Data mining & Data Warehousing

Manual sobre almacenamiento de datos de minería de datos, aprenda un tema en un minuto

La aplicación es un manual gratuito completo de minería de datos y almacenamiento de datos que cubre temas importantes, notas y materiales del curso.

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

La App está diseñada para un rápido aprendizaje, repasos, referencias al momento de exámenes y entrevistas.

Esta aplicación cubre la mayoría de los temas relacionados y una explicación detallada con todos los temas básicos.

Algunos de los temas cubiertos en la aplicación de almacenamiento de datos y minería de datos 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 de Almacén de Datos

11. Problemas principales en la minería de datos

12. Problemas de rendimiento en minería de datos

13. Introducción al preproceso de datos

14. Resumen de datos descriptivos

15. Medición de la dispersión de datos

16. Visualizaciones 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 dimensionalidad

24. Reducción de numerosidad

25. Agrupación y muestreo

26. Discretización de datos y generación de jerarquías 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 operativas y los almacenes de datos

30. Un modelo de datos multidimensional

31. Un modelo de datos multidimensional

32. Arquitectura del almacén de datos

33. El proceso de diseño del almacén de datos

34. Una arquitectura de almacén de datos de tres niveles

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

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

37. Implementación del almacén de datos

38. De almacenamiento de datos a minería de datos

39. Procesamiento analítico en línea a minería analítica en línea

40. Métodos para el cálculo de cubos de datos

41. Agregación de arreglos multivía para computación de cubo completo

42. Star-Cubing: computación de cubos de iceberg utilizando una estructura dinámica de árbol estelar

43. Fragmentos de shell de precomputación para OLAP rápido de alta dimensión

44. Exploración impulsada de cubos de datos

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

46. ​​Inducción orientada a atributos

47. Inducción orientada a atributos para la caracterización de datos

48. Implementación eficiente de la inducción orientada a atributos

49. Comparaciones de clases mineras: discriminación entre diferentes clases

50. Patrones frecuentes

51. El algoritmo a priori

52. Métodos de minería de elementos frecuentes eficientes y escalables

No se enumeran todos los temas debido a limitaciones de caracteres.

Características :

* Capítulo sabio temas completos

* Diseño de interfaz de usuario enriquecido

* Modo de lectura cómodo

* Temas importantes del examen

* Interfaz de usuario muy simple

* Cubre la mayoría de los temas

* Un clic para obtener todo el libro relacionado

* Contenido optimizado para dispositivos móviles

* Imágenes optimizadas para dispositivos móviles

Esta aplicación será útil para una referencia rápida. La revisión de todos los conceptos se puede terminar en varias horas usando esta aplicación.

La minería de datos y el almacenamiento de datos forman parte de los cursos de educación en informática, ingeniería de software, IA, aprendizaje automático y computación estadística y programas de grado en tecnología de la información y gestión empresarial en varias universidades.

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