Data mining & Data Warehousing

La mejor aplicación de la minería de datos y almacenamiento de datos, aprender un tema en un minuto

La aplicación es gratuita un manual completo de la minería de datos y almacenamiento de datos que cubren temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs en el curso. Descargar la aplicación como material de referencia y libros digitales de programas de ingeniería informática, inteligencia artificial, la ciencia y los datos de software y cursos de grado de gestión empresarial.

Esta útil aplicación enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 5 capítulos. La aplicación se debe tener para todos los estudiantes de Ciencias e Ingeniería y profesionales de la informática.

La aplicación proporciona la revisión rápida y la referencia a los temas importantes como unas detalladas notas de tarjetas flash, que hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional para cubrir el programa del curso rápidamente antes de un examen o entrevista de trabajo.

El seguimiento de su aprendizaje, establecer recordatorios, editar el material de estudio, añadir temas favoritos, compartir los temas en los medios sociales.

También puede blog acerca de la tecnología de la ingeniería, la innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajos de investigación de la universidad, instituto actualizaciones, enlaces informativos sobre los materiales del curso y los programas de educación de su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.

Utilice esta aplicación de ingeniería útiles como su tutorial, libro digital, una guía de referencia para el programa de estudios, material del curso, el trabajo del proyecto, compartiendo sus puntos de vista en el blog.

Algunos de los temas tratados en la aplicación son:

1. Introducción a la minería de datos

2. Arquitectura de Datos

3. Datos-Almacenes (DW)

4. Bases de datos relacionales

5. Bases de datos transaccionales

6. avanzada de datos y sistemas de información y aplicaciones avanzadas

Funcionalidades 7. Data Mining

8. Clasificación de los datos Mining Systems

9. Las primitivas de minería de datos Tarea

10. La integración de un sistema de minería de datos con un sistema DataWarehouse

11. Principales problemas de la minería de datos

12. Los problemas de rendimiento en la minería de datos

13. Introducción a los datos de preproceso

Recapitulación 14. Datos descriptivos

15. La medición de la dispersión de los datos

16. gráficos Displays de datos básicos descriptivos Resúmenes

17. Limpieza de datos

18. Data ruidoso

19. Proceso de limpieza de datos

20. Integración de Datos y Transformación

21. Transformación de Datos

22. Reducción de datos

23. La reducción de dimensionalidad

24. Reducción de numerosidad

25. La agrupación y Toma de Muestras

26. Data Discretización y concepto de jerarquía Generación

27. Concepto de la jerarquía generación para datos categóricos

28. Introducción a los almacenes de datos

29. Las diferencias entre los sistemas de base de datos operativa y Almacenes de Datos

Modelo 30. A Datos Multidimensional

31. Un Modelo de Datos Multidimensional

32. Arquitectura de almacenamiento de datos

33. El proceso de almacenamiento de datos Diseño

34. Una de tres niveles de almacenamiento de datos Arquitectura

35. Herramientas de depósito de datos back-end y Utilidades

36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP frente MOLAP frente HOLAP

37. Almacén de Datos de Aplicación

38. Almacenamiento de datos de Data Mining

39. On-Line Analytical Processing en On-Line Analytical Minería

40. Métodos de Cálculo de datos del cubo

41. Agregación de matriz de varias vías para el cálculo Cubo completa

42. Star-Cubing: Informática Iceberg cubos usando una estructura dinámica de la estrella de árboles

43. Pre-cálculo de Shell Fragmentos para Fast OLAP de alta dimensión

44. Exploración de cubos de datos Driven

45. Agregación Complejo en la granularidad múltiple: Cubos función MULTI

46. ​​Inducción Atributo-Oriented

47. Inducción Atributo-Oriented de datos de caracterización

48. La ejecución eficiente de inducción Atributo-Oriented

49. Las comparaciones de clase Minería: discriminar entre diferentes tipos

50. patrones frecuentes

51. El Apriori algoritmo

52. Los métodos de minería con frecuencia conjunto de elementos eficiente y escalable

Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y la comprensión rápida.

La minería de datos y almacenamiento de datos es parte de la informática, ingeniería de software, AI, aprendizaje automático y Estadística Informática curso de educación y programas de grado de tecnología de la información y de gestión de negocios en varias universidades.