Дадатак з'яўляецца поўным бясплатным даведнікам па здабычы дадзеных і сховішчам даных, які ахоплівае важныя тэмы, нататкі, матэрыялы па курсе.
У гэтым дадатку для інтэлектуальнага аналізу і сховішчаў дадзеных пералічана 200 тэм з падрабязнымі нататкамі, схемамі, ураўненнем, формуламі і матэрыялам курса, тэмы пералічаны ў 5 раздзелах. Прыкладанне павінна быць для ўсіх студэнтаў інфарматыкі і інжынерных навук.
Дадатак прызначана для хуткага навучання, пераглядаў, рэкамендацый падчас экзаменаў і сумоўяў.
Гэта дадатак ахоплівае большасць сумежных тэм і падрабязнае тлумачэнне з усімі асноўнымі тэмамі.
Некаторыя з тэм, якія разглядаюцца ў дадатку для сховішчаў і інтэлектуальнага аналізу дадзеных:
1. Уводзіны ў інтэлектуальны аналіз дадзеных
2. Архітэктура дадзеных
3. Сховішчы даных (DW)
4. Рэляцыйныя базы даных
5. Транзакцыйныя базы даных
6. Пашыраныя даныя і інфармацыйныя сістэмы і пашыраныя прыкладанні
7. Функцыі інтэлектуальнага аналізу дадзеных
8. Класіфікацыя сістэм інтэлектуальнага аналізу дадзеных
9. Прымітывы задач інтэлектуальнага аналізу дадзеных
10. Інтэграцыя сістэмы інтэлектуальнага аналізу дадзеных з сістэмай сховішча дадзеных
11. Асноўныя праблемы інтэлектуальнага аналізу дадзеных
12. Праблемы прадукцыйнасці ў інтэлектуальным аналізе дадзеных
13. Уводзіны ў перадапрацоўку дадзеных
14. Абагульненне апісальных даных
15. Вымярэнне дысперсіі даных
16. Графічныя адлюстраванні асноўных апісальных зводак дадзеных
17. Ачыстка дадзеных
18. Шумныя дадзеныя
19. Працэс ачысткі дадзеных
20. Інтэграцыя і трансфармацыя даных
21. Трансфармацыя даных
22. Скарачэнне дадзеных
23. Памяншэнне памернасці
24. Скарачэнне колькасці
25. Кластарызацыя і выбарка
26. Дыскрэтызацыя даных і генерацыя іерархіі паняццяў
27. Генерацыя іерархіі паняццяў для катэгарыяльных даных
28. Уводзіны ў сховішчы дадзеных
29. Адрозненні паміж аперацыйнымі сістэмамі баз даных і сховішчамі даных
30. Шматмерная мадэль дадзеных
31. Шматмерная мадэль дадзеных
32. Архітэктура сховішча даных
33. Працэс праектавання сховішча даных
34. Трохузроўневая архітэктура сховішча даных
35. Сховішча дадзеных Back-End інструменты і ўтыліты
36. Тыпы сервераў OLAP: ROLAP супраць MOLAP супраць HOLAP
37. Рэалізацыя сховішча дадзеных
38. Ад сховішчаў даных да інтэлектуальнага аналізу
39. Аналітычная апрацоўка ў рэжыме анлайн для аналітычнага майнинга
40. Метады вылічэння куба дадзеных
41. Шматбаковая агрэгацыя масіваў для поўнага вылічэння куба
42. Star-Cubing: вылічэнне кубоў айсберга з выкарыстаннем дынамічнай структуры зорнага дрэва
43. Папярэднія вылічэнні фрагментаў абалонкі для хуткага высокаразмернага OLAP
44. Driven Exploration of Data Cubes
45. Комплексная агрэгацыя з множнай дэталізацыяй: шматфункцыянальныя кубы
46. Атрыбутна-арыентаваная індукцыя
47. Атрыбутна-арыентаваная індукцыя для характарыстыкі дадзеных
48. Эфектыўная рэалізацыя атрыбутна-арыентаванай індукцыі
49. Параўнанне класаў майнинга: адрозненні паміж рознымі класамі
50. Частыя ўзоры
51. Алгарытм Апрыёры
52. Эфектыўныя і маштабуюцца метады здабычы, якія часта задаюць элементы
Усе тэмы не ў спісе з-за абмежавання сімвалаў.
Асаблівасці :
* Раздзел мудры поўныя тэмы
* Багаты макет карыстацкага інтэрфейсу
* Зручны рэжым чытання
* Важныя тэмы экзамену
* Вельмі просты карыстальніцкі інтэрфейс
* Асвятленне большасці тэм
* Адным пстрычкай мышы атрымаць звязаныя Усе кнігі
* Мабільны аптымізаваны кантэнт
* Мабільныя аптымізаваныя выявы
Гэта дадатак будзе карысна для хуткай даведкі. Перагляд усіх канцэпцый можа быць завершаны на працягу некалькіх гадзін з дапамогай гэтага прыкладання.
Інтэлектуальны аналіз даных і сховішча дадзеных з'яўляюцца часткай інфарматыкі, праграмнай інжынерыі, AI, машыннага навучання і статыстычных вылічэнняў, а таксама адукацыйных курсаў па інфармацыйных тэхналогіях і кіраванні бізнесам у розных універсітэтах.
Замест таго, каб даваць нам больш нізкі рэйтынг, калі ласка, дасылайце нам свае запыты, праблемы і дайце нам каштоўную ацэнку і прапановы, каб мы маглі разгледзець гэта для будучых абнаўленняў. Мы будзем рады вырашыць іх для вас.