| Tipo de arquivo | APK |
|---|---|
| Versão | 1 |
| Editor | EngineeringApps |
| Data de lançamento | 16 de mai. de 2020 |
| Data adicionada | 16 de mai. de 2020 |
| Os requisitos | Android |
| Requisitos | Requires Android 4.0 and up |
| Total de downloads | 0 |
| Preço | $5.00 |
Descrição
O aplicativo é um manual completo de mineração de dados e armazenamento de dados que abrange tópicos importantes, notas, materiais, notícias e blogs sobre o curso. Baixe o aplicativo como material de referência e livro digital para programas de ciência da computação, IA, ciência de dados e engenharia de software e cursos de graduação em gestão de negócios.
Este aplicativo útil lista 200 tópicos com notas detalhadas, diagramas, equações, fórmulas e material do curso, os tópicos estão listados em 5 capítulos. O aplicativo é obrigatório para todos os estudantes e profissionais de ciência da computação e engenharia.
O aplicativo fornece revisão rápida e referência aos tópicos importantes, como notas detalhadas do cartão de memória flash, torna fácil e útil para o aluno ou profissional cobrir o programa do curso rapidamente antes de um exame ou entrevista para empregos.
Acompanhe seu aprendizado, defina lembretes, edite o material de estudo, adicione tópicos favoritos, compartilhe os tópicos nas mídias sociais.
Você também pode blogar sobre tecnologia de engenharia, inovação, startups de engenharia, trabalho de pesquisa em faculdades, atualizações do instituto, links informativos sobre materiais de curso e programas de educação em seu smartphone ou tablet ou em http://www.engineeringapps.net/.
Use este útil aplicativo de engenharia como seu tutorial, livro digital, um guia de referência para programa, material do curso, trabalho de projeto, compartilhando suas opiniões no blog.
Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:
1. Introdução à mineração de dados
2. Arquitetura de dados
3. Armazéns de Dados (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. Primitivos da Tarefa de Mineração de Dados
10. Integração de um Sistema de Mineração de Dados com um Sistema de DataWarehouse
11. Principais questões em mineração de dados
12. Problemas de desempenho em mineração de dados
13. Introdução ao Pré-processamento de Dados
14. Resumo de dados descritivos
15. Medindo a Dispersão de Dados
16. Exibições gráficas de resumos de dados descritivos básicos
17. Limpeza de dados
18. Dados barulhentos
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 conceito para dados categóricos
28. Introdução aos armazéns de dados
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 do 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 do data warehouse
36. Tipos de Servidores OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Implementação do Data Warehouse
38. Data Warehousing para Data Mining
39. Processamento Analítico On-Line para Mineração Analítica On-Line
40. Métodos para Computação do Cubo de Dados
41. Agregação de Array Multiway para Computação de Cubo Completo
42. Cubo em estrela: computando cubos de iceberg usando uma estrutura dinâmica em árvore de estrelas
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 com vários recursos
46. Indução Orientada a Atributos
47. Indução Orientada a Atributos para Caracterização de Dados
48. Implementação Eficiente da Indução Orientada a Atributos
49. Comparações de Classes de Mineração: Discriminando entre Diferentes Classes
50. Padrões frequentes
51. O Algoritmo A priori
52. Métodos de mineração de conjuntos de itens eficientes e escaláveis com frequência
Cada tópico é completo com diagramas, equações e outras formas de representações gráficas para melhor aprendizado e compreensão rápida.
Data mining e Data Warehousing fazem parte do curso de ciência da computação, engenharia de software, IA, aprendizado de máquina e computação estatística e programas de graduação em tecnologia da informação e gerenciamento de negócios em várias universidades.
