Data mining & Data Warehousing para PC
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Actualizada: 2024/04/16
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La aplicación es gratuita un manual completo de la minería de datos y almacenamiento de datos que cubren temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs en el curso. Descargar la aplicación como material de referencia y libros digitales de programas de ingeniería informática, inteligencia artificial, la ciencia y los datos de software y cursos de grado de gestión empresarial.
Esta útil aplicación enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 5 capítulos. La aplicación se debe tener para todos los estudiantes de Ciencias e Ingeniería y profesionales de la informática.
La aplicación proporciona la revisión rápida y la referencia a los temas importantes como unas detalladas notas de tarjetas flash, que hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional para cubrir el programa del curso rápidamente antes de un examen o entrevista de trabajo.
El seguimiento de su aprendizaje, establecer recordatorios, editar el material de estudio, añadir temas favoritos, compartir los temas en los medios sociales.
También puede blog acerca de la tecnología de la ingeniería, la innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajos de investigación de la universidad, instituto actualizaciones, enlaces informativos sobre los materiales del curso y los programas de educación de su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.
Utilice esta aplicación de ingeniería útiles como su tutorial, libro digital, una guía de referencia para el programa de estudios, material del curso, el trabajo del proyecto, compartiendo sus puntos de vista en el blog.
Algunos de los temas tratados en la aplicación son:
1. Introducción a la minería de datos
2. Arquitectura de Datos
3. Datos-Almacenes (DW)
4. Bases de datos relacionales
5. Bases de datos transaccionales
6. avanzada de datos y sistemas de información y aplicaciones avanzadas
Funcionalidades 7. Data Mining
8. Clasificación de los datos Mining Systems
9. Las primitivas de minería de datos Tarea
10. La integración de un sistema de minería de datos con un sistema DataWarehouse
11. Principales problemas de la minería de datos
12. Los problemas de rendimiento en la minería de datos
13. Introducción a los datos de preproceso
Recapitulación 14. Datos descriptivos
15. La medición de la dispersión de los datos
16. gráficos Displays de datos básicos descriptivos Resúmenes
17. Limpieza de datos
18. Data ruidoso
19. Proceso de limpieza de datos
20. Integración de Datos y Transformación
21. Transformación de Datos
22. Reducción de datos
23. La reducción de dimensionalidad
24. Reducción de numerosidad
25. La agrupación y Toma de Muestras
26. Data Discretización y concepto de jerarquía Generación
27. Concepto de la jerarquía generación para datos categóricos
28. Introducción a los almacenes de datos
29. Las diferencias entre los sistemas de base de datos operativa y Almacenes de Datos
Modelo 30. A Datos Multidimensional
31. Un Modelo de Datos Multidimensional
32. Arquitectura de almacenamiento de datos
33. El proceso de almacenamiento de datos Diseño
34. Una de tres niveles de almacenamiento de datos Arquitectura
35. Herramientas de depósito de datos back-end y Utilidades
36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP frente MOLAP frente HOLAP
37. Almacén de Datos de Aplicación
38. Almacenamiento de datos de Data Mining
39. On-Line Analytical Processing en On-Line Analytical Minería
40. Métodos de Cálculo de datos del cubo
41. Agregación de matriz de varias vías para el cálculo Cubo completa
42. Star-Cubing: Informática Iceberg cubos usando una estructura dinámica de la estrella de árboles
43. Pre-cálculo de Shell Fragmentos para Fast OLAP de alta dimensión
44. Exploración de cubos de datos Driven
45. Agregación Complejo en la granularidad múltiple: Cubos función MULTI
46. Inducción Atributo-Oriented
47. Inducción Atributo-Oriented de datos de caracterización
48. La ejecución eficiente de inducción Atributo-Oriented
49. Las comparaciones de clase Minería: discriminar entre diferentes tipos
50. patrones frecuentes
51. El Apriori algoritmo
52. Los métodos de minería con frecuencia conjunto de elementos eficiente y escalable
Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y la comprensión rápida.
La minería de datos y almacenamiento de datos es parte de la informática, ingeniería de software, AI, aprendizaje automático y Estadística Informática curso de educación y programas de grado de tecnología de la información y de gestión de negocios en varias universidades.
Esta útil aplicación enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 5 capítulos. La aplicación se debe tener para todos los estudiantes de Ciencias e Ingeniería y profesionales de la informática.
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El seguimiento de su aprendizaje, establecer recordatorios, editar el material de estudio, añadir temas favoritos, compartir los temas en los medios sociales.
También puede blog acerca de la tecnología de la ingeniería, la innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajos de investigación de la universidad, instituto actualizaciones, enlaces informativos sobre los materiales del curso y los programas de educación de su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.
