Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Təsvir

Tətbiq kursdakı vacib mövzuları, qeydləri, materialları, xəbərləri və bloqları əhatə edən Məlumatların Miningi və Məlumat Anbarının tam məlumat kitabıdır. Proqramı kompüter elmləri, AI, məlumat elmi və proqram mühəndisliyi proqramları və biznesin idarə edilməsi dərəcəsi kursları üçün istinad materialı və rəqəmsal kitab kimi endirin.

Bu faydalı Tətbiq ətraflı qeydlər, diaqramlar, tənliklər, düsturlar və kurs materialı ilə 200 mövzunu sadalayır, mövzular 5 fəsildə verilmişdir. Proqram bütün kompüter elmləri və mühəndislik tələbələri və mütəxəssisləri üçün olmalıdır.

Tətbiq ətraflı flash kart qeydləri kimi vacib mövzulara tez bir şəkildə yenidən baxılmasını və istinadını təmin edir, bu, imtahandan və ya iş üçün müsahibədən əvvəl tələbə və ya peşəkar üçün kurs proqramını tez əhatə etməyi asan və faydalı edir.

Öyrəndiyinizi izləyin, xatırlatmalar təyin edin, tədris materialını redaktə edin, sevimli mövzular əlavə edin, mövzuları sosial mediada paylaşın.

Siz həmçinin smartfon və ya planşetinizdən və ya http://www.engineeringapps.net/ saytında mühəndislik texnologiyası, innovasiya, mühəndislik startapları, kollec tədqiqat işləri, institut yeniləmələri, kurs materialları və təhsil proqramları haqqında məlumatlı bağlantılar haqqında blog yaza bilərsiniz.

Bu faydalı mühəndislik proqramından tutorial, rəqəmsal kitab, tədris planı, kurs materialı, layihə işi üçün istinad bələdçisi, bloqda öz fikirlərinizi bölüşmək kimi istifadə edin.

Tətbiqdə əhatə olunan bəzi mövzular bunlardır:

1. Data mining-ə giriş

2. Məlumat arxitekturası

3. Məlumat Anbarları (DW)

4. Əlaqəli verilənlər bazaları

5. Transaksiya verilənlər bazaları

6. Təkmil Məlumat və İnformasiya Sistemləri və Qabaqcıl Tətbiqlər

7. Data Mining Funksiyaları

8. Data Mining Sistemlərinin təsnifatı

9. Data Mining Task Primitives

10. Data Mining Sisteminin DataWarehouse Sistemi ilə inteqrasiyası

11. Data Mining-də əsas məsələlər

12. Data Mining-də performans məsələləri

13. Data Preprocess-ə giriş

14. Təsviri məlumatların ümumiləşdirilməsi

15. Verilənlərin Dağılmasının Ölçülməsi

16. Əsas Təsviri Məlumat Xülasələrinin Qrafik Ekranları

17. Məlumatların təmizlənməsi

18. Səs-küylü məlumatlar

19. Məlumatların təmizlənməsi prosesi

20. Məlumatların inteqrasiyası və çevrilməsi

21. Məlumatların Transformasiyası

22. Məlumatların azaldılması

23. Ölçülərin Azaldılması

24. Saylığın azaldılması

25. Klasterləşdirmə və seçmə

26. Məlumatların Diskretləşdirilməsi və Konsepsiya İerarxiyasının Yaradılması

27. Kateqorik verilənlər üçün iyerarxiyanın yaradılması konsepsiyası

28. Məlumat anbarlarına giriş

29. Əməliyyat verilənlər bazası sistemləri ilə məlumat anbarları arasındakı fərqlər

30. Çoxölçülü Məlumat Modeli

31. Çoxölçülü Məlumat Modeli

32. Məlumat Anbarı Arxitekturası

33. Məlumat Anbarının Layihələndirilməsi Prosesi

34. Üç səviyyəli məlumat anbarı arxitekturası

35. Data Warehouse Back-End Tools və Utilities

36. OLAP Serverlərinin növləri: ROLAP və MOLAP, HOLAP

37. Məlumat Anbarının Tətbiqi

38. Məlumat Anbarından Məlumat Mininginə

39. On-Line Analitik Emalı On-Line Analitik Madencilik

40. Məlumat kublarının hesablanması üsulları

41. Tam Kub Hesablaması üçün Çoxyollu Massiv Aqreqasiyası

42. Star-Cubing: Dinamik Ulduz Ağacı Strukturundan istifadə edərək Aysberq kublarının hesablanması

43. Sürətli yüksək ölçülü OLAP üçün qabıq fraqmentlərinin əvvəlcədən hesablanması

44. Məlumat kublarının idarə olunan kəşfiyyatı

45. Çox Növlülükdə Kompleks Aqreqasiya: Çox funksiyalı Kublar

46. ​​Atribut yönümlü induksiya

47. Məlumatların xarakterləşdirilməsi üçün atribut yönümlü induksiya

48. Atribut yönümlü induksiyanın səmərəli həyata keçirilməsi

49. Mədən Sinfi Müqayisələri: Fərqli Siniflər Arasında Ayrı-seçkilik

50. Tez-tez nümunələr

51. Apriori alqoritmi

52. Effektiv və genişlənə bilən tez-tez elementlər toplusu mədən üsulları

Hər bir mövzu daha yaxşı öyrənmək və tez başa düşmək üçün diaqramlar, tənliklər və digər qrafik təsvir formaları ilə tamamlanır.

Data Mining & Data Warehousing müxtəlif universitetlərdə kompüter elmləri, proqram təminatı mühəndisliyi, AI, Maşın öyrənmə və Statistik Hesablama təhsili kursunun və informasiya texnologiyaları və biznesin idarə edilməsi üzrə dərəcə proqramlarının bir hissəsidir.