Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Beskrivelse

Appen er en komplett håndbok for Data mining & Data Warehousing som dekker viktige emner, notater, materialer, nyheter og blogger på kurset. Last ned appen som et referansemateriale og digital bok for informatikk, AI, datavitenskap og programvareingeniørprogrammer og bedriftsledelseskurs.

Denne nyttige appen viser 200 emner med detaljerte notater, diagrammer, ligninger, formler og kursmateriell, emnene er oppført i 5 kapitler. Appen er et must for alle informatikk- og ingeniørstudenter og -fagfolk.

Appen gir rask revisjon og referanse til viktige emner som detaljerte flashkortnotater, den gjør det enkelt og nyttig for studenten eller en profesjonell å dekke kurspensum raskt før en eksamen eller jobbintervju.

Spor læringen din, still inn påminnelser, rediger studiematerialet, legg til favorittemner, del emnene på sosiale medier.

Du kan også blogge om ingeniørteknologi, innovasjon, ingeniørstartups, høyskoleforskningsarbeid, instituttoppdateringer, informative lenker om kursmateriell og utdanningsprogrammer fra smarttelefonen eller nettbrettet eller på http://www.engineeringapps.net/.

Bruk denne nyttige ingeniørappen som veiledning, digital bok, referanseguide for pensum, kursmateriell, prosjektarbeid, deling av synspunkter på bloggen.

Noen av emnene som dekkes i appen er:

1. Introduksjon til data mining

2. Dataarkitektur

3. Datavarehus (DW)

4. Relasjonsdatabaser

5. Transaksjonsdatabaser

6. Avanserte data- og informasjonssystemer og avanserte applikasjoner

7. Data Mining-funksjoner

8. Klassifisering av datautvinningssystemer

9. Primitiver for datautvinningsoppgaver

10. Integrasjon av et Data Mining System med et DataWarehouse System

11. Store problemer innen datautvinning

12. Ytelsesproblemer i Data Mining

13. Introduksjon til dataforbehandling

14. Beskrivende dataoppsummering

15. Måling av spredningen av data

16. Grafiske visninger av grunnleggende beskrivende datasammendrag

17. Datarensing

18. Støyende data

19. Datarenseprosess

20. Dataintegrasjon og -transformasjon

21. Datatransformasjon

22. Datareduksjon

23. Dimensjonsreduksjon

24. Tallreduksjon

25. Klynger og prøvetaking

26. Datadiskretisering og konsepthierarkigenerering

27. Konsepthierarkigenerering for kategoriske data

28. Introduksjon til datavarehus

29. Forskjeller mellom operative databasesystemer og datavarehus

30. En flerdimensjonal datamodell

31. En flerdimensjonal datamodell

32. Datavarehusarkitektur

33. Prosessen med datavarehusdesign

34. En trelags datavarehusarkitektur

35. Datavarehus Back-End verktøy og verktøy

36. Typer OLAP-servere: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

37. Datavarehusimplementering

38. Datavarehus til datautvinning

39. On-Line analytisk prosessering til on-line analytisk gruvedrift

40. Metoder for datakubberegning

41. Multiway Array Aggregation for Full Cube Computation

42. Star-Cubing: Beregning av isfjellkuber ved hjelp av en dynamisk stjernetrestruktur

43. Pre-beregning av skallfragmenter for rask høydimensjonal OLAP

44. Drevet utforskning av datakuber

45. Kompleks aggregasjon med flere granularitet: Multifunksjonskuber

46. ​​Attributtorientert induksjon

47. Attributtorientert induksjon for datakarakterisering

48. Effektiv implementering av attributtorientert induksjon

49. Gruveklassesammenlikninger: Diskriminering mellom forskjellige klasser

50. Hyppige mønstre

51. Apriori-algoritmen

52. Effektive og skalerbare gruvemetoder med hyppige elementer

Hvert emne er komplett med diagrammer, ligninger og andre former for grafiske representasjoner for bedre læring og rask forståelse.

Data mining & Data Warehousing er en del av informatikk, programvareteknikk, AI, maskinlæring og statistisk databehandling og utdanningskurs i informasjonsteknologi og bedriftsledelse ved forskjellige universiteter.