Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Περιγραφή

Η εφαρμογή είναι ένα πλήρες εγχειρίδιο εξόρυξης δεδομένων και αποθήκευσης δεδομένων που καλύπτει σημαντικά θέματα, σημειώσεις, υλικό, ειδήσεις και ιστολόγια για το μάθημα. Κατεβάστε την Εφαρμογή ως υλικό αναφοράς και ψηφιακό βιβλίο για προγράμματα επιστήμης υπολογιστών, τεχνητής νοημοσύνης, επιστήμης δεδομένων και μηχανικής λογισμικού και πτυχιακά μαθήματα διαχείρισης επιχειρήσεων.

Αυτή η χρήσιμη εφαρμογή παραθέτει 200 ​​θέματα με λεπτομερείς σημειώσεις, διαγράμματα, εξισώσεις, τύπους και υλικό μαθημάτων, τα θέματα παρατίθενται σε 5 κεφάλαια. Η εφαρμογή πρέπει να έχει για όλους τους φοιτητές και επαγγελματίες επιστήμης υπολογιστών και μηχανικών.

Η εφαρμογή παρέχει γρήγορη αναθεώρηση και αναφορά σε σημαντικά θέματα, όπως λεπτομερείς σημειώσεις κάρτας flash, καθιστά εύκολο και χρήσιμο για τον μαθητή ή έναν επαγγελματία να καλύψει γρήγορα το πρόγραμμα μαθημάτων πριν από εξετάσεις ή συνέντευξη για θέσεις εργασίας.

Παρακολουθήστε τη μάθησή σας, ορίστε υπενθυμίσεις, επεξεργαστείτε το υλικό μελέτης, προσθέστε αγαπημένα θέματα, μοιραστείτε τα θέματα στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Μπορείτε επίσης να κάνετε blog σχετικά με την τεχνολογία μηχανικής, την καινοτομία, τις νεοφυείς επιχειρήσεις μηχανικής, τις ερευνητικές εργασίες στο κολέγιο, τις ενημερώσεις ινστιτούτων, τους ενημερωτικούς συνδέσμους για το υλικό μαθημάτων και τα εκπαιδευτικά προγράμματα από το smartphone ή το tablet σας ή στη διεύθυνση http://www.engineeringapps.net/.

Χρησιμοποιήστε αυτήν τη χρήσιμη εφαρμογή μηχανικής ως το σεμινάριο, το ψηφιακό βιβλίο, έναν οδηγό αναφοράς για το αναλυτικό πρόγραμμα, το υλικό μαθημάτων, τις εργασίες έργου, για να μοιραστείτε τις απόψεις σας στο ιστολόγιο.

Μερικά από τα θέματα που καλύπτονται στην εφαρμογή είναι:

1. Εισαγωγή στην εξόρυξη δεδομένων

2. Αρχιτεκτονική Δεδομένων

3. Αποθήκες δεδομένων (DW)

4. Σχεσιακές βάσεις δεδομένων

5. Βάσεις Δεδομένων Συναλλαγών

6. Προηγμένα συστήματα δεδομένων και πληροφοριών και προηγμένες εφαρμογές

7. Λειτουργίες Εξόρυξης Δεδομένων

8. Ταξινόμηση Συστημάτων Εξόρυξης Δεδομένων

9. Data Mining Task Primitives

10. Ενοποίηση Συστήματος Εξόρυξης Δεδομένων με Σύστημα DataWarehouse

11. Μείζονα Θέματα Εξόρυξης Δεδομένων

12. Θέματα απόδοσης στην Εξόρυξη Δεδομένων

13. Εισαγωγή στην Προεπεξεργασία Δεδομένων

14. Περιγραφική Σύνοψη Δεδομένων

15. Μέτρηση της διασποράς των δεδομένων

16. Γραφικές εμφανίσεις βασικών περιγραφικών δεδομένων περιλήψεων

17. Καθαρισμός δεδομένων

18. Θορυβώδη δεδομένα

19. Διαδικασία καθαρισμού δεδομένων

20. Ενοποίηση και Μετασχηματισμός Δεδομένων

21. Μετασχηματισμός Δεδομένων

22. Μείωση Δεδομένων

23. Μείωση Διαστάσεων

24. Μείωση Αριθμότητας

25. Ομαδοποίηση και Δειγματοληψία

26. Διακριτικοποίηση Δεδομένων και Δημιουργία Ιεραρχίας Εννοιών

27. Έννοια Δημιουργία Ιεραρχίας για Κατηγορικά Δεδομένα

28. Εισαγωγή στις αποθήκες δεδομένων

29. Διαφορές μεταξύ λειτουργικών συστημάτων βάσεων δεδομένων και αποθηκών δεδομένων

30. Ένα πολυδιάστατο μοντέλο δεδομένων

31. Ένα πολυδιάστατο μοντέλο δεδομένων

32. Αρχιτεκτονική Αποθήκης Δεδομένων

33. The Process of Data Warehouse Design

34. A Three-Tier Data Warehouse Architecture

35. Data Warehouse Back-End Tools and Utilities

36. Τύποι διακομιστών OLAP: ROLAP έναντι MOLAP έναντι HOLAP

37. Υλοποίηση Data Warehouse

38. Data Warehousing σε Data Mining

39. On-Line αναλυτική επεξεργασία σε On-Line αναλυτική εξόρυξη

40. Μέθοδοι υπολογισμού κύβου δεδομένων

41. Συσσωμάτωση πολλαπλών οδών για υπολογισμό πλήρους κύβου

42. Star-Cubing: Computing Iceberg Cubes Using a Dynamic Star-tree Structure

43. Προ-υπολογισμός θραυσμάτων κελύφους για γρήγορο OLAP υψηλής διάστασης

44. Καθοδηγούμενη Εξερεύνηση Κύβων Δεδομένων

45. Σύνθετη συγκέντρωση σε πολλαπλή κοκκοποίηση: Κύβοι πολλαπλών χαρακτηριστικών

46. ​​Χαρακτηριστικά-Oriented Induction

47. Ιδιωτικά προσανατολισμένη επαγωγή για χαρακτηρισμό δεδομένων

48. Αποτελεσματική Εφαρμογή Επαγωγής προσανατολισμένης στις ιδιότητες

49. Συγκρίσεις Κατηγοριών Εξόρυξης: Διάκριση μεταξύ Διαφορετικών Τάξεων

50. Συχνά μοτίβα

51. Ο αλγόριθμος Apriori

52. Αποτελεσματικές και επεκτάσιμες μέθοδοι εξόρυξης συχνά στοιχείων

Κάθε θέμα είναι πλήρες με διαγράμματα, εξισώσεις και άλλες μορφές γραφικών αναπαραστάσεων για καλύτερη εκμάθηση και γρήγορη κατανόηση.

Η εξόρυξη δεδομένων και η αποθήκευση δεδομένων είναι μέρος της επιστήμης των υπολογιστών, της μηχανικής λογισμικού, της τεχνητής νοημοσύνης, της εκπαίδευσης μηχανικής μάθησης και της στατιστικής πληροφορικής και των προγραμμάτων σπουδών τεχνολογίας πληροφοριών και διαχείρισης επιχειρήσεων σε διάφορα πανεπιστήμια.