Les 20 meilleurs logiciels d'exploration de données pour Linux Desktop

L'exploration de données est le processus d'analyse de grandes quantités de données pour obtenir des informations utiles. Il a des applications incroyablement diverses dans les domaines de la recherche universitaire et des affaires. Les chercheurs utilisent l'exploration de données pour déduire de nouvelles solutions aux problèmes de recherche informatique, tandis que les entreprises en dépendent pour prendre le dessus sur les revenus des entreprises. Des entreprises comme Amazon utilisent différentes techniques d'exploration de données pour améliorer leur moteur de recommandation de produits, tandis que des géants de la recherche comme Google et Microsoft les exploitent pour classer efficacement les résultats de leurs moteurs de recherche. Grâce à la demande croissante pour la science des données en général, une pléthore de logiciels d'exploration de données robustes pour Linux ont été livrés au cours des dernières décennies. Restez avec nous pour en savoir plus sur les 20 meilleurs logiciels d'exploration de données Linux.

Logiciel d'exploration de données riche en fonctionnalités

L'exploration de données couvre de nombreux sujets liés à la science des données, notamment la collecte de données, l'analyse statistique, les concepts d'intelligence artificielle et, bien sûr, la programmation. En raison de leur vaste domaine, les outils d'exploration de données se déclinent en différentes saveurs, développées pour effectuer différentes choses. Ainsi, nos experts ont sélectionné une gamme polyvalente de logiciels d'exploration de données pour Linux qui, utilisés de manière créative, peuvent parfaitement répondre aux exigences des ingénieurs de données modernes.

1. Mineur rapide

Le summum du logiciel d'exploration de données Linux moderne, Rapid Miner est bien au-dessus des autres lorsqu'il s'agit de discuter de plates-formes d'exploration de données fiables. Anciennement connue sous le nom de YALE, il s'agit d'une suite d'exploration de données puissante et flexible dotée d'une quantité importante de fonctionnalités robustes pour améliorer vos compétences en matière d'exploration de données au niveau supérieur. Rapid Miner est développé au-dessus du langage de programmation Java et fait exactement ce que son nom l'indique :sécuriser vos projets d'exploration de données.

Caractéristiques de Rapid Miner

Rapid Miner est livré avec une interface graphique minimale mais intuitive, avec une version de ligne de commande supplémentaire pour les geeks de terminaux.
Cet environnement visuel robuste et flexible pour l'analyse prédictive permet aux utilisateurs d'analyser le Big Data sans programmation explicite.
Une énorme liste d'extensions flexibles est disponible, vous offrant des fonctionnalités supplémentaires par rapport à ce que vous obtenez lors de la première installation.
Vous pouvez très facilement intégrer ce puissant logiciel d'exploration de données pour Linux dans des projets d'exploration de données personnalisés.

2. R

R pourrait être un nom familier pour les diplômés en informatique ayant une connaissance adéquate de la programmation. Mais cela a beaucoup plus de valeur pour un data scientist. En bref, R est un environnement complet pour l'analyse statistique des données et des graphiques. Il s'agit d'une plate-forme d'exploration de données très flexible offrant de puissantes techniques d'analyse telles que la modélisation, les tests statistiques, l'analyse de séries chronologiques, la classification, le regroupement, entre autres. Si vous êtes un professionnel avec des compétences supérieures en programmation, R pourrait s'avérer être la meilleure arme de votre arsenal.

Caractéristiques de R

R offre une solution robuste et efficace pour stocker et gérer d'énormes quantités de données d'entreprise.
Une pléthore d'outils d'analyse de données intégrés et cohérents permettent aux ingénieurs de tirer parti de R pour un large éventail de projets d'exploration de données.
Il est facile de déboguer les problèmes dans les projets d'exploration de données existants grâce aux solides capacités de lecture d'erreurs de R.
R est largement utilisé pour les projets d'exploration de données à grande échelle et propose une énorme liste de solutions prédéfinies par des passionnés d'open source.

