La migliore App di Data mining e Data Warehousing, impara un argomento in un minuto

L'app è un manuale completo di Data mining e Data Warehousing che copre argomenti importanti, note, materiali, notizie e blog sul corso. Scarica l'app come materiale di riferimento e libro digitale per informatica, intelligenza artificiale, scienze dei dati e programmi di ingegneria del software e corsi di laurea in gestione aziendale.

Questa utile applicazione elenca 200 argomenti con note dettagliate, diagrammi, equazioni, formule e materiale del corso, gli argomenti sono elencati in 5 capitoli. L'app deve avere per tutti gli studenti di informatica e ingegneria e professionisti.

L'app fornisce una revisione e un riferimento rapidi a temi importanti come le note dettagliate di una scheda flash, rende facile e utile per lo studente o un professionista coprire rapidamente il programma del corso prima di un esame o di un colloquio di lavoro.

Tieni traccia del tuo apprendimento, imposta promemoria, modifica il materiale di studio, aggiungi argomenti preferiti, condividi gli argomenti sui social media.

Puoi anche blog su tecnologia ingegneristica, innovazione, startup ingegneristiche, lavori di ricerca universitari, aggiornamenti di istituti, link informativi sui materiali del corso e programmi di formazione dal tuo smartphone o tablet o su http://www.engineeringapps.net/.

Usa questa utile app di ingegneria come tutorial, libro digitale, guida di riferimento per il programma, materiale del corso, project work, condivisione dei tuoi punti di vista sul blog.

Alcuni degli argomenti trattati nell'app sono:

1. Introduzione al data mining

2. Architettura dei dati

3. Data-Warehouse (DW)

4. Database relazionali

5. Database transazionali

6. Sistemi avanzati di informazione e dati e applicazioni avanzate

7. Funzionalità di data mining

8. Classificazione dei sistemi di data mining

9. Primitive dell'attività di data mining

10. Integrazione di un sistema di data mining con un sistema DataWarehouse

11. Problemi principali nel data mining

12. Problemi di prestazioni nel data mining

13. Introduzione al Preprocesso dei dati

14. Riepilogo dei dati descrittivi

15. Misurare la dispersione dei dati

16. Rappresentazioni grafiche dei riepiloghi dei dati descrittivi di base

17. Pulizia dei dati

18. Dati rumorosi

19. Processo di pulizia dei dati

20. Integrazione e trasformazione dei dati

21. Trasformazione dei dati

22. Riduzione dei dati

23. Riduzione della dimensionalità

24. Riduzione della numerosità

25. Clustering e campionamento

26. Discretizzazione dei dati e generazione della gerarchia concettuale

27. Generazione di gerarchia concettuale per dati categoriali

28. Introduzione ai data warehouse

29. Differenze tra i sistemi di database operativi e i data warehouse

30. Un modello di dati multidimensionale

31. Un modello di dati multidimensionale

32. Architettura del data warehouse

33. Il processo di progettazione del data warehouse

34. Un'architettura a tre livelli di data warehouse

35. Strumenti e utilità di back-end del data warehouse

36. Tipi di server OLAP: ROLAP rispetto a MOLAP rispetto a HOLAP

37. Implementazione del data warehouse

38. Data Warehousing to Data Mining

39. Elaborazione analitica in linea a mining analitico in linea

40. Metodi per il calcolo del cubo di dati

41. Aggregazione di array multiway per il calcolo del cubo completo

42. Cubetti di stelle: cubi di iceberg informatici che utilizzano una struttura di albero stellare dinamica

43. Frammenti di shell pre-computing per OLAP veloce e ad alta dimensione

44. Esplorazione guidata di cubi di dati

45. Aggregazione complessa a granularità multipla: Cubi multifunzione

46. ​​Induzione orientata agli attributi

47. Induzione orientata agli attributi per la caratterizzazione dei dati

48. Implementazione efficiente di induzione orientata agli attributi

49. Confronti di classi di attività minerarie: discriminazione tra classi diverse

50. Modelli frequenti

51. L'algoritmo di Apriori

52. Metodi di estrazione di articoli frequentemente efficienti e scalabili

Ogni argomento è completo di diagrammi, equazioni e altre forme di rappresentazioni grafiche per un migliore apprendimento e una rapida comprensione.

Data mining e Data Warehousing fanno parte di corsi di informatica, ingegneria del software, AI, apprendimento delle macchine e calcolo statistico e corsi di informatica e gestione aziendale in varie università.