Data mining & Data Warehousing
ကြော်ငြာများ ပါရှိပါသည်
၅ ထောင်+
ဒေါင်းလုဒ်များ
အားလုံး
info
ဤအက်ပ်အကြောင်း
အက်ပ်သည် သင်တန်းတွင် အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများ၊ မှတ်စုများ၊ ပစ္စည်းများ လွှမ်းခြုံထားသည့် Data mining & Data Warehousing ၏ ပြီးပြည့်စုံသော အခမဲ့လက်စွဲစာအုပ်ဖြစ်သည်။
ဤဒေတာတူးဖော်ခြင်းနှင့် ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းအက်ပ်သည် အသေးစိတ်မှတ်စုများ၊ ပုံများ၊ ပုံများ၊ ဤအက်ပ်သည် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာကျောင်းသားအားလုံးအတွက် ရှိသင့်သည်။
အက်ပလီကေးရှင်းသည် စာမေးပွဲများနှင့် အင်တာဗျူးများပြုလုပ်သည့်အချိန်တွင် အမြန်သင်ယူမှု၊ ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုများ၊ အကိုးအကားများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ဤအက်ပ်သည် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာအများစုနှင့် အခြေခံအကြောင်းအရာများအားလုံးကို အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ဖြင့် အကျုံးဝင်ပါသည်။
ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းနှင့် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းအက်ပ်တွင် ပါဝင်သည့်အကြောင်းအရာအချို့မှာ-
1. Data တူးဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ နိဒါန်း
2. Data Architecture
3. Data-Warehouses (DW)
4. ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များ
5. အရောင်းအ၀ယ်ဒေတာဘေ့စ်များ
6. Advanced Data and Information Systems နှင့် Advanced Applications
7. Data Mining လုပ်ဆောင်ချက်များ
8. Data Mining Systems အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
9. Data Mining Task နောက်ဆက်တွဲများ
10. Data သိုလှောင်ရုံစနစ်တစ်ခုနှင့် Data Mining System ပေါင်းစပ်ခြင်း။
11. ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် အဓိကပြဿနာများ
12. Data Mining တွင် စွမ်းဆောင်ရည် ပြဿနာများ
13. Data Preprocess နိဒါန်း
14. ဖော်ပြချက်ဒေတာ အကျဉ်းချုပ်
15. ဒေတာပြန့်ပွားမှုကို တိုင်းတာခြင်း။
16. အခြေခံဖော်ပြချက်ဒေတာအကျဉ်းချုပ်များ၏ ဂရပ်ဖစ်ပြသမှုများ
17. ဒေတာသန့်ရှင်းရေး
18. Noisy Data
19. Data Cleaning Process
20. ဒေတာပေါင်းစည်းမှုနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်း။
21. Data အသွင်ပြောင်းခြင်း။
22. ဒေတာလျှော့ချရေး
23. Dimensionality လျှော့ချရေး
24. အရေအတွက် လျှော့ချရေး
25. Clustering နှင့် Sampling
26. Data Discretization and Concept Hierarchy Generation
27. အမျိုးအစားအလိုက် အချက်အလက်အတွက် အယူအဆ အထက်တန်း မျိုးဆက်
28. Data warehouses မိတ်ဆက်
29. Operational Database Systems နှင့် Data Warehouses အကြား ကွာခြားချက်များ
30. Multidimensional Data Model တစ်ခု
31. Multidimensional Data Model တစ်ခု
32. Data Warehouse Architecture
33. Data Warehouse Design ၏လုပ်ငန်းစဉ်
34. Three-Tier Data Warehouse Architecture
35. Data Warehouse Back-End ကိရိယာများနှင့် အသုံးအဆောင်များ
36. OLAP ဆာဗာအမျိုးအစားများ- ROLAP နှင့် MOLAP နှင့် HOLAP
