Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Sự miêu tả

Ứng dụng này là một cẩm nang hoàn chỉnh về Khai thác dữ liệu & Kho dữ liệu bao gồm các chủ đề, ghi chú, tài liệu, tin tức và blog quan trọng về khóa học. Tải xuống Ứng dụng làm tài liệu tham khảo & sách kỹ thuật số cho các chương trình khoa học máy tính, AI, khoa học dữ liệu & kỹ thuật phần mềm và các khóa học cấp bằng quản lý kinh doanh.

Ứng dụng hữu ích này liệt kê 200 chủ đề với ghi chú chi tiết, sơ đồ, phương trình, công thức và tài liệu khóa học, các chủ đề được liệt kê trong 5 chương. Ứng dụng phải có cho tất cả sinh viên & chuyên gia khoa học máy tính & kỹ thuật.

Ứng dụng này cung cấp khả năng ôn tập nhanh chóng và tham khảo các chủ đề quan trọng như ghi chú chi tiết trên thẻ nhớ, nó giúp sinh viên hoặc một chuyên gia dễ dàng và hữu ích để đọc đề cương khóa học một cách nhanh chóng trước kỳ thi hoặc phỏng vấn xin việc.

Theo dõi việc học của bạn, đặt lời nhắc, chỉnh sửa tài liệu học, thêm chủ đề yêu thích, chia sẻ chủ đề trên mạng xã hội.

Bạn cũng có thể viết blog về công nghệ kỹ thuật, đổi mới, khởi nghiệp kỹ thuật, công việc nghiên cứu đại học, cập nhật của viện, liên kết thông tin về tài liệu khóa học và chương trình giáo dục từ điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng của bạn hoặc tại http://www.engineeringapps.net/.

Sử dụng ứng dụng kỹ thuật hữu ích này làm hướng dẫn của bạn, sách kỹ thuật số, hướng dẫn tham khảo cho giáo trình, tài liệu khóa học, công việc dự án, chia sẻ quan điểm của bạn trên blog.

Một số chủ đề được đề cập trong ứng dụng là:

1. Giới thiệu về Khai phá dữ liệu

2. Kiến trúc dữ liệu

3. Kho dữ liệu (DW)

4. Cơ sở dữ liệu quan hệ

5. Cơ sở dữ liệu giao dịch

6. Hệ thống thông tin và dữ liệu nâng cao và các ứng dụng nâng cao

7. Chức năng khai thác dữ liệu

8. Phân loại các hệ thống khai thác dữ liệu

9. Nguyên thủy của nhiệm vụ khai thác dữ liệu

10. Tích hợp Hệ thống khai thác dữ liệu với Hệ thống DataWarehouse

11. Các vấn đề chính trong khai thác dữ liệu

12. Các vấn đề về hiệu suất trong Khai thác dữ liệu

13. Giới thiệu về tiền xử lý dữ liệu

14. Tóm tắt dữ liệu mô tả

15. Đo lường sự phân tán của dữ liệu

16. Hiển thị đồ họa của các tóm tắt dữ liệu mô tả cơ bản

17. Làm sạch dữ liệu

18. Dữ liệu ồn ào

19. Quy trình làm sạch dữ liệu

20. Tích hợp và chuyển đổi dữ liệu

21. Chuyển đổi dữ liệu

22. Giảm dữ liệu

23. Giảm kích thước

24. Giảm số lượng

25. Phân cụm và lấy mẫu

26. Tiết kiệm dữ liệu và tạo hệ thống phân cấp khái niệm

27. Tạo hệ thống phân cấp khái niệm cho dữ liệu phân loại

28. Giới thiệu về kho dữ liệu

29. Sự khác biệt giữa Hệ thống cơ sở dữ liệu hoạt động và Kho dữ liệu

30. Mô hình dữ liệu đa chiều

31. Mô hình dữ liệu đa chiều

32. Kiến trúc Kho dữ liệu

33. Quy trình thiết kế kho dữ liệu

34. Kiến trúc kho dữ liệu ba tầng

35. Các Công cụ và Tiện ích Back-End của Kho Dữ liệu

36. Các loại máy chủ OLAP: ROLAP so với MOLAP so với HOLAP

37. Triển khai Kho dữ liệu

38. Kho dữ liệu để khai thác dữ liệu

39. Xử lý phân tích trực tuyến để khai thác phân tích trực tuyến

40. Phương pháp tính toán khối lập phương dữ liệu

41. Tổng hợp nhiều mảng cho tính toán toàn khối lập phương

42. Star-Cubing: Tính toán khối tảng băng trôi sử dụng cấu trúc cây sao động

43. Các mảnh Shell tiền tính toán cho OLAP Kích thước Cao Nhanh

44. Khám phá theo hướng các khối dữ liệu

45. Tổ hợp phức tạp ở nhiều mức độ chi tiết: Hình khối đa tính năng

46. ​​Cảm ứng hướng thuộc tính

47. Cảm ứng hướng thuộc tính để đặc trưng hóa dữ liệu

48. Thực hiện hiệu quả cảm ứng hướng thuộc tính

49. So sánh lớp khai thác: Phân biệt đối xử giữa các lớp khác nhau

50. Các mẫu thường gặp

51. Thuật toán Apriori

52. Các phương pháp khai thác tập phổ biến thường xuyên hiệu quả và có thể mở rộng

Mỗi chủ đề có đầy đủ các sơ đồ, phương trình và các dạng biểu diễn đồ họa khác để học tập tốt hơn và hiểu nhanh hơn.

Khai phá dữ liệu & Kho dữ liệu là một phần của khóa học giáo dục về khoa học máy tính, kỹ thuật phần mềm, AI, Máy học & Máy tính thống kê và các chương trình cấp bằng về công nghệ thông tin & quản lý kinh doanh tại các trường đại học khác nhau.