Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Popis

Aplikácia je kompletnou príručkou Data mining & Data Warehousing, ktorá pokrýva dôležité témy, poznámky, materiály, novinky a blogy o kurze. Stiahnite si aplikáciu ako referenčný materiál a digitálnu knihu pre programy informatiky, AI, dátovej vedy a softvérového inžinierstva a kurzy podnikového manažmentu.

Táto užitočná aplikácia obsahuje 200 tém s podrobnými poznámkami, diagramami, rovnicami, vzorcami a učebným materiálom, témy sú uvedené v 5 kapitolách. Aplikácia je nevyhnutná pre všetkých študentov a profesionálov informatiky a inžinierstva.

Aplikácia poskytuje rýchlu revíziu a odkaz na dôležité témy, ako sú podrobné poznámky na karte, uľahčuje a je užitočné pre študenta alebo profesionála rýchlo pokryť sylabus kurzu pred skúškami alebo pohovorom o práci.

Sledujte svoje učenie, nastavte si pripomienky, upravte študijný materiál, pridajte obľúbené témy, zdieľajte témy na sociálnych sieťach.

Môžete tiež blogovať o inžinierskych technológiách, inováciách, strojárskych startupoch, vysokoškolských výskumných prácach, aktualizáciách inštitútov, informatívnych odkazoch na materiály kurzov a vzdelávacích programoch zo svojho smartfónu alebo tabletu alebo na http://www.engineeringapps.net/.

Použite túto užitočnú inžiniersku aplikáciu ako svoj návod, digitálnu knihu, referenčnú príručku pre učebné osnovy, učebný materiál, prácu na projekte a zdieľajte svoje názory na blogu.

Niektoré z tém, ktoré aplikácia pokrýva, sú:

1. Úvod do dolovania dát

2. Architektúra údajov

3. Dátové sklady (DW)

4. Relačné databázy

5. Transakčné databázy

6. Pokročilé dátové a informačné systémy a pokročilé aplikácie

7. Funkcie dolovania údajov

8. Klasifikácia systémov dolovania údajov

9. Primitívy úloh dolovania údajov

10. Integrácia systému dolovania údajov so systémom DataWarehouse

11. Hlavné problémy dolovania údajov

12. Problémy s výkonom pri dolovaní údajov

13. Úvod do predspracovania údajov

14. Sumarizácia popisných údajov

15. Meranie rozptylu údajov

16. Grafické zobrazenia súhrnov základných popisných údajov

17. Čistenie dát

18. Šumné údaje

19. Proces čistenia dát

20. Integrácia a transformácia údajov

21. Transformácia údajov

22. Redukcia dát

23. Redukcia rozmerov

24. Zníženie počtu

25. Klastrovanie a odber vzoriek

26. Diskretizácia údajov a generovanie hierarchie konceptov

27. Generovanie hierarchie konceptov pre kategorické údaje

28. Úvod do dátových skladov

29. Rozdiely medzi operačnými databázovými systémami a dátovými skladmi

30. Multidimenzionálny dátový model

31. Multidimenzionálny dátový model

32. Architektúra dátového skladu

33. Proces návrhu dátového skladu

34. Trojvrstvová architektúra dátového skladu

35. Back-end nástroje a pomôcky Data Warehouse

36. Typy OLAP serverov: ROLAP verzus MOLAP verzus HOLAP

37. Implementácia dátového skladu

38. Dátové sklady až po dolovanie dát

39. On-line analytické spracovanie na on-line analytickú ťažbu

40. Metódy pre výpočet dátovej kocky

41. Viaccestná agregácia polí pre výpočet celej kocky

42. Star-Cubing: Výpočet kociek ľadovca pomocou dynamickej štruktúry hviezdneho stromu

43. Predvýpočet fragmentov shellu pre rýchly vysokorozmerný OLAP

44. Riadený prieskum dátových kociek

45. Komplexná agregácia pri viacnásobnej granularite: Kocky s viacerými funkciami

46. ​​Atribútovo orientovaná indukcia

47. Atribútovo orientovaná indukcia pre charakterizáciu dát

48. Efektívna implementácia atribútovo orientovanej indukcie

49. Porovnania ťažobných tried: Rozlišovanie medzi rôznymi triedami

50. Časté vzory

51. Apriori algoritmus

52. Efektívne a škálovateľné metódy ťažby často položiek

Každá téma je doplnená o diagramy, rovnice a iné formy grafických znázornení pre lepšie učenie a rýchle pochopenie.

Data mining & Data Warehousing je súčasťou vzdelávacích kurzov informatiky, softvérového inžinierstva, AI, strojového učenia a štatistických výpočtov a študijných programov v oblasti informačných technológií a podnikového manažmentu na rôznych univerzitách.