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Descripción del desarrollador

Aprende más sobre la minería de datos y el almacenamiento de datos.
La aplicación es un completo manual gratuito de Data mining y Data Warehousing que cubre temas importantes, notas, materiales, noticias y blogs sobre el curso. Descarga la aplicación como material de referencia y libro digital para programas de informática, IA, ciencia de datos e ingeniería de software, así como para cursos de grado en gestión empresarial. Esta útil aplicación enumera 200 temas con notas detalladas, diagramas, ecuaciones, fórmulas y material del curso, los temas están organizados en 5 capítulos. La aplicación es imprescindible para todos los estudiantes y profesionales de informática e ingeniería. La aplicación proporciona una rápida revisión y referencia a los temas importantes como notas detalladas en tarjetas de memoria, lo que facilita y resulta útil para el estudiante o profesional cubrir rápidamente el temario antes de un examen o entrevista de trabajo. Realiza un seguimiento de tu aprendizaje, establece recordatorios, edita el material de estudio, añade temas favoritos y comparte los temas en redes sociales. También puedes escribir un blog sobre tecnología de ingeniería, innovación, startups de ingeniería, trabajos de investigación en universidades, actualizaciones de institutos, enlaces informativos sobre materiales de curso y programas educativos desde tu smartphone o tablet o en http://www.engineeringapps.net/. Utiliza esta útil aplicación de ingeniería como tu tutorial, libro digital, guía de referencia para el temario, material del curso, trabajo de proyecto y para compartir tus opiniones en el blog. Algunos de los temas cubiertos en la aplicación son: 1. Introducción a Data mining 2. Arquitectura de Datos 3. Data-Warehouses (DW) 4. Bases de Datos Relacionales 5. Bases de Datos Transaccionales 6. Sistemas de Datos e Información Avanzados y Aplicaciones Avanzadas 7. Funcionalidades de Data Mining 8. Clasificación de Sistemas de Data Mining 9. Primitivas de Tarea de Data Mining 10. Integración de un Sistema de Data Mining con un Sistema de DataWarehouse 11. Principales Problemas en Data Mining 12. Problemas de rendimiento en Data Mining 13. Introducción al Preprocesamiento de Datos 14. Resumen Descriptivo de Datos 15. Medición de la Dispersión de Datos 16. Representaciones Gráficas de Resúmenes Descriptivos Básicos de Datos 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 Jerarquía de Conceptos 27. Generación de Jerarquía de Conceptos para Datos Categóricos 28. Introducción a Data warehouses 29. Diferencias entre Sistemas de Bases de Datos Operacionales y Data Warehouses 30. Un Modelo de Datos Multidimensional 31. Un Modelo de Datos Multidimensional


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GENERAL
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Última actualización
Versión
5.3
SISTEMAS OPERATIVOS
Plataforma
Android
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