¿Qué herramientas de evaluación docente se utilizaron específicamente en el análisis de datos?
La versión nativa no Java de WEKA está desarrollada principalmente para analizar datos en el campo agrícola. La herramienta está basada en Java
y es muy sofisticada y puede usarse para muchas aplicaciones diferentes, incluido el análisis y visualización de datos y algoritmos para modelado predictivo. En comparación con RapidMiner, su ventaja es que se proporciona de forma gratuita bajo la Licencia Pública General **** GNU y los usuarios pueden 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 a medida que se agreguen 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. En particular, esta herramienta se encuentra entre las mejores 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 más impresionante es que también ofrece 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 supera a 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.
Simplemente instala NLTK, arrastra y suelta paquetes en tus tareas favoritas y luego te dedicas a hacer otras cosas. Dado que NLTK está escrito en Python, puede crear aplicaciones sobre él o personalizarlo con pequeñas tareas.
4.Orange
Python es popular porque es fácil de aprender y potente. Si eres desarrollador de Python, no hay nada mejor que Orange cuando se trata de encontrar herramientas para el 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. Y KNIME puede hacer estas tres cosas. 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 máquina para el aprendizaje automático a través de un concepto de datos modulares canalizados
y minería de datos. atención en inteligencia de negocios y análisis de datos financieros.
KNIME está basado en Eclipse, escrito en Java y es fácil de ampliar y complementar con complementos. Sus complementos se pueden agregar en cualquier momento y en la versión principal se incluye una gran cantidad de módulos de integración de datos.
6. R-Programming
Si te dijera que el proyecto R es un proyecto GNU escrito por R (abreviatura de R-Programming, en adelante denominados colectivamente R), ¿Qué opinas? 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.