| ဖိုင်အမျိုးအစား | APK |
|---|---|
| ဗားရှင်း | 1 |
| ထုတ်ဝေသူ | EngineeringApps |
| ဖြန့်ချိသည့်ရက် | ၂၀၂၀၊ မေ ၁၆ |
| ရက်စွဲထပ်ထည့်သည် | ၂၀၂၀၊ မေ ၁၆ |
| Os လိုအပ်ချက်များ | Android |
| လိုအပ်ချက်များ | Requires Android 4.0 and up |
| စုစုပေါင်း downloads | ၀ |
| စျေးနှုန်း | $5.00 |
ဖော်ပြချက်
အက်ပ်သည် သင်တန်းတွင် အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများ၊ မှတ်စုများ၊ ပစ္စည်းများ၊ သတင်းနှင့် ဘလော့ဂ်များကို လွှမ်းခြုံထားသည့် Data mining & Data Warehousing ၏ ပြီးပြည့်စုံသော လက်စွဲစာအုပ်ဖြစ်သည်။ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၊ AI၊ ဒေတာသိပ္ပံနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာပရိုဂရမ်များနှင့် စီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုဘွဲ့သင်တန်းများအတွက် ရည်ညွှန်းပစ္စည်းနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်စာအုပ်အဖြစ် အက်ပ်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။
ဤအသုံးဝင်သောအက်ပ်သည် အသေးစိတ်မှတ်စုများ၊ ပုံများ၊ ပုံများ၊ အဆိုပါအက်ပ်သည် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာကျောင်းသားများနှင့် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များ အားလုံးအတွက် ရှိသင့်သည်။
အပလီကေးရှင်းသည် အသေးစိတ် flash card မှတ်စုများကဲ့သို့ အရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများကို လျင်မြန်စွာ ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ကိုးကားခြင်းတို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်၊ ၎င်းသည် ကျောင်းသား သို့မဟုတ် အလုပ်အကိုင်အတွက် စာမေးပွဲများ သို့မဟုတ် အင်တာဗျူးမဖြေမီ လျင်မြန်စွာ ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို ဖုံးအုပ်ရန် လွယ်ကူပြီး အသုံးဝင်ပါသည်။
သင်၏သင်ယူမှုကိုခြေရာခံပါ၊ သတိပေးချက်များသတ်မှတ်ပါ၊ လေ့လာမှုအကြောင်းအရာကိုတည်းဖြတ်ပါ၊ အကြိုက်ဆုံးအကြောင်းအရာများထည့်ပါ၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်တွင်အကြောင်းအရာများကိုမျှဝေပါ။
အင်ဂျင်နီယာနည်းပညာ၊ ဆန်းသစ်တီထွင်မှု၊ အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းစတင်မှုများ၊ ကောလိပ်သုတေသနလုပ်ငန်း၊ အင်စတီကျူးရှင်းမွမ်းမံမှုများ၊ သင်တန်းပစ္စည်းများနှင့် ပညာရေးပရိုဂရမ်များဆိုင်ရာ သတင်းအချက်အလက်လင့်ခ်များကို သင့်စမတ်ဖုန်း သို့မဟုတ် တက်ဘလက်မှ သို့မဟုတ် http://www.engineeringapps.net/ တွင် ဘလော့ဂ်လုပ်နိုင်ပါသည်။
သင့်သင်ခန်းစာ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်စာအုပ်၊ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းအတွက် ကိုးကားလမ်းညွှန်၊ သင်တန်းအကြောင်းအရာ၊ ပရောဂျက်အလုပ်၊ ဘလော့ဂ်ပေါ်ရှိ သင့်အမြင်များကို မျှဝေခြင်းအဖြစ် ဤအသုံးဝင်သော အင်ဂျင်နီယာအက်ပ်ကို အသုံးပြုပါ။
အက်ပ်တွင်ပါဝင်သော အကြောင်းအရာအချို့မှာ-
1. Data တူးဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ နိဒါန်း
2. Data Architecture
3. Data-Warehouses (DW)
4. ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များ
5. အရောင်းအ၀ယ်ဒေတာဘေ့စ်များ
6. Advanced Data and Information Systems နှင့် Advanced Applications
7. Data Mining လုပ်ဆောင်ချက်များ
8. Data Mining Systems အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
