| Failitüüp | APK |
|---|---|
| Versioon | 5.3 |
| Kirjastaja | Two Minds Technology |
| Väljalaske kuupäev | 11. mai 2017 |
| Kuupäev lisatud | 11. mai 2017 |
| Os nõuded | Android |
| Nõuded | None |
| Allalaadimisi kokku | 10 |
| Hind | Free |
Kirjeldus
Rakendus on täielik tasuta andmekaeve ja andmeladu käsiraamat, mis hõlmab kursuse olulisi teemasid, märkmeid, materjale, uudiseid ja ajaveebe. Laadige rakendus alla võrdlusmaterjalina ja digitaalraamatuna arvutiteaduse, AI, andmeteaduse ja tarkvaratehnika programmide ning ärijuhtimise kraadiõppe kursuste jaoks.
See kasulik rakendus loetleb 200 teemat koos üksikasjalike märkmete, diagrammide, võrrandite, valemite ja õppematerjalidega, teemad on loetletud 5 peatükis. Rakendus peab olema kõigile informaatika- ja inseneriõpilastele ning spetsialistidele.
Rakendus pakub kiiret läbivaatamist ja viiteid olulistele teemadele, nagu üksikasjalikud mälukaardimärkmed, mis muudab õpilase või professionaali jaoks kursuse ainekava kiire katmise enne eksameid või tööintervjuu lihtsaks ja kasulikuks.
Jälgige oma õppimist, määrake meeldetuletusi, redigeerige õppematerjali, lisage lemmikteemasid, jagage teemasid sotsiaalmeedias.
Samuti saate oma nutitelefonist või tahvelarvutist või aadressil http://www.engineeringapps.net/ ajaveebi teha inseneritehnoloogia, innovatsiooni, inseneritegevuse alustamise, kolledži uurimistöö, instituudi värskenduste, õppematerjalide ja koolitusprogrammide informatiivsete linkide kohta.
Kasutage seda kasulikku insenerirakendust oma õpetusena, digitaalse raamatuna, õppekava juhendina, kursuse materjalina, projektitööna ja ajaveebis oma seisukohtade jagamiseks.
Mõned rakenduses käsitletavad teemad on järgmised:
1. Sissejuhatus andmekaevesse
2. Andmearhitektuur
3. Andmelaod (DW)
4. Relatsiooniandmebaasid
5. Tehingute andmebaasid
6. Täiustatud andme- ja infosüsteemid ning täiustatud rakendused
7. Andmekaeve funktsioonid
8. Andmekaevesüsteemide klassifikatsioon
9. Andmekaeve ülesande primitiivid
10. Andmekaevesüsteemi integreerimine andmelaosüsteemiga
11. Andmekaevandamise peamised probleemid
12. Andmekaevanduse jõudlusprobleemid
13. Sissejuhatus andmete eeltöötlusse
14. Andmete kirjeldav kokkuvõte
15. Andmete hajumise mõõtmine
16. Põhiliste kirjeldavate andmete kokkuvõtete graafilised kuvad
17. Andmete puhastamine
18. Noisy Data
19. Andmete puhastamise protsess
20. Andmete integreerimine ja teisendamine
21. Andmete teisendamine
22. Andmete vähendamine
23. Mõõtmete vähendamine
24. Arvukuse vähendamine
25. Klasterdamine ja valimi moodustamine
26. Andmete diskretiseerimine ja kontseptsiooni hierarhia genereerimine
27. Kategooriliste andmete kontseptsiooni hierarhia genereerimine
28. Andmeladude tutvustus
29. Operatiivandmebaasisüsteemide ja andmeladude erinevused
30. Mitmemõõtmeline andmemudel
31. Mitmemõõtmeline andmemudel
