Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Описание

Приложение представляет собой полное руководство по интеллектуальному анализу данных и хранению данных, которое охватывает важные темы, заметки, материалы, новости и блоги по курсу. Загрузите приложение в качестве справочного материала и цифровой книги по компьютерным наукам, искусственному интеллекту, науке о данных и программам разработки программного обеспечения, а также курсам по управлению бизнесом.

В этом полезном приложении перечислены 200 тем с подробными примечаниями, диаграммами, уравнениями, формулами и учебными материалами, темы перечислены в 5 главах. Приложение должно быть для всех студентов и профессионалов в области информатики и инженерии.

Приложение обеспечивает быстрый просмотр и ссылки на важные темы, такие как подробные заметки на флэш-картах, оно позволяет студенту или профессионалу быстро пройти программу курса перед экзаменами или собеседованием при приеме на работу.

Отслеживайте свое обучение, устанавливайте напоминания, редактируйте учебный материал, добавляйте любимые темы, делитесь темами в социальных сетях.

Вы также можете вести блог о инженерных технологиях, инновациях, инженерных стартапах, исследовательской работе колледжей, обновлениях институтов, информационных ссылках на учебные материалы и образовательные программы со своего смартфона или планшета или на http://www.engineeringapps.net/.

Используйте это полезное инженерное приложение в качестве учебника, цифровой книги, справочного руководства по учебной программе, учебных материалов, проектной работы, делитесь своими взглядами в блоге.

Вот некоторые из тем, затронутых в приложении:

1. Введение в интеллектуальный анализ данных

2. Архитектура данных

3. Хранилища данных (ХД)

4. Реляционные базы данных

5. Транзакционные базы данных

6. Передовые системы данных и информации и передовые приложения

7. Функции интеллектуального анализа данных

8. Классификация систем интеллектуального анализа данных

9. Примитивы задач интеллектуального анализа данных

10. Интеграция системы интеллектуального анализа данных с системой хранилища данных

11. Основные проблемы интеллектуального анализа данных

12. Проблемы с производительностью в Data Mining

13. Введение в предварительную обработку данных

14. Обобщение описательных данных

15. Измерение дисперсии данных

16. Графическое отображение сводок основных описательных данных

17. Очистка данных

18. Зашумленные данные

19. Процесс очистки данных

20. Интеграция и преобразование данных

21. Преобразование данных

22. Сокращение данных

23. Уменьшение размерности.

24. Уменьшение количества

25. Кластеризация и выборка

26. Дискретизация данных и создание иерархии концепций

27. Генерация концептуальной иерархии для категориальных данных

28. Введение в хранилища данных

29. Различия между системами операционных баз данных и хранилищами данных

30. Многомерная модель данных

31. Многомерная модель данных

32. Архитектура хранилища данных

33. Процесс проектирования хранилища данных

34. Трехуровневая архитектура хранилища данных

35. Серверные инструменты и утилиты хранилища данных

36. Типы серверов OLAP: ROLAP, MOLAP, HOLAP.

37. Реализация хранилища данных

38. Хранилище данных для интеллектуального анализа данных

39. Аналитическая обработка в режиме онлайн для аналитического анализа в режиме онлайн

40. Методы вычисления куба данных

41. Агрегация многоканального массива для вычислений полного куба

42. Star-Cubing: вычисление кубов айсбергов с использованием динамической структуры звездного дерева.

43. Предварительное вычисление фрагментов оболочки для быстрого многомерного OLAP

44. Управляемое исследование кубов данных

45. Комплексное агрегирование с множественной степенью детализации: многофункциональные кубы

46. ​​Атрибут-ориентированная индукция

47. Атрибут-ориентированная индукция для характеристики данных

48. Эффективная реализация атрибутивно-ориентированной индукции.

49. Сравнение классов майнинга: различие между разными классами

50. Частые паттерны

51. Априорный алгоритм

52. Эффективные и масштабируемые методы майнинга с частыми наборами элементов

Каждая тема снабжена диаграммами, уравнениями и другими формами графического представления для лучшего изучения и быстрого понимания.

Интеллектуальный анализ данных и хранилище данных являются частью образовательного курса по информатике, программной инженерии, искусственному интеллекту, машинному обучению и статистическим вычислениям, а также программ получения степени по информационным технологиям и управлению бизнесом в различных университетах.