37. Data Warehouse အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
38. Data Warehousing to Data Mining
39. On-Line Analytical Processing to On-Line Analytical Mining
40. Data Cube Computation အတွက် နည်းလမ်းများ
41. Full Cube Computation အတွက် Multiway Array Aggregation
42. Star-Cubing- Dynamic Star-tree Structure ကို အသုံးပြု၍ Iceberg Cubes ကို တွက်ချက်ခြင်း
43. လျင်မြန်သော Dimensional OLAP အတွက် ကြိုတင်တွက်ချက်ခြင်း Shell Fragments
44. ဒေတာ Cubes များကို မောင်းနှင်ရှာဖွေခြင်း။
45. Multiple Granularity တွင် ရှုပ်ထွေးသော စုစည်းမှု- Multiple feature Cubes
46. Attribute-Oriented Induction
47. Data Characterization အတွက် Attribute-Oriented Induction
48. Attribute-Oriented Induction ကို ထိရောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
49. သတ္တုတူးဖော်ရေး အတန်းအစား နှိုင်းယှဉ်မှုများ- မတူညီသော လူတန်းစားများအကြား ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်း။
50. မကြာခဏပုံစံများ
51. Apriori Algorithm
52. ထိရောက်ပြီး အရွယ်အစား မကြာခဏ တူးဖော်နိုင်သော နည်းလမ်းများ ပါ၀င်သည်။
ဇာတ်ကောင်ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် အကြောင်းအရာအားလုံးကို မဖော်ပြထားပါ။
အင်္ဂါရပ်များ :
* အခန်းတွင် ပြည့်စုံသော အကြောင်းအရာများ
* ကြွယ်ဝသော UI အပြင်အဆင်
* အဆင်ပြေသောစာဖတ်ခြင်းမုဒ်
* အရေးကြီးသောစာမေးပွဲအကြောင်းအရာများ
* အလွန်ရိုးရှင်းသော User Interface
* အကြောင်းအရာအများစုကို ဖုံးအုပ်ပါ။
* တစ်ချက်နှိပ်ရုံဖြင့် ဆက်စပ်စာအုပ်အားလုံးကို ရယူလိုက်ပါ။
* Mobile Optimized အကြောင်းအရာ
* Mobile Optimized ပုံများ
ဤအက်ပ်သည် အမြန်ကိုးကားမှုအတွက် အသုံးဝင်ပါလိမ့်မည်။ ဤအက်ပ်ကို အသုံးပြု၍ သဘောတရားအားလုံး၏ ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုကို နာရီပေါင်းများစွာအတွင်း အပြီးသတ်နိုင်သည်။
ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနှင့် Data Warehousing သည် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာ၊ AI၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ကွန်ပျူတာပညာပေးသင်တန်းနှင့် တက္ကသိုလ်အသီးသီးရှိ သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာနှင့် စီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုဘွဲ့ပရိုဂရမ်များ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့အား အဆင့်သတ်မှတ်ပေးမည့်အစား သင့်မေးမြန်းချက်များ၊ ပြဿနာများကို ကျွန်ုပ်တို့ထံ စာပို့ကာ တန်ဖိုးရှိသော အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အကြံပြုချက်ပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့အား အနာဂတ်မွမ်းမံမှုများအတွက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ပါသည်။ သင့်အတွက် ၎င်းတို့ကို ဖြေရှင်းရန် ကျွန်ုပ်တို့ ကျေနပ်ပါသည်။
ဤဒေတာတူးဖော်ခြင်းနှင့် ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းအက်ပ်သည် အသေးစိတ်မှတ်စုများ၊ ပုံများ၊ ပုံများ၊ ဤအက်ပ်သည် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာကျောင်းသားအားလုံးအတွက် ရှိသင့်သည်။
