| ფაილის ტიპი | APK |
|---|---|
| ვერსია | 1 |
| გამომცემელი | EngineeringApps |
| Გამოშვების თარიღი | 16 მაი. 2020 |
| Თარიღი დამატებულია | 16 მაი. 2020 |
| მოთხოვნები | Android |
| მოთხოვნები | Requires Android 4.0 and up |
| სულ ჩამოტვირთვების | 0 |
| ფასი | $5.00 |
აღწერა
აპლიკაცია არის მონაცემთა მოპოვებისა და მონაცემთა შენახვის სრული სახელმძღვანელო, რომელიც მოიცავს კურსზე მნიშვნელოვან თემებს, შენიშვნებს, მასალებს, სიახლეებს და ბლოგებს. ჩამოტვირთეთ აპლიკაცია, როგორც საცნობარო მასალა და ციფრული წიგნი კომპიუტერული მეცნიერებისთვის, AI, მონაცემთა მეცნიერების და პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის პროგრამებისა და ბიზნესის მართვის ხარისხის კურსებისთვის.
ეს სასარგებლო აპლიკაცია ჩამოთვლის 200 თემას დეტალური შენიშვნებით, დიაგრამებით, განტოლებით, ფორმულებითა და კურსის მასალით, თემები ჩამოთვლილია 5 თავში. აპლიკაცია უნდა იყოს ყველა კომპიუტერული მეცნიერებისა და ინჟინერიის სტუდენტებისთვის და პროფესიონალებისთვის.
აპლიკაცია უზრუნველყოფს სწრაფ გადახედვას და მითითებას ისეთ მნიშვნელოვან თემებზე, როგორიცაა დეტალური ფლეშ ბარათის შენიშვნები, რაც სტუდენტს ან პროფესიონალს უადვილებს და სასარგებლოს ხდის კურსის სილაბუსის სწრაფად დაფარვას გამოცდების ან სამუშაოსთვის გასაუბრების წინ.
თვალყური ადევნეთ თქვენს სწავლას, დააყენეთ შეხსენებები, შეცვალეთ სასწავლო მასალა, დაამატეთ საყვარელი თემები, გააზიარეთ თემები სოციალურ მედიაში.
თქვენ ასევე შეგიძლიათ ბლოგი საინჟინრო ტექნოლოგიების, ინოვაციების, ინჟინერიის სტარტაპების, კოლეჯის კვლევითი სამუშაოების, ინსტიტუტის განახლებების, ინფორმაციული ბმულების შესახებ სასწავლო მასალებისა და საგანმანათლებლო პროგრამების შესახებ თქვენი სმარტფონიდან ან ტაბლეტიდან ან http://www.engineeringapps.net/-ზე.
გამოიყენეთ ეს სასარგებლო საინჟინრო აპი, როგორც თქვენი სახელმძღვანელო, ციფრული წიგნი, სილაბუსის საცნობარო სახელმძღვანელო, კურსის მასალა, პროექტზე მუშაობა, გააზიარეთ თქვენი შეხედულებები ბლოგზე.
აპში დაფარული ზოგიერთი თემაა:
1. შესავალი მონაცემთა მოპოვებაში
2. მონაცემთა არქიტექტურა
3. მონაცემთა საწყობები (DW)
4. ურთიერთობების მონაცემთა ბაზები
5. ტრანზაქციების მონაცემთა ბაზები
6. გაფართოებული მონაცემთა და საინფორმაციო სისტემები და გაფართოებული აპლიკაციები
7. მონაცემთა მოპოვების ფუნქციები
8. მონაცემთა მოპოვების სისტემების კლასიფიკაცია
9. მონაცემთა მოპოვების ამოცანა Primitives
10. მონაცემთა მოპოვების სისტემის ინტეგრაცია DataWarehouse სისტემასთან
11. მონაცემთა მოპოვების ძირითადი საკითხები
12. მუშაობის საკითხები მონაცემთა მოპოვებაში
13. შესავალი მონაცემთა წინასწარ დამუშავებაში
14. აღწერითი მონაცემების შეჯამება
15. მონაცემთა დისპერსიის გაზომვა
16. ძირითადი აღწერილობითი მონაცემების შეჯამების გრაფიკული ჩვენება
17. მონაცემთა გაწმენდა
18. ხმაურიანი მონაცემები
19. მონაცემთა გაწმენდის პროცესი
20. მონაცემთა ინტეგრაცია და ტრანსფორმაცია
21. მონაცემთა ტრანსფორმაცია
22. მონაცემთა შემცირება
23. განზომილების შემცირება
24. სიმრავლის შემცირება
25. კლასტერირება და შერჩევა
26. მონაცემთა დისკრეტიზაცია და კონცეფციის იერარქიის გენერაცია
27. კონცეფციის იერარქიის გენერაცია კატეგორიული მონაცემებისთვის
28. შესავალი მონაცემთა საწყობებში
29. განსხვავებები ოპერატიული მონაცემთა ბაზის სისტემებსა და მონაცემთა საწყობებს შორის
30. მონაცემთა მრავალგანზომილებიანი მოდელი
31. მონაცემთა მრავალგანზომილებიანი მოდელი
32. მონაცემთა საწყობის არქიტექტურა
33. მონაცემთა საწყობის დიზაინის პროცესი
34. სამი დონის მონაცემთა საწყობის არქიტექტურა
35. მონაცემთა საწყობი Back-End Tools and Utilities
36. OLAP სერვერების ტიპები: ROLAP წინააღმდეგ MOLAP წინააღმდეგ HOLAP
37. მონაცემთა საწყობის განხორციელება
38. მონაცემთა შენახვა მონაცემთა მოპოვებამდე
39. On-Line ანალიტიკური დამუშავება On-Line ანალიტიკურ მაინინგამდე
40. მონაცემთა კუბის გამოთვლის მეთოდები
41. მრავალმხრივი მასივის აგრეგაცია სრული კუბის გამოთვლისთვის
42. ვარსკვლავის კუბირება: აისბერგის კუბების გამოთვლა დინამიური ვარსკვლავური ხის სტრუქტურის გამოყენებით
43. ჭურვის ფრაგმენტების წინასწარი გამოთვლა სწრაფი მაღალგანზომილებიანი OLAP-ისთვის
44. მონაცემთა კუბების ამოძრავებული გამოკვლევა
45. კომპლექსური აგრეგაცია მრავალჯერადი გრანულარობით: მრავალფუნქციური კუბურები
46. ატრიბუტზე ორიენტირებული ინდუქცია
47. ატრიბუტზე ორიენტირებული ინდუქცია მონაცემთა დახასიათებისთვის
48. ატრიბუტზე ორიენტირებული ინდუქციის ეფექტური განხორციელება
49. სამთო კლასების შედარება: სხვადასხვა კლასებს შორის განსხვავება
50. ხშირი ნიმუშები
51. აპრიორის ალგორითმი
52. ეფექტური და მასშტაბური ხშირად ერთეულების მოპოვების მეთოდები
თითოეული თემა სავსეა დიაგრამებით, განტოლებებით და გრაფიკული წარმოდგენის სხვა ფორმებით უკეთესი სწავლისა და სწრაფი გაგებისთვის.
მონაცემთა მოპოვება და მონაცემთა საწყობი არის კომპიუტერული მეცნიერების, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის, ხელოვნური ინტელექტის, მანქანათმცოდნეობის და სტატისტიკური გამოთვლების საგანმანათლებლო კურსის და საინფორმაციო ტექნოლოგიებისა და ბიზნესის მართვის სამაგისტრო პროგრამების ნაწილი სხვადასხვა უნივერსიტეტებში.
