Data mining & Data Warehousing

La meilleure application sur l'exploitation minière de données et d'entreposage de données, d'apprendre un sujet dans une minute

L'application est un guide complet et gratuit de l'exploitation minière de données et d'entreposage de données qui couvrent des sujets importants, des notes, des matériaux, des nouvelles et des blogs sur le parcours. Téléchargez l'application en tant que matériau de référence et livre numérique pour les sciences informatiques, l'IA, la science et logiciels des données des programmes d'ingénierie et des cursus de gestion d'entreprise.

Cette application utile répertorie 200 sujets avec des notes détaillées, des diagrammes, des équations, des formules et le matériel de cours, les sujets sont répertoriés dans 5 chapitres. L'application est indispensable pour toutes les sciences et d'ingénierie informatiques étudiants et professionnels.

L'application fournit une révision rapide et référence aux sujets importants comme une des notes détaillées de cartes flash, il est facile et utile pour l'étudiant ou un professionnel pour couvrir le programme du cours rapidement avant un examen ou entretien pour des emplois.

Suivi de votre apprentissage, définir des rappels, modifier le matériel d'étude, ajouter des sujets préférés, partagez les sujets sur les médias sociaux.

Vous pouvez également un blog sur la technologie de l'ingénierie, l'innovation, le démarrage de l'ingénierie, des travaux de recherche de l'université, des mises à jour de l'institut, des liens d'information sur le matériel de cours et des programmes d'éducation à partir de votre smartphone ou tablette ou à http://www.engineeringapps.net/.

Utilisez cette application d'ingénierie utile en tant que votre tutoriel, livre numérique, un guide de référence pour les syllabus, matériel de cours, le travail de projet, de partager vos points de vue sur le blog.

Certains des sujets abordés dans l'application sont:

1. Introduction à l'exploitation minière de données

2. Architecture de données

3. Données-Warehouses (DW)

4. Bases de données relationnelles

5. Bases de données transactionnelles

6. Données et Systèmes d'information avancées et applications avancées

Fonctionnalités 7. Data Mining

8. Classification des données Mining Systems

9. Données Tâche Primitives Mining

10. Intégration d'un système d'exploitation des données avec un système DataWarehouse

11. Principales questions en Data Mining

12. Les problèmes de performances dans Data Mining

13. Introduction aux données Preprocess

Summarization 14. Données descriptives

15. Mesure de la dispersion des données

16. Affiche graphiques des résumés de base de données descriptives

17. Nettoyage des données

18. Noisy données

Processus 19. Nettoyage des données

Intégration de données 20. Transformation et

21. Transformation des données

22. Réduction des données

23. Réduction de dimensionnalité

24. numérosité Réduction

25. Clustering et d'échantillonnage

26. Les données Discrétisation et Concept Hiérarchie Génération

27. Concept Hiérarchie Génération pour données catégorielles

28. Introduction aux entrepôts de données

29. Les différences entre les systèmes de bases de données opérationnelles et entrepôts de données

Modèle 30. Données multidimensionnelles

Modèle 31. Données multidimensionnelles

32. Data Warehouse architecture

33. Le processus de l'entrepôt de données de conception

34. A Trois-Tier Data Warehouse architecture

35. Outils et utilitaires Data Warehouse Back-End

36. Types de serveurs OLAP: ROLAP contre MOLAP contre HOLAP

37. Data Warehouse Application

38. Data Warehousing de Data Mining

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

40. Méthodes de données Cube Calcul

41. Multiway Agrégation Array pour Cube complet de calcul

42. Star-Cubing: Informatique Iceberg Cubes en utilisant une structure dynamique Star-tree

43. Pré-calcul Shell Fragments pour Fast Haute-dimensionnelle OLAP

44. Exploration Driven de cubes de données

45. Agrégation complexe à granularité multiple: caractéristiques Cubes multi

46. ​​Induction Attribute-Oriented

47. Induction Attribute-Oriented pour la caractérisation des données

48. La mise en œuvre efficace de l'induction de l'attribut Orienté

49. Comparaisons de classe Mining: entre différentes classes

50. Les motifs fréquents

51. Le Apriori Algorithme

52. méthodes d'exploitation souvent itemset efficaces et évolutives

Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et la compréhension rapide.

L'exploration de données et d'entreposage de données fait partie de la science informatique, génie logiciel, AI, Apprentissage automatique et informatique statistique de cours de formation et des programmes de diplôme en technologie de l'information et la gestion des affaires dans diverses universités.