Data mining & Data Warehousing Pro para PC
Valoración: 5,0/5 - 1 votos
Última versión: 1
Descargas: 5+
Actualizada: 2024/04/18
Información
Precio: Gratis
Tamaño: 1 MB
Versión actual: 1
Nombre de paquete: com.faadooengineers.pro_datamininganddatawarehousing
Categoría: Educación
Desarrollador: Engineering Apps
Compatibilidad: Android 2.3 y versiones posteriores
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La aplicación es un manual completo de Data Mining & Data Warehousing que cubre temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs sobre el curso. Descargue la aplicación como material de referencia y libro digital para programas de licenciatura en administración de empresas, programas informáticos, inteligencia artificial, ciencia de datos e ingeniería de software.
Esta aplicación útil enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 5 capítulos. La aplicación es obligatoria para todos los estudiantes y profesionales de informática e ingeniería.
La aplicación proporciona una rápida revisión y referencia a temas importantes, como las notas detalladas de una tarjeta flash, hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional cubrir el programa del curso rápidamente antes de un examen o una entrevista de trabajo.
Realice un seguimiento de su aprendizaje, establezca recordatorios, edite el material de estudio, agregue temas favoritos, comparta los temas en las redes sociales.
También puede bloguear sobre tecnología de ingeniería, innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajos de investigación universitaria, actualizaciones del instituto, enlaces informativos sobre materiales de cursos y programas educativos desde su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.
Use esta útil aplicación de ingeniería como tutorial, libro digital, una guía de referencia para el programa de estudios, material del curso, trabajo de proyectos, y comparta sus opiniones en el blog.
Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son:
1. Introducción a la minería de datos
2. Arquitectura de datos
3. Almacenes de datos (DW)
4. Bases de datos relacionales
5. Bases de datos transaccionales
6. Sistemas avanzados de datos e información y aplicaciones avanzadas.
7. Funcionalidades de minería de datos
8. Clasificación de los sistemas de minería de datos.
9. Primitivas de tareas de minería de datos
10. Integración de un sistema de minería de datos con un sistema DataWarehouse
11. Principales problemas en la minería de datos
12. Problemas de rendimiento en la minería de datos
13. Introducción al preprocesamiento de datos.
14. Resumen descriptivo de datos
15. Medición de la dispersión de datos.
16. Representaciones gráficas de resúmenes de datos descriptivos básicos
17. Limpieza de datos
18. Datos ruidosos
19. Proceso de limpieza de datos
20. Integración y transformación de datos
21. Transformación de datos
22. Reducción de datos
23. Reducción de la dimensionalidad.
24. Reducción de la numerosidad
25. Agrupación y muestreo
26. Discretización de datos y generación de jerarquía de conceptos.
27. Generación de jerarquía de conceptos para datos categóricos.
28. Introducción a los almacenes de datos.
29. Diferencias entre los sistemas de bases de datos operacionales y los almacenes de datos.
30. Un modelo de datos multidimensional.
31. Un modelo de datos multidimensional.
32. Arquitectura de almacenamiento de datos
33. El proceso de diseño de almacenamiento de datos
34. Una arquitectura de almacenamiento de datos de tres niveles.
35. Herramientas y utilidades de back-end del almacén de datos
36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Implementación de Data Warehouse
38. Almacenamiento de datos a la minería de datos
39. Procesamiento analítico en línea para minería analítica en línea
40. Métodos para el cálculo del cubo de datos
41. Agregación de arreglos de múltiples vías para computación de cubos completos
42. Star-Cubing: Cálculo de cubos de iceberg utilizando una estructura dinámica de árbol de estrellas
43. Fragmentos de shell pre-computados para OLAP de alta dimensión rápida
44. Exploración dirigida de cubos de datos
45. Agregación compleja en granularidad múltiple: cubos de múltiples características
46. Inducción orientada a los atributos
47. Inducción orientada por atributos para la caracterización de datos
48. Implementación eficiente de la inducción orientada a los atributos
49. Comparaciones de clases mineras: Discriminación entre clases diferentes
50. Patrones frecuentes.
51. El algoritmo de Apriori
52. Métodos de minería de conjuntos de elementos con frecuencia eficientes y escalables.
Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y una rápida comprensión.
La minería de datos y el almacenamiento de datos forman parte del programa de educación en informática, ingeniería de software, inteligencia artificial, aprendizaje automático y computación estadística y programas de licenciatura en tecnología de la información y gestión empresarial en diversas universidades.
