Data mining & Data Warehousing

Najlepszą aplikację na Danych górnictwo i hurtowni danych, nauczyć się tematu w minutę

Aplikacja jest kompletny wolny Handbook of Data Mining & hurtowni danych, które obejmują ważne tematy, notatki, materiały, wiadomości i blogi na temat kursu. Pobierz aplikację jako materiał odniesienia i książki cyfrowej dla informatyki, AI, danych naukowych i programowych programów inżynierskich i kursy zarządzania przedsiębiorstwem stopnia.

Ta użyteczna App wymienia 200 tematów ze szczegółowymi notatki, wykresy, równania, wzory i materiały szkoleniowe, tematy są wymienione w 5 rozdziałów. Aplikacja jest obowiązkowa dla wszystkich i Inżynierii komputerowych studentów i profesjonalistów.

Aplikacja pozwala na szybki przegląd i odniesienie do ważnych tematów niczym szczegółowych notatek karty pamięci flash, to sprawia, że ​​łatwo i użyteczne dla studenta lub profesjonalny pokrycia Program kursu szybko, zanim an egzaminu lub rozmowy kwalifikacyjnej do pracy.

Śledź swoją naukę, ustawiać przypomnienia, edytować materiały do ​​nauki, dodać ulubione tematy, dzielić tematów w mediach społecznościowych.

Można również blog o technologii inżynierii, innowacji, firmach inżynierskich, prac badawczych uczelni, aktualizacje Institute, pouczające linków na materiałach i programów edukacyjnych oczywiście ze smartfonu lub tabletu lub na http://www.engineeringapps.net/.

Użyj tej użytecznej aplikacji inżynierskich jako samouczek, książki cyfrowej, poradnik dla nauczania, materiały szkoleniowe, prac projektowych, dzieląc się swoimi poglądami na blogu.

Niektóre z tematów poruszanych w tej aplikacji są:

1. Wprowadzenie do eksploracji danych

2. Dane Architektura

3. Dane, Magazyny (DW)

4. relacyjnych baz danych

5. baz danych transakcyjnych

6. Dane i informacje zaawansowane systemy Zaawansowane Aplikacje

7. Data Mining Funkcjonalności

8. Klasyfikacja systemów eksploracji danych

9. Data Mining prymitywów zadań

10. Integracja systemu Data Mining z systemem DataWarehouse

11. Najważniejsze zagadnienia z zakresu Data Mining

12. Problemy z wydajnością w Data Mining

13. Wprowadzenie do danych Preprocesuj

Podsumowania 14. Dane opisowa

15. Pomiar dyspersji Danych

16. Wyświetlacze graficzne podstawowych danych opisowych streszczeń

17. Czyszczenie danych

18. Dane Noisy

19. Czyszczenie Dane procesowe

20. Integracja danych i transformacja

21. Transformacja danych

22. Redukcja danych

23. Redukcja wymiarowości

24. Numerosity Redukcja

25. Klastry i próbkowania

26. Dane Dyskretyzacja i koncepcja Hierarchia Generation

27. Pojęcie Hierarchia generacji dla Categorical Danych

28. Wprowadzenie do hurtowni danych

29. Różnice między operacyjnych systemów baz danych i hurtowni danych

Wzór 30. wielowymiarowych danych

Wzór 31. wielowymiarowych danych

32. Architektura hurtowni danych

33. Proces Projektowanie hurtowni danych

34. trójwarstwowej architektury hurtowni danych

35. Narzędzia hurtowni danych back-end and Utilities

36. Rodzaje serwerów OLAP: ROLAP kontra MOLAP kontra HOLAP

37. Wdrożenie hurtowni danych

38. hurtowni danych do Data Mining

39. On-Line Analytical Processing w On-Line Analytical Mining

40. Metody obliczeń danych Cube

41. Multiway Array Agregacja Full Cube obliczeń

42. Star organizowania kostek: Obliczanie Iceberg Cubes Korzystanie struktura dynamiczna Star-tree

43. Pre-computing Shell fragmenty na szybki-Dimensional OLAP

44. Kierując Eksploracja danych Kostki

45. Kompleks Agregacja na stwardnienie ziarnistości: Multi Kostki fabularne

46. ​​Atrybut-Oriented Indukcja

47. Atrybut-Oriented Indukcja za dane charakteryzujące

48. Skuteczna Realizacja atrybut-Oriented Induction

49. Porównania klasy Górnictwo: Odróżnianie różnych klas

50. Częste wzory

51. Algorytm Apriori

52. Skuteczne i skalowalne często itemset metod wydobywczych

Każdy temat jest w komplecie z diagramów, równań i innych form graficznych przedstawień dla lepszego uczenia się i szybkiego zrozumienia.

eksploracji danych i hurtowni danych jest częścią informatyki, inżynierii oprogramowania, AI, uczenia maszynowego i Informatyki Statystycznej oczywiście edukacja i technologia informacyjna zarządzania przedsiębiorstwem studiów na różnych uczelniach.