Data mining & Data Warehousing

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O aplicativo fornece uma rápida revisão e referência aos tópicos importantes, como um Flash Notes detalhado, torna -o fácil e útil para o aluno ou um profissional para cobrir o currículo do curso rapidamente antes de um exame ou entrevista para empregos.

Rastreie seu aprendizado, defina lembretes, edite o material de estudo, adicione tópicos favoritos, compartilhe os tópicos nas mídias sociais.

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Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:

1. Introdução à mineração de dados

2. Arquitetura de dados

3. Data-warehouses (DW)

4. Bancos de dados relacionais

5. Bancos de dados transacionais

6. Dados avançados e sistemas de informação e aplicativos avançados

7. Funcionalidades de mineração de dados

8. Classificação de sistemas de mineração de dados

9. Primitivas para tarefas de mineração de dados

10. Integração de um sistema de mineração de dados com um sistema DataWarehouse

11. Principais questões na mineração de dados

12. Questões de desempenho na mineração de dados

13. Introdução ao pré -processamento de dados

14. Resumo dos dados descritivos

15. Medindo a dispersão de dados

16. Exibições gráficas de resumos básicos de dados descritivos

17. Limpeza de dados

18. Dados ruidosos

19. Processo de limpeza de dados

20. Integração e transformação de dados

21. Transformação de dados

22. Redução de dados

23. Redução da dimensionalidade

24. Redução de numerosidade

25. Clustering e amostragem

26. Data discretização e geração de hierarquia de conceitos

27. Geração de hierarquia conceitual para dados categóricos

28. Introdução a data warehouses

29. Diferenças entre sistemas de banco de dados operacionais e data warehouses

30. Um modelo de dados multidimensional

31. Um modelo de dados multidimensional

32. Arquitetura de data warehouse

33. O processo de design de data warehouse

34. Uma arquitetura de data warehouse de três camadas

35. Ferramentas e utilitários de back-end do data warehouse

36. Tipos de servidores OLAP: rolap versus molap versus holandês

37. Implementação de data warehouse

38. Data Warehousing para mineração de dados

39. Processamento analítico on-line para mineração analítica on-line

40. Métodos para cálculo de cubos de dados

41. Agregação de matriz multi -via para computação completa do cubo

42. Star-Cubing: Computando cubos de iceberg usando uma estrutura dinâmica de árvores estreladas

43. Fragmentos de concha de pré-computação para OLAP de alta dimensão rápida

44. Exploração orientada aos cubos de dados

45. Agregação complexa em granularidade múltipla: cubos de vários recursos

46. ​​Indução orientada para atributos

47. Indução orientada para atributos para caracterização de dados

48. Implementação eficiente de indução orientada para atributos

49. Comparações de classe de mineração: discriminar entre diferentes classes

50. Padrões frequentes

51. O algoritmo apiori

52. Métodos de mineração com eficiência e escalável com frequência

Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para melhor aprendizado e compreensão rápida.

A mineração de dados e o Warehousing de dados faz parte da Ciência da Computação, Engenharia de Software, AI, Curso de Educação de Machine Learning and Statistical Computing e Tecnologia da Informação e Gestão de Negócios em várias universidades.

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