Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Kuvaus

Sovellus on täydellinen tiedon louhinnan ja tietovarastoinnin käsikirja, joka kattaa kurssilla tärkeitä aiheita, muistiinpanoja, materiaaleja, uutisia ja blogeja. Lataa sovellus vertailumateriaaliksi ja digitaaliseksi kirjaksi tietojenkäsittelytieteen, tekoälyn, datatieteen ja ohjelmistosuunnittelun ohjelmiin sekä liikkeenjohdon tutkintokursseihin.

Tämä hyödyllinen sovellus luettelee 200 aihetta yksityiskohtaisilla muistiinpanoilla, kaavioilla, yhtälöillä, kaavoilla ja kurssimateriaalilla, aiheet on lueteltu 5 luvussa. Sovellus on pakollinen kaikille tietojenkäsittelytieteen ja tekniikan opiskelijoille ja ammattilaisille.

Sovellus tarjoaa nopean tarkistuksen ja viittauksen tärkeisiin aiheisiin, kuten yksityiskohtaisiin flash-korttimuistiinpanoihin, ja sen avulla opiskelijan tai ammattilaisen on helppo ja hyödyllinen käydä kurssin opetusohjelma nopeasti ennen tenttiä tai työhaastattelua.

Seuraa oppimistasi, aseta muistutuksia, muokkaa oppimateriaalia, lisää suosikkiaiheita, jaa aiheita sosiaalisessa mediassa.

Voit myös kirjoittaa blogia suunnittelutekniikasta, innovaatioista, suunnittelualan startupeista, korkeakoulujen tutkimustyöstä, instituutin päivityksistä, informatiivisista linkeistä kurssimateriaaleihin ja koulutusohjelmiin älypuhelimella tai tabletilla tai osoitteessa http://www.engineeringapps.net/.

Käytä tätä hyödyllistä suunnittelusovellusta opetusohjelmana, digitaalisena kirjana, opetusohjelman viiteoppaana, kurssimateriaalina, projektityönä ja näkemyksesi jakamiseen blogissa.

Jotkut sovelluksen kattamista aiheista ovat:

1. Johdatus tiedon louhintaan

2. Tietoarkkitehtuuri

3. Tietovarastot (DW)

4. Relaatiotietokannat

5. Tapahtumatietokannat

6. Kehittyneet tieto- ja tietojärjestelmät ja kehittyneet sovellukset

7. Tiedonlouhintatoiminnot

8. Tiedonlouhintajärjestelmien luokittelu

9. Data Mining Task Primitiivit

10. Tiedonlouhintajärjestelmän integrointi DataWarehouse-järjestelmään

11. Tietojen louhinnan tärkeimmät ongelmat

12. Data Miningin suorituskykyongelmat

13. Johdatus tietojen esikäsittelyyn

14. Kuvaavien tietojen yhteenveto

15. Datan hajaantumisen mittaaminen

16. Kuvaavien perustietojen yhteenvetojen graafiset näytöt

17. Tietojen puhdistus

18. Noisy Data

19. Tietojen puhdistusprosessi

20. Tietojen integrointi ja muuntaminen

21. Tietojen muuntaminen

22. Tietojen vähentäminen

23. Mittasuhteiden vähentäminen

24. Numerosity Reduction

25. Klusterit ja otanta

26. Tietojen diskretisointi ja käsitehierarkian luominen

27. Kategorisen datan käsitehierarkian luominen

28. Tietovarastojen esittely

29. Erot operatiivisten tietokantajärjestelmien ja tietovarastojen välillä

30. Moniulotteinen tietomalli

31. Moniulotteinen tietomalli

32. Tietovaraston arkkitehtuuri

33. Tietovaraston suunnitteluprosessi

34. Kolmikerroksinen tietovarastoarkkitehtuuri

35. Data Warehouse -taustatyökalut ja -apuohjelmat

36. OLAP-palvelintyypit: ROLAP vs. MOLAP vs. HOLAP

37. Tietovaraston toteutus

38. Data Warehousing to Data Mining

39. On-Line Analytic Processing to On-Line Analytical Mining

40. Datakuution laskentamenetelmät

41. Multiway Array Aggregation for Full Cube Computation

42. Star-Cubing: Jäävuorikuutioiden laskeminen dynaamisen tähtipuurakenteen avulla

43. Shell-fragmenttien esilaskenta nopeaa korkeadimensionaalista OLAP:ia varten

44. Tietokuutioiden ohjattu tutkiminen

45. Monimutkainen yhdistäminen usealla rakeudella: Monipuoliset kuutiot

46. ​​Ominaisuussuuntautunut induktio

47. Attribuuttilähtöinen induktio tietojen karakterisointiin

48. Ominaisuussuuntautuneen induktion tehokas toteutus

49. Kaivosluokkien vertailut: Eri luokkien erottelu

50. Usein esiintyvät kuviot

51. Apriori-algoritmi

52. Tehokkaat ja skaalautuvat usein eräset louhintamenetelmät

Jokainen aihe on täydellinen kaavioilla, yhtälöillä ja muilla graafisilla esityksillä parempaa oppimista ja nopeaa ymmärtämistä varten.

Data Mining & Data Warehousing on osa tietojenkäsittelytieteen, ohjelmistotekniikan, tekoälyn, koneoppimisen ja tilastollisen laskennan koulutuskurssia sekä tietotekniikan ja liikkeenjohdon koulutusohjelmia eri yliopistoissa.