Esta aplicación útil enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 5 capítulos. La aplicación es obligatoria para todos los estudiantes y profesionales de informática e ingeniería.
La aplicación proporciona una rápida revisión y referencia a temas importantes, como las notas detalladas de una tarjeta flash, hace que sea fácil y útil para el estudiante o un profesional cubrir el programa del curso rápidamente antes de un examen o una entrevista de trabajo.
Realice un seguimiento de su aprendizaje, establezca recordatorios, edite el material de estudio, agregue temas favoritos, comparta los temas en las redes sociales.
También puede bloguear sobre tecnología de ingeniería, innovación, nuevas empresas de ingeniería, trabajos de investigación universitaria, actualizaciones del instituto, enlaces informativos sobre materiales de cursos y programas educativos desde su teléfono inteligente o tableta o en http://www.engineeringapps.net/.
Use esta útil aplicación de ingeniería como tutorial, libro digital, una guía de referencia para el programa de estudios, material del curso, trabajo de proyectos, y comparta sus opiniones en el blog.
Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son:
1. Introducción a la minería de datos
2. Arquitectura de datos
3. Almacenes de datos (DW)
4. Bases de datos relacionales
5. Bases de datos transaccionales
6. Sistemas avanzados de datos e información y aplicaciones avanzadas.
7. Funcionalidades de minería de datos
8. Clasificación de los sistemas de minería de datos.
9. Primitivas de tareas de minería de datos
10. Integración de un sistema de minería de datos con un sistema DataWarehouse
11. Principales problemas en la minería de datos
12. Problemas de rendimiento en la minería de datos
13. Introducción al preprocesamiento de datos.
14. Resumen descriptivo de datos
15. Medición de la dispersión de datos.
16. Representaciones gráficas de resúmenes de datos descriptivos básicos
17. Limpieza de datos
18. Datos ruidosos
19. Proceso de limpieza de datos
20. Integración y transformación de datos
21. Transformación de datos
22. Reducción de datos
23. Reducción de la dimensionalidad.
24. Reducción de la numerosidad
25. Agrupación y muestreo
26. Discretización de datos y generación de jerarquía de conceptos.
27. Generación de jerarquía de conceptos para datos categóricos.
28. Introducción a los almacenes de datos.
29. Diferencias entre los sistemas de bases de datos operacionales y los almacenes de datos.
30. Un modelo de datos multidimensional.
31. Un modelo de datos multidimensional.
32. Arquitectura de almacenamiento de datos
33. El proceso de diseño de almacenamiento de datos
34. Una arquitectura de almacenamiento de datos de tres niveles.
35. Herramientas y utilidades de back-end del almacén de datos
36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Implementación de Data Warehouse
38. Almacenamiento de datos a la minería de datos
39. Procesamiento analítico en línea para minería analítica en línea
40. Métodos para el cálculo del cubo de datos
41. Agregación de arreglos de múltiples vías para computación de cubos completos
42. Star-Cubing: Cálculo de cubos de iceberg utilizando una estructura dinámica de árbol de estrellas
43. Fragmentos de shell pre-computados para OLAP de alta dimensión rápida
44. Exploración dirigida de cubos de datos
45. Agregación compleja en granularidad múltiple: cubos de múltiples características
46. Inducción orientada a los atributos
47. Inducción orientada por atributos para la caracterización de datos
48. Implementación eficiente de la inducción orientada a los atributos
49. Comparaciones de clases mineras: Discriminación entre clases diferentes
50. Patrones frecuentes.
51. El algoritmo de Apriori
52. Métodos de minería de conjuntos de elementos con frecuencia eficientes y escalables.
Cada tema se completa con diagramas, ecuaciones y otras formas de representaciones gráficas para un mejor aprendizaje y una rápida comprensión.
La minería de datos y el almacenamiento de datos forman parte del programa de educación en informática, ingeniería de software, inteligencia artificial, aprendizaje automático y computación estadística y programas de licenciatura en tecnología de la información y gestión empresarial en diversas universidades.
Instrucciones de instalación
Cómo instalarlo Data mining & Data Warehousing Pro 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 Pro: 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 Pro en la pestaña de aplicaciones en la pantalla principal de la ventana Bluestacks.
- Ahora, ya está todo listo para usar Data mining & Data Warehousing Pro en la PC. Aquí está el Data mining & Data Warehousing Pro que se ejecuta con éxito en mi PC después de la instalación y hace clic en la aplicación.
Cómo instalarlo Data mining & Data Warehousing Pro 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 Pro en PC NOX app player.
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