¿Cuáles son los lenguajes y herramientas de data mining?
En este blog hablamos previamente de distintas herramientas para hacer proyectos de análisis. Fue en esta publicación, equiparando mucho más a nivel de herramienta, en el momento en que equiparamos a R, Python y SAS, que son los que pivotamos en nuestros programas de Big Data.
El planeta del análisis avanza a la agilidad de la luz, con lo que es esencial que escribamos productos que vuelvan a esta pregunta original sobre ¿Qué lenguaje usar para la ciencia de datos? No es una pregunta simple, pues las opciones que ya están no son escasas.
NLTK
Tratándose de tareas de procesamiento del lenguaje, nada puede sobrepasar NLTK. NLTK da un grupo de herramientas de procesamiento del lenguaje, así como la minería de datos, la educación automático, el raspado de datos, el análisis de sentimientos y otras tareas de procesamiento del lenguaje. Ya que está escrito en Python, puede hacer apps sobre sí mismo y personalizarlas para tareas mucho más pequeñas.
¿Qué son los datos?
Los datos son cualquier información que tenemos la posibilidad de agarrar sobre un fenómeno preciso. En las compañías, los datos se centran eminentemente en los usuarios. Ciertos ejemplos son la edad, el género, la raza y la puntuación de crédito.
Un grupo de datos es una compilación de puntos de datos. Comunmente los reciben los científicos de datos como compilaciones de datos aproximadamente organizadas y dispares.
El hallazgo de conocimiento (o extracción de datos) es requisito para remover datos inútiles.
👉 Herramientas de minería de datos
Ciertas mejores herramientas que hay el día de hoy para la minería de datos son: RapidMiner, WEKA, Orange, KNIME y SAS. Comunmente, los individuos trabajan con distintas herramientas.
Quizá sea la herramienta mucho más usada. Es de ingreso gratis y es parcialmente simple de emplear, ya que no necesita enormes entendimientos de programación. Su punto fuerte es el análisis que predice. RapidMiner está escrito en Java y puede enseñar conexiones de datos, importar tablas de Excel, datos de otras bases de datos, ficheros SPSS y asimismo integra otros programas de minería de datos como WEKA. Es válido para todo el desarrollo de minería de datos, incluyendo la visualización de desenlaces.
Dé ocasiones de estudio
Es esencial que cree políticas y reserve tiempo a fin de que los trabajadores aprendan nuevos conjuntos de capacidades técnicas y concurran en programas de capacitación continua.
Ahora hemos nombrado ciertas elecciones en línea esenciales que puedes comenzar a revisar tú mismo, pero una vez identificas qué te agradaría mejorar en tu compañía con el apoyo de la inteligencia artificial, es positivo que halles el material conveniente . , pensado para comenzar a conformar a los usados en la tecnología que le resulta de interés.
