مستودعات البيانات والتنقيب - نال 322ت

الجزء النظري يحتوي على الفصول التالية:

-       LECTURE 1 THE COMPELLING NEED FOR DATA WAREHOUSING

-       LECTURE 2    DATA WAREHOUSE: Basic Components

-       Lecture 3 PRINCIPLES OF DIMENSIONAL MODELING

-       Lecture 4 OLAP IN THE DATA WAREHOUSE

-       Lecture 5 Introduction to KDD and Data Mining

-       Lecture 6 Data and Data Processing

-       Lecture 7 MINING FREQUENT PATTERNS

-       LECTURE 8 Classification

-       LECTURE 9 Nearest Neighbor Classifiers

-       LECTURE 10 Naïve Bayes Classifiers

-       LECTURE 11 Clustering

الجزء العملي يحتوي على:

-      الواجبات

-      LAB

-      Case Study

-      مراجعات لكل فصل، وتجميعات للاختبارات

LECTURE 1 THE COMPELLING NEED FOR DATA WAREHOUSING

Introduction

  • درس فيديو

Problem and Solution

  • درس فيديو

The Information Crisis

  • درس فيديو

Data Warehouse Defined

  • درس فيديو

Lab 1

PDF

  • قراءة PDF

Q1

  • درس فيديو

Q2

  • درس فيديو

Q3

  • درس فيديو

Q4

  • درس فيديو

LECTURE 2 DATA WAREHOUSE: Basic Components

Introduction

  • درس فيديو

Data warehouse and Data mart

  • درس فيديو

Data Warehouse’s Components

  • درس فيديو

Metadata in The Data Warehouse

  • درس فيديو

LAB 2

PDF

  • قراءة PDF

LAB 2

  • درس فيديو

Lecture 3 PRINCIPLES OF DIMENSIONAL MODELING

Dimensional Modeling Basics

  • درس فيديو

ER vs. DM, and Star schema

  • درس فيديو

Star schema

  • درس فيديو

Inside a Dimension Table

  • درس فيديو

Inside a Fact Table

  • درس فيديو

Inside a Fact Table cont.

  • درس فيديو

LAB 3

PDF

  • قراءة PDF

LAB 3

  • درس فيديو

PDF UPDATED

  • قراءة PDF

Lecture 4 OLAP IN THE DATA WAREHOUSE

Introduction

  • درس فيديو

OLAP definition

  • درس فيديو

Dimensional analysis

  • درس فيديو

Dimensional analysis cont.

  • درس فيديو

Major Features and Functions

  • درس فيديو

Major Features and Functions

  • درس فيديو

OLAP Operations Examples

  • درس فيديو

LAB 4

PDF

  • قراءة PDF

Q1

  • درس فيديو

Q2

  • درس فيديو

Q3

  • درس فيديو

Lecture 5 Data Mining: Introduction

Regression

  • درس فيديو

Introduction

  • درس فيديو

KDD

  • درس فيديو

LAB 5

part 1

  • درس فيديو

part 2

  • درس فيديو

part 3

  • درس فيديو

part 4

  • درس فيديو

part 5

  • درس فيديو

part 6

  • درس فيديو

part 7

  • درس فيديو

Lab evaluation

  • درس فيديو

Lecture 6 Data and Data Processing

Introduction

  • درس فيديو

Example

  • درس فيديو

Graph Data and Ordered Data

  • درس فيديو

Data Quality

  • درس فيديو

Data Cleaning

  • درس فيديو

Missing values

  • درس فيديو

Data Preprocessing

  • درس فيديو

Labelled and Unlabelled Data

  • درس فيديو

LAB 6

PDF

  • قراءة PDF

Lecture 7 MINING FREQUENT PATTERNS

Introduction

  • درس فيديو

Definition- Frequent Itemset

  • درس فيديو

Lift

  • درس فيديو

Association Rule Mining Task

  • درس فيديو

Apriori

  • درس فيديو

Apriori cont.

  • درس فيديو

Apriori and FP

  • درس فيديو

FP-Tree

  • درس فيديو

FP-Tree example 3

  • درس فيديو

Task

  • درس فيديو

LAB 7

LAB 7

  • قراءة PDF

LECTURE 8 Data Mining Classification: Basic Concepts and Techniques

Introduction

  • درس فيديو

Decision Tree Induction

  • درس فيديو

Extra Example of Entropy

  • درس فيديو

Model Overfitting

  • درس فيديو

LAB 8

PDF

  • قراءة PDF

LECTURE 9 Nearest Neighbor Classifiers

Introduction

  • درس فيديو

Distance Measures

  • درس فيديو

LECTURE 10 Naïve Bayes Classifiers

Naïve Bayes Classifiers

  • درس فيديو

LECTURE 11 Clustering

Introduction

  • درس فيديو

Types of Clustering

  • درس فيديو

K-means Clustering

  • درس فيديو

Home Work

Home work 1

  • قراءة PDF

HW1

  • درس فيديو

Home work chapter 3

  • قراءة PDF

Assignment 1 Updated

  • قراءة PDF

Assignment 1 Video

  • درس فيديو

Assignment 2

  • قراءة PDF

Assignment 3

  • قراءة PDF

Mid revision

Revision

  • قراءة PDF

LAB 9

LAB 9 KNN

  • قراءة PDF

LAB 9

  • قراءة PDF