| Dosya türü | APK |
|---|---|
| Sürüm | 1 |
| Yayımcı | EngineeringApps |
| Yayın tarihi | 16 May 2020 |
| Ekleme Tarihi | 16 May 2020 |
| İşletim sistemi gereksinimleri | Android |
| Gereksinimler | Requires Android 4.0 and up |
| Toplam indirme | 0 |
| Fiyat | $5.00 |
Açıklama
Uygulama, kursla ilgili önemli konuları, notları, materyalleri, haberleri ve blogları kapsayan eksiksiz bir Veri madenciliği ve Veri Ambarı el kitabıdır. Uygulamayı bilgisayar bilimi, yapay zeka, veri bilimi ve yazılım mühendisliği programları ve işletme yönetimi derece kursları için bir referans materyali ve dijital kitap olarak indirin.
Bu kullanışlı Uygulama, ayrıntılı notlar, diyagramlar, denklemler, formüller ve ders materyali ile 200 konuyu listeler, konular 5 bölümde listelenmiştir. Uygulama, tüm bilgisayar bilimi ve mühendisliği öğrencileri ve profesyonelleri için olmalıdır.
Uygulama, ayrıntılı bir flash kart notları gibi önemli konulara hızlı bir şekilde gözden geçirme ve referans sağlar, öğrencinin veya bir profesyonelin bir sınavdan veya iş görüşmesinden önce kurs müfredatını hızlı bir şekilde ele almasını kolay ve kullanışlı hale getirir.
Öğrendiklerinizi takip edin, hatırlatıcılar ayarlayın, çalışma materyalini düzenleyin, favori konuları ekleyin, konuları sosyal medyada paylaşın.
Ayrıca akıllı telefonunuzdan veya tabletinizden veya http://www.engineeringapps.net/ adresinde mühendislik teknolojisi, inovasyon, mühendislik girişimleri, üniversite araştırma çalışmaları, enstitü güncellemeleri, ders materyalleri ve eğitim programları hakkında bilgilendirici bağlantılar hakkında blog yazabilirsiniz.
Bu faydalı mühendislik uygulamasını öğreticiniz, dijital kitabınız, ders programı için bir başvuru kılavuzu, ders materyali, proje çalışması, görüşlerinizi blogda paylaşmak olarak kullanın.
Uygulamada kapsanan konulardan bazıları şunlardır:
1. Veri madenciliğine giriş
2. Veri Mimarisi
3. Veri Ambarı (DW)
4. İlişkisel Veritabanları
5. İşlem Veritabanları
6. Gelişmiş Veri ve Bilgi Sistemleri ve Gelişmiş Uygulamalar
7. Veri Madenciliği İşlevleri
8. Veri Madenciliği Sistemlerinin Sınıflandırılması
9. Veri Madenciliği Görev İlkelleri
10. Veri Madenciliği Sisteminin DataWarehouse Sistemiyle Entegrasyonu
11. Veri Madenciliğinde Başlıca Sorunlar
12. Veri Madenciliğinde performans sorunları
13. Veri Ön İşleme Girişi
14. Tanımlayıcı Veri Özeti
15. Verilerin Dağılımını Ölçme
16. Temel Tanımlayıcı Veri Özetlerinin Grafik Gösterimi
17. Veri Temizleme
18. Gürültülü Veri
19. Veri Temizleme Süreci
20. Veri Entegrasyonu ve Dönüşümü
21. Veri Dönüşümü
22. Veri Azaltma
23. Boyutsallık Azaltma
24. Sayı Azaltma
25. Kümeleme ve Örnekleme
26. Veri Ayrıklaştırma ve Kavram Hiyerarşisi Oluşturma
27. Kategorik Veriler için Kavram Hiyerarşisi Oluşturma
28. Veri ambarlarına giriş
29. Operasyonel Veritabanı Sistemleri ile Veri Ambarları Arasındaki Farklar
30. Çok Boyutlu Bir Veri Modeli
31. Çok Boyutlu Bir Veri Modeli
32. Veri Ambarı Mimarisi
33. Veri Ambarı Tasarım Süreci
34. Üç Katmanlı Veri Ambarı Mimarisi
35. Veri Ambarı Arka Uç Araçları ve Yardımcı Programları
36. OLAP Sunucusu Türleri: ROLAP'a karşı MOLAP'a karşı HOLAP'a karşı
37. Veri Ambarı Uygulaması
38. Veri Madenciliğine Veri Ambarı
39. Çevrimiçi Analitik İşlemden Çevrimiçi Analitik Madenciliğe
40. Veri Küpü Hesaplama Yöntemleri
41. Tam Küp Hesaplama için Çok Yollu Dizi Toplama
42. Yıldız Küpü Oluşturma: Dinamik Bir Yıldız Ağacı Yapısı Kullanarak Buzdağı Küplerini Hesaplama
43. Hızlı Yüksek Boyutlu OLAP için Kabuk Parçalarının Ön Hesaplanması
44. Veri Küplerinin Yönlendirilmiş Keşfi
45. Çoklu Ayrıntıda Karmaşık Toplama: Çok Özellikli Küpler
46. Nitelik Odaklı Tümevarım
47. Veri Karakterizasyonu için Nitelik Odaklı Tümevarım
48. Niteliğe Yönelik Tümevarımın Etkin Uygulanması
49. Madencilik Sınıfı Karşılaştırmaları: Farklı Sınıflar Arasında Ayrım Yapmak
50. Sık kullanılan desenler
51. Apriori Algoritması
52. Verimli ve ölçeklenebilir sık öğe kümesi madenciliği yöntemleri
Her konu, daha iyi öğrenme ve hızlı anlama için diyagramlar, denklemler ve diğer grafik temsil biçimleriyle tamamlanmıştır.
Veri madenciliği ve Veri Ambarı, çeşitli üniversitelerde bilgisayar bilimi, yazılım mühendisliği, AI, Makine öğrenimi ve İstatistiksel Hesaplama eğitim kursu ve bilgi teknolojisi ve işletme yönetimi lisans programlarının bir parçasıdır.
