Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Popis

Aplikace je kompletní příručka pro dolování dat a datové sklady, která pokrývá důležitá témata, poznámky, materiály, zprávy a blogy o kurzu. Stáhněte si aplikaci jako referenční materiál a digitální knihu pro programy informatiky, umělé inteligence, datové vědy a softwarového inženýrství a studijní kurzy podnikového managementu.

Tato užitečná aplikace obsahuje 200 témat s podrobnými poznámkami, diagramy, rovnicemi, vzorci a učebním materiálem, témata jsou uvedena v 5 kapitolách. Aplikace je nutností pro všechny studenty a profesionály informatiky a inženýrství.

Aplikace poskytuje rychlou revizi a odkaz na důležitá témata, jako jsou podrobné poznámky na flash kartě, usnadňuje a je užitečné pro studenta nebo profesionála rychle pokrýt sylabus kurzu před zkouškami nebo pohovorem o zaměstnání.

Sledujte své učení, nastavte si připomenutí, upravujte studijní materiál, přidávejte oblíbená témata, sdílejte témata na sociálních sítích.

Můžete také blogovat o strojírenských technologiích, inovacích, strojírenských startupech, vysokoškolské výzkumné práci, aktualizacích institutu, informativních odkazech na materiály ke kurzům a vzdělávacích programech ze svého chytrého telefonu nebo tabletu nebo na http://www.engineeringapps.net/.

Použijte tuto užitečnou inženýrskou aplikaci jako výukový program, digitální knihu, referenční příručku pro osnovy, studijní materiály, práci na projektu a sdílení svých názorů na blogu.

Některá z témat zahrnutých v aplikaci jsou:

1. Úvod do dolování dat

2. Architektura dat

3. Datové sklady (DW)

4. Relační databáze

5. Transakční databáze

6. Pokročilé datové a informační systémy a pokročilé aplikace

7. Funkce dolování dat

8. Klasifikace systémů pro dolování dat

9. Data Mining Task Primitives

10. Integrace systému pro dolování dat se systémem DataWarehouse

11. Hlavní problémy dolování dat

12. Problémy s výkonem při dolování dat

13. Úvod do předzpracování dat

14. Popisná sumarizace dat

15. Měření rozptylu dat

16. Grafické zobrazení souhrnů základních popisných dat

17. Čištění dat

18. Hlučná data

19. Proces čištění dat

20. Integrace a transformace dat

21. Transformace dat

22. Redukce dat

23. Redukce rozměrů

24. Snížení počtu

25. Shlukování a vzorkování

26. Diskretizace dat a generování hierarchie konceptů

27. Generování hierarchie konceptů pro kategorická data

28. Úvod do datových skladů

29. Rozdíly mezi operačními databázovými systémy a datovými sklady

30. Vícerozměrný datový model

31. Vícerozměrný datový model

32. Architektura datového skladu

33. Proces návrhu datového skladu

34. Třívrstvá architektura datového skladu

35. Back-endové nástroje a utility datového skladu

36. Typy OLAP serverů: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

37. Implementace datového skladu

38. Datové sklady až po dolování dat

39. On-line analytické zpracování na on-line analytickou těžbu

40. Metody výpočtu datové krychle

41. Vícecestná agregace polí pro výpočet celé krychle

42. Star-Cubing: Výpočet kostek ledovce pomocí dynamické struktury hvězdného stromu

43. Pre-computing Shell Fragments for Fast High-Dimension OLAP

44. Řízené zkoumání datových kostek

45. Komplexní agregace při více granularitě: Vícefunkční kostky

46. ​​Atributově orientovaná indukce

47. Atributově orientovaná indukce pro charakterizaci dat

48. Efektivní implementace indukce orientované na atributy

49. Srovnání těžařských tříd: Rozlišování mezi různými třídami

50. Časté vzory

51. Apriori algoritmus

52. Efektivní a škálovatelné metody dolování často položek

Každé téma je doplněno diagramy, rovnicemi a dalšími formami grafických znázornění pro lepší učení a rychlé porozumění.

Data mining & Data Warehousing je součástí vzdělávacího kurzu informatiky, softwarového inženýrství, umělé inteligence, strojového učení a statistického počítání a studijních programů informačních technologií a podnikového managementu na různých univerzitách.