Data mining & Data Warehousing

Najlepsza aplikacja do eksploracji danych i hurtowni danych, naucz się tematu za minutę

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.