Лучшее приложение для Data mining & Data Warehousing , изучить тему через минуту
Приложение представляет собой полную бесплатную справочник по Data mining & Data Warehousing , которые охватывают важные темы, заметки, материалы, новости и блоги на курсе. Загрузите приложение в качестве справочного материала и цифровой книги для компьютерных наук, искусственного интеллекта, программ Data Science & Software Engineering и курсов по управлению бизнесом.
В этом полезном приложении перечислены 200 тем с подробными заметками, диаграммами, уравнениями, формулами и материалом курса, темы перечислены в 5 главах. Приложение должно иметь для всех студентов и профессионалов в области компьютерных наук и инженеров.
Приложение обеспечивает быстрый пересмотр и ссылку на важные темы, такие как подробные заметки Flash Card, это делает его легким и полезным для студента или профессионала быстро охватывать программу курса перед экзаменами или собеседования на работу.
Отслеживайте свое обучение, установите напоминания, редактируйте учебный материал, добавьте любимые темы, поделитесь темами в социальных сетях.
Вы также можете вести блог о технических технологиях, инновациях, инженерных стартапах, исследованиях колледжа, обновлениях институтов, информативных ссылках на программы материалов и образования курса от вашего смартфона или планшета или по адресу http://www.engineeringApps.net/.
Используйте это полезное инженерное приложение в качестве учебного пособия, Digital Book, справочное руководство для программы, материала курса, работы по проекту, делясь своими взглядами в блоге.
Некоторые из тем, представленных в приложении:
1. Введение в интеллектуальный анализ данных
2. Архитектура данных
3. Хранители данных (DW)
4. Реляционные базы данных
5. Транзакционные базы данных
6. Расширенные данные и информационные системы и передовые приложения
7. Функциональные возможности для интеллектуального анализа данных
8. Классификация систем интеллектуального анализа данных
9. Примитивы задачи для анализа данных
10. Интеграция системы интеллектуального анализа данных с системой DataWarehouse
11. Основные проблемы в сборе данных
12. Проблемы с производительностью в добыче данных
13. Введение в предварительную обработку данных
14. Описательное суммирование данных
15. Измерение дисперсии данных
16. Графические отображения основных описательных данных
17. Очистка данных
18. шумные данные
19. Процесс очистки данных
20. Интеграция и преобразование данных
21. Преобразование данных
22. Сокращение данных
23. Снижение размерности
24. Снижение численности
25. Кластеризация и отбор проб
26. Дискретизация данных и генерация иерархии концепции
27. Генерация концепции иерархии для категориальных данных
28. Введение в хранилища данных
29. Различия между системами эксплуатационных баз данных и хранилищами данных
30. Многомерная модель данных
31. Многомерная модель данных
32. Архитектура хранилища данных
33. Процесс дизайна хранилища данных
34. Архитектура трехуровневого хранилища данных
35. Данные хранилища данных и утилиты
36. Типы серверов OLAP: ROLAP против MOLAP против Holap
37. Реализация хранилища данных
38. Соблюдение данных для интеллектуального анализа данных
39. Он-лайн аналитическая обработка в онлайн-аналитическую добычу
40. Методы вычисления куба данных
41. Агрегация Multiay Array для полного вычисления куба
42. Звездные кабинги: вычислительные кубики айсберга с использованием динамической структуры звездного дерева
43. Предварительно выписывать фрагменты оболочки для быстрого высокого уровня олапа
44. Изучение кубиков данных
45. Сложная агрегация при множественной гранулярности: многофункциональные кубики
46. Индукция ориентированной на атрибут
47. Индукция, ориентированная на атрибут для характеристики данных
48. Эффективная реализация ориентированной на атрибут индукции
49. Сравнение класса майнинга: различение различных классов
50. Частые закономерности
51. Алгоритм априори
52. Эффективные и масштабируемые методы майнинга.
Каждая тема завершена с диаграммами, уравнениями и другими формами графических представлений для лучшего обучения и быстрого понимания.
Массажирование данных и хранилище данных является частью компьютерной науки, разработки программного обеспечения, ИИ, машинного обучения и статистического учебного курса, а также программ информационных технологий и получения степени управления бизнесом в различных университетах.
Скачать