Data mining & Data Warehousing

Engineering Wale Baba

Contén anuncios

Acerca desta aplicación

A aplicación é un manual gratuíto completo de Data Mining e Data Warehousing que abarca temas importantes, notas e materiais do curso.

Esta aplicación de Data Mining e Data Warehousing enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuacións, fórmulas e material do curso, os temas están enumerados en 5 capítulos. A aplicación é imprescindible para todos os estudantes de informática e enxeñaría.

A aplicación está deseñada para a aprendizaxe rápida, revisións, referencias no momento dos exames e das entrevistas.

Esta aplicación cobre a maioría dos temas relacionados e explicación detallada con todos os temas básicos.

Algúns dos temas tratados na aplicación de almacenamento de datos e minería de datos son:

1. Introdución á minería de datos
2. Arquitectura de datos
3. Almacéns de datos (DW)
4. Bases de datos relacionais
5. Bases de datos transaccionais
6. Sistemas Avanzados de Datos e Información e Aplicacións Avanzadas
7. Funcionalidades de Data Mining
8. Clasificación dos sistemas de minería de datos
9. Data Mining Tarefa Primitivas
10. Integración dun sistema de minería de datos cun sistema de almacén de datos
11. Principais problemas na minería de datos
12. Problemas de rendemento na minería de datos
13. Introdución ao preproceso de datos
14. Resumo de datos descritivos
15. Medición da dispersión de datos
16. Visualizacións gráficas de resumos de datos descritivos básicos
17. Limpeza de datos
18. Datos ruidosos
19. Proceso de limpeza de datos
20. Integración e transformación de datos
21. Transformación de datos
22. Redución de datos
23. Redución da dimensionalidade
24. Redución da numerosidade
25. Agrupación e mostraxe
26. Discretización de datos e xeración de xerarquías de conceptos
27. Xeración de xerarquías de conceptos para datos categóricos
28. Introdución aos Data Warehouses
29. Diferenzas entre os sistemas operativos de bases de datos e os almacéns de datos
30. Un modelo de datos multidimensional
31. Un modelo de datos multidimensional
32. Arquitectura do almacén de datos
33. O Proceso de Deseño de Data Warehouse
34. Unha arquitectura de almacén de datos de tres niveis
35. Ferramentas e utilidades de back-end de Data Warehouse
36. Tipos de Servidores OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Implantación de Data Warehouse
38. Data Warehousing a Data Mining
39. Procesamento analítico en liña ata minería analítica en liña
40. Métodos para o cálculo de cubos de datos
41. Agregación de matrices multivías para o cálculo de cubos completos
42. Star-Cubing: calculando cubos de iceberg usando unha estrutura de árbore estelar dinámica
43. Fragmentos de Shell de precomputación para OLAP rápido de alta dimensión
44. Exploración impulsada de cubos de datos
45. Agregación complexa en granularidade múltiple: Cubos de funcións múltiples
46. ​​Indución orientada a atributos
47. Indución orientada a atributos para a caracterización de datos
48. Implementación eficiente da indución orientada a atributos
49. Comparacións de clases mineiras: discriminación entre as diferentes clases
50. Patróns frecuentes
51. O Algoritmo Apriori
52. Métodos de minería de elementos con frecuencia eficientes e escalables

Non se enumeran todos os temas por mor das limitacións de carácter.

Características :
* Temas completos por capítulos
* Deseño rico da interface de usuario
* Modo de lectura cómodo
* Temas importantes do exame
* Interface de usuario moi sinxela
* Cubrir a maioría dos temas
* Un clic para obter todo o libro relacionado
* Contido optimizado para móbiles
* Imaxes optimizadas para móbiles

Esta aplicación será útil para unha referencia rápida. A revisión de todos os conceptos pódese rematar en varias horas usando esta aplicación.

A minería de datos e o almacenamento de datos forman parte do curso de formación en informática, enxeñaría de software, intelixencia artificial, aprendizaxe automática e informática estatística e programas de grao en tecnoloxía da información e xestión empresarial en varias universidades.

En lugar de darnos unha valoración máis baixa, envíanos por correo electrónico as túas consultas, problemas e dános unha valoración e suxestión valiosas para que poidamos considerala para futuras actualizacións. Estaremos encantados de resolvelos por ti.