Java

La plataforma Java es el nombre de un entorno o plataforma de computación originaria de Sun Microsystems, capaz de ejecutar aplicaciones desarrolladas usando el lenguaje de programación Java u otros lenguajes que compilen a bytecode y un conjunto de herramientas de desarrollo.

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Scala

Desarrollado por Martin Odersky y lanzado en 2004, Scala es un lenguaje que se ejecuta en la Máquina Virtual Java (JVM). Es un lenguaje de múlti paradigmático, que permite tanto enfoques orientados a objetos como funcionales. El framework de computación de cluster Apache Spark está escrito en Scala

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Orange

Orange es una suite de software para minería de base de datos y aprendizaje automático basado en componentes que cuenta con un fácil y potente, rápido y versátil front-end de programación visual para el análisis exploratorio de datos y visualización, y librerias para Python y secuencias de comando. Contiene un completo juego de componentes para preprocesamiento de datos, característica de puntuación y filtrado, modelado, evaluación del modelo, y técnicas de exploración. Está escrito en C++ y Python, y su interfaz gráfica de usuario se basa en la plataforma cruzada del framework Qt.

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Rapid Miner

Rapid Miner es un ambiente de experimentos en aprendizaje automático y minería de datos que se utiliza para tareas de minería de datos tanto en investigación como en el mundo real. Permite a los experimentos componerse de un gran número de operadores anidables arbitrariamente, que se detallan en archivos XML y se hacen con la interfaz gráfica de usuario de RapidMiner

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Weka

Weka es una conocida suite de software para máquinas de aprendizaje que soporta varias tareas típicas de minería de datos, especialmente pre procesamiento de datos, agrupamiento, clasificación, regresión, visualización y características de selección. Sus técnicas se basan en la hipótesis de que los datos están disponibles en un único archivo plano o relación, donde cada punto marcado es etiquetado por un número fijo de atributos.

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JHepWork

Diseñado para los científicos, ingenieros y estudiantes, jHepWork es un framework para análisis de datos libre y de código abierto que fue creado como un intento de hacer un entorno de análisis de datos usando paquetes de código abierto con una interfaz de usuario comprensible y para crear una herramienta competitiva a los programas comerciales. Esto se hace especialmente para las ploteos científicos interactivos en 2D y 3D y contiene bibliotecas científicas numéricas implementadas en Java para funciones matemáticas, números aleatorios, y otros algoritmos de minería de datos. jHepWork se basa en Jython un lenguaje de programación de alto nivel, pero codificación en Java también puede ser usada para llamar librerías jHepWork numéricas y gráficas.

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Knime

Es una plataforma de código abierto de fácil uso y comprensible para integración de datos, procesamiento, análisis, y exploración. Ofrece a los usuarios la capacidad de crear de forma visual flujos o tuberías de datos, ejecutar selectivamente algunos o todos los pasos de análisis, y luego estudiar los resultados, modelos y vistas interactivas. KNIME está escrito en Java y está basado en Eclipse y hace uso de sus métodos de extensión para soportar plugins proporcionando así una funcionalidad adicional. A través de plugins, los usuarios pueden añadir módulos de texto, imagen, procesamiento de series de tiempo y la integración de varios proyectos de código abierto, tales como el lenguaje de programación R, WEKA, el kit de desarrollo de Química y LIBSVM.

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Statgraphics

Statgraphics Centurion es un paquete de estadísticas estadísticas que realiza y explica en lenguaje sencillo las funciones estadísticas tanto básicas como avanzadas.

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Scikit-learn

Es una biblioteca para aprendizaje automático de software libre para el lenguaje de programación Python. Incluye varios algoritmos de clasificación, regresión y análisis de grupos entre los cuales están máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios, Gradient boosting, K-means y DBSCAN. Está diseñada para interoperar con las bibliotecas numéricas y científicas NumPy y SciPy

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