Data mining & Data Warehousing

De beste app van Data mining & Data Warehousing, leer een onderwerp in een minuut

De app is een compleet handboek van Data mining & Data Warehousing die belangrijke onderwerpen, notities, materialen, nieuws en blogs over de cursus behandelen. Download de app als naslagwerk & digitaal boek voor computerwetenschappen, AI, data science & software engineering programma's en bedrijfsmanagement opleidingen.

Deze handige app bevat 200 onderwerpen met gedetailleerde notities, diagrammen, vergelijkingen, formules en cursusmateriaal, de onderwerpen worden in 5 hoofdstukken weergegeven. De app is must-have voor alle computer science & engineering studenten & professionals.

De app biedt een snelle revisie en een verwijzing naar de belangrijke onderwerpen, zoals een gedetailleerde toelichting op de flitskaart, het maakt het gemakkelijk en nuttig voor de student of een professional om het cursussyllabus snel af te leggen voor een tentamen of sollicitatiegesprek.

Volg uw leren, stel herinneringen in, bewerk het studiemateriaal, voeg favoriete onderwerpen toe, deel de onderwerpen op sociale media.

Je kunt ook bloggen over engineeringtechnologie, innovatie, technische startups, universiteitsonderzoek, instituutupdates, informatieve links over cursusmateriaal en onderwijsprogramma's van je smartphone of tablet of via http://www.engineeringapps.net/.

Gebruik deze nuttige engineering-app als uw zelfstudie, digitaal boek, een naslaggids voor syllabus, cursusmateriaal, projectwerk, en deel uw mening over de blog.

Enkele van de onderwerpen die in de app worden behandeld, zijn:

1. Inleiding tot datamining

2. Data-architectuur

3. Data-Warehouses (DW)

4. Relationele databases

5. Transactionele databases

6. Geavanceerde gegevens- en informatiesystemen en geavanceerde toepassingen

7. Data Mining Functionaliteiten

8. Classificatie van datamining-systemen

9. Data Mining Task Primitives

10. Integratie van een datamining-systeem met een DataWarehouse-systeem

11. Belangrijkste problemen bij Data Mining

12. Prestatieproblemen in Data Mining

13. Inleiding tot gegevensvoorprocess

14. Beschrijvende data-samenvatting

15. Meten van de verspreiding van gegevens

16. Grafische weergaven van samenvattende beschrijvingen van basisbeschrijvingen

17. Gegevens opschonen

18. Noisy Data

19. Gegevensreinigingsproces

20. Gegevensintegratie en -transformatie

21. Datatransformatie

22. Gegevensreductie

23. Dimensionaliteitsverkleining

24. Numerositeitsverkleining

25. Clustering en bemonstering

26. Gegevensdiscretisering en generatie van concepthiërarchie

27. Concepthiërarchie genereren voor categorische gegevens

28. Introductie van Data warehouses

29. Verschillen tussen operationele databasesystemen en datawarehouses

30. Een multidimensionaal gegevensmodel

31. Een multidimensionaal gegevensmodel

32. Data Warehouse Architecture

33. Het proces van datawarehouse-ontwerp

34. Een architectuurarchitectuur met drie lagen

35. Back-end-tools en hulpprogramma's van Data Warehouse

36. Typen OLAP-servers: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

37. Implementatie van gegevensmagazijnen

38. Data Warehousing to Data Mining

39. Online analytische verwerking tot online analytische mijnbouw

40. Methoden voor Data Cube-berekening

41. Multiway-arrayaggregatie voor volledige kubuscomputeratie

42. Star-Cubing: Iceberg-kubussen berekenen met behulp van een dynamische Star-boomstructuur

43. Pre-computing Shell-fragmenten voor snelle hoog-dimensionale OLAP

44. Gedreven verkenning van gegevenskubussen

45. Complexe aggregatie op meerdere granulariteit: multi-functie kubussen

46. ​​Attribuut georiënteerde inductie

47. Attribuut georiënteerde inductie voor datakarakterisering

48. Efficiënte implementatie van attribuut georiënteerde inductie

49. Vergelijkingen van mijnklasse: onderscheid maken tussen verschillende klassen

50. Frequente patronen

51. Het Apriori-algoritme

52. Efficiënte en schaalbare veelgebruikte mijnbouwmethoden

Elk onderwerp is compleet met diagrammen, vergelijkingen en andere vormen van grafische weergaven voor beter leren en snel begrip.

Datamining & Data Warehousing maakt deel uit van informatica, software engineering, AI, Machine learning & Statistical Computing educatiecursus en IT-opleidingen en bedrijfsmanagement aan verschillende universiteiten.