Data mining & Data Warehousing

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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.

Verfolgen Sie Ihr Lernen, setzen Sie Erinnerungen, bearbeiten Sie das Lernmaterial, fügen Sie Lieblingsthemen hinzu, teilen Sie die Themen in den sozialen Medien.

Sie können auch über technische Technologie, Innovation, Ingenieurstartups, College -Forschungsarbeiten, Institut Updates, informative Links zu Kursmaterialien und Bildungsprogrammen aus Ihrem Smartphone oder Tablet oder unter http://www.engineeringapps.net/ bloggen.

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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