Data mining & Data Warehousing

Die beste App von Data Mining & Data Warehousing, lernen Sie in kurzer Zeit ein Thema

Die App ist ein vollständiges Handbuch zu Data Mining und Data Warehousing, das wichtige Themen, Notizen, Materialien, Nachrichten und Blogs des Kurses abdeckt. Laden Sie die App als Referenzmaterial und digitales Buch für Informatik, KI, Datenwissenschaft & Software-Engineering-Programme sowie Studiengänge für Betriebswirtschaftslehre herunter.

Diese nützliche App listet 200 Themen mit detaillierten Notizen, Diagrammen, Gleichungen, Formeln und Kursmaterial auf. Die Themen sind in 5 Kapiteln aufgeführt. Die App ist ein Muss für alle Informatik- und Ingenieurstudenten und Fachleute.

Die App bietet eine schnelle Überarbeitung und einen Verweis auf wichtige Themen wie eine detaillierte Karteikarte. Sie macht es dem Studenten oder einem Fachmann leicht und nützlich, den Lehrplan schnell vor einer Prüfung oder einem Vorstellungsgespräch zu besprechen.

Verfolgen Sie Ihr Lernen, stellen Sie Erinnerungen ein, bearbeiten Sie das Lernmaterial, fügen Sie Lieblingsthemen hinzu und tauschen Sie die Themen in den sozialen Medien aus.

Sie können über Ihr Smartphone oder Tablet oder über die Website http://www.engineeringapps.net/ auch Blogs über technische Technologien, Innovationen, technische Startups, Hochschulforschungsarbeiten, Aktualisierungen der Institute, informative Links zu Kursmaterialien und Schulungsprogrammen schreiben.

Verwenden Sie diese nützliche Engineering-App als Lernprogramm, digitales Buch, Referenzhandbuch für Lehrpläne, Kursmaterial, Projektarbeit und Weitergabe Ihrer Ansichten im Blog.

Einige der in der App behandelten Themen sind:

1. Einführung in Data Mining

2. Datenarchitektur

3. Data Warehouses (DW)

4. Relationale Datenbanken

5. Transaktionsdatenbanken

6. Erweiterte Daten- und Informationssysteme und erweiterte Anwendungen

7. Data Mining-Funktionalitäten

8. Klassifizierung von Data Mining-Systemen

9. Data Mining-Aufgabenprimitive

10. Integration eines Data Mining-Systems in ein DataWarehouse-System

11. Hauptprobleme im Data Mining

12. Leistungsprobleme in Data Mining

13. Einführung in die Datenvorverarbeitung

14. Beschreibende Datenzusammenfassung

15. Messung der Streuung von Daten

16. Grafische Darstellungen der grundlegenden beschreibenden Datenzusammenfassungen

17. Datenreinigung

18. Laut Daten

19. Datenreinigungsprozess

20. Datenintegration und -umwandlung

21. Datentransformation

22. Datenreduktion

23. Reduzierung der Dimensionalität

24. Verringerung der Numerosität

25. Clustering und Sampling

26. Datendiskretisierung und Konzepthierarchiegenerierung

27. Konzepthierarchie-Generierung für kategoriale Daten

28. Einführung in Data Warehouses

29. Unterschiede zwischen betrieblichen Datenbanksystemen und Data Warehouses

30. Ein mehrdimensionales Datenmodell

31. Ein mehrdimensionales Datenmodell

32. Data Warehouse-Architektur

33. Der Prozess des Data Warehouse-Designs

34. Eine dreistufige Data Warehouse-Architektur

35. Back-End-Tools und -Dienstprogramme des Data Warehouse

36. Typen von OLAP-Servern: ROLAP im Vergleich zu MOLAP im Vergleich zu HOLAP

37. Data Warehouse-Implementierung

38. Data Warehousing für Data Mining

39. Analytische Online-Verarbeitung zum analytischen Online-Bergbau

40. Methoden zur Datenwürfelberechnung

41. Multiway-Array-Aggregation für die vollständige Würfelberechnung

42. Star-Cubing: Berechnen von Eisbergwürfeln mithilfe einer dynamischen Sternbaumstruktur

43. Shell-Fragmente vor dem Berechnen für schnelles hochdimensionales OLAP

44. Angetriebene Erkundung von Datenwürfeln

45. Komplexe Aggregation mit mehreren Granularitäten: Multi-Feature-Cubes

46. ​​Attributorientierte Induktion

47. Attributorientierte Induktion zur Charakterisierung von Daten

48. Effiziente Implementierung von Attribute-orientierter Induktion

49. Bergbau-Klassenvergleiche: Unterschiedliche Klassen unterscheiden

50. Häufige Muster

51. Der Apriori-Algorithmus

52. Effiziente und skalierbare, häufig Item-Mining-Methoden

Jedes Thema enthält Diagramme, Gleichungen und andere Formen grafischer Darstellungen für ein besseres Lernen und schnelles Verständnis.

Data Mining & Data Warehousing ist ein Bestandteil von Informatik-, Software-Engineering-, KI-, Machine Learning- und Statistical Computing-Studiengängen sowie Studiengängen im Bereich Informatik und Betriebswirtschaft an verschiedenen Universitäten.