Data mining & Data Warehousing

O melhor aplicativo de mineração de dados e Data Warehousing, aprenda um tópico em um minuto

O aplicativo é um manual completo de Data mining & Data Warehousing, que abrange tópicos importantes, notas, materiais, notícias e blogs sobre o curso. Baixe o aplicativo como um material de referência e livro digital para ciência da computação, AI, ciência de dados e programas de engenharia de software e cursos de gestão de negócios.

Este útil aplicativo lista 200 tópicos com notas detalhadas, diagramas, equações, fórmulas e material didático, os tópicos estão listados em 5 capítulos. O aplicativo é necessário ter para todos os estudantes e profissionais de ciência da computação e engenharia.

O aplicativo fornece revisão rápida e referência aos tópicos importantes, como notas de cartão flash detalhadas, torna fácil e útil para o aluno ou um profissional para cobrir o currículo do curso rapidamente antes de um exame ou entrevista para empregos.

Acompanhe o seu aprendizado, defina lembretes, edite o material de estudo, adicione tópicos favoritos, compartilhe os tópicos nas redes sociais.

Você também pode blogar sobre tecnologia de engenharia, inovação, startups de engenharia, trabalho de pesquisa em faculdades, atualizações do instituto, links informativos sobre materiais de curso e programas educacionais de seu smartphone ou tablet ou em http://www.engineeringapps.net/.

Use este aplicativo de engenharia útil como seu tutorial, livro digital, um guia de referência para plano de estudos, material do curso, trabalho de projeto, compartilhando suas opiniões no blog.

Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:

1. Introdução à mineração de dados

2. Arquitetura de Dados

3. Armazéns de Dados (DW)

4. Bancos de Dados Relacionais

5. Bancos de Dados Transacionais

6. Dados Avançados e Sistemas de Informação e Aplicações Avançadas

7. Funcionalidades de Mineração de Dados

8. Classificação de Sistemas de Mineração de Dados

9. Primitivas de tarefas de mineração de dados

10. Integração de um sistema de mineração de dados com um sistema DataWarehouse

11. Principais problemas na mineração de dados

12. Problemas de desempenho na mineração de dados

13. Introdução ao pré-processamento de dados

14. Resumo descritivo de dados

15. Medindo a Dispersão de Dados

16. Exibições gráficas de resumos básicos de dados descritivos

17. Limpeza de Dados

18. Dados Noisy

19. Processo de Limpeza de Dados

20. Integração e Transformação de Dados

21. Transformação de Dados

22. Redução de Dados

23. Redução de Dimensionalidade

24. Redução de Numerosidade

25. Agrupamento e Amostragem

26. Discretização de Dados e Geração de Hierarquia de Conceito

27. Geração de Hierarquia de Conceito para Dados Categóricos

28. Introdução aos data warehouses

29. Diferenças entre os sistemas operacionais de banco de dados e os 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. Utilitários e ferramentas de back-end do data warehouse

36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP

37. Implementação de Data Warehouse

38. Data Warehousing para Data Mining

39. Processamento analítico on-line para mineração analítica on-line

40. Métodos para Computação de Cubo de Dados

41. Agregação de Matriz Multiway para Computação Completa em Cubo

42. Star-Cubing: Computação de Iceberg Cubes Usando uma Estrutura Dinâmica de Árvores Estreladas

43. Fragmentos de Shell de Pré-computação para OLAP Rápido de Alta Dimensão

44. Impulsionada Exploração de Cubos de Dados

45. Agregação Complexa em Granularidade Múltipla: Cubos Multifuncional

46. ​​Indução Orientada por Atributos

47. Indução Orientada a Atributos para Caracterização de Dados

48. Implementação Eficiente de Indução Orientada a Atributos

49. Comparações entre classes de mineração: discriminando entre diferentes classes

50. Padrões freqüentes

51. O Algoritmo Apriori

52. Métodos de mineração frequentemente eficientes e escalonáveis

Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para melhor aprendizado e rápido entendimento.

Data mining & Data Warehousing é parte da ciência da computação, engenharia de software, AI, aprendizado de máquina e curso de ensino de computação estatística e tecnologia da informação e programas de gestão de negócios em várias universidades.