| ประเภทไฟล์ | APK |
|---|---|
| เวอร์ชัน | 1 |
| สำนักพิมพ์ | EngineeringApps |
| วันที่วางจำหน่าย | 16 พ.ค. 2020 |
| วันที่เพิ่ม | 16 พ.ค. 2020 |
| ข้อกำหนดระบบปฏิบัติการ | Android |
| ข้อกำหนด | Requires Android 4.0 and up |
| ดาวน์โหลดทั้งหมด | 0 |
| ราคา | $5.00 |
คำอธิบาย
แอพนี้เป็นคู่มือที่สมบูรณ์ของการทำเหมืองข้อมูลและคลังข้อมูลซึ่งครอบคลุมหัวข้อสำคัญ บันทึกย่อ สื่อการเรียนการสอน ข่าวสาร & บล็อกในหลักสูตร ดาวน์โหลด App เป็นเอกสารอ้างอิงและหนังสือดิจิทัลสำหรับวิทยาการคอมพิวเตอร์, AI, วิทยาศาสตร์ข้อมูลและโปรแกรมวิศวกรรมซอฟต์แวร์และหลักสูตรปริญญาการจัดการธุรกิจ
แอพที่มีประโยชน์นี้แสดงรายการ 200 หัวข้อพร้อมบันทึกโดยละเอียด ไดอะแกรม สมการ สูตร & เนื้อหาหลักสูตร หัวข้อแสดงอยู่ใน 5 บท แอพนี้ต้องมีสำหรับนักศึกษาวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิศวกรรมศาสตร์ & ผู้เชี่ยวชาญทุกคน
แอพนี้ให้การแก้ไขอย่างรวดเร็วและอ้างอิงถึงหัวข้อที่สำคัญเช่นบันทึกย่อของแฟลชการ์ดทำให้ง่ายและมีประโยชน์สำหรับนักเรียนหรือมืออาชีพในการครอบคลุมหลักสูตรอย่างรวดเร็วก่อนการสอบหรือสัมภาษณ์งาน
ติดตามการเรียนรู้ ตั้งระบบเตือนความจำ แก้ไขสื่อการเรียน เพิ่มหัวข้อโปรด แชร์หัวข้อบนโซเชียลมีเดีย
คุณยังสามารถบล็อกเกี่ยวกับเทคโนโลยีวิศวกรรม นวัตกรรม การเริ่มต้นด้านวิศวกรรม งานวิจัยของวิทยาลัย การอัปเดตสถาบัน ลิงก์ข้อมูลของหลักสูตรและโปรแกรมการศึกษาจากสมาร์ทโฟนหรือแท็บเล็ตของคุณ หรือที่ http://www.engineeringapps.net/
ใช้แอปวิศวกรรมที่มีประโยชน์นี้เป็นบทช่วยสอน หนังสือดิจิทัล คู่มืออ้างอิงสำหรับหลักสูตร เนื้อหาหลักสูตร งานโครงการ การแบ่งปันมุมมองของคุณในบล็อก
บางหัวข้อที่ครอบคลุมในแอปคือ:
1. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล
2. สถาปัตยกรรมข้อมูล
3. คลังข้อมูล (DW)
4. ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
5. ฐานข้อมูลธุรกรรม
6. ระบบข้อมูลและสารสนเทศขั้นสูงและแอปพลิเคชันขั้นสูง
7. ฟังก์ชันการทำเหมืองข้อมูล
8. การจำแนกประเภทของระบบการทำเหมืองข้อมูล
9. งานขุดข้อมูลเบื้องต้น
10. การบูรณาการระบบการทำเหมืองข้อมูลกับระบบ DataWarehouse
11. ประเด็นสำคัญในการทำเหมืองข้อมูล
12. ปัญหาด้านประสิทธิภาพในการทำเหมืองข้อมูล
13. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
14. การสรุปข้อมูลเชิงพรรณนา
15. การวัดการกระจายของข้อมูล
16. การแสดงกราฟิกของบทสรุปข้อมูลเชิงพรรณนาเบื้องต้น
17. การล้างข้อมูล
18. ข้อมูลที่มีเสียงดัง
19. กระบวนการทำความสะอาดข้อมูล
20. การบูรณาการและการแปลงข้อมูล
21. การแปลงข้อมูล
22. การลดข้อมูล
23. การลดมิติ
24. ลดจำนวน
25. การจัดกลุ่มและการสุ่มตัวอย่าง
26. การแยกส่วนข้อมูลและการสร้างลำดับชั้นแนวคิด
27. การสร้างลำดับชั้นแนวคิดสำหรับข้อมูลหมวดหมู่
28. ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับคลังข้อมูล
29. ความแตกต่างระหว่างระบบฐานข้อมูลปฏิบัติการและคลังข้อมูล
30. แบบจำลองข้อมูลหลายมิติ
31. โมเดลข้อมูลหลายมิติ
32. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูล
33. ขั้นตอนการออกแบบคลังข้อมูล
34. สถาปัตยกรรมคลังข้อมูลสามชั้น
35. เครื่องมือและยูทิลิตี้แบ็คเอนด์ของ Data Warehouse
36. ประเภทของเซิร์ฟเวอร์ OLAP: ROLAP กับ MOLAP กับ HOLAP
37. การใช้งานคลังข้อมูล
38. คลังข้อมูลเพื่อทำเหมืองข้อมูล
39. การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์สู่การทำเหมืองวิเคราะห์ออนไลน์
40. วิธีการคำนวณ Data Cube
41. การรวม Multiway Array สำหรับการคำนวณคิวบ์แบบเต็ม
42. Star-Cubing: การคำนวณก้อนภูเขาน้ำแข็งโดยใช้โครงสร้างไดนามิกสตาร์ทรี
43. Pre-computing Shell Fragment สำหรับ OLAP . ที่มีมิติสูงอย่างรวดเร็ว
44. ขับเคลื่อนการสำรวจลูกบาศก์ข้อมูล
45. การรวมที่ซับซ้อนที่หลายรายละเอียด: ลูกบาศก์หลายฟีเจอร์
46. การเหนี่ยวนำเชิงคุณลักษณะ
47. การเหนี่ยวนำเชิงคุณลักษณะสำหรับการกำหนดลักษณะข้อมูล
48. การดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพของการเหนี่ยวนำเชิงคุณลักษณะ
49. การเปรียบเทียบระดับการขุด: การเลือกปฏิบัติระหว่างประเภทที่แตกต่างกัน
50. รูปแบบที่ใช้บ่อย
51. อัลกอริทึม Apriori
52. วิธีการทำเหมืองแยกรายการที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้บ่อยครั้ง
แต่ละหัวข้อจะสมบูรณ์ด้วยไดอะแกรม สมการ และรูปแบบอื่นๆ ของการแสดงกราฟิกเพื่อการเรียนรู้ที่ดีขึ้นและความเข้าใจอย่างรวดเร็ว
การทำเหมืองข้อมูลและคลังข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ AI หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องและคอมพิวเตอร์ทางสถิติ และหลักสูตรปริญญาด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการจัดการธุรกิจในมหาวิทยาลัยต่างๆ
