Data mining & Data Warehousing

L'applicazione è un manuale gratuito completa di Data Mining e Data Warehousing che coprono temi importanti, note, materiali, notizie e blog in corso. Scarica l'app come materiale di riferimento e libro digitale per l'informatica, intelligenza artificiale, i dati scientifici e software programmi di ingegneria e corsi di laurea di gestione aziendale.

Questa utile applicazione elenca 200 argomenti con dettagliate note, diagrammi, equazioni, formule e materiale didattico, gli argomenti sono elencati in 5 capitoli. L'applicazione si deve avere per tutti i Computer Science & ingegneria studenti e professionisti.

L'applicazione fornisce la revisione rapida e riferimento ai temi importanti come un dettagliato note flash card, che rende facile e utile per lo studente o un professionista per coprire rapidamente il programma del corso prima di un esame o un colloquio di lavoro.

Traccia il tuo apprendimento, impostare promemoria, modificare il materiale di studio, aggiungere argomenti preferiti, condividere gli argomenti sui social media.

È inoltre possibile blog su tecnologia di ingegneria, innovazione, start-up di ingegneria, università lavoro di ricerca, aggiornamenti istituto, collegamenti informativi su materiali didattici e programmi di educazione dallo smartphone o dal tablet o in http://www.engineeringapps.net/.

Utilizzare questa utile applicazione di ingegneria come tutorial, libro digitale, una guida di riferimento per il programma, materiale didattico, lavoro a progetto, condividendo le vostre opinioni sul blog.

Alcuni degli argomenti trattati in app sono:

1. Introduzione al Data Mining

2. Architettura dati

3. Data-Magazzini (DW)

4. I database relazionali

5. database transazionali

6. I dati e sistemi informativi avanzati e applicazioni avanzate

Funzionalità 7. Data Mining

8. La classificazione di data mining Sistemi

9. Data Mining Task Primitives

10. Integrazione di un sistema di Data Mining con un sistema di DataWarehouse

11. importanti questioni in data mining

12. Problemi di prestazioni in Data Mining

13. Introduzione ai dati pre-elaborazione

Riepilogo 14. descrittiva dei dati

15. Misurare la dispersione dei dati

16. Consente di visualizzare grafici di base descrittive dati Sintesi

17. Pulizia dei dati

18. Noisy dati

Processo 19. Pulizia dei dati

Integrazione 20. Dati e Trasformazione

Trasformazione 21. Dati

22. Riduzione dei dati

23. Riduzione dimensionalità

24. Riduzione numerosità

25. Clustering e campionamento

26. Dati Discretizzazione e Concetto Gerarchia Generation

27. Concetto Gerarchia Generation per dati categoriali

28. Introduzione al data warehouse

29. differenze tra i sistemi di database operazionali e data warehouse

Modello 30. Dati multidimensionali

Modello 31. Dati multidimensionali

32. Data Warehouse Architecture

33. Il processo di Data Warehouse design

34. A Three-Tier Data Warehouse Architecture

35. Strumenti di Data Warehouse back-end e utilità

36. tipi di server OLAP: ROLAP vs MOLAP contro HOLAP

37. Data Warehouse Attuazione

38. Data Warehousing di Data Mining

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

40. Metodi di calcolo Dati Cube

41. Aggregazione Array più vie per il calcolo del cubo completa

42. Star-Cubing dell'attività: Iceberg cubi utilizzando una struttura dinamica Star-albero

43. Pre-computing Shell Frammenti per Fast high-dimensionale OLAP

44. Esplorazione Driven di cubi di dati

45. L'aggregazione Complesso a granularità multipla: funzione Multi cubi

46. ​​induzione Attribute-Oriented

47. induzione Attribute-oriented per dati di caratterizzazione

48. L'attuazione efficiente di induzione Attribute-Oriented

49. I confronti Mining Classe: discriminare tra le diverse classi

50. modelli frequenti

51. L'algoritmo Apriori

52. metodi di estrazione frequente set di elementi efficienti e scalabili

Ogni argomento è completa di diagrammi, equazioni e altre forme di rappresentazioni grafiche per una migliore apprendimento e la comprensione rapida.

Data mining e Data Warehousing fa parte di informatica, ingegneria del software, intelligenza artificiale, machine learning e calcolo statistico corso di formazione e di Information Technology & gestione aziendale corsi di laurea in varie università.