Data mining & Data Warehousing for Android APK

Апісанне

Прыкладанне ўяўляе сабой поўны бясплатны даведнік па інтэлектуальнаму аналізу даных і сховішчам даных, які ахоплівае важныя тэмы, нататкі, матэрыялы, навіны і блогі па 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