Data mining & Data Warehousing

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Esta App útil lista 200 tópicos com detalhada notas, diagramas, equações, fórmulas e material do curso, os tópicos são listados em 5 capítulos. O aplicativo é deve ter para todos os Ciência e Engenharia estudantes e profissionais de informática.

O aplicativo fornece revisão rápida e referência aos temas importantes, como um detalhado notas cartão flash, que torna mais fácil e útil para o estudante ou um profissional para cobrir o programa do curso rapidamente antes de um exame ou entrevista de emprego.

Acompanhe o seu aprendizado, definir lembretes, editar o material de estudo, adicionar temas favoritos, compartilhar os temas em mídia social.

Você também pode blog sobre tecnologia de engenharia, inovação, startups de engenharia, trabalho de pesquisa da faculdade, atualizações instituto, links informativos sobre os materiais do curso e programas de educação a partir do seu smartphone ou tablet ou no http://www.engineeringapps.net/.

Use este aplicativo de engenharia útil como o seu tutorial, livro digital, um guia de referência para o programa, o material do curso, trabalho de projecto, partilhando a sua opinião sobre o blog.

Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:

1. Introdução à mineração de dados

2. Arquitetura de Dados

3. Data-Armazéns (DW)

4. Bases de dados relacionais

5. bancos de dados transacionais

6. Dados e Sistemas de Informação Avançados e Aplicações Avançadas

Funcionalidades 7. Data Mining

8. Classificação de Sistemas de Data Mining

9. Data Mining tarefa Primitives

10. integração de um sistema de mineração de dados com um Sistema de DataWarehouse

Principais Questões 11. Na Data Mining

12. Problemas de desempenho em Data Mining

13. Introdução à Dados Preprocess

Summarization 14. Descritiva Dados

15. Medir a dispersão dos dados

16. telas gráficas de básicos descritivas resumos de dados

17. Limpeza de Dados

18. Os dados Noisy

Processo 19. Limpeza de Dados

Integração de Dados 20. e Transformação

Transformação 21. Dados

22. Redução de dados

23. Redução de dimensionalidade

24. Redução numerosidade

25. Clustering e Amostragem

26. Os dados Discretization e conceito de hierarquia Generation

27. Conceito Hierarquia Generation para Categórica de Dados

28. Introdução à data warehouses

29. As diferenças entre os sistemas de banco de dados operacional e data warehouses

Modelo 30. A Dados Multidimensional

Modelo 31. A Dados Multidimensional

32. Arquitetura de Data Warehouse

33. O Processo de Design de Data Warehouse

34. A Arquitetura de Data Warehouse Três Níveis

35. Ferramentas de Data Warehouse back-end e Utilities

36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP contra MOLAP contra HOLAP

Implementação 37. Data Warehouse

38. Data Warehousing Data Mining

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

40. Métodos de cubo de dados Computação

41. Agregação matriz Multiway para a Computação Cube completa

42. Star-Cubing: Computação Iceberg cubos usando uma estrutura dinâmica Star-árvore

43. Pré-computar Shell Fragments para Fast alta-Dimensional OLAP

44. Exploração Impulsionada de cubos de dados

45. Agregação Complexo na granularidade múltipla: Cubos multi recurso

46. ​​Indução Atributo-Orientada

47. Indução Atributo-Orientada para dados de caracterização

48. Implementação eficiente de Indução Atributo-Orientada

49. Comparações Classe Mining: Discriminando entre as diferentes classes

50. padrões freqüentes

51. O algoritmo Apriori

52. métodos de mineração freqüentemente itemset eficiente e escalável

Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para uma melhor aprendizagem e compreensão rápida.

Data Mining & Data Warehousing é parte da ciência da computação, engenharia de software, AI, a aprendizagem Machine & Statistical Computing curso de educação e programas de grau de tecnologia da informação e gestão de negócios em várias universidades.