| Файл түрі | APK |
|---|---|
| Нұсқа | 1 |
| Баспа | EngineeringApps |
| Шығару күні | 2020 ж. 16 мам. |
| Қосылған күн | 2020 ж. 16 мам. |
| Os талаптары | Android |
| Талаптар | Requires Android 4.0 and up |
| Жалпы жүктеулер | 0 |
| Бағасы | $5.00 |
Сипаттама
Қолданба курстағы маңызды тақырыптарды, жазбаларды, материалдарды, жаңалықтарды және блогтарды қамтитын деректерді өңдеу және деректер қоймасының толық анықтамалығы болып табылады. Қолданбаны информатика, AI, деректер ғылымы және бағдарламалық қамтамасыз ету инженериясы бағдарламалары және бизнесті басқару дәрежесі курстары үшін анықтамалық материал және сандық кітап ретінде жүктеп алыңыз.
Бұл пайдалы қолданба егжей-тегжейлі ескертпелер, диаграммалар, теңдеулер, формулалар және курс материалдары бар 200 тақырыпты тізімдейді, тақырыптар 5 тарауда берілген. Қолданба барлық информатика және инженерия студенттері мен кәсіпқойлары үшін болуы керек.
Қолданба егжей-тегжейлі флэш-карта жазбалары сияқты маңызды тақырыптарға жылдам қайта қарауды және сілтемені қамтамасыз етеді, бұл студентке немесе кәсіпқойға емтихан немесе жұмысқа орналасу үшін сұхбат алдында курстық бағдарламаны жылдам қамтуды жеңіл әрі пайдалы етеді.
Оқуыңызды қадағалаңыз, еске салғыштар орнатыңыз, оқу материалын өңдеңіз, таңдаулы тақырыптарды қосыңыз, тақырыптарды әлеуметтік желілерде бөлісіңіз.
Сіз сондай-ақ смартфоннан немесе планшеттен немесе http://www.engineeringapps.net/ сайтынан инженерлік технологиялар, инновациялар, инженерлік стартаптар, колледждегі зерттеу жұмыстары, институт жаңартулары, курс материалдары мен білім беру бағдарламалары туралы ақпараттық сілтемелер туралы блог жасай аласыз.
Бұл пайдалы инженерлік қолданбаны оқулық, сандық кітап, силлабус, курс материалы, жоба жұмысы үшін анықтамалық нұсқаулық ретінде, блогта өз көзқарасыңызбен бөлісіңіз.
Қолданбада қамтылған кейбір тақырыптар:
1. Деректерді өндіруге кіріспе
2. Деректер архитектурасы
3. Деректер қоймалары (DW)
4. Реляциялық мәліметтер базасы
5. Транзакциялық деректер базалары
6. Жетілдірілген деректер және ақпараттық жүйелер және кеңейтілген қолданбалар
7. Мәліметтерді іздеу функциялары
8. Мәліметтерді іздеу жүйелерінің классификациясы
9. Деректерді іздеу тапсырмаларының примитивтері
10. Деректерді іздеу жүйесін DataWarehouse жүйесімен интеграциялау
11. Мәліметтерді өндірудегі негізгі мәселелер
12. Деректерді өндірудегі өнімділік мәселелері
13. Деректерді алдын ала өңдеуге кіріспе
14. Сипаттамалық мәліметтерді жинақтау
15. Деректердің дисперсиясын өлшеу
16. Негізгі сипаттамалық деректер жиынтықтарының графикалық дисплейлері
17. Деректерді тазалау
18. Шулы деректер
19. Деректерді тазалау процесі
20. Мәліметтерді біріктіру және түрлендіру
21. Деректерді түрлендіру
22. Деректерді азайту
23. Өлшемді азайту
24. Сандықты азайту
25. Кластерлеу және іріктеу
26. Деректерді дискретизациялау және концепция иерархиясын құру
27. Категориялық деректер үшін иерархияны құру тұжырымдамасы
28. Мәліметтер қоймасына кіріспе
29. Деректер базасының операциялық жүйесі мен деректер қоймасының айырмашылығы
30. Көпөлшемді деректер моделі
31. Көпөлшемді деректер моделі
32. Деректер қоймасының архитектурасы
33. Мәліметтер қоймасын жобалау процесі
34. Үш деңгейлі деректер қоймасының архитектурасы
35. Деректер қоймасының Back-end құралдары мен утилиталары
36. OLAP серверлерінің түрлері: ROLAP қарсы MOLAP және HOLAP
37. Деректер қоймасын енгізу
38. Деректерді өндіруге деректер қоймасы
39. On-line аналитикалық өңдеуден on-line аналитикалық тау-кен өндіруге
40. Деректер текшесін есептеу әдістері
41. Толық текшені есептеу үшін көп жақты массивтерді біріктіру
42. Жұлдызды кубинг: жұлдыз ағашының динамикалық құрылымын пайдаланып айсберг текшелерін есептеу
43. Жылдам жоғары өлшемді OLAP үшін қабық фрагменттерін алдын ала есептеу
44. Деректер текшелерін басқарылатын зерттеу
45. Көптүйірлікте күрделі біріктіру: көп мүмкіндікті текшелер
46. Атрибутқа бағытталған индукция
47. Деректерді сипаттауға арналған атрибутқа бағытталған индукция
48. Атрибутқа бағытталған индукцияны тиімді енгізу
49. Тау-кен өндіру класын салыстыру: әртүрлі сыныптарды ажырату
50. Жиі кездесетін үлгілер
51. Априори алгоритмі
52. Тиімді және ауқымды жиі элементтерді өндіру әдістері
Әрбір тақырып жақсырақ үйрену және жылдам түсіну үшін диаграммалармен, теңдеулермен және графикалық бейнелеудің басқа түрлерімен толықтырылған.
Деректерді өндіру және деректер қоймасы әртүрлі университеттердегі информатика, бағдарламалық қамтамасыз ету, AI, машиналық оқыту және статистикалық есептеулер бойынша білім беру курсының және ақпараттық технологиялар мен бизнесті басқару бағдарламаларының бөлігі болып табылады.
