Data mining and Data Warehousing

About: Data mining and Data Warehousing

Aplikacja jest kompletnym podręcznikiem Data Mining & Data Warehousing, który obejmuje ważne tematy, notatki, materiały, wiadomości i blogi na kursie. Pobierz aplikację jako materiał referencyjny i książkę cyfrową dla informatyki, AI, naukę danych i programy inżynierii oprogramowania oraz kursy zarządzania biznesem.

Ta przydatna aplikacja zawiera 200 tematów ze szczegółowymi notatkami, diagramami, równaniami, formułami i materiałami kursu, tematy są wymienione w 5 rozdziałach. Aplikacja musi być przeznaczona dla wszystkich studentów i pracowników informatyki i inżynierii komputerowej.

Aplikacja zapewnia szybką weryfikację i odwoływanie się do ważnych tematów, takich jak szczegółowe notatki z kartą flash, ułatwia i pomaga studentowi lub profesjonalistom szybkie zapoznanie się z sylabusem kursu przed egzaminami lub rozmowami kwalifikacyjnymi.




Śledź swoje uczenie się, ustawiaj przypomnienia, edytuj materiały do ​​nauki, dodawaj ulubione tematy, udostępniaj tematy na portalach społecznościowych.

Możesz również blogować na temat technologii inżynieryjnych, innowacji, startupów inżynieryjnych, prac badawczych uczelni, aktualizacji instytutów, informacyjnych linków na temat materiałów szkoleniowych i programów edukacyjnych ze smartfona lub tabletu lub na stronie http://www.engineeringapps.net/.

Skorzystaj z tej przydatnej aplikacji inżynierskiej jako poradnika, książki cyfrowej, przewodnika po programie nauczania, materiałów kursu, pracy nad projektem, dzielenia się swoimi poglądami na blogu.

Niektóre tematy zawarte w aplikacji to:

1. Wprowadzenie do eksploracji danych
2. Architektura danych
3. Hurtownie danych (DW)
4. Relacyjne bazy danych
5. Transakcyjne bazy danych
6. Zaawansowane systemy danych i informacji oraz aplikacje zaawansowane
7. Funkcje wyszukiwania danych
8. Klasyfikacja systemów wyszukiwania danych
9. Primenty zadań wyszukiwania danych
10. Integracja systemu Data Mining z systemem DataWarehouse
11. Główne problemy w eksploracji danych
12. Problemy z wydajnością w eksploracji danych
13. Wstęp do wstępnego przetwarzania danych
14. Podsumowanie danych opisowych
15. Pomiar rozproszenia danych
16. Wyświetlanie graficzne podstawowych podsumowań danych opisowych
17. Czyszczenie danych
18. Hałaśliwe dane
19. Proces czyszczenia danych
20. Integracja i transformacja danych
21. Transformacja danych
22. Redukcja danych
23. Redukcja wymiarów
24. Redukcja numeracji
25. Klastrowanie i pobieranie próbek
26. Dyskretyzacja danych i generowanie hierarchii koncepcji
27. Generowanie hierarchii koncepcji dla danych kategorycznych
28. Wprowadzenie do hurtowni danych
29. Różnice między systemami operacyjnych baz danych a hurtowniami danych
30. Wielowymiarowy model danych
31. Wielowymiarowy model danych
32. Architektura hurtowni danych
33. Proces projektowania hurtowni danych
34. Trójwarstwowa architektura hurtowni danych
35. Narzędzia i narzędzia zaplecza hurtowni danych
36. Typy serwerów OLAP: ROLAP kontra MOLAP a HOLAP
37. Implementacja hurtowni danych
38. Magazyn danych do eksploracji danych
39. Przetwarzanie analityczne w trybie on-line dla górnictwa analitycznego
40. Metody obliczania modułów danych
41. Agregacja Multiway Array dla obliczeń pełnego sześcianu
42. Gwiezdne kostkowanie: obliczanie brył lodowych przy użyciu dynamicznej struktury z gwiezdnymi drzewami
43. Wstępne obliczanie fragmentów powłoki dla szybkiego, wielowymiarowego OLAP
44. Napędzana eksploracja kostek danych
45. Kompleksowa agregacja przy wielu ziarnistościach: wielo-funkcyjne kostki
46. ​​Indukcja zorientowana na atrybut
47. Indukcja zorientowana na atrybut w celu scharakteryzowania danych
48. Skuteczna implementacja indukcji zorientowanej na atrybuty
49. Porównania klasy górniczej: rozróżnianie między różnymi klasami
50. Częste wzory
51. Algorytm Apriori
52. Wydajne i skalowalne często metody wyszukiwania przedmiotów

Każdy temat jest uzupełniony o diagramy, równania i inne formy reprezentacji graficznych dla lepszego uczenia się i szybkiego zrozumienia.

Eksploracja danych i magazynowanie danych jest częścią programu nauczania informatyki, inżynierii oprogramowania, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i statystyki komputerowej oraz programów informatycznych i zarządzania biznesem na różnych uniwersytetach.