Die beste App von Data mining & Data Warehousing , lernen Sie in einer Minute ein Thema
Die App ist ein komplettes kostenloses Handbuch für Data mining & Data Warehousing das wichtige Themen, Notizen, Materialien, Nachrichten und Blogs auf dem Kurs abdeckt. Laden Sie die App als Referenzmaterial und digitales Buch für Informatik, KI, Data Science & Software Engineering Programs und Business Management Degree -Kurse herunter.
Diese nützliche App listet 200 Themen mit detaillierten Notizen, Diagrammen, Gleichungen, Formeln und Kursmaterial auf. Die Themen sind in 5 Kapiteln aufgeführt. Die App muss für alle Studenten und Fachleute von Informatik und Ingenieurwissenschaften haben.
Die App bietet eine schnelle Überarbeitung und Verweise auf die wichtigen Themen wie eine detaillierte Flash -Karten -Notizen. Sie macht es für den Studenten oder einen Fachmann einfach und nützlich, den Lehrplan schnell vor einem Prüfungen oder einem Interview für Jobs zu behandeln.
Verfolgen Sie Ihr Lernen, setzen Sie Erinnerungen, bearbeiten Sie das Lernmaterial, fügen Sie Lieblingsthemen hinzu, teilen Sie die Themen in den sozialen Medien.
Sie können auch über technische Technologie, Innovation, Ingenieurstartups, College -Forschungsarbeiten, Institut Updates, informative Links zu Kursmaterialien und Bildungsprogrammen aus Ihrem Smartphone oder Tablet oder unter http://www.engineeringapps.net/ bloggen.
Verwenden Sie diese nützliche Engineering -App als Ihr Tutorial, Ihr digitales Buch, einen Referenzhandbuch für Lehrplan, Kursmaterial, Projektarbeiten, teilen Sie Ihre Ansichten im Blog.
Einige der in der App behandelten Themen sind:
1. Einführung in den Data Mining
2. Datenarchitektur
3.. Data-Ware-Häuser (DW)
4. Relationale Datenbanken
5. Transaktionsdatenbanken
6. Erweiterte Daten- und Informationssysteme sowie erweiterte Anwendungen
7. Funktionen für Data Mining
8. Klassifizierung von Data Mining Systems
9. Data Mining Task Primitive
10. Integration eines Data Mining -Systems mit einem DataWareHouse -System
11. Hauptprobleme im Data Mining
12. Leistungsprobleme im Data Mining
13. Einführung in die Datenvorverarbeitung
14. Deskriptive Daten Zusammenfassung
15. Messung der Verteilung von Daten
16. Grafikanzeigen grundlegender deskriptiver Datenzusammenfassungen
17. Datenreinigung
18. Laute Daten
19. Datenreinigungsprozess
20. Datenintegration und Transformation
21. Datenumwandlung
22. Datenreduzierung
23. Dimensionalitätsreduzierung
24. Numerositätsreduzierung
25. Clustering und Probenahme
26. Datendiskretisierung und Konzepthierarchiegenerierung
27. Konzepthierarchiegenerierung für kategoriale Daten
28. Einführung in Data Warehouses
29. Unterschiede zwischen Betriebsdatenbanksystemen und Data Warehouses
30. Ein mehrdimensionales Datenmodell
31. Ein mehrdimensionales Datenmodell
32. Data Warehouse Architektur
33. Der Prozess des Data Warehouse -Designs
34. Eine dreistufige Data Warehouse-Architektur
35. Data Warehouse Back-End-Tools und -Verträge
36. Arten von OLAP -Servern: Rolap gegen Molap gegen Holap
37. Implementierung von Data Warehouse
38. Data Warehousing an Data Mining
39. Online-Analyseverarbeitung zum Online-Analyseabbau
40. Methoden für die Datenwürfelberechnung
41. Multiway -Array -Aggregation für die vollständige Würfelberechnung
42. Sternkubing: Computer-Eisbergwürfel mit einer dynamischen Sternbaumstruktur berechnen
43. Vorbereitungsschalenfragmente für schnell hochdimensionale OLAP vorbereiten
44. Angesteuerte Erkundung von Datenwürfeln
45. Komplexe Aggregation bei mehreren Granularität: Multi -Feature -Würfel
46. Attributorientierte Induktion
47. Attributorientierte Induktion für die Datencharakterisierung
48. Effiziente Implementierung der attributorientierten Induktion
49. Bergbauklassenvergleiche: Unterscheidung zwischen verschiedenen Klassen
50. Häufige Muster
51. Der Apriori -Algorithmus
52. Effizient und skalierbar häufig Elements -Mining -Methoden
Jedes Thema enthält Diagramme, Gleichungen und andere Formen grafischer Darstellungen für ein besseres Lernen und schnelles Verständnis.
Data Mining & Data Warehousing ist Teil des Kurs für Informatik-, Software -Engineering-, KI-, Maschinenlern- und Statistik -Computerausbildungsprogramme sowie Informationstechnologie- und Unternehmensmanagement -Studiengänge an verschiedenen Universitäten.
Erweitern
Veröffentlichungsdatum
Größe
Kategorie
BildungslernenPaketname
