Software gratis para minería de datos: alternativas para todos los niveles

WEKA, Orange, Apache Spark y DataMelt son software gratis para cualquiera que desee iniciarse en la minería de datos.

No cabe duda de que la inteligencia artificial es esencial para una empresa tecnológica hoy.

Los avances que vemos a diario ponen a prueba nuestra credulidad y rompen barreras que hace solo años parecían cosa de ciencia ficción.

Siendo así, más de uno pensará que esas avanzadas técnicas es cosa de genios o de ricos.

Sin embargo, la inteligencia artificial parte de procesos que pueden realizarse por cualquiera con ganas de hacerlo, y uno de ellos es la minería de datos.

En Saasradar te presentaremos cuatro software para minería de datos gratuitos y que de hecho están pensados para ser accesibles y amigables con los menos experimentados.

Si te aplicas un poco, no hay razón para que no domines una de estas plataformas y des a tu emprendimiento ese plus que necesita, sin hacer otra cosa que leer la información que tus usuarios te dejan por doquier.

SoftwareInstalación independienteVentaja sobre las alternativasFlexibilidad de lenguajes
WEKAFlexibilidad, documentaciónJava, Jupyter Notebooks
OrangeInterfaz, amigable con novatosSolo Python
Apache SparkFlexibilidad, comunidad5 lenguajes
DataMeltNo (API)Ligereza, documentaciónVarios (corriendo sobre Java)

Orange

interfaz de usuario de Orange para minería de datos
interfaz de usuario de Orange

Orange es una herramienta que se podría decir está mas terminada que la mayoría de alternativas gratis para minería de datos, es un producto más completo y unificado.

Tiene como ventaja clara frente a la competencia su interfaz, que es visualmente atractiva y cómoda.

Si a ese aspecto visual sumamos que desde la misma web de Orange se puede acceder a decenas de tutoriales (todo esto gratis), esta es una gran opción para los novatos en la materia.

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Otra de sus características diferenciales es también visual: los widgets.

Estos son representaciones visuales de los datos recopilados, que se presentan de una manera más amigable e interactiva al usuario.

En Orange hay literalmente decenas de widgets para transformar, visualizar, analizar, y hacer muchas otras operaciones con distintos tipos de resultados de la minería de datos.

widget de geolocalización de 'strings' de una app
widget de geolocalización de ‘strings’ de una app

Orange puede utilizarse como un programa independiente, la mejor opción para los menos experimentados, o como una librería de Python para los avanzados.

En el primer caso, es la mejor herramienta en términos visuales, en el segundo, es una poderosa herramienta con un lenguaje ideal como Python.

Apache Spark

interfaz de usuario en Spark
interfaz de usuario utilizando Spark

Apache Spark es software libre para minería de datos completamente gratis, con soporte para varios lenguajes: Python, SQL, Scala, Java y R.

Permite integrar las herramientas más populares de este sector, como PyTorch o Pandas, y en cuanto a infraestructura tiene también una gama de opciones suficiente.

La flexibilidad de Spark es su gran ventaja.

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La mayoría de herramientas de este tipo están escritas en Java y es ese el lenguaje que prefieren para interactuar, otra parte importante hace lo mismo pero con Python.

Spark, sin embargo, permite usar otros lenguajes y estructuras, a la vez que permite al usuario hacer lo mismo que el resto de opciones del mercado.

herramientas de integración para Spark
herramientas de integración para Spark

El apoyo de la comunidad también es un factor importante. El proyecto tiene decenas de contribuidores que vienen de empresas tan grandes como Apple, Adobe o NVIDIA.

WEKA (Entorno Waikato para el Análisis del Conocimiento)

interfaz de usuario de WEKA
interfaz de usuario de WEKA

WEKA es una colección de algoritmos para minería de datos. Contiene herramientas para realizar tareas varias con los datos obtenidos, como clasificarlos y visualizarlos.

Es completamente gratis y de código abierto.

El proyecto es originario de Nueva Zelanda, y su objetivo principal es lograr que las técnicas del análisis y la minería de datos estén disponibles para todos los usuarios.

Para esto no solo aglutinan algoritmos útiles, sino que desarrollan los suyos propios, y buscan contribuir al crecimiento de la industria de una manera inclusiva.

Para interactuar con WEKA deberás integrarlo en tu código Java, o en Jupyter Notebooks.

Podrás encontrar en su propia web cursos sobre minería de datos y un libro escrito por los desarrolladores de WEKA.

DataMelt

Por último, pasaremos a una alternativa diferente. DataMelt es todo un entorno de desarrollo para realizar análisis y minería de datos.

Es una evolución de las herramientas SCaVis y jHepWork, ambas desaparecidas ya, y que eran alternativas para realizar esas mismas tareas, de código abierto y basadas en Java.

En el caso de jHepWork estaba orientada a estudiantes además de desarrolladores e investigadores; mientras que SCaVis se orientaba a usos puramente profesionales, de cálculos avanzados para análisis y visualización de datos.

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DataMelt es una mezcla y evolución de estas dos herramientas, con sus propios añadidos.

Permite ejecutar Python/Jython, BeanShell, Groovy, JRuby y Matlab/Octave corriendo sobre la plataforma de Java, y por extensión, Android.

Decíamos que esta alternativa es diferente porque no es un programa para ejecutar por sí solo, e incluso llamarlo un framework podría no ser completamente acertado.

Lo que DataMelt es, en el fondo, es una API construida con Java para ejecutar las tareas relativas al análisis y la minería de datos.

En su web se pueden encontrar libros, manuales, video tutoriales y ejemplos para aprender a usar la herramienta.

Conclusión

La tarea de democratizar la ciencia de la minería de datos tiene buenos exponentes en estas alternativas que te hemos presentado.

Son herramientas diferentes entre sí, también con enfoques diferentes, y por eso conforman una lista en la cual todos pueden encontrar la más adecuada.

En última instancia, todas te llevarán a la meta, pero por diferentes caminos.

Carlos Z. Bent

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