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Algunos de los temas tratados en la aplicación son:
1. Introducción a la minería de datos
2. Arquitectura de Datos
3. Datos-Almacenes (DW)
4. Bases de datos relacionales
5. Bases de datos transaccionales
6. avanzada de datos y sistemas de información y aplicaciones avanzadas
Funcionalidades 7. Data Mining
8. Clasificación de los datos Mining Systems
9. Las primitivas de minería de datos Tarea
10. La integración de un sistema de minería de datos con un sistema DataWarehouse
11. Principales problemas de la minería de datos
12. Los problemas de rendimiento en la minería de datos
13. Introducción a los datos de preproceso
Recapitulación 14. Datos descriptivos
15. La medición de la dispersión de los datos
16. gráficos Displays de datos básicos descriptivos Resúmenes
17. Limpieza de datos
18. Data ruidoso
19. Proceso de limpieza de datos
20. Integración de Datos y Transformación
21. Transformación de Datos
22. Reducción de datos
23. La reducción de dimensionalidad
24. Reducción de numerosidad
25. La agrupación y Toma de Muestras
26. Data Discretización y concepto de jerarquía Generación
27. Concepto de la jerarquía generación para datos categóricos
28. Introducción a los almacenes de datos
29. Las diferencias entre los sistemas de base de datos operativa y Almacenes de Datos
Modelo 30. A Datos Multidimensional
31. Un Modelo de Datos Multidimensional
32. Arquitectura de almacenamiento de datos
33. El proceso de almacenamiento de datos Diseño
34. Una de tres niveles de almacenamiento de datos Arquitectura
35. Herramientas de depósito de datos back-end y Utilidades
36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP frente MOLAP frente HOLAP
37. Almacén de Datos de Aplicación
38. Almacenamiento de datos de Data Mining
39. On-Line Analytical Processing en On-Line Analytical Minería
40. Métodos de Cálculo de datos del cubo
41. Agregación de matriz de varias vías para el cálculo Cubo completa
42. Star-Cubing: Informática Iceberg cubos usando una estructura dinámica de la estrella de árboles
43. Pre-cálculo de Shell Fragmentos para Fast OLAP de alta dimensión
44. Exploración de cubos de datos Driven
45. Agregación Complejo en la granularidad múltiple: Cubos función MULTI
46. Inducción Atributo-Oriented
47. Inducción Atributo-Oriented de datos de caracterización
48. La ejecución eficiente de inducción Atributo-Oriented
49. Las comparaciones de clase Minería: discriminar entre diferentes tipos
50. patrones frecuentes
51. El Apriori algoritmo
52. Los métodos de minería con frecuencia conjunto de elementos eficiente y escalable
Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y la comprensión rápida.
La minería de datos y almacenamiento de datos es parte de la informática, ingeniería de software, AI, aprendizaje automático y Estadística Informática curso de educación y programas de grado de tecnología de la información y de gestión de negocios en varias universidades.
Instrucciones de instalación
Cómo instalarlo Data mining & Data Warehousing para PC con BlueStacks
Gracias a BlueStacks podrás ejecutar apps para Android en tu PC. BlueStacks funciona como la clásica interfaz de Android. En lugar de utilizar gestos táctiles, este móvil virtual se controla con el ratón y el teclado.
- En primer lugar, debe instalar el software Bluestacks en su computadora o computadora portátil: descargar BlueStacks
- Después de Bluestacks, ahora debe descargar el archivo APK de Data mining & Data Warehousing: haga clic aquí
- Abra la aplicación Bluestacks ya instalada en su PC / Laptop. En la barra de herramientas de la esquina izquierda, encontrará una opción de Agregar APK. Cargue el archivo APK usando la opción en Bluestacks. Haga clic en eso.
- Te preguntará acerca de la ubicación donde guardaste el APK descargado. En mi caso, lo he guardado en el escritorio, así que estoy seleccionando eso.
- Ahora instalará automáticamente la aplicación en Bluestacks. Encontrará el Data mining & Data Warehousing en la pestaña de aplicaciones en la pantalla principal de la ventana Bluestacks.
- Ahora, ya está todo listo para usar Data mining & Data Warehousing en la PC. Aquí está el Data mining & Data Warehousing que se ejecuta con éxito en mi PC después de la instalación y hace clic en la aplicación.
Cómo instalarlo Data mining & Data Warehousing para PC con Nox App Player
Nox App Player es un programa para ordenador que se encarga de emular un entorno Android para que el usuario pueda jugar a cualquier juego de la Play Store sin necesidad de utilizar un dispositivo móvil. Resulta muy útil para aquellos usuarios que disponen de un dispositivo desfasado o que prefieren aprovechar la potencia de su ordenador en los mejores juegos de Android.
- En primer lugar, debe descargar el reproductor de la aplicación Nox - https://es.bignox.com/, haga clic en el software para comenzar la instalación en su computadora / computadora portátil.
- Ahora, descargue el archivo APK de aquí.
- Después de la instalación, abra el reproductor de NOX. En la esquina derecha de la caja de herramientas, encontrará una opción de 'Agregar APK'. Haga clic en esa opción.
- Seleccione No volver a mostrar y haga clic en Sé.
- Debes elegir el APK de la ubicación descargada. Como lo guardé en el escritorio, elijo desde allí. (Si su archivo descargado está en el área de Descargas, seleccione .APK desde allí)
- Nox instalará automáticamente la aplicación. Ábrelo desde la pantalla de inicio del reproductor de la aplicación Nox.
- Luego se le preguntará si desea cambiar su ubicación de 'Mundial' a cualquier ubicación en particular. Inicialmente, elija la opción Más tarde.
- Ahora, está listo para usar la aplicación con algunos enlaces de sitios web preexistentes integrados en la aplicación.
- Nota: Use ESCAPE para regresar a la pantalla de inicio o puede usar los símbolos para operar Data mining & Data Warehousing en PC NOX app player.
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