Data mining & Data Warehousing (MOD) 12.0

La aplicación es un manual gratuito completo de minería de datos y almacenamiento de datos que cubre temas importantes, notas, materiales del curso.

Esta aplicación de minería de datos y almacenamiento de datos enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas se enumeran en 5 capítulos. La aplicación es imprescindible para todos los estudiantes de informática e ingeniería.

La aplicación está diseñada para un aprendizaje rápido, revisiones y referencias en el momento de los exámenes y las entrevistas.

Esta aplicación cubre la mayoría de los temas relacionados y ofrece una explicación detallada de todos los temas básicos.

Algunos de los temas tratados en la aplicación de almacenamiento de datos y minería de datos 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 de almacenamiento de datos
11. Problemas principales 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. Visualizaciones 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 dimensionalidad
24. Reducción de numerosidad
25. Agrupamiento y muestreo
26. Discretización de datos y generación de jerarquías de conceptos
27. Generación de jerarquías de conceptos para datos categóricos
28. Introducción a los almacenes de datos
29. Diferencias entre sistemas de bases de datos operacionales y almacenes de datos
30. Un modelo de datos multidimensionales
31. Un modelo de datos multidimensionales
32. Arquitectura de almacén de datos
33. El proceso de diseño de almacén de datos
34. Una arquitectura de almacén de datos de tres niveles
35. Herramientas y utilidades de back-end de almacén de datos
36. Tipos de servidores OLAP: ROLAP versus MOLAP versus HOLAP
37. Implementación de almacén de datos
38. Almacenamiento de datos a minería de datos
39. Procesamiento analítico en línea a minería analítica en línea
40. Métodos para el cálculo de cubos de datos
41. Agregación de matriz multidireccional para el cálculo de cubos completos
42. Star-Cubing: cálculo de cubos iceberg utilizando una estructura de árbol de estrella dinámica
43. Precomputación de fragmentos de shell para OLAP rápido de alta dimensión
44. Exploración dirigida de cubos de datos
45. Agregación compleja en granularidad múltiple: Cubos de múltiples funciones
46. Inducción orientada a atributos
47. Inducción orientada a atributos para caracterización de datos
48. Implementación eficiente de la inducción orientada a atributos
49. Comparaciones de clases de minería: discriminación entre diferentes clases
50. Patrones frecuentes
51. El algoritmo Apriori
52. Métodos de minería de conjuntos de elementos frecuentes eficientes y escalables

No se enumeran todos los temas debido a las limitaciones de caracteres.

Características:
* Temas completos por capítulo
* Diseño de interfaz de usuario enriquecido
* Modo de lectura cómodo
* Temas de examen importantes
* Interfaz de usuario muy simple
* Cubre la mayoría de los temas
* Un clic para obtener todos los libros relacionados
* Contenido optimizado para dispositivos móviles
* Imágenes optimizadas para dispositivos móviles

Esta aplicación será útil para una referencia rápida. La revisión de todos los conceptos se puede terminar en varias horas usando esta aplicación.

La minería de datos y el almacenamiento de datos son parte de los cursos de educación en ciencias de la computación, ingeniería de software, inteligencia artificial, aprendizaje automático y computación estadística y programas de grado en tecnología de la información y administración de empresas en varias universidades.

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