در این سلسله مقالات به مفاهیم و کاربرد های داده‌کاوی، متن کاوی و علوم مرتبط با علم داده پرداخته می‌شود. با توجه به حجم عظیم مقالات تولید شده در زبان فارسی در حوزه داده کاوی و علم داده، آکادمی داده تصمیم گرفت مقالات فارسی منتشر شده در این حوزه را خلاصه برداری کرده و در اختیار علاقه مندان قرار دهد. این مقالات ابتدا با معرفی موضوع و کارهای انجام شده آغاز می شود و سپس مجموعه داده یا دیتاست تحقیق ارائه می شود و سپس پیاده سازی انجام شده در رپیدماینر، وکا یا پایتون ارائه شده و نتایج تحلیل می شود.
در این رشته نوشته ها ابتدا خلاصه ای از مقاله ارائه شده و سپس نتیجه گیری مقاله عینا آورده می گردد و سپس فایل پی دی اف آن نیز برای دانلود در اختیار محققین و پژوهشگران عزیز قرار می گیرد.
پایگاه داده ها در حوزه سلامت حاوی میزان وسیعی از داده های بالینی است که کشف ارتباطات و الگوها در آن می تواند به دانش جدید پزشکی بیانجامد. امروزه با توجه به ظهور نظام های اطلاعات یکپارچه و رشد فن آوری اطلاعات، این مهم بیش از پیش نمایان شده است. داده کاوی از جمله پیشرفتهای فن آوری در راستای مدیریت داده ها است و استفاده گسترده از سیستم های اطلاعات و پایگاه های داده، ادغام آن را با شیوه های سنتی به یک الزام تبدیل کرده است. در محیط رقابتی امروز، سازمان های سلامتی که به واسطه ی فن آوری هایی هم چون داده کاوی بتوانند داده ها را در راستای بهبود کیفیت سلامت به کار برند سریع تر به قله ی موفقیت خواهند رسید، لذا لازم است سازمان های سلامت ما نیز با استفاده از تخصص صاحبان این فن از این عرصه رقابت باز نمانند. بسیاری از مراکز تحقیقاتی بخش سلامت، دارای حجم زیادی از داده ها هستند که یا هرگز تحلیل نمی شوند و یا اگر هم تحلیل و به دانش منتج شوند به واسطه ی استفاده از شیوه های سنتی، امری مقطعی و زمانبر است؛ حال آن که با روی آوردن به داده کاوی و اجرای آن می توانند داده ها را به ابزاری نیرومند و رقابتی تبدیل نموده و گام های جدیدی را در پیشگیری، تشخیص، درمان و ارائه خدمات با کیفیت به مشتریان سلامت بردارند.
این مقاله از طریق لینک قابل دسترسی است و محققین علاقه مند می توانند آن را به صورت رایگان دریافت نمایند.
اگر به پژوهش در حوزه داده کاوی علاقه مند هستید توصیه می شود حتما مجموعه بی نظیر پانصد مقاله فارسی در زمینه داده کاوی و مجموعه های مشابه آن و مقالات مرتبط با کاربرد داده کاوی در پیش بینی بیماری را تهیه بفرمایید.
اگر در زمینه متن کاوی در حال تحقیق یا پیاده سازی پروژه یا پایان نامه هستید برای گرفتن مشاوره یا دادن سفارش انجام با ما تماس بگیرید. آکادمی داده در تلگرام (https://t.me/dataacademy) حضور دارد برای ارتباط از طریق ایمیل آدرس جیمیل: dataacademyir@gmail.com می باشد.
افتخار آکادمی داده، همسفر بودن با شما در راه یادگیری علم داده است.