Data mining & Data Warehousing

Engineering Wale Baba

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Sobre este app

O aplicativo é um manual completo e gratuito de mineração de dados e armazenamento de dados que abrange tópicos importantes, notas e materiais do curso.

Este aplicativo de mineração de dados e armazenamento de dados lista 200 tópicos com notas detalhadas, diagramas, equações, fórmulas e material do curso, os tópicos estão listados em 5 capítulos. O aplicativo é obrigatório para todos os estudantes de ciência da computação e engenharia.

O App foi desenvolvido para aprendizado rápido, revisões, referências na hora de exames e entrevistas.

Este aplicativo cobre a maioria dos tópicos relacionados e explicações detalhadas com todos os tópicos básicos.

Alguns dos tópicos abordados no aplicativo de data warehouse e mineração de dados são:

1. Introdução à mineração de dados
2. Arquitetura de dados
3. Armazéns de Dados (DW)
4. Bancos de Dados Relacionais
5. Bancos de dados transacionais
6. Sistemas avançados de dados e informações e aplicativos avançados
7. Funcionalidades de Mineração de Dados
8. Classificação de Sistemas de Mineração de Dados
9. Primitivos da Tarefa de Mineração de Dados
10. Integração de um Sistema de Mineração de Dados com um Sistema de Data Warehouse
11. Principais questões em mineração de dados
12. Problemas de desempenho em mineração de dados
13. Introdução ao Pré-processamento de Dados
14. Resumo de dados descritivos
15. Medindo a Dispersão de Dados
16. Exibições gráficas de resumos de dados descritivos básicos
17. Limpeza de dados
18. Dados barulhentos
19. Processo de limpeza de dados
20. Integração e Transformação de Dados
21. Transformação de Dados
22. Redução de dados
23. Redução de Dimensionalidade
24. Redução de Numerosidade
25. Agrupamento e Amostragem
26. Discretização de Dados e Geração de Hierarquia de Conceitos
27. Geração de hierarquia de conceito para dados categóricos
28. Introdução aos armazéns de dados
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 do 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 HOLAP
37. Implementação do Data Warehouse
38. Data Warehousing para Data Mining
39. Processamento Analítico On-Line para Mineração Analítica On-Line
40. Métodos para Computação do Cubo de Dados
41. Agregação de Array Multiway para Computação de Cubo Completo
42. Cubo em estrela: computando cubos de iceberg usando uma estrutura dinâmica em árvore de estrelas
43. Pré-computação de Fragmentos de Shell para OLAP Rápido de Alta Dimensão
44. Exploração Orientada de Cubos de Dados
45. Agregação complexa em granularidade múltipla: cubos com vários recursos
46. ​​Indução Orientada a Atributos
47. Indução Orientada a Atributos para Caracterização de Dados
48. Implementação Eficiente da Indução Orientada a Atributos
49. Comparações de Classes de Mineração: Discriminando entre Diferentes Classes
50. Padrões frequentes
51. O Algoritmo A priori
52. Métodos de mineração de conjuntos de itens eficientes e escaláveis ​​com frequência

Todos os tópicos não estão listados devido a limitações de caracteres.

Recursos :
* Capítulo sábio Tópicos completos
* Layout de interface de usuário avançado
* Modo de leitura confortável
* Tópicos importantes do exame
* Interface de usuário muito simples
* Cobrir a maioria dos tópicos
* Um clique para obter todos os livros relacionados
* Conteúdo otimizado para celular
* Imagens otimizadas para celular

Este aplicativo será útil para referência rápida. A revisão de todos os conceitos pode ser concluída dentro de várias horas usando este aplicativo.

Data mining e Data Warehousing fazem parte dos cursos de ciência da computação, engenharia de software, IA, aprendizado de máquina e computação estatística e programas de graduação em tecnologia da informação e gerenciamento de negócios em várias universidades.

Em vez de nos dar uma classificação mais baixa, envie-nos suas dúvidas, problemas e nos dê uma avaliação e sugestão valiosas para que possamos considerá-la para futuras atualizações. Ficaremos felizes em resolvê-los para você.