3. Orange

Si vous êtes un data scientist avec une formation en CS, vous connaissez peut-être déjà Orange. Pour le reste d'entre vous, considérez-le comme un logiciel d'exploration de données robuste pour Linux construit sur Python. En général, Orange propose un ensemble flexible et enrichissant de bibliothèques Python capables de gérer les techniques modernes d'exploration de données telles que la classification, la modélisation, la régression, le clustering ainsi que des outils de visualisation et de prétraitement des données.

Caractéristiques d'Orange

Son puissant outil de programmation visuelle appelé Orange Canvas permet aux débutants de créer des solutions d'exploration de données rapides à l'aide de ses capacités productives de gestion des flux de travail.
Il est livré avec un ensemble robuste d'outils de visualisation haut de gamme pour les arbres de décision, les sous-ensembles d'attributs, le bagging, le boosting et bien d'autres.
Selon leurs besoins, Orange est sous licence GNU GPL, permettant ainsi aux programmeurs de modifier ou de personnaliser ce logiciel gratuit de data mining.
Vous pouvez choisir Orange dès maintenant et l'intégrer à vos projets d'exploration de données existants pour bénéficier de fonctionnalités supplémentaires, notamment plus de 100 widgets prédéfinis.

4. MOA

MOA, abréviation de Massive Online Analysis, fait exactement ce que son nom l'indique. Il s'agit d'un logiciel d'exploration de données innovant pour Linux, axé principalement sur l'extraction de flux de données volumineux. MOA vise à équiper les aspirants scientifiques des données d'une plate-forme d'exploration de données puissante mais flexible qui leur permettra de tester efficacement divers algorithmes d'exploration de données sur des flux de données en constante évolution. MOA est livré avec une collection robuste de méthodes d'apprentissage automatique standard, y compris des systèmes de classification, de régression, de clustering, de détection de valeurs aberrantes et de recommandation.

Caractéristiques de MOA

MOA propose trois options d'interface différentes :une interface graphique, une interface basée sur une console et une API flexible basée sur Java pour l'intégration en ligne.
Il regroupe des algorithmes flexibles de détection des changements pour déterminer autant d'informations que possible à partir de flux de données en temps réel.
Ce logiciel d'exploration de données open source convient à ceux qui souhaitent exploiter des données en temps réel pour leurs processus d'exploration.
MOA dispose d'une licence open source GNU GPL et ne nécessite donc aucune formalité légale pour la personnalisation ou la modification.

5. RACINE

Vous pouvez compter sur une plateforme d'exploration de données développée par le CERN, n'est-ce pas ? ROOT est un logiciel d'exploration de données Linux extrêmement puissant pour résoudre les défis du monde réel impliquant des quantités massives de données de physique à haute énergie. Il a rapidement gagné en popularité parmi les scientifiques des données travaillant dans différents domaines et est actuellement largement utilisé pour l'exploration de données et l'analyse de données astronomiques. Si vous êtes un diplômé en sciences avec un profond intérêt pour la physique des particules, c'est la véritable plate-forme pour vous.

Caractéristiques de ROOT

ROOT permet une visualisation extrêmement utile des distributions de données et des algorithmes d'exploration de données grâce à ses fonctionnalités d'histogramme et de représentation graphique extrêmement flexibles.
Vous pouvez analyser des objets 2D tels que des lignes, des polygones, des flèches, des tracés et des histogrammes aux côtés d'objets graphiques 3D dans ce logiciel d'exploration de données pour Linux.
ROOT fournit plusieurs outils de calcul à quatre vecteurs et des capacités de manipulation d'images pour l'analyse pratique d'ensembles de données du monde réel.
Le logiciel est principalement écrit en C++, mais utilise Python et R pour optimiser ses fonctionnalités d'exploration de données.

6. DataMelt

L'un des meilleurs logiciels d'exploration de données Linux pour les chercheurs et les ingénieurs, DataMelt offre un ensemble complet de fonctionnalités puissantes mais flexibles pour l'analyse de grands ensembles de données. C'est sans doute l'une des plates-formes d'exploration de données les plus pratiques pour les débutants qui souhaitent dynamiser leur carrière en science des données. Anciennement connu sous le nom de SCaVis, cet énigmatique logiciel d'exploration de données lie d'énormes progiciels open source dans une interface cohérente.

