Die beste App von Data mining & Data Warehousing , lernen Sie in einer Minute ein Thema
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Diese nützliche App listet 200 Themen mit detaillierten Notizen, Diagrammen, Gleichungen, Formeln und Kursmaterial auf. Die Themen sind in 5 Kapiteln aufgeführt. Die App muss für alle Studenten und Fachleute von Informatik und Ingenieurwissenschaften haben.
Die App bietet eine schnelle Überarbeitung und Verweise auf die wichtigen Themen wie eine detaillierte Flash -Karten -Notizen. Sie macht es für den Studenten oder einen Fachmann einfach und nützlich, den Lehrplan schnell vor einem Prüfungen oder einem Interview für Jobs zu behandeln.
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Verwenden Sie diese nützliche Engineering -App als Ihr Tutorial, Ihr digitales Buch, einen Referenzhandbuch für Lehrplan, Kursmaterial, Projektarbeiten, teilen Sie Ihre Ansichten im Blog.
Einige der in der App behandelten Themen sind:
1. Einführung in den Data Mining
2. Datenarchitektur
3.. Data-Ware-Häuser (DW)
4. Relationale Datenbanken
5. Transaktionsdatenbanken
6. Erweiterte Daten- und Informationssysteme sowie erweiterte Anwendungen
7. Funktionen für Data Mining
8. Klassifizierung von Data Mining Systems
9. Data Mining Task Primitive
10. Integration eines Data Mining -Systems mit einem DataWareHouse -System
11. Hauptprobleme im Data Mining
12. Leistungsprobleme im Data Mining
13. Einführung in die Datenvorverarbeitung
14. Deskriptive Daten Zusammenfassung
15. Messung der Verteilung von Daten
16. Grafikanzeigen grundlegender deskriptiver Datenzusammenfassungen
17. Datenreinigung
18. Laute Daten
19. Datenreinigungsprozess
20. Datenintegration und Transformation
21. Datenumwandlung
22. Datenreduzierung
23. Dimensionalitätsreduzierung
24. Numerositätsreduzierung
25. Clustering und Probenahme
26. Datendiskretisierung und Konzepthierarchiegenerierung
27. Konzepthierarchiegenerierung für kategoriale Daten
28. Einführung in Data Warehouses
29. Unterschiede zwischen Betriebsdatenbanksystemen und Data Warehouses
30. Ein mehrdimensionales Datenmodell
31. Ein mehrdimensionales Datenmodell
32. Data Warehouse Architektur
33. Der Prozess des Data Warehouse -Designs
34. Eine dreistufige Data Warehouse-Architektur
35. Data Warehouse Back-End-Tools und -Verträge
36. Arten von OLAP -Servern: Rolap gegen Molap gegen Holap
37. Implementierung von Data Warehouse
38. Data Warehousing an Data Mining
39. Online-Analyseverarbeitung zum Online-Analyseabbau
40. Methoden für die Datenwürfelberechnung
41. Multiway -Array -Aggregation für die vollständige Würfelberechnung
42. Sternkubing: Computer-Eisbergwürfel mit einer dynamischen Sternbaumstruktur berechnen
43. Vorbereitungsschalenfragmente für schnell hochdimensionale OLAP vorbereiten
44. Angesteuerte Erkundung von Datenwürfeln
45. Komplexe Aggregation bei mehreren Granularität: Multi -Feature -Würfel
46. Attributorientierte Induktion
47. Attributorientierte Induktion für die Datencharakterisierung
48. Effiziente Implementierung der attributorientierten Induktion
49. Bergbauklassenvergleiche: Unterscheidung zwischen verschiedenen Klassen
50. Häufige Muster
51. Der Apriori -Algorithmus
52. Effizient und skalierbar häufig Elements -Mining -Methoden
Jedes Thema enthält Diagramme, Gleichungen und andere Formen grafischer Darstellungen für ein besseres Lernen und schnelles Verständnis.
Data Mining & Data Warehousing ist Teil des Kurs für Informatik-, Software -Engineering-, KI-, Maschinenlern- und Statistik -Computerausbildungsprogramme sowie Informationstechnologie- und Unternehmensmanagement -Studiengänge an verschiedenen Universitäten.
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