RapidMiner

RapidMiner
Información general
Tipo de programa	software libre
Desarrollador	RapidMiner
Licencia	AGPL
Idiomas	inglés
Información técnica
Programado en	Java
Plataformas admitidas	Java
Enlaces
	Sitio web oficial
	[editar datos en Wikidata]

RapidMiner (anteriormente, YALE, Yet Another Learning Environment) es un programa informático para el análisis y minería de datos. Permite el desarrollo de procesos de análisis de datos mediante el encadenamiento de operadores a través de un entorno gráfico. Se usa en investigación, educación, capacitación, creación rápida de prototipos y en aplicaciones empresariales. En una encuesta realizada por KDnuggets, un periódico de minería de datos, RapidMiner ocupó el segundo lugar en herramientas de analítica y de minería de datos utilizadas para proyectos reales en 2009^[1] y fue el primero en 2010.^[2]

La versión inicial fue desarrollada por el departamento de inteligencia artificial de la Universidad de Dortmund en 2001. Se distribuye bajo licencia AGPL y está hospedado en SourceForge desde el 2004.

RapidMiner proporciona más de 500 operadores orientados al análisis de datos, incluyendo los necesarios para realizar operaciones de entrada y salida, preprocesamiento de datos y visualización. También permite utilizar los algoritmos incluidos en Weka.

Fue adquirida por Altair Engineering en septiembre de 2022.^[3]

Fuentes e instalador[editar]

El programa se puede descargar en la siguiente ruta: https://rapidminer.com/get-started/

Características[editar]

Desarrollado en Java.
Multiplataforma.
Representación interna de los procesos de análisis de datos en ficheros XML.
Permite el desarrollo de programas a través de un lenguaje de script.
Puede usarse de diversas maneras:
- A través de un GUI.
- En línea de comandos.
- En batch (lotes).
- Desde otros programas a través de llamadas a sus bibliotecas.
Extensible.
Incluye gráficos y herramientas de visualización de datos.
Dispone de módulos de integración con R y Python.

Referencias[editar]

Bibliografía[editar]

I. Mierswa, M. Wurst, R. Klinkenberg, M. Scholz, and T. Euler: YALE: Rapid Prototyping for Complex Data Mining Tasks, in Proceedings of the 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-06), 2006.