Data mining & Data Warehousing

Engineering Wale Baba

Կա գովազդ

Հավելվածի մասին

Հավելվածը տվյալների արդյունահանման և տվյալների պահպանման ամբողջական անվճար ձեռնարկ է, որն ընդգրկում է դասընթացի կարևոր թեմաներ, նշումներ, նյութեր:

Տվյալների արդյունահանման և տվյալների պահպանման այս հավելվածը թվարկում է 200 թեմա՝ մանրամասն նշումներով, դիագրամներով, հավասարումներով, բանաձևերով և դասընթացի նյութերով, թեմաները թվարկված են 5 գլուխներում: Հավելվածը պետք է ունենա համակարգչային գիտության և ճարտարագիտության բոլոր ուսանողների համար:

Հավելվածը նախատեսված է քննությունների և հարցազրույցների ժամանակ արագ ուսուցման, վերանայումների, հղումների համար:

Այս հավելվածը ներառում է հարակից թեմաների մեծ մասը և մանրամասն բացատրությունը բոլոր հիմնական թեմաներով:

Տվյալների պահեստավորման և տվյալների արդյունահանման հավելվածում ընդգրկված որոշ թեմաներ են.

1. Տվյալների մայնինգի ներածություն
2. Տվյալների ճարտարապետություն
3. Տվյալների պահեստներ (DW)
4. Հարաբերական տվյալների բազաներ
5. Գործարքների տվյալների բազաներ
6. Ընդլայնված տվյալների և տեղեկատվական համակարգեր և առաջադեմ հավելվածներ
7. Տվյալների արդյունահանման գործառույթներ
8. Տվյալների արդյունահանման համակարգերի դասակարգում
9. Data Mining Task Primitives
10. Տվյալների արդյունահանման համակարգի ինտեգրում տվյալների պահեստային համակարգին
11. Տվյալների արդյունահանման հիմնական խնդիրները
12. Տվյալների մայնինգի կատարողականի խնդիրները
13. Տվյալների նախնական մշակման ներածություն
14. Նկարագրական տվյալների ամփոփում
15. Տվյալների ցրվածության չափում
16. Հիմնական նկարագրական տվյալների ամփոփագրերի գրաֆիկական ցուցադրում
17. Տվյալների մաքրում
18. Աղմկոտ տվյալներ
19. Տվյալների մաքրման գործընթաց
20. Տվյալների ինտեգրում և փոխակերպում
21. Տվյալների փոխակերպում
22. Տվյալների կրճատում
23. Չափերի կրճատում
24. Բազմության կրճատում
25. Կլաստերավորում և նմուշառում
26. Տվյալների դիսկրետացում և հայեցակարգի հիերարխիայի ձևավորում
27. Հայեցակարգի հիերարխիայի առաջացում դասակարգային տվյալների համար
28. Տվյալների պահեստների ներածություն
29. Տարբերությունները գործառնական տվյալների բազայի համակարգերի և տվյալների պահեստների միջև
30. Տվյալների բազմաչափ մոդել
31. Տվյալների բազմաչափ մոդել
32. Տվյալների պահեստի ճարտարապետություն
33. Տվյալների պահեստի նախագծման գործընթացը
34. Տվյալների պահեստի եռաստիճան ճարտարապետություն
35. Data Warehouse Back-End Tools and Utilities
36. OLAP սերվերների տեսակները. ROLAP ընդդեմ MOLAP-ի ընդդեմ HOLAP-ի
37. Տվյալների պահեստի իրականացում
38. Տվյալների պահեստավորում մինչև տվյալների արդյունահանում
39. Օնլայն վերլուծական մշակում դեպի օն-լայն վերլուծական հանքարդյունաբերություն
40. Տվյալների խորանարդի հաշվարկման մեթոդներ
41. Multiway Array Aggregation լրիվ խորանարդի հաշվարկման համար
42. Աստղերի խորանարդավորում. Այսբերգի խորանարդների հաշվարկ՝ օգտագործելով աստղածառի դինամիկ կառուցվածքը
43. Pre-computing Shell Fragments for Fast High Dimension OLAP
44. Տվյալների խորանարդների ուսումնասիրություն
45. Կոմպլեքս ագրեգացիա բազմակի հատիկավորությամբ. բազմաֆունկցիոնալ խորանարդներ
46. ​​Հատկանիշ-կողմնորոշված ​​ինդուկցիա
47. Տվյալների բնութագրման համար հատկանիշի վրա հիմնված ինդուկցիա
48. Հատկանիշներին ուղղված ինդուկցիայի արդյունավետ իրականացում
49. Հանքարդյունաբերության դասերի համեմատություններ. տարբեր դասերի միջև տարբերակում
50. Հաճախակի նախշեր
51. Apriori ալգորիթմը
52. Արդյունավետ և մասշտաբային հաճախակի տարրերի արդյունահանման մեթոդներ

Բոլոր թեմաները նշված չեն կերպարների սահմանափակումների պատճառով:

Հատկություններ :
* Գլխի իմաստուն ամբողջական թեմաները
* Հարուստ UI դասավորություն
* Հարմարավետ ընթերցման ռեժիմ
* Կարևոր քննության թեմաներ
* Շատ պարզ օգտագործողի միջերես
* Ծածկեք թեմաների մեծ մասը
* Մեկ սեղմումով ստացեք կապված Ամբողջ գիրքը
* Բջջային օպտիմիզացված բովանդակություն
* Բջջային օպտիմիզացված պատկերներ

Այս հավելվածը օգտակար կլինի արագ հղման համար: Բոլոր հասկացությունների վերանայումը կարող է ավարտվել մի քանի ժամվա ընթացքում՝ օգտագործելով այս հավելվածը:

Data Mining & Data Warehousing-ը համակարգչային գիտության, ծրագրային ճարտարագիտության, AI-ի, մեքենայական ուսուցման և վիճակագրական հաշվարկի կրթական դասընթացի և տեղեկատվական տեխնոլոգիաների և բիզնեսի կառավարման աստիճանի ծրագրերի մի մասն է տարբեր համալսարաններում:

Մեզ ավելի ցածր վարկանիշ տալու փոխարեն, խնդրում ենք ուղարկել մեզ ձեր հարցումները, խնդիրները և տալ մեզ արժեքավոր գնահատական ​​և առաջարկ, որպեսզի մենք կարողանանք այն դիտարկել ապագա թարմացումների համար: Մենք ուրախ կլինենք լուծել դրանք ձեզ համար: