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La meilleure application sur Data mining & Data Warehousing , apprenez un sujet en une minute

L'application est un manuel gratuit complet de Data mining & Data Warehousing qui couvrent des sujets, des notes, des matériaux, des actualités et des blogs importants sur le cours. Téléchargez l'application en tant que matériel de référence et livre numérique pour l'informatique, l'IA, les programmes de science des données et les programmes de génie logiciel et les cours de gestion d'entreprise.

Cette application utile répertorie 200 sujets avec des notes détaillées, des diagrammes, des équations, des formules et du matériel de cours, les sujets sont répertoriés en 5 chapitres. L'application doit avoir pour tous les étudiants et professionnels de l'informatique et de l'ingénierie.

L'application fournit une révision rapide et une référence aux sujets importants comme une carte flash détaillée, il est facile et utile pour l'étudiant ou un professionnel pour couvrir rapidement le programme de cours avant un examen ou un entretien pour des emplois.

Suivez votre apprentissage, définissez des rappels, modifiez le matériel d'étude, ajoutez des sujets préférés, partagez les sujets sur les réseaux sociaux.

Vous pouvez également bloguer sur la technologie d'ingénierie, l'innovation, les startups d'ingénierie, les travaux de recherche universitaire, les mises à jour de l'institut, les liens informatifs sur les programmes de cours et d'éducation de votre smartphone ou tablette ou sur http://www.engineeringapps.net/.

Utilisez cette application d'ingénierie utile comme tutoriel, livre numérique, guide de référence pour le programme, matériel de cours, travail de projet, partage de votre point de vue sur le blog.

Certains des sujets abordés dans l'application sont:

1. Introduction à l'exploration de données

2. Architecture de données

3. Warehouses de données (DW)

4. Bases de données relationnelles

5. Bases de données transactionnelles

6. Données avancées et systèmes d'information et applications avancées

7. fonctionnalités d'exploration de données

8. Classification des systèmes d'exploration de données

9. Tâche d'exploration de données primitives

10. Intégration d'un système d'exploration de données avec un système de datawarehouse

11. Problèmes majeurs de l'exploration de données

12. Problèmes de performances dans l'exploration de données

13. Introduction au prétraitement des données

14. Résumé des données descriptif

15. Mesurer la dispersion des données

16. Affichages graphiques des résumés de données descriptifs de base

17. Nettoyage des données

18. Données bruyantes

19. Processus de nettoyage des données

20. Intégration et transformation des données

21. Transformation des données

22. Réduction des données

23. Réduction de la dimensionnalité

24. Réduction de la numérosité

25. Clustering et échantillonnage

26. Génération de discrétisation des données et de hiérarchie conceptuelle

27. Génération de hiérarchie conceptuelle pour les données catégorielles

28. Introduction aux entrepôts de données

29. Différences entre les systèmes de base de données opérationnels et les entrepôts de données

30. Un modèle de données multidimensionnel

31. Un modèle de données multidimensionnel

32. Architecture de l'entrepôt de données

33. Le processus de conception de l'entrepôt de données

34. Une architecture d'entrepôt de données à trois niveaux

35. Outils et services publics de l'entrepôt de données

36. Types de serveurs OLAP: ROLAP contre MOLAP contre Holap

37. Implémentation de l'entrepôt de données

38. Entreposage de données à l'exploration de données

39. Traitement analytique en ligne à l'extraction analytique en ligne

40. Méthodes de calcul de cube de données

41. Aggrégation multi-voies pour calcul du cube complet

42. Cubing d'étoile: calcul des cubes iceberg à l'aide d'une structure dynamique-étoile

43. Fragments de coquille pré-calcuants pour OLAP rapide à haute dimension

44. Exploration motivée des cubes de données

45. Aggrégation complexe à multilarité multiple: cubes multiples

46. ​​Induction orientée vers l'attribut

47. Induction orientée vers l'attribut pour la caractérisation des données

48. Implémentation efficace de l'induction orientée vers l'attribut

49. Comparaisons des cours d'exploitation: discrimination entre différentes classes

50. Modèles fréquents

51. L'algorithme Apriori

52. Méthodes d'exploration de pseudo et évolutives efficaces et évolutives

Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et une compréhension rapide.

L'entreposage d'exploration de données et de données fait partie de l'informatique, du génie logiciel, de l'IA, de l'apprentissage automatique et des programmes de diplôme en technologie de l'information et en gestion des affaires et en gestion d'entreprise dans diverses universités.

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