Data mining & Data Warehousing

La mejor aplicación de minería de datos y almacenamiento de datos, aprenda un tema en un minuto.

La aplicación es un manual completo de Data Mining & Data Warehousing que cubre temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs sobre el curso. Descargue la aplicación como material de referencia y libro digital para programas de licenciatura en administración de empresas, programas informáticos, inteligencia artificial, ciencia de datos e ingeniería de software.

Esta aplicación útil enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 5 capítulos. La aplicación es obligatoria para todos los estudiantes y profesionales de informática e ingeniería.

La aplicación proporciona una rápida revisión y referencia a temas importantes, como las notas detalladas de una tarjeta flash, hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional cubrir el programa del curso rápidamente antes de un examen o una entrevista de trabajo.

Realice un seguimiento de su aprendizaje, establezca recordatorios, edite el material de estudio, agregue temas favoritos, comparta los temas en las redes sociales.

También puede bloguear sobre tecnología de ingeniería, innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajos de investigación universitaria, actualizaciones del instituto, enlaces informativos sobre materiales de cursos y programas educativos desde su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.

Use esta útil aplicación de ingeniería como tutorial, libro digital, una guía de referencia para el programa de estudios, material del curso, trabajo de proyectos, y comparta sus opiniones en el blog.

Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son:

1. Introducción a la minería de datos

2. Arquitectura de datos

3. Almacenes de datos (DW)

4. Bases de datos relacionales

5. Bases de datos transaccionales

6. Sistemas avanzados de datos e información y aplicaciones avanzadas.

7. Funcionalidades de minería de datos

8. Clasificación de los sistemas de minería de datos.

9. Primitivas de tareas de minería de datos

10. Integración de un sistema de minería de datos con un sistema DataWarehouse

11. Principales problemas en la minería de datos

12. Problemas de rendimiento en la minería de datos

13. Introducción al preprocesamiento de datos.

14. Resumen descriptivo de datos

15. Medición de la dispersión de datos.

16. Representaciones gráficas de resúmenes de datos descriptivos básicos

17. Limpieza de datos

18. Datos ruidosos

19. Proceso de limpieza de datos

20. Integración y transformación de datos

21. Transformación de datos

22. Reducción de datos

23. Reducción de la dimensionalidad.

24. Reducción de la numerosidad

25. Agrupación y muestreo

26. Discretización de datos y generación de jerarquía de conceptos.

27. Generación de jerarquía de conceptos para datos categóricos.

28. Introducción a los almacenes de datos.

29. Diferencias entre los sistemas de bases de datos operacionales y los almacenes de datos.

30. Un modelo de datos multidimensional.

31. Un modelo de datos multidimensional.

32. Arquitectura de almacenamiento de datos

33. El proceso de diseño de almacenamiento de datos

34. Una arquitectura de almacenamiento de datos de tres niveles.

35. Herramientas y utilidades de back-end del almacén de datos

36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

37. Implementación de Data Warehouse

38. Almacenamiento de datos a la minería de datos

39. Procesamiento analítico en línea para minería analítica en línea

40. Métodos para el cálculo del cubo de datos

41. Agregación de arreglos de múltiples vías para computación de cubos completos

42. Star-Cubing: Cálculo de cubos de iceberg utilizando una estructura dinámica de árbol de estrellas

43. Fragmentos de shell pre-computados para OLAP de alta dimensión rápida

44. Exploración dirigida de cubos de datos

45. Agregación compleja en granularidad múltiple: cubos de múltiples características

46. ​​Inducción orientada a los atributos

47. Inducción orientada por atributos para la caracterización de datos

48. Implementación eficiente de la inducción orientada a los atributos

49. Comparaciones de clases mineras: Discriminación entre clases diferentes

50. Patrones frecuentes.

51. El algoritmo de Apriori

52. Métodos de minería de conjuntos de elementos con frecuencia eficientes y escalables.

Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y una rápida comprensión.

La minería de datos y el almacenamiento de datos forman parte del programa de educación en informática, ingeniería de software, inteligencia artificial, aprendizaje automático y computación estadística y programas de licenciatura en tecnología de la información y gestión empresarial en diversas universidades.