แอพที่ดีที่สุดในการขุดข้อมูลและคลังข้อมูลเรียนรู้หัวข้อในหนึ่งนาที
แอพนี้เป็นคู่มือฉบับสมบูรณ์ของ Data mining & Data Warehouse ซึ่งครอบคลุมหัวข้อสำคัญบันทึกวัสดุข่าวและบล็อกในหลักสูตร ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นเป็นหนังสืออ้างอิงและหนังสือดิจิตอลสำหรับวิทยาการคอมพิวเตอร์, AI, วิทยาศาสตร์ข้อมูลและโปรแกรมวิศวกรรมซอฟต์แวร์และหลักสูตรปริญญาการจัดการธุรกิจ
แอปที่มีประโยชน์นี้แสดงรายการ 200 หัวข้อพร้อมบันทึกรายละเอียดไดอะแกรมสมการสูตรและเนื้อหาหลักสูตรหัวข้อจะถูกระบุไว้ใน 5 บท แอพนี้จะต้องมีสำหรับนักศึกษาสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และวิศวกรรมและมืออาชีพทุกคน
แอปให้การแก้ไขอย่างรวดเร็วและอ้างอิงถึงหัวข้อสำคัญเช่นบันทึกย่อของแฟลชการ์ดโดยละเอียดทำให้ง่ายและมีประโยชน์สำหรับนักเรียนหรือมืออาชีพเพื่อครอบคลุมหลักสูตรหลักสูตรอย่างรวดเร็วก่อนสอบหรือสัมภาษณ์งาน
ติดตามการเรียนรู้ของคุณตั้งค่าการเตือนแก้ไขเนื้อหาการศึกษาเพิ่มหัวข้อที่ชื่นชอบแชร์หัวข้อในโซเชียลมีเดีย
นอกจากนี้คุณยังสามารถบล็อกเกี่ยวกับเทคโนโลยีวิศวกรรมนวัตกรรม startups วิศวกรรมงานวิจัยของวิทยาลัยการปรับปรุงสถาบันลิงค์ข้อมูลเกี่ยวกับหลักสูตรของหลักสูตรและโปรแกรมการศึกษาจากสมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ตหรือที่ http://www.engineeringapps.net/
ใช้แอพพลิเคชั่นทางวิศวกรรมที่มีประโยชน์เช่นการสอนหนังสือดิจิตอลคู่มืออ้างอิงเนื้อหาหลักสูตรงานโครงการการแบ่งปันมุมมองของคุณบนบล็อก
บางหัวข้อที่กล่าวถึงในแอพคือ:
1. การทำเหมืองข้อมูลเบื้องต้น
2. สถาปัตยกรรมข้อมูล
3. คลังข้อมูล (DW)
4. ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
5. ฐานข้อมูลธุรกรรม
6. ระบบข้อมูลและข้อมูลขั้นสูงและการใช้งานขั้นสูง
7. ฟังก์ชันการทำเหมืองข้อมูล
8. การจำแนกประเภทของระบบเหมืองข้อมูล
9. ขั้นตอนการขุดข้อมูล
10. การรวมระบบ Data Mining เข้ากับระบบ DataWarehouse
11. ประเด็นสำคัญในการขุดข้อมูล
12. ปัญหาประสิทธิภาพในการขุดข้อมูล
13. การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น
14. การสรุปข้อมูลเชิงพรรณนา
15. การวัดการกระจายของข้อมูล
16. การแสดงกราฟิกของข้อมูลสรุปพื้นฐาน
17. การล้างข้อมูล
18. ข้อมูลที่มีเสียงดัง
19. กระบวนการทำความสะอาดข้อมูล
20. การรวมและการแปลงข้อมูล
21. การแปลงข้อมูล
22. การลดข้อมูล
23. การลดขนาด
24. การลดจำนวน
25. การจัดกลุ่มและการสุ่มตัวอย่าง
26. การแยกประเภทข้อมูลและการสร้างลำดับชั้นของแนวคิด
27. การสร้างลำดับขั้นของแนวคิดสำหรับข้อมูลหมวดหมู่
28. คลังข้อมูลเบื้องต้น
29. ความแตกต่างระหว่างระบบฐานข้อมูลเชิงปฏิบัติการและคลังข้อมูล
30. ตัวแบบข้อมูลหลายมิติ
31. ตัวแบบข้อมูลหลายมิติ
32. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูล
33. กระบวนการออกแบบคลังข้อมูล
34. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูลสามระดับ
35. เครื่องมือและยูทิลิตี Back-End ของคลังข้อมูล
36. ประเภทของเซิร์ฟเวอร์ OLAP: ROLAP และ MOLAP เทียบกับ HOLAP
37. การดำเนินการด้านคลังข้อมูล
38. การจัดทำคลังข้อมูลไปยังการขุดข้อมูล
39. การประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์เพื่อการขุดเชิงวิเคราะห์ออนไลน์
40. วิธีการคำนวณ Data Cube
41. การรวมหลายอาร์เรย์สำหรับการคำนวณคิวบ์แบบเต็ม
42. การตรึงรูปดาว: การคำนวณก้อนน้ำแข็งภูเขาน้ำแข็งโดยใช้โครงสร้างดาวต้นไม้แบบไดนามิก
43. การคำนวณแฟรกเมนต์ของเชลล์ล่วงหน้าเพื่อ OLAP ระดับสูงอย่างรวดเร็ว
44. การขับเคลื่อนการสำรวจก้อนข้อมูล
45. การรวมเชิงซ้อนที่ความละเอียดหลายระดับ: หลายคุณลักษณะแบบลูกบาศก์
46. การปฐมนิเทศเชิงคุณลักษณะ
47. การเหนี่ยวนำที่เน้นคุณลักษณะสำหรับข้อมูลลักษณะ
48. การใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพของการเหนี่ยวนำที่มุ่งเน้นคุณสมบัติ
49. การเปรียบเทียบคลาสการทำเหมือง: การแบ่งแยกระหว่างคลาสที่ต่างกัน
50. รูปแบบที่ใช้บ่อย
51. อัลกอริทึม Apriori
52. วิธีการขุดชุดไอเท็มบ่อยครั้งที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้
แต่ละหัวข้อเสร็จสมบูรณ์ด้วยไดอะแกรมสมการและรูปแบบอื่น ๆ ของภาพกราฟิกเพื่อการเรียนรู้ที่ดีขึ้นและความเข้าใจอย่างรวดเร็ว
Data mining & Data Warehouse เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์, วิศวกรรมซอฟต์แวร์, AI, หลักสูตรการเรียนรู้คอมพิวเตอร์และสถิติการศึกษาคอมพิวเตอร์และหลักสูตรเทคโนโลยีสารสนเทศและการจัดการธุรกิจในมหาวิทยาลัย