Como instalar o arquivo APK / APKS / OBB no Android
O aplicativo é um manual completo e gratuito de mineração de dados e armazenamento de dados que abrange tópicos importantes, notas e materiais do curso.
Este aplicativo de mineração de dados e armazenamento de dados lista 200 tópicos com notas detalhadas, diagramas, equações, fórmulas e material do curso, os tópicos são listados em 5 capítulos. O aplicativo é essencial para todos os alunos de ciência da computação e engenharia.
O aplicativo foi desenvolvido para aprendizado rápido, revisões e referências na hora de exames e entrevistas.
Este aplicativo abrange a maioria dos tópicos relacionados e explicações detalhadas com todos os tópicos básicos.
Alguns dos tópicos abordados no aplicativo de data warehousing e data mining 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. Sistemas avançados de dados e informações e aplicativos avançados
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 de data warehouse
11. Principais problemas na mineração de dados
12. Problemas de desempenho na mineração de dados
13. Introdução ao pré-processamento de dados
14. Resumo de dados descritivos
15. Medição da 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 de dimensionalidade
24. Redução de numerosidade
25. Agrupamento e amostragem
26. Discretização de dados e geração de hierarquia de conceitos
27. Geração de hierarquia de conceitos para dados categóricos
28. Introdução aos 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 de data warehouse
36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
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 computação de cubo de dados
41. Agregação de matriz multidirecional para computação de cubo completo
42. Star-Cubing: Computando cubos de iceberg usando uma estrutura de árvore estrela dinâmica
43. Pré-computação de fragmentos de shell para OLAP rápido de alta dimensão
44. Exploração orientada de cubos de dados
45. Agregação complexa em granularidade múltipla: cubos de múltiplos recursos
46. Indução orientada a atributos
47. Indução orientada a atributos para caracterização de dados
48. Implementação eficiente de indução orientada a atributos
49. Comparações de classes de mineração: discriminando entre diferentes classes
50. Padrões frequentes
51. O apriori Algoritmo
52. Métodos de mineração de conjuntos de itens frequentes, eficientes e escaláveis
. Todos os tópicos não estão listados devido a limitações de caracteres.
Recursos:
* Tópicos completos por capítulo
* Layout de IU rico
* Modo de leitura confortável
* Tópicos importantes do exame
* Interface de usuário muito simples
* Abrange a maioria dos tópicos
* Um clique para obter todos os livros relacionados
* Conteúdo otimizado para dispositivos móveis
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Data mining & Data Warehousing faz parte do curso de educação em ciência da computação, engenharia de software, IA, aprendizado de máquina e computação estatística e programas de graduação em tecnologia da informação e gestão empresarial em várias universidades.
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