データマイニング＆データウェアハウスの上の最高のアプリは、分でトピックを学びます
アプリは、コース上の重要なトピック、メモ、資料、ニュース、ブログをカバーするデータマイニング＆データウェアハウスの完全なハンドブックです。コンピュータサイエンス、AI、データサイエンス＆ソフトウェア工学プログラム＆経営管理学位コースのための参考資料＆デジタルブックとしてアプリをダウンロードしてください。
この便利なアプリは、詳細なメモ、図、方程式、式、コース教材を含む200のトピックをリストしています。トピックは5章にリストされています。アプリはすべてのコンピュータサイエンス＆エンジニアリングの学生＆専門家のために持っている必要があります。
アプリは、詳細なフラッシュカードのメモのような重要なトピックへの迅速な改訂と参照を提供します、それはそれがそれが簡単に試験や仕事の面接の前にコースシラバスをカバーすることを容易＆便利にします。
学習の追跡、リマインダの設定、教材の編集、お気に入りのトピックの追加、ソーシャルメディアでのトピックの共有を行います。
また、スマートフォンやタブレットから、またはhttp://www.engineeringapps.net/で、エンジニアリングテクノロジ、イノベーション、エンジニアリングスタートアップ、大学の研究、大学の更新、コース教材および教育プログラムに関する有益なリンクについてブログすることもできます。
チュートリアル、デジタルブック、シラバスのリファレンスガイド、コース教材、プロジェクト作業、ブログでの見解の共有など、この便利なエンジニアリングアプリを使用してください。
アプリで覆われているトピックのいくつかは以下のとおりです。
1.データマイニング入門
データアーキテクチャ
データウェアハウス（DW）
4.リレーショナルデータベース
5.トランザクションデータベース
高度なデータ情報システムと高度なアプリケーション
7.データマイニング機能
8.データマイニングシステムの分類
9.データマイニングタスクプリミティブ
10.データマイニングシステムとデータウェアハウスシステムの統合
11.データマイニングにおける主な問題
12.データマイニングのパフォーマンス問題
13.データ前処理の概要
記述データの要約
15.データの分散を測定する
16.基本的な記述データの要約のグラフィック表示
17.データクリーニング
18.ノイズの多いデータ
19.データクリーニングプロセス
20.データ統合と変換
21.データ変換
22.データ整理
次元削減
24.数の減少
25.クラスタリングとサンプリング
26.データの離散化と概念階層の生成
27.カテゴリカルデータの概念階層生成
28.データウェアハウスの紹介
29.運用データベースシステムとデータウェアハウスの違い
30.多次元データモデル
31.多次元データモデル
32.データウェアハウスのアーキテクチャ
33.データウェアハウス設計のプロセス
34. 3層データウェアハウスのアーキテクチャ
35.データウェアハウスのバックエンドツールとユーティリティ
36. OLAPサーバーの種類：ROLAPとMOLAPとHOLAP
37.データウェアハウスの実装
38.データマイニングへのデータウェアハウス
39.オンライン分析マイニングからオンライン分析マイニング
40.データキューブ計算方法
41.フルキューブ計算のための多方向配列集約
42.スターキューブ：動的スターツリー構造を使ったアイスバーグキューブの計算
43.高速高次元OLAPのためのシェルフラグメントの事前計算
44.データキューブのドリブン探査
45.複数の粒度での複雑な集約：マルチ機能キューブ
46.属性指向インダクション
47.データ評価のための属性指向帰納法
48.属性指向帰納法の効率的な実装
49.マイニングクラスの比較：異なるクラス間の区別
50.頻繁なパターン
51.アプリオリアルゴリズム
52.効率的でスケーラブルなアイテムセットマイニング方法
各トピックは、より良い学習と素早い理解のために図表、方程式と他の形のグラフィック表現で完全です。
データマイニング＆データウェアハウスは、コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習＆統計計算教育コース、およびさまざまな大学における情報技術および経営管理学位プログラムの一部です。