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Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:
1. Introdução à mineração de dados
2. Arquitetura de dados
3. Data-warehouses (DW)
4. Bancos de dados relacionais
5. Bancos de dados transacionais
6. Dados avançados e sistemas de informação e aplicativos avançados
7. Funcionalidades de mineração de dados
8. Classificação de sistemas de mineração de dados
9. Primitivas para tarefas de mineração de dados
10. Integração de um sistema de mineração de dados com um sistema DataWarehouse
11. Principais questões na mineração de dados
12. Questões de desempenho na mineração de dados
13. Introdução ao pré -processamento de dados
14. Resumo dos dados descritivos
15. Medindo a dispersão de dados
16. Exibições gráficas de resumos básicos de dados descritivos
17. Limpeza de dados
18. Dados ruidosos
19. Processo de limpeza de dados
20. Integração e transformação de dados
21. Transformação de dados
22. Redução de dados
23. Redução da dimensionalidade
24. Redução de numerosidade
25. Clustering e amostragem
26. Data discretização e geração de hierarquia de conceitos
27. Geração de hierarquia conceitual para dados categóricos
28. Introdução a data warehouses
29. Diferenças entre sistemas de banco de dados operacionais e data warehouses
30. Um modelo de dados multidimensional
31. Um modelo de dados multidimensional
32. Arquitetura de data warehouse
33. O processo de design de data warehouse
34. Uma arquitetura de data warehouse de três camadas
35. Ferramentas e utilitários de back-end do data warehouse
36. Tipos de servidores OLAP: rolap versus molap versus holandês
37. Implementação de data warehouse
38. Data Warehousing para mineração de dados
39. Processamento analítico on-line para mineração analítica on-line
40. Métodos para cálculo de cubos de dados
41. Agregação de matriz multi -via para computação completa do cubo
42. Star-Cubing: Computando cubos de iceberg usando uma estrutura dinâmica de árvores estreladas
43. Fragmentos de concha de pré-computação para OLAP de alta dimensão rápida
44. Exploração orientada aos cubos de dados
45. Agregação complexa em granularidade múltipla: cubos de vários recursos
46. Indução orientada para atributos
47. Indução orientada para atributos para caracterização de dados
48. Implementação eficiente de indução orientada para atributos
49. Comparações de classe de mineração: discriminar entre diferentes classes
50. Padrões frequentes
51. O algoritmo apiori
52. Métodos de mineração com eficiência e escalável com frequência
Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para melhor aprendizado e compreensão rápida.
A mineração de dados e o Warehousing de dados faz parte da Ciência da Computação, Engenharia de Software, AI, Curso de Educação de Machine Learning and Statistical Computing e Tecnologia da Informação e Gestão de Negócios em várias universidades.
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