Data mining & Data Warehousing Pro for Android APK

Сүрөттөмө

Бул колдонмо маанилүү темаларды, эскертүүлөрдү, материалдарды, жаңылыктарды жана курстагы блогдорду камтыган Маалыматтарды казып алуу жана маалымат кампасы боюнча толук колдонмо болуп саналат. Колдонмону компьютер илими, AI, маалымат илими жана программалык камсыздоо инженериясы жана бизнести башкаруу даражасы курстары үчүн маалымдама материалы жана санариптик китеп катары жүктөп алыңыз.

Бул пайдалуу колдонмо деталдуу эскертүүлөр, диаграммалар, теңдемелер, формулалар жана курс материалдары менен 200 теманын тизмеси, темалар 5 бөлүмдө келтирилген. Колдонмо бардык информатика жана инженерия студенттери жана адистери үчүн болушу керек.

Колдонмо тез кайра карап чыгууну жана деталдуу флеш-карта жазуулары сыяктуу маанилүү темаларга шилтемени камсыздайт, бул студентке же кесипкөйгө экзамендердин же жумуш орундары үчүн интервью алдында курстун программасын тез арада жабууну жеңил жана пайдалуу кылат.

Окууга көз салыңыз, эстеткичтерди орнотуңуз, окуу материалын түзөтүңүз, сүйүктүү темаларды кошуңуз, темаларды социалдык медиада бөлүшүңүз.

Сиз ошондой эле смартфонуңуздан же планшетиңизден же http://www.engineeringapps.net/ дарегинен инженердик технологиялар, инновациялар, инженердик стартаптар, колледждеги изилдөө иштери, институттун жаңылануулары, курстук материалдар жана билим берүү программалары боюнча маалыматтык шилтемелер жөнүндө блог түзө аласыз.

Бул пайдалуу инженердик колдонмону окуу куралыңыз, санарип китебиңиз, силлабус, курс материалы, долбоордук иш үчүн маалымдама катары колдонуңуз, блогдо өз көз карашыңыз менен бөлүшүңүз.

Колдонмодо камтылган темалардын айрымдары:

1. Маалыматтарды иштетүүгө киришүү

2. Берилиштер архитектурасы

3. Маалымат кампалары (DW)

4. Реляциялык маалымат базалары

5. Транзакциялык маалыматтар базалары

6. Өркүндөтүлгөн маалыматтар жана маалымат системалары жана өркүндөтүлгөн колдонмолор

7. Маалыматтарды иштетүү функциялары

8. Маалыматтарды казып алуу системаларынын классификациясы

9. Data Mining Task Primitives

10. Маалыматтарды казып алуу тутумун DataWarehouse системасы менен интеграциялоо

11. Маалыматтарды иштетүүдөгү негизги маселелер

12. Берилиштерди казып алуудагы аткаруу маселелери

13. Маалыматтарды алдын ала иштетүүгө киришүү

14. Сыпаттама маалыматтардын жыйындысы

15. Маалыматтардын дисперсиясын өлчөө

16. Негизги сыпаттоочу маалымат жыйындыларынын графикалык дисплейлери

17. Маалыматтарды тазалоо

18. Шумдук маалыматтар

19. Маалыматтарды тазалоо процесси

20. Маалыматтарды интеграциялоо жана трансформациялоо

21. Маалыматтарды трансформациялоо

22. Маалыматтарды кыскартуу

23. Өлчөмдүүлүктү азайтуу

24. Сандыкты азайтуу

25. Кластерлөө жана тандоо

26. Маалыматтарды дискретизациялоо жана концепциянын иерархиясын түзүү

27. Категориялык маалыматтар үчүн иерархияны түзүү концепциясы

28. Маалымат кампаларына киришүү

29. Операциялык маалымат базасы тутумдары менен маалымат кампасынын ортосундагы айырмачылыктар

30. Көп өлчөмдүү маалымат модели

31. Көп өлчөмдүү маалымат модели

32. Маалыматтар кампасынын архитектурасы

33. Маалыматтар кампасын долбоорлоо процесси

34. Үч деңгээлдүү маалыматтар кампасынын архитектурасы

35. Data Warehouse Back-End Tools жана Utilities

36. OLAP серверлеринин түрлөрү: ROLAP жана MOLAP жана HOLAP

37. Маалыматтар кампасын ишке ашыруу

38. Маалыматтарды казып алуу үчүн маалымат кампасы

39. On-Line Analytical Processing to On-Line Analytical Mining

40. Маалымат кубунун эсептөө ыкмалары

41. Толук кубдук эсептөө үчүн көп тараптуу массивдерди бириктирүү

42. Star-Cubing: Динамикалык жылдыз дарагынын структурасын колдонуу менен айсберг кубдарын эсептөө

43. Тез жогорку өлчөмдүү OLAP үчүн кабык фрагменттерин алдын ала эсептөө

44. Маалымат кубтарын изилдөө

45. Бир нече гранулдуулукта комплекстүү бириктирүү: Көп функциялуу кубтар

46. ​​Атрибутка багытталган индукция

47. Берилиштерди мүнөздөө үчүн атрибутка багытталган индукция

48. Атрибутка багытталган индукцияны эффективдүү ишке ашыруу

49. Тоо-кен класстарын салыштыруу: Ар кандай класстарды дискриминациялоо

50. Көптөгөн калыптар

51. Априори алгоритми

52. Натыйжалуу жана масштабдуу тез-тез буюмдарды казып алуу ыкмалары

Ар бир тема жакшыраак үйрөнүү жана тез түшүнүү үчүн диаграммалар, теңдемелер жана башка графикалык көрсөтүүлөр менен толукталган.

Маалыматтарды казып алуу жана маалымат кампасы ар кандай университеттердеги информатика, программалык камсыздоо инженериясы, AI, Machine Learning & Statistical Computing билим берүү курсунун жана маалыматтык технологиялар жана бизнести башкаруу даражасы программаларынын бир бөлүгү.