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Data mining & Data Warehousingの最高のアプリは、1分でトピックを学びます
このアプリは、コース上の重要なトピック、メモ、資料、ニュース、ブログをカバーするData mining & Data Warehousingの完全なフリーハンドブックです。コンピューターサイエンス、AI、データサイエンス＆ソフトウェアエンジニアリングプログラム、ビジネス管理の学位コース向けのリファレンスマテリアルおよびデジタルブックとしてアプリをダウンロードしてください。
この便利なアプリには、詳細なメモ、図、方程式、式、コースの資料が記載された200のトピックがリストされています。トピックは5つの章にリストされています。アプリは、すべてのコンピューターサイエンスおよびエンジニアリングの学生と専門家に必要なものです。
このアプリは、詳細なフラッシュカードノートなどの重要なトピックへの迅速な改訂と参照を提供します。これにより、学生や専門家が試験やジョブのインタビューの前にコースシラバスをすばやくカバーすることが簡単で便利になります。
学習を追跡し、リマインダーを設定し、学習資料を編集し、お気に入りのトピックを追加し、ソーシャルメディアでトピックを共有します。
また、エンジニアリングテクノロジー、イノベーション、エンジニアリングスタートアップ、大学の研究作業、研究所の更新、スマートフォンまたはタブレット、またはhttp://www.engineeringApps.net/からコース素材および教育プログラムに関する有益なリンクについてブログを書くこともできます。
この便利なエンジニアリングアプリをチュートリアル、デジタルブック、シラバスのリファレンスガイド、コースマテリアル、プロジェクト作業、ブログでの意見を共有するものとして使用してください。
アプリで説明されているトピックのいくつかは次のとおりです。
1。データマイニングの紹介
2。データアーキテクチャ
3。データ倉庫（DW）
4。リレーショナルデータベース
5。トランザクションデータベース
6.高度なデータおよび情報システムおよび高度なアプリケーション
7。データマイニング機能
8。データマイニングシステムの分類
9。データマイニングタスクプリミティブ
10。データマイニングシステムとDataWarehouseシステムの統合
11。データマイニングの主要な問題
12。データマイニングのパフォーマンスの問題
13。データ前処理の紹介
14。説明的なデータの要約
15.データの分散の測定
16.基本的な記述データの概要のグラフィック表示
17。データクリーニング
18。ノイズのようなデータ
19。データクリーニングプロセス
20。データの統合と変換
21。データ変換
22。データ削減
23。次元削減
24。数の減少
25。クラスタリングとサンプリング
26。データ離散化と概念階層生成
27.カテゴリデータの概念階層生成
28.データ倉庫の紹介
29。運用データベースシステムとデータウェアハウスの違い
30.多次元データモデル
31.多次元データモデル
32。データウェアハウスアーキテクチャ
33。データウェアハウス設計のプロセス
34。3層データウェアハウスアーキテクチャ
35。データウェアハウスバックエンドツールとユーティリティ
36.OLAPサーバーの種類：Rolap対Molap対Holap
37。データウェアハウスの実装
38。データマイニングへのデータウェアハウジング
39。オンライン分析マイニングへのオンライン分析処理
40。データキューブの計算方法
41。完全なキューブ計算のためのマルチウェイアレイ集約
42。スターキューブ：ダイナミックな星ツリー構造を使用した氷山キューブのコンピューティング
43。高次の高次元OLAPのための事前コンピューティングシェルフラグメント
44。データキューブの駆動型調査
45。複数の粒度での複雑な集約：マルチフィーチャキューブ
46。属性指向の誘導
47。データ特性評価のための属性指向の誘導
48。属性指向の誘導の効率的な実装
49。マイニングクラスの比較：異なるクラスを区別します
50。頻繁なパターン
51。Aprioriアルゴリズム
52。効率的でスケーラブルなアイテムセットマイニング方法
各トピックには、より良い学習と迅速な理解のために、図、方程式、その他の形式のグラフィカル表現が完備されています。
データマイニングとデータウェアハウジングは、コンピューターサイエンス、ソフトウェアエンジニアリング、AI、機械学習および統計コンピューティング教育コース、およびさまざまな大学の情報技術とビジネス管理の学位プログラムの一部です。
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