Fonctionnalités de DataMelt

DataMelt implémente une grande partie de ses outils de manipulation et de traçage de données en Java et utilise Jython à des fins de script.
De puissantes macros Python ont été utilisées pour permettre aux data scientists de visualiser des données, des histogrammes et des structures 3D du monde réel.
L'environnement de développement intégré (IDE) intégré utilise des bibliothèques JAIDA FreeHEP flexibles et permet la coloration syntaxique, la complétion de code, l'analyseur de programme et un shell Jython.
La licence open source de ce logiciel d'exploration de données pour Linux permet aux data scientists d'étendre le logiciel selon leurs besoins.

7. Hochet

Rattle (l'outil d'analyse R pour apprendre facilement) est un logiciel d'exploration de données gratuit qui fournit une interface puissante aux fonctionnalités d'exploration de données et de classification binaire de R. Il fournit également une suite pratique de veille économique connue sous le nom de RStat pour les entreprises et les professionnels des data scientists. Rattle permet aux utilisateurs d'importer des ensembles de données à partir de fichiers CSV ou ODBC et de les explorer pour modéliser leurs solutions d'exploration de données.

Caractéristiques du hochet

Rattle permet aux data scientists de développer et d'analyser des modèles de données complexes et de les exporter au format PMML (langage de balisage de modélisation prédictive) ou sous forme de scores.
Il s'agit d'un logiciel d'exploration de données Linux à part entière qui peut être facilement utilisé pour l'exploration de données à grande échelle par les entreprises, les gouvernements et les instituts de recherche.
Les données peuvent être chargées à partir d'un grand nombre de sources, y compris des fichiers CSV, TXT, Excel, ARFF, ODBC et RData, ainsi que des corpus et des scripts.
Les techniques de machine learning proposées par cette plate-forme d'exploration de données incluent les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, la régression logistique, le réseau de neurones, etc.

8. ELKI

ELKI est un logiciel d'exploration de données Linux extrêmement puissant écrit dans le langage de programmation Java. Il vise à rendre l'exploration de données accessible aux personnes qui ne détiennent pas de certifications professionnelles en science des données. C'est l'une des plates-formes d'exploration de données les plus utilisées dans les fondations de recherche et d'enseignement en raison de son impressionnante collection de fonctionnalités d'exploration de données robustes. ELKI est livré avec un support intégré pour presque tous les algorithmes d'exploration de données populaires, y compris le clustering, la classification, la gestion des index de base de données et la détection des valeurs aberrantes.

Caractéristiques d'ELKI

ELKI est livré avec une interface utilisateur minimale mais élégante offrant à peu près les capacités de navigation nécessaires requises.
Les capacités de visualisation incluent, sans toutefois s'y limiter, les histogrammes, les courbes ROC, les tracés OPTICS, les coordonnées parallèles, les cellules de Voronoi, les formes alpha, etc.
ELKI utilise plusieurs stratégies de fractionnement d'arbre R et de chargement en bloc pour structurer efficacement les index.
Ce logiciel d'exploration de données pour Linux permet aux scientifiques des données d'explorer et d'évaluer des données géographiques à l'aide de solides fonctionnalités de détection de valeurs aberrantes dans l'espace.

9. KNIME

KNIME est sans doute l'un des logiciels d'exploration de données open source les plus innovants que nous ayons pu mettre en pratique. Il fournit une plate-forme d'exploration de données très complète et flexible, dotée de fonctionnalités cohérentes pour les tâches d'intégration, de traitement, d'analyse, de rapport et d'évaluation des données. KNIME permet la création de flux de travail visuels appelés pipelines pour permettre aux data scientists d'étudier des ensembles de données complexes en temps réel. Le logiciel lui-même est hautement évolutif et peut être intégré dans de futurs projets sans aucun obstacle.

Caractéristiques de KNIME

L'