| Тып файла | APK |
|---|---|
| Версія | 1 |
| Выдавец | EngineeringApps |
| Дата выпуску | 16 мая 2020 г. |
| Дата дададзена | 16 мая 2020 г. |
| Патрабаванні да ОС | Android |
| Патрабаванні | Requires Android 4.0 and up |
| Усяго загрузак | 0 |
| Кошт | $5.00 |
Апісанне
Прыкладанне ўяўляе сабой поўны даведнік па здабычы даных і сховішчах даных, які ахоплівае важныя тэмы, нататкі, матэрыялы, навіны і блогі на курсе. Спампуйце прыкладанне ў якасці даведачнага матэрыялу і лічбавай кнігі па інфарматыцы, штучнаму інтэлекту, навуцы даных і праграмах распрацоўкі праграмнага забеспячэння, а таксама курсам па кіраванні бізнесам.
Гэта карыснае прыкладанне змяшчае 200 тэм з падрабязнымі заўвагамі, дыяграмамі, ураўненнямі, формуламі і матэрыяламі курса, тэмы пералічаны ў 5 раздзелах. Прыкладанне павінна быць для ўсіх студэнтаў і спецыялістаў інфарматыкі і тэхнікі.
Дадатак забяспечвае хуткі перагляд і спасылкі на важныя тэмы, такія як падрабязныя нататкі на флэш-карце, гэта дазваляе студэнтам або спецыялістам лёгка і карысна хутка прайсці навучальны план курса перад іспытамі або гутаркай пры прыёме на працу.
Адсочвайце навучанне, усталёўвайце напамінкі, рэдагуйце навучальны матэрыял, дадавайце любімыя тэмы, дзяліцеся тэмамі ў сацыяльных сетках.
Вы таксама можаце весці блог аб машынабудаўнічых тэхналогіях, інавацыях, інжынерных стартапах, навукова-даследчай працы каледжа, абнаўленні інстытутаў, інфармацыйныя спасылкі на матэрыялы курсаў і адукацыйныя праграмы са свайго смартфона або планшэта або на сайце http://www.engineeringapps.net/.
Выкарыстоўвайце гэта карыснае інжынернае прыкладанне ў якасці навучальнага дапаможніка, лічбавай кнігі, даведачнага дапаможніка для навучальнага плана, матэрыялаў курса, праектнай працы, дзелячыся сваімі поглядамі ў блогу.
Некаторыя з тэм, закранутых у дадатку:
1. Уводзіны ў інтэлектуальны аналіз дадзеных
2. Архітэктура даных
3. Сховішчы дадзеных (DW)
4. Рэляцыйныя базы даных
5. Транзакцыйныя базы даных
6. Перадавыя сістэмы даных і інфармацыі і перадавыя прыкладанні
7. Функцыянальнасць здабычы дадзеных
8. Класіфікацыя сістэм інтэлектуальнага аналізу дадзеных
9. Прымітывы задач інтэлектуальнага аналізу дадзеных
10. Інтэграцыя сістэмы здабычы дадзеных з сістэмай DataWarehouse
11. Асноўныя праблемы інтэлектуальнага аналізу дадзеных
12. Праблемы з прадукцыйнасцю інтэлектуальнага аналізу дадзеных
13. Уводзіны ў папярэднюю апрацоўку даных
14. Абагульненне апісальных даных
15. Вымярэнне дысперсіі даных
16. Графічнае адлюстраванне асноўных апісальных зводак даных
17. Ачыстка дадзеных
18. Шумныя дадзеныя
19. Працэс ачысткі дадзеных
20. Інтэграцыя і пераўтварэнне даных
21. Пераўтварэнне даных
22. Скарачэнне дадзеных
23. Памяншэнне памернасці
24. Скарачэнне колькасці
25. Кластэрызацыя і выбарка
26. Дыскрэтызацыя дадзеных і стварэнне іерархіі паняццяў
27. Канцэпцыя генерацыі іерархіі для катэгарыяльных даных
28. Уводзіны ў сховішчы даных
29. Адрозненні паміж аперацыйнымі сістэмамі баз даных і сховішчамі даных
30. Шматмерная мадэль даных
31. Шматмерная мадэль даных
32. Архітэктура сховішча даных
33. Працэс праектавання сховішча даных
34. Трохузроўневая архітэктура сховішча даных
35. Бэк-энд інструменты і ўтыліты сховішча дадзеных
36. Тыпы сервераў OLAP: ROLAP супраць MOLAP супраць HOLAP
37. Укараненне сховішча даных
38. Ад сховішча даных да інтэлектуальнага аналізу даных
39. Інтэрнэт-аналітычная апрацоўка ў анлайн-аналітычны майнинг
40. Метады вылічэння куба даных
41. Агрэгацыя шматбаковага масіва для вылічэнняў поўнага куба
42. Star-Cubing: вылічэнне кубоў айсберга з выкарыстаннем дынамічнай структуры зорнага дрэва
43. Папярэднія вылічэнні фрагментаў абалонкі для хуткага шматмернага OLAP
44. Кіраванае даследаванне кубоў даных
45. Складаная агрэгацыя пры множнай дэталізацыі: шматфункцыянальныя кубы
46. Атрыбуты-арыентаваная індукцыя
47. Атрыбуты-арыентаваная індукцыя для характарыстыкі даных
48. Эфектыўная рэалізацыя атрыбуты-арыентаванай індукцыі
49. Параўнанне класаў здабычы карысных выкапняў: адрозненне паміж рознымі класамі
50. Частыя ўзоры
51. Апрыёрны алгарытм
52. Эфектыўныя і часта маштабуюцца метады здабычы элементаў
Кожная тэма ў камплекце з дыяграмамі, ураўненнямі і іншымі формамі графічных уяўленняў для лепшага навучання і хуткага разумення.
Інтэлектуальны аналіз даных і сховішча даных з'яўляюцца часткай інфарматыкі, распрацоўкі праграмнага забеспячэння, ІІ, машыннага навучання і статыстычных вылічэнняў, адукацыйных курсаў, а таксама адукацыйных праграм інфармацыйных тэхналогій і кіравання бізнесам у розных універсітэтах.
