La mejor aplicación de Data mining & Data Warehousing , aprenda un tema en un minuto
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Esta útil aplicación enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 5 capítulos. La aplicación debe tener para todos los estudiantes y profesionales de la Informática e Ingeniería.
La aplicación proporciona una revisión rápida y una referencia a los temas importantes como las notas detalladas de la tarjeta flash, hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional cubrir el programa de estudios rápidamente antes de un exámenes o entrevistas para trabajos.
Rastree su aprendizaje, establezca recordatorios, edite el material de estudio, agregue temas favoritos, comparta los temas en las redes sociales.
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Use esta útil aplicación de ingeniería como su tutorial, libro digital, una guía de referencia para el plan de estudios, el material del curso, el trabajo del proyecto, el intercambio de sus puntos de vista en el blog.
Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son:
1. Introducción a la minería de datos
2. Arquitectura de datos
3. Langos de datos (DW)
4. Bases de datos relacionales
5. bases de datos transaccionales
6. Sistemas de datos e información avanzados y aplicaciones avanzadas
7. Funcionalidades de minería de datos
8. Clasificación de sistemas de minería de datos
9. Primitivos de tareas de minería de datos
10. Integración de un sistema de minería de datos con un sistema de datawarehouse
11. Problemas importantes en la minería de datos
12. Problemas de rendimiento en la minería de datos
13. Introducción al preprocesamiento de datos
14. Resumen de datos descriptivos
15. Medición de la dispersión de datos
16. Muestras gráficas de resúmenes de datos descriptivos básicos
17. Limpieza de datos
18. Datos ruidosos
19. Proceso de limpieza de datos
20. Integración y transformación de datos
21. Transformación de datos
22. Reducción de datos
23. Reducción de dimensionalidad
24. Reducción de numerosidad
25. Agrupación y muestreo
26. Discretización de datos y generación de jerarquía de conceptos
27. Generación de jerarquía conceptual para datos categóricos
28. Introducción a los almacenes de datos
29. Diferencias entre los sistemas de bases de datos operativas y los almacenes de datos
30. Un modelo de datos multidimensional
31. Un modelo de datos multidimensional
32. Data Warehouse Architecture
33. El proceso del diseño del almacén de datos
34. Una arquitectura de almacén de datos de tres niveles
35. Data Warehouse Back-end herramientas y servicios públicos
36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP versus molap versus holap
37. Implementación del almacén de datos
38. Almacenamiento de datos a la minería de datos
39. Procesamiento analítico en línea a minería analítica en línea
40. Métodos para el cálculo de cubos de datos
41. Agregación de matriz de múltiples vías para el cálculo completo de cubos
42. Cubrimiento de estrellas: calcular cubos de iceberg utilizando una estructura dinámica de árbol de estrellas
43. Fragmentos de concha previos a la computar para OLAP de alta dimensión rápida
44. Exploración conducida de cubos de datos
45. Agregación compleja en granularidad múltiple: cubos de características múltiples
46. Inducción orientada a los atributos
47. Inducción orientada a los atributos para la caracterización de datos
48. Implementación eficiente de la inducción orientada a los atributos
49. Comparaciones de clase minera: discriminatoria entre diferentes clases
50. Patrones frecuentes
51. El algoritmo Apriori
52. Métodos de minería de conjunto de elementos eficientes y escalables con frecuencia
Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y una comprensión rápida.
La minería de datos y el almacenamiento de datos es parte de la informática, la ingeniería de software, la IA, el aprendizaje automático y el curso de educación estadística de la educación y los programas de títulos de gestión empresarial y gestión empresarial en varias universidades.
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