9. Data Mining Task နောက်ဆက်တွဲများ
10. DataWarehouse System နှင့် Data Mining System ကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။
11. ဒေတာတူးဖော်ခြင်းတွင် အဓိကပြဿနာများ
12. Data Mining တွင် စွမ်းဆောင်ရည် ပြဿနာများ
13. Data Preprocess နိဒါန်း
14. ဖော်ပြချက်ဒေတာ အကျဉ်းချုပ်
15. ဒေတာပြန့်ပွားမှုကို တိုင်းတာခြင်း။
16. အခြေခံဖော်ပြချက်ဒေတာအကျဉ်းချုပ်များ၏ ဂရပ်ဖစ်ပြသမှုများ
17. ဒေတာသန့်ရှင်းရေး
18. Noisy Data
19. Data Cleaning လုပ်ငန်းစဉ်
20. ဒေတာပေါင်းစည်းမှုနှင့် အသွင်ပြောင်းခြင်း။
21. Data အသွင်ပြောင်းခြင်း။
22. ဒေတာလျှော့ချရေး
23. Dimensionality လျှော့ချရေး
24. အရေအတွက် လျှော့ချရေး
25. Clustering နှင့် Sampling
26. Data Discretization and Concept Hierarchy Generation
27. အမျိုးအစားအလိုက် ဒေတာအတွက် အယူအဆ အထက်တန်း မျိုးဆက်
28. Data warehouses မိတ်ဆက်
29. Operational Database Systems နှင့် Data Warehouses အကြား ကွာခြားချက်များ
30. Multidimensional Data Model တစ်ခု
31. Multidimensional Data Model တစ်ခု
32. Data Warehouse Architecture
33. Data Warehouse Design ၏လုပ်ငန်းစဉ်
34. Three-Tier Data Warehouse Architecture
35. Data Warehouse Back-End ကိရိယာများနှင့် အသုံးအဆောင်များ
36. OLAP ဆာဗာအမျိုးအစားများ- ROLAP နှင့် MOLAP နှင့် HOLAP
37. Data Warehouse အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
38. Data Warehousing to Data Mining
39. On-Line Analytical Processing to On-Line Analytical Mining
40. Data Cube Computation အတွက် နည်းလမ်းများ
41. Full Cube Computation အတွက် Multiway Array Aggregation
42. Star-Cubing- Dynamic Star-tree Structure ကို အသုံးပြု၍ Iceberg Cubes ကို တွက်ချက်ခြင်း
43. လျင်မြန်သော Dimensional OLAP အတွက် ကြိုတင်တွက်ချက်ခြင်း Shell Fragments
44. ဒေတာ Cubes များကို မောင်းနှင်ရှာဖွေခြင်း။
45. Multiple Granularity တွင် ရှုပ်ထွေးသော စုစည်းမှု- Multiple feature Cubes
46. Attribute-Oriented Induction
47. ဒေတာလက္ခဏာရပ်အတွက် ရည်ညွှန်းချက်-ဦးတည်သည့် နိဒါန်း
48. Attribute-Oriented Induction ကို ထိရောက်စွာ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
49. Mining Class နှိုင်းယှဉ်မှုများ- မတူညီသော လူတန်းစားများအကြား ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်း။
50. မကြာခဏပုံစံများ
51. Apriori Algorithm
52. ထိရောက်ပြီး အရွယ်အစား မကြာခဏ တူးဖော်နိုင်သော နည်းလမ်းများ ပါ၀င်သည်။
ခေါင်းစဉ်တစ်ခုစီတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သောသင်ယူမှုနှင့် လျင်မြန်စွာနားလည်နိုင်စေရန်အတွက် ပုံကြမ်းများ၊ ညီမျှခြင်းများနှင့် အခြားဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုပုံစံများဖြင့် ပြီးပြည့်စုံပါသည်။
ဒေတာတူးဖော်ခြင်းနှင့် Data Warehousing သည် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာ၊ AI၊ စက်သင်ယူမှုနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ ကွန်ပျူတာပညာပေးသင်တန်းနှင့် တက္ကသိုလ်အသီးသီးရှိ သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာနှင့် စီးပွားရေးစီမံခန့်ခွဲမှုဘွဲ့ပရိုဂရမ်များ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။