Data mining & Data Warehousing

La mejor aplicación de Data mining & Data Warehousing , aprenda un tema en un minuto

La aplicación es un manual gratuito completo de Data mining & Data Warehousing que cubre temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs en el curso. Descargue la aplicación como material de referencia y libro digital para informática, IA, programas de ingeniería de ciencias de datos y software y cursos de grado de gestión empresarial.

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.

También puede bloguear sobre tecnología de ingeniería, innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajo de investigación universitaria, actualizaciones de instituciones, enlaces informativos sobre materiales de curso y programas de educación desde su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.

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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