¿Qué software y herramientas se necesitan generalmente para aprender a extraer datos?
1.WEKA
?La versión nativa no Java de WEKA se utiliza principalmente para analizar datos en el campo agrícola. Basada en una versión de Java, esta herramienta es muy sofisticada y se puede utilizar para muchas aplicaciones diferentes, incluida la visualización y los algoritmos para el análisis de datos, así como el modelado predictivo. Tiene la ventaja sobre RapidMiner de que está disponible de forma gratuita bajo la licencia GNU General Public ****, ya que los usuarios pueden optar por personalizarlo según sus preferencias.
WEKA admite una amplia gama de tareas estándar de minería de datos, incluido el preprocesamiento, recopilación, clasificación, análisis de regresión, visualización y selección de características de datos. WEKA será aún más potente con la incorporación de capacidades de modelado de secuencias, que actualmente no están incluidas.
2. RapidMiner
Esta herramienta está escrita en Java y proporciona análisis avanzado a través de un marco basado en plantillas. Lo mejor de esta herramienta es que el usuario no necesita escribir ningún código. Se proporciona como un servicio más que como un software nativo. Cabe mencionar que esta herramienta se encuentra entre las mejores entre las herramientas de minería de datos. Además, además de la minería de datos, RapidMiner también proporciona funciones como preprocesamiento y visualización de datos, análisis predictivo y modelado, evaluación e implementación estadísticos. Aún mejor, también proporciona soluciones, modelos y algoritmos de aprendizaje de WEKA, un entorno de análisis inteligente y scripts R.
RapidMiner se publica bajo la licencia de código abierto AGPL y se puede descargar desde SourceForge. SourceForge es un lugar centralizado para que los desarrolladores administren el desarrollo y alberga una serie de proyectos de código abierto, incluido MediaWiki utilizado por Wikipedia.
3. NLTK
?Cuando se trata de tareas de procesamiento del lenguaje, nada puede rivalizar con NLTK. NLTK proporciona herramientas de procesamiento del lenguaje para diversas tareas de procesamiento del lenguaje, incluida la minería de datos, el aprendizaje automático, la extracción de datos, el análisis de sentimientos, etc.
Todo lo que necesitas hacer es instalar NLTK, arrastrar y soltar paquetes en tus tareas favoritas y podrás hacer otras cosas. Dado que NLTK está escrito en Python, puede crear aplicaciones sobre él y también personalizarlo para tareas pequeñas.
4. Orange
Python es popular porque es fácil de aprender y potente. Si es desarrollador de Python, no busque más que Orange cuando se trata de encontrar herramientas para su trabajo. Es una poderosa herramienta de código abierto basada en el lenguaje Python, adecuada tanto para principiantes como para expertos.
Además, te encantará la programación visual de la herramienta y las secuencias de comandos Python. No solo tiene componentes de aprendizaje automático, sino que también agrega componentes de bioinformática y minería de textos. Se puede decir que está lleno de diversas funciones para el análisis de datos.
5.KNIME
El procesamiento de datos tiene tres partes principales: extracción, transformación y carga. KNIME puede hacer las tres partes. KNIME proporciona una interfaz gráfica de usuario para trabajar con nodos de datos. Es una plataforma de código abierto para análisis, informes y síntesis de datos. También integra varios componentes de aprendizaje automático y minería de datos a través del concepto de canalización de datos modular, y ha atraído la atención de la inteligencia empresarial y el análisis de datos financieros.
KNIME está basado en Eclipse, escrito en Java y es fácil de ampliar y complementar mediante complementos. Se pueden agregar complementos en cualquier momento y en la versión principal se incluye una gran cantidad de módulos de integración de datos.
6. R-Programming
¿Qué harías si te dijera que el proyecto R es un proyecto GNU escrito por R (denominado R-Programming, en adelante denominado colectivamente? como R)? Está escrito principalmente en C y FORTRAN, con muchos módulos escritos en R. Es un software gratuito para computación estadística y gráfica, adecuado para lenguajes de programación y entornos de software.
El lenguaje R se utiliza ampliamente en minería de datos, desarrollo de software estadístico y análisis de datos. La facilidad de uso y la escalabilidad también han aumentado considerablemente la popularidad del lenguaje R en los últimos años.
Además de los datos, proporciona técnicas estadísticas y gráficas, que incluyen modelado lineal y no lineal, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series temporales, clasificación, recopilación y más.