Data mining & Data Warehousing 의 최고의 앱, 1 분 안에 주제를 배우십시오.
이 앱은 과정의 중요한 주제, 메모, 자료, 뉴스 및 블로그를 다루는 Data mining & Data Warehousing 의 완전한 무료 핸드북입니다. 컴퓨터 과학, AI, 데이터 과학 및 소프트웨어 엔지니어링 프로그램 및 비즈니스 관리 학위 과정을위한 참조 자료 및 디지털 책으로 앱을 다운로드하십시오.
이 유용한 앱에는 자세한 노트, 다이어그램, 방정식, 공식 및 코스 자료가 포함 된 200 개의 주제가 주제가 5 장에 나열되어 있습니다. 이 앱은 모든 컴퓨터 과학 및 공학 학생 및 전문가를 위해 있어야합니다.
이 앱은 자세한 플래시 카드 노트와 같은 중요한 주제에 대한 빠른 개정 및 참조를 제공합니다. 학생이나 전문가가 작업에 대한 시험이나 인터뷰 전에 강의 계획서를 신속하게 다루는 것이 쉽고 유용합니다.
학습을 추적하고, 알림을 설정하고, 연구 자료를 편집하고, 좋아하는 주제를 추가하고, 소셜 미디어에서 주제를 공유하십시오.
또한 엔지니어링 기술, 혁신, 엔지니어링 스타트 업, 대학 연구 작업, 연구소 업데이트, 스마트 폰 또는 태블릿 또는 http://www.engineeringapps.net/에서 유익한 링크에 대한 블로그를 작성할 수 있습니다.
이 유용한 엔지니어링 앱을 튜토리얼, 디지털 책, 강의 계획서, 강의 자료, 프로젝트 작업, 블로그에서의 견해 공유로 사용하십시오.
앱에서 다루는 주제 중 일부는 다음과 같습니다.
1. 데이터 마이닝 소개
2. 데이터 아키텍처
3. 데이터웨어 하우스 (DW)
4. 관계형 데이터베이스
5. 트랜잭션 데이터베이스
6. 고급 데이터 및 정보 시스템 및 고급 응용 프로그램
7. 데이터 마이닝 기능
8. 데이터 마이닝 시스템의 분류
9. 데이터 마이닝 작업 프리미티브
10. 데이터 마이닝 시스템과 Datawarehouse 시스템의 통합
11. 데이터 마이닝의 주요 문제
12. 데이터 마이닝의 성능 문제
13. 데이터 전 처리 소개
14. 설명 데이터 요약
15. 데이터 분산 측정
16. 기본 설명 데이터 요약의 그래픽 표시
17. 데이터 정리
18. 노이즈 데이터
19. 데이터 청소 과정
20. 데이터 통합 및 변환
21. 데이터 변환
22. 데이터 감소
23. 치수 감소
24. 수치 감소
클러스터링 및 샘플링
26. 데이터 이산화 및 개념 계층 생성
27. 범주 형 데이터에 대한 개념 계층 생성
28. 데이터웨어 하우스 소개
29. 운영 데이터베이스 시스템과 데이터웨어 하우스의 차이
30. 다차원 데이터 모델
31. 다차원 데이터 모델
32. 데이터웨어 하우스 아키텍처
33. 데이터웨어 하우스 설계 프로세스
34. 3 계층 데이터웨어 하우스 아키텍처
35. 데이터웨어 하우스 백엔드 도구 및 유틸리티
36. OLAP 서버의 유형 : ROLAP 대 MOLAP 대 HOLAP
37. 데이터웨어 하우스 구현
38. 데이터 마이닝에 대한 데이터웨어 하우징
39. 온라인 분석 마이닝에 대한 온라인 분석 처리
40. 데이터 큐브 계산 방법
41. 전체 큐브 계산을위한 멀티 웨이 배열 집계
42. 스타 커밍 : 역동적 인 스타 트리 구조를 사용하여 빙산 큐브 컴퓨팅
43. 빠른 고차원 OLAP를위한 사전 컴퓨팅 쉘 조각
44. 데이터 큐브의 추진력 탐색
45. 다중 세분성에서 복잡한 집계 : 다중 기능 큐브
46. 속성 지향 유도
47. 데이터 특성화에 대한 속성 지향 유도
48. 속성 지향 유도의 효율적인 구현
49. 광업 수업 비교 : 다른 클래스를 구별합니다
50. 빈번한 패턴
51. Apriori 알고리즘
52. 효율적이고 확장 가능한 빈번한 품목 세트 마이닝 방법
각 주제는 더 나은 학습과 빠른 이해를 위해 다이어그램, 방정식 및 기타 형태의 그래픽 표현으로 완성됩니다.
데이터 마이닝 및 데이터웨어 하우징은 컴퓨터 과학, 소프트웨어 엔지니어링, AI, 기계 학습 및 통계 컴퓨팅 교육 과정 및 정보 기술 및 비즈니스 관리 학위 프로그램의 일부입니다.
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