အက်ပလီကေးရှင်းသည် စာမေးပွဲများနှင့် အင်တာဗျူးများပြုလုပ်သည့်အချိန်တွင် အမြန်သင်ယူမှု၊ ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုများ၊ အကိုးအကားများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ဤအက်ပ်သည် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာအများစုနှင့် အခြေခံအကြောင်းအရာများအားလုံးကို အသေးစိတ်ရှင်းလင်းချက်ဖြင့် အကျုံးဝင်ပါသည်။
ဒေတာသိုလှောင်ခြင်းနှင့် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းအက်ပ်တွင် ပါဝင်သည့်အကြောင်းအရာအချို့မှာ-
1. Data တူးဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ နိဒါန်း
2. Data Architecture
3. Data-Warehouses (DW)
4. ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များ
5. အရောင်းအ၀ယ်ဒေတာဘေ့စ်များ
6. Advanced Data and Information Systems နှင့် Advanced Applications
7. Data Mining လုပ်ဆောင်ချက်များ
8. Data Mining Systems အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
9. Data Mining Task နောက်ဆက်တွဲများ
10. Data သိုလှောင်ရုံစနစ်တစ်ခုနှင့် Data Mining System ပေါင်းစပ်ခြင်း။
11. ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် အဓိကပြဿနာများ
12. Data Mining တွင် စွမ်းဆောင်ရည် ပြဿနာများ
13. Data Preprocess နိဒါန်း
14. ဖော်ပြချက်ဒေတာ အကျဉ်းချုပ်
15. ဒေတာပြန့်ပွားမှုကို တိုင်းတာခြင်း။
16. အခြေခံဖော်ပြချက်ဒေတာအကျဉ်းချုပ်များ၏ ဂရပ်ဖစ်ပြသမှုများ
17. ဒေတာသန့်ရှင်းရေး
18. Noisy Data
19. Data Cleaning Process
20. ဒေတာပေါင်းစည်းမှုနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်း။
21. Data အသွင်ပြောင်းခြင်း။
22. ဒေတာလျှော့ချရေး
23. Dimensionality လျှော့ချရေး
24. အရေအတွက် လျှော့ချရေး
25. Clustering နှင့် Sampling
26. Data Discretization and Concept Hierarchy Generation
27. အမျိုးအစားအလိုက် အချက်အလက်အတွက် အယူအဆ အထက်တန်း မျိုးဆက်
28. Data warehouses မိတ်ဆက်
29. Operational Database Systems နှင့် Data Warehouses အကြား ကွာခြားချက်များ
30. Multidimensional Data Model တစ်ခု
31. Multidimensional Data Model တစ်ခု
32. Data Warehouse Architecture
33. Data Warehouse Design ၏လုပ်ငန်းစဉ်
34. Three-Tier Data Warehouse Architecture
35. Data Warehouse Back-End ကိရိယာများနှင့် အသုံးအဆောင်များ
36. OLAP ဆာဗာအမျိုးအစားများ- ROLAP နှင့် MOLAP နှင့် HOLAP
37. Data Warehouse အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
38. Data Warehousing to Data Mining
39. On-Line Analytical Processing to On-Line Analytical Mining
40. Data Cube Computation အတွက် နည်းလမ်းများ
41. Full Cube Computation အတွက် Multiway Array Aggregation
42. Star-Cubing- Dynamic Star-tree Structure ကို အသုံးပြု၍ Iceberg Cubes ကို တွက်ချက်ခြင်း
43. လျင်မြန်သော Dimensional OLAP အတွက် ကြိုတင်တွက်ချက်ခြင်း Shell Fragments
44. ဒေတာ Cubes များကို မောင်းနှင်ရှာဖွေခြင်း။
45. Multiple Granularity တွင် ရှုပ်ထွေးသော စုစည်းမှု- Multiple feature Cubes
46. Attribute-Oriented Induction
47. Data Characterization အတွက် Attribute-Oriented Induction
48. Attribute-Oriented Induction ကို ထိရောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
49. သတ္တုတူးဖော်ရေး အတန်းအစား နှိုင်းယှဉ်မှုများ- မတူညီသော လူတန်းစားများအကြား ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်း။
50. မကြာခဏပုံစံများ
51. Apriori Algorithm
52. ထိရောက်ပြီး အရွယ်အစား မကြာခဏ တူးဖော်နိုင်သော နည်းလမ်းများ ပါ၀င်သည်။
ဇာတ်ကောင်ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် အကြောင်းအရာအားလုံးကို မဖော်ပြထားပါ။
အင်္ဂါရပ်များ :
* အခန်းတွင် ပြည့်စုံသော အကြောင်းအရာများ
* ကြွယ်ဝသော UI အပြင်အဆင်
* အဆင်ပြေသောစာဖတ်ခြင်းမုဒ်
* အရေးကြီးသောစာမေးပွဲအကြောင်းအရာများ
* အလွန်ရိုးရှင်းသော User Interface
* အကြောင်းအရာအများစုကို ဖုံးအုပ်ပါ။
* တစ်ချက်နှိပ်ရုံဖြင့် ဆက်စပ်စာအုပ်အားလုံးကို ရယူလိုက်ပါ။
* Mobile Optimized အကြောင်းအရာ
* Mobile Optimized ပုံများ
ဤအက်ပ်သည် အမြန်ကိုးကားမှုအတွက် အသုံးဝင်ပါလိမ့်မည်။ ဤအက်ပ်ကို အသုံးပြု၍ သဘောတရားအားလုံး၏ ပြန်လည်ပြင်ဆင်မှုကို နာရီပေါင်းများစွာအတွင်း အပြီးသတ်နိုင်သည်။
ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနှင့် Data Warehousing သည် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာ၊ AI၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ကွန်ပျူတာပညာပေးသင်တန်းနှင့် တက္ကသိုလ်အသီးသီးရှိ သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာနှင့် စီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုဘွဲ့ပရိုဂရမ်များ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။
ကျွန်ုပ်တို့အား အဆင့်သတ်မှတ်ပေးမည့်အစား သင့်မေးမြန်းချက်များ၊ ပြဿနာများကို ကျွန်ုပ်တို့ထံ စာပို့ကာ တန်ဖိုးရှိသော အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အကြံပြုချက်ပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့အား အနာဂတ်မွမ်းမံမှုများအတွက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်ပါသည်။ သင့်အတွက် ၎င်းတို့ကို ဖြေရှင်းရန် ကျွန်ုပ်တို့ ကျေနပ်ပါသည်။
အပ်ဒိတ်လုပ်ခဲ့သည့်ရက်
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူများက သင့်ဒေတာအား စုစည်းပုံနှင့် မျှဝေပုံကို နားလည်ခြင်းမှစ၍ လုံခြုံမှု စတင်သည်။ ဒေတာလုံခြုံမှုနှင့် လုံခြုံရေးလုပ်ဆောင်မှုများသည် သင်၏အသုံးပြုမှု၊ ဒေသနှင့် အသက်အပေါ်မူတည်၍ ကွဲပြားနိုင်သည်။ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူက ဤအချက်အလက်ကို ပေးထားပြီး အချိန်နှင့်အမျှ ပြောင်းလဲနိုင်သည်။
မည်သည့်ဒေတာကိုမျှ ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများနှင့် မျှဝေခြင်းမရှိပါ
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူများ၏ မျှဝေမှုဆိုင်ရာ ဖော်ပြမှုကို ပိုမိုလေ့လာရန်
မည်သည့်ဒေတာကိုမျှ စုစည်းခြင်းမရှိပါ
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူများ၏ စုစည်းမှုဆိုင်ရာ ဖော်ပြမှုကို ပိုမိုလေ့လာရန်
ဒေတာကို အသွင်ဝှက်၍ အကူးအပြောင်းလုပ်သည်
ဒေတာကို ဖျက်၍မရပါ
အက်ပ် အကူအညီ
ဆော့ဖ်ဝဲရေးသူအကြောင်း
Bhanuben B. Thummar
georgydoki@gmail.com
India
undefined
