แอพที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ Data mining & Data Warehousing เรียนรู้หัวข้อในหนึ่งนาที
แอพนี้เป็นคู่มือ Data mining & Data Warehousing ฟรีที่ครอบคลุมซึ่งครอบคลุมหัวข้อสำคัญหมายเหตุวัสดุข่าวและบล็อกในหลักสูตร ดาวน์โหลดแอพเป็นวัสดุอ้างอิงและหนังสือดิจิตอลสำหรับวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ AI, ข้อมูลวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมซอฟต์แวร์และหลักสูตรการจัดการธุรกิจ
แอพที่มีประโยชน์นี้แสดงรายการ 200 หัวข้อพร้อมบันทึกรายละเอียดไดอะแกรมสมการสูตรและวัสดุหลักสูตรหัวข้อจะอยู่ใน 5 บท แอพนี้ต้องมีสำหรับนักศึกษาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และวิศวกรรมและผู้เชี่ยวชาญ
แอพนี้ให้การแก้ไขอย่างรวดเร็วและอ้างอิงถึงหัวข้อสำคัญเช่นบันทึกย่อแฟลชการ์ดโดยละเอียดทำให้ง่ายและมีประโยชน์สำหรับนักเรียนหรือมืออาชีพในการครอบคลุมหลักสูตรหลักสูตรอย่างรวดเร็วก่อนการสอบหรือสัมภาษณ์งาน
ติดตามการเรียนรู้ของคุณตั้งค่าการเตือนแก้ไขเนื้อหาการศึกษาเพิ่มหัวข้อที่ชื่นชอบแบ่งปันหัวข้อบนโซเชียลมีเดีย
นอกจากนี้คุณยังสามารถบล็อกเกี่ยวกับเทคโนโลยีวิศวกรรมนวัตกรรมการเริ่มต้นวิศวกรรมงานวิจัยวิทยาลัยการอัพเดทสถาบันลิงก์ข้อมูลเกี่ยวกับหลักสูตรวัสดุและโปรแกรมการศึกษาจากสมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ตของคุณหรือที่ http://www.engineeringapps.net/
ใช้แอพวิศวกรรมที่มีประโยชน์นี้เป็นบทช่วยสอนหนังสือดิจิตอลคู่มืออ้างอิงสำหรับหลักสูตรวัสดุหลักสูตรการทำงานโครงการแบ่งปันมุมมองของคุณในบล็อก
บางหัวข้อที่ครอบคลุมในแอพคือ:
1. บทนำเกี่ยวกับการขุดข้อมูล
2. สถาปัตยกรรมข้อมูล
3. คลังข้อมูล (DW)
4. ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
5. ฐานข้อมูลธุรกรรม
6. ข้อมูลและระบบข้อมูลขั้นสูงและแอปพลิเคชันขั้นสูง
7. ฟังก์ชันการขุดข้อมูล
8. การจำแนกประเภทของระบบการขุดข้อมูล
9. งานการขุดข้อมูลเบื้องต้น
10. การรวมระบบการขุดข้อมูลกับระบบ Datawarehouse
11. ประเด็นสำคัญในการขุดข้อมูล
12. ปัญหาประสิทธิภาพในการขุดข้อมูล
13. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลล่วงหน้า
14. การสรุปข้อมูลเชิงพรรณนา
15. การวัดการกระจายข้อมูล
16. การแสดงกราฟิกของข้อมูลสรุปข้อมูลเชิงพรรณนาพื้นฐาน
17. การทำความสะอาดข้อมูล
18. ข้อมูลที่มีเสียงดัง
19. กระบวนการทำความสะอาดข้อมูล
20. การรวมข้อมูลและการแปลงข้อมูล
21. การแปลงข้อมูล
22. การลดข้อมูล
23. การลดขนาดมิติ
24. การลดจำนวน
25. การจัดกลุ่มและการสุ่มตัวอย่าง
26. การแยกส่วนข้อมูลและการสร้างลำดับชั้นแนวคิด
27. การสร้างลำดับชั้นแนวคิดสำหรับข้อมูลหมวดหมู่
28. รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับคลังข้อมูล
29. ความแตกต่างระหว่างระบบฐานข้อมูลการดำเนินงานและคลังข้อมูล
30. รูปแบบข้อมูลหลายมิติ
31. รูปแบบข้อมูลหลายมิติ
32. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูล
33. กระบวนการออกแบบคลังข้อมูล
34. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูลสามชั้น
35. ข้อมูลคลังข้อมูลและระบบสาธารณูปโภค
36. ประเภทของเซิร์ฟเวอร์ OLAP: ROLAP กับ MOLAP กับ HOLAP
37. การใช้คลังข้อมูลข้อมูล
38. คลังข้อมูลการขุดข้อมูล
39. การประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์เพื่อการขุดเชิงวิเคราะห์แบบออนไลน์
40. วิธีการคำนวณคิวบ์ข้อมูล
41. การรวมอาร์เรย์หลายเวย์สำหรับการคำนวณคิวบ์เต็มรูปแบบ
42. การบ่มสตาร์: การคำนวณก้อนภูเขาน้ำแข็งโดยใช้โครงสร้างต้นไม้ดาวไดนามิก
43. ชิ้นส่วนเชลล์ที่คำนวณล่วงหน้าสำหรับ OLAP มิติสูงที่รวดเร็ว
44. ขับเคลื่อนการสำรวจคิวบ์ข้อมูล
45. การรวมที่ซับซ้อนที่หลาย ๆ เม็ด: คิวบ์ฟีเจอร์หลายตัว
46. การเหนี่ยวนำที่เน้นคุณลักษณะ
47. การเหนี่ยวนำที่มุ่งเน้นคุณลักษณะสำหรับการศึกษาลักษณะข้อมูล
48. การใช้งานการเหนี่ยวนำที่มุ่งเน้นคุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพ
49. การเปรียบเทียบคลาสการขุด: การแยกแยะระหว่างคลาสที่แตกต่างกัน
50. รูปแบบบ่อยครั้ง
51. อัลกอริทึม Apriori
52. วิธีการขุดชุดรายการที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้บ่อยครั้ง
แต่ละหัวข้อเสร็จสมบูรณ์ด้วยไดอะแกรมสมการและรูปแบบอื่น ๆ ของการเป็นตัวแทนกราฟิกเพื่อการเรียนรู้ที่ดีขึ้นและความเข้าใจที่รวดเร็ว
Data Mining & Data Warehousing เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์วิศวกรรมซอฟต์แวร์ AI การเรียนรู้ของเครื่องจักรและการศึกษาเชิงสถิติการศึกษาและเทคโนโลยีสารสนเทศและหลักสูตรการจัดการธุรกิจในมหาวิทยาลัยต่างๆ
ดาวน์โหลด