آموزش وب کاوی یا Web Mining فرادرس
محتوای این دوره، شامل ویدئوها، فایلهای پیوست، پروژهها و یادداشتها، با هدف یادگیری سریعتر و مؤثرتر طراحی شدهاند. تمامی دوره های رایگان کده بهصورت رایگان و همچنین از طریق خرید اشتراکی در دسترس بوده و سعی شده همواره تمامی دوره ها بدون قفل و دارای آخرین آپدیت باشند. دوره ها فقط از سمت ربات تلگرامی رایگان کده قابل دانلود هستند.
آموزش وب کاوی یا Web Mining فرادرس
محتوای این دوره، شامل ویدئوها، فایلهای پیوست، پروژهها و یادداشتها، با هدف یادگیری سریعتر و مؤثرتر طراحی شدهاند. تمامی دوره های رایگان کده بهصورت رایگان و همچنین از طریق خرید اشتراکی در دسترس بوده و سعی شده همواره تمامی دوره ها بدون قفل و دارای آخرین آپدیت باشند.
این دوره تا آخرین پارت منتشر شده از سوی سازنده قرار گرفته است!
این دوره بدون هیچ لایسنس و قفل نرمافزاری با فرمت MP4 قرار گرفته است!
آموزش وب کاوی یا Web Mining فرادرس
از دیگر بخشهای کلیدی دوره، میتوان به روشهای جمعآوری داده از صفحات وب با استفاده از تکنیکهایی مانند Web Scraping، تحلیل رفتار کاربران، خوشهبندی اطلاعات، و استخراج دانش از شبکههای اجتماعی اشاره کرد. مباحث با ارائه مثالهای عملی و پروژهمحور آموزش داده میشوند تا کاربرد آنها در مسائل واقعی مشخص شود.
این دوره نهتنها برای علاقهمندان به دادهکاوی و علوم داده مفید است، بلکه میتواند برای توسعهدهندگان وب، محققان بازاریابی دیجیتال و تحلیلگران کسبوکار نیز ابزاری کاربردی باشد تا بتوانند از اطلاعات پنهان در وب بهرهبرداری کنند.
همچنین در این دوره تلاش شده تا با بهرهگیری از پروژههای واقعی مانند تحلیل دادههای وبسایتها، بررسی روندهای جستجو، و استخراج الگوهای پنهان از شبکههای اجتماعی، توانایی شرکتکنندگان در کاربرد عملی مفاهیم وبکاوی تقویت شود. این آموزش برای افرادی که قصد دارند در حوزه تحلیل دادههای آنلاین فعالیت حرفهای داشته باشند، یک نقطه شروع قدرتمند فراهم میکند.
- درس یکم: معرفی مفهوم وب کاوی، اصول و شاخص های ارزیابی
- درس دوم: تکنیک های پایه ارزیابی اطلاعات متنی
- رده بندی Classification
- خوشه بندی Clustering
- درس سوم: معرفی مدل های بازیابی اطلاعات
- مدل های فضای برداری (Vector Space Model)
- مدل های احتمالی (Probabilistic Models)
- مدل های آماری زبانی (Statistical Language Models)
- مدل های بازیابی ضابطه ای (Axiomatic Retrieval Models)
- درس چهارم: معرفی معماری و ساختار سامانه های جستجوی وب
- ملاحظات پیاده سازی سامانه های بازیابی اطلاعات
- الگوریتم های پایه بازیابی اطلاعات وب: معرفی الگوریتم های رتبه بندی PageRank و HITS
- معرفی الگوریتم های رتبه بندی گسترش یافته روش های PageRank و HITS
- معرفی ساختار و اجزای جویشگرهای وب (Web Search Engines) – بیان برخی از کاربردهای تکنیک های بازیابی اطلاعات وب
- معرفی ساختار و اجزای فراجویشگرهای وب (Web Meta-Search Engines)
- درس پنجم: مسائل به روز در بازیابی اطلاعات وب
- معرفی صفحات هرز (Spam) در محیط وب و الگوریتم های تشخیص آن ها
- مباحث پیشرفته در زمینه بازیابی اطلاعات وب: رتبه بندی مبتنی بر یادگیری (Learning to Rank)
- ادامه کاربردهای تکنیک های بازیابی اطلاعات وب: رده بندی، خوشه یابی، پالایش اطلاعات و خلاصه سازی متون
- بازیابی بین زبانی اطلاعات (Cross-Language Information Retrieval)
- تکنیک های طراحی واسط کاربر برای سامانه های بازیابی اطلاعات وب
- بیان روند تکامل وب و معرفی نسل های مختلف آن و دورنمای آینده
- این دوره مناسب چه کسانی است؟
-
علاقهمندان به دادهکاوی و علوم داده
-
پژوهشگران حوزه تحلیل رفتار کاربران و شبکههای اجتماعی
-
توسعهدهندگان و تحلیلگرانی که میخواهند از دادههای وب استفاده کنند
- این دوره مناسب چه کسانی نیست؟
-
کسانی که با زبان برنامهنویسی Python آشنا نیستند و علاقهای به یادگیری آن ندارند
-
افرادی که به مباحث آماری یا تحلیل داده علاقه ندارند
-
کسانی که صرفاً به طراحی سایت و رابط کاربری علاقهمندند
بله، بیشتر مثالها با زبان Python ارائه میشوند، بنابراین آشنایی مقدماتی با آن ضروری است.
– بله، مفاهیم وبکاوی در بسیاری از پژوهشهای مرتبط با دادهکاوی و تحلیل رفتار کاربران کاربرد دارد.
– بله، کتابخانههایی مانند BeautifulSoup، Scrapy، pandas و سایر ابزارهای مهم تحلیل داده در Python بررسی میشوند.
