Лучшее приложение для Data Mining и Data Warehousing, изучите тему за минуту
Приложение представляет собой полный справочник по интеллектуальному анализу данных и хранилищу данных, который охватывает важные темы, заметки, материалы, новости и блоги по курсу. Скачать приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для компьютерных наук, искусственного интеллекта, программных данных и программных программ и курсов по управлению бизнесом.
Это полезное приложение перечисляет 200 тем с подробными примечаниями, диаграммами, уравнениями, формулами и материалами курса, темы перечислены в 5 главах. Приложение должно быть для всех студентов и специалистов по информатике и технике.
Приложение обеспечивает быстрый пересмотр и ссылки на важные темы, такие как подробные заметки на флэш-карте, оно позволяет студенту или специалисту легко и быстро быстро выполнить программу курса перед экзаменами или собеседованием для получения работы.
Отслеживайте свое обучение, устанавливайте напоминания, редактируйте учебный материал, добавляйте любимые темы, делитесь темами в социальных сетях.
Вы также можете вести блог о технических технологиях, инновациях, инженерных стартапах, научно-исследовательской работе колледжа, обновлениях институтов, информационных ссылках на материалы курса и образовательных программах со своего смартфона или планшета или по адресу http://www.engineeringapps.net/.
Используйте это полезное инженерное приложение в качестве учебного пособия, цифровой книги, справочного руководства для учебной программы, материалов курса, работы над проектом, делитесь своими взглядами в блоге.
Некоторые из тем, которые рассматриваются в приложении:
1. Введение в интеллектуальный анализ данных
2. Архитектура данных
3. Хранилища данных (DW)
4. Реляционные базы данных
5. Транзакционные базы данных
6. Передовые данные и информационные системы и передовые приложения
7. Функции интеллектуального анализа данных
8. Классификация систем интеллектуального анализа данных
9. Примитивы задачи интеллектуального анализа данных
10. Интеграция системы интеллектуального анализа данных с системой DataWarehouse
11. Основные проблемы в Data Mining
12. Проблемы производительности в Data Mining
13. Введение в препроцесс данных
14. Описательное суммирование данных
15. Измерение дисперсии данных
16. Графическое отображение основных описательных данных
17. Очистка данных
18. Шумные данные
19. Процесс очистки данных
20. Интеграция и преобразование данных
21. Преобразование данных
22. Сокращение данных
23. Уменьшение размерности
24. Уменьшение численности
25. Кластеризация и выборка
26. Дискретизация данных и генерация концептуальной иерархии
27. Генерирование понятий для категориальных данных
28. Введение в хранилища данных
29. Различия между операционными системами баз данных и хранилищами данных
30. Многомерная модель данных
31. Многомерная модель данных
32. Архитектура хранилища данных
33. Процесс проектирования хранилища данных
34. Трехуровневая архитектура хранилища данных
35. Внутренние инструменты и утилиты хранилища данных
36. Типы серверов OLAP: ROLAP против MOLAP против HOLAP
37. Внедрение хранилища данных
38. Хранение данных в Data Mining
39. Онлайн аналитическая обработка для онлайн аналитического майнинга
40. Методы вычисления куба данных
41. Агрегация многомерных массивов для вычисления полного куба
42. Звездный куб: вычисление кубов айсберга с использованием динамической структуры звездного дерева
43. Предварительные вычисления фрагментов оболочки для быстрого многомерного OLAP
44. Управляемое исследование кубов данных
45. Сложная агрегация с множественной гранулярностью: многофункциональные кубы
46. Атрибутно-ориентированная индукция
47. Атрибутно-ориентированная индукция для характеристики данных
48. Эффективная реализация атрибутно-ориентированной индукции
49. Сравнение классов горных работ: различение между разными классами
50. Частые закономерности
51. Алгоритм Априори
52. Эффективные и масштабируемые методы майнинга предметов.
Каждая тема дополнена диаграммами, уравнениями и другими формами графического представления для лучшего изучения и быстрого понимания.
Data Mining и Data Warehousing являются частью учебных курсов по информатике, программному обеспечению, искусственному интеллекту, машинному обучению и статистическим вычислениям, а также программам в области информационных технологий и управления бизнесом в различных университетах.