خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Introduction to Data Mining (What’s New in Computer Science) 2nd edition

توضیحات فارسی

کتاب «مقدمه‌ای بر داده‌کاوی» نوشته‌ی پان-نینگ تان، مایکل استاینباخ و ویپین کومار (چاپ دوم) یکی از شناخته‌شده‌ترین و پرکاربردترین منابع آموزشی در حوزه‌ی داده‌کاوی و یادگیری ماشین است. این اثر که در مجموعه‌ی What’s New in Computer Science از انتشارات معتبر پیرسون منتشر شده، با بیانی روشن و منظم، مفاهیم بنیادین داده‌کاوی را از سطح مقدماتی تا پیشرفته توضیح می‌دهد.
کتاب به موضوعاتی همچون کشف الگوها، خوشه‌بندی (Clustering)، طبقه‌بندی (Classification)، تحلیل ارتباطات (Association Analysis) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) می‌پردازد و در هر بخش مثال‌های واقعی از حوزه‌های گوناگون مانند تجارت الکترونیک، بیوانفورماتیک و تحلیل شبکه‌های اجتماعی ارائه می‌کند. در چاپ دوم، مباحث مربوط به یادگیری عمیق (Deep Learning)، مدل‌های گرافی احتمالاتی و پردازش کلان‌داده‌ها (Big Data Processing) نیز افزوده شده است تا کتاب با نیازهای روز پژوهشگران و متخصصان علم داده همسو باشد.
این منبع به‌ویژه برای دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری رشته‌های علوم کامپیوتر، آمار، مهندسی داده و هوش مصنوعی مناسب است و به عنوان کتاب درسی در بسیاری از دانشگاه‌های مطرح جهان تدریس می‌شود. اگر به دنبال درکی دقیق از اصول و روش‌های استخراج دانش از داده‌های حجیم هستید، «مقدمه‌ای بر داده‌کاوی» انتخابی ایده‌آل است.

English Description

Introduction to Data Mining (2nd Edition) by Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, and Vipin Kumar is one of the most widely used and respected textbooks in the field of data mining and machine learning. Part of the What’s New in Computer Science series, this edition presents a comprehensive introduction to the essential techniques and concepts used to discover meaningful patterns and insights from large datasets.
The book covers a broad range of topics, including classification, clustering, association analysis, anomaly detection, and dimensionality reduction, providing intuitive explanations supported by practical examples from real-world domains such as business analytics, bioinformatics, and social network analysis.
The second edition brings significant updates, incorporating recent advancements in deep learning, probabilistic graphical models, and big data analytics. Its structured approach and emphasis on both theory and application make it ideal for students, researchers, and professionals seeking a solid understanding of modern data mining methods.
With clear illustrations, algorithmic explanations, and end-of-chapter exercises, this textbook continues to serve as a foundational reference for mastering the principles and practices of data mining.