Data mining & Data Warehousing

La meilleure application de Data mining & Data Warehousing, découvrez un sujet en une minute

L'application est un manuel complet d'exploration de données et d'entreposage de données qui couvre des sujets importants, des notes, du matériel, des nouvelles et des blogs sur le cours. Téléchargez l'application en tant que matériau de référence et livre numérique pour les programmes d'informatique, d'intelligence artificielle, de data science et de génie logiciel, ainsi que pour les cours menant à un diplôme en gestion des affaires.

Cette application utile répertorie 200 sujets avec des notes détaillées, des diagrammes, des équations, des formules et des supports de cours. Les sujets sont répertoriés dans 5 chapitres. L'application est indispensable pour tous les étudiants en informatique, ingénieurs et professionnels.

L'application fournit une révision rapide et une référence aux sujets importants comme les notes détaillées d'une carte flash. Il est donc facile et utile pour l'étudiant ou un professionnel de couvrir rapidement le programme du cours avant un examen ou une entrevue d'emploi.

Suivez vos apprentissages, définissez des rappels, modifiez le matériel d'étude, ajoutez des sujets favoris, partagez-les sur les réseaux sociaux.

Vous pouvez également bloguer sur la technologie d'ingénierie, l'innovation, les startups d'ingénierie, les travaux de recherche dans les collèges, les mises à jour d'instituts, des liens informatifs sur le matériel de cours et les programmes d'éducation à partir de votre smartphone ou de votre tablette ou à l'adresse http://www.engineeringapps.net/.

Utilisez cette application d'ingénierie utile comme didacticiel, livre numérique, guide de référence pour les programmes, matériel de cours, travail de projet, partage de vos points de vue sur le blog.

Certains des sujets couverts dans l'application sont les suivants:

1. Introduction à l'exploration de données

2. Architecture de données

3. Entrepôts de données (DW)

4. Bases de données relationnelles

5. Bases de données transactionnelles

6. Systèmes de données et d'information avancés et applications avancées

7. Fonctionnalités d'exploration de données

8. Classification des systèmes d'exploration de données

9. Primitives de tâches d'exploration de données

10. Intégration d'un système d'exploration de données à un système DataWarehouse

11. Problèmes majeurs dans l'exploration de données

12. Problèmes de performances dans l'exploration de données

13. Introduction au prétraitement des données

14. Résumé des données descriptives

15. Mesurer la dispersion des données

16. Affichages graphiques de résumés de données descriptives de base

17. Nettoyage des données

18. Données bruitées

19. Processus de nettoyage des données

20. Intégration et transformation des données

21. Transformation de données

22. Réduction des données

23. Réduction de la dimension

24. Réduction de la numérosité

25. Regroupement et échantillonnage

26. Discrétisation des données et génération de hiérarchies de concepts

27. Génération de hiérarchie de concepts pour les données qualitatives

28. Introduction aux entrepôts de données

29. Différences entre les systèmes de base de données opérationnels et les entrepôts de données

30. Un modèle de données multidimensionnel

31. Un modèle de données multidimensionnel

32. Architecture d'entrepôt de données

33. Le processus de conception de l'entrepôt de données

34. Une architecture d'entrepôt de données à trois niveaux

35. Outils et utilitaires dorsaux de l'entrepôt de données

36. Types de serveurs OLAP: ROLAP contre MOLAP contre HOLAP

37. Mise en œuvre de l'entrepôt de données

38. Data Warehousing to Data Mining

39. Traitement analytique en ligne à extraction analytique en ligne

40. Méthodes de calcul du cube de données

41. Agrégation de rangées à plusieurs voies pour le calcul d'un cube complet

42. Star-Cubing: Calculer des cubes d'iceberg à l'aide d'une structure arborescente dynamique

43. Fragments de shell pré-calculés pour OLAP rapide de haute dimension

44. Exploration dirigée de cubes de données

45. Agrégation complexe à granularité multiple: Cubes multifonctions

46. ​​Induction Orientée Attribut

47. Induction orientée attribut pour la caractérisation des données

48. Mise en œuvre efficace de l'induction orientée attribut

49. Comparaisons de classes minières: distinction entre différentes classes

50. modèles fréquents

51. L'algorithme Apriori

52. Méthodes d'extraction d'éléments d'ensemble efficaces et évolutives

Chaque sujet est complet avec des diagrammes, des équations et d'autres formes de représentations graphiques pour un meilleur apprentissage et une compréhension rapide.

Le Data mining & Data Warehousing fait partie des cours de formation en informatique, en génie logiciel, en intelligence artificielle, en apprentissage automatique et en calcul statistique et en programmes de formation en technologies de l'information et en gestion des affaires dans diverses universités.