورت همتا رتبه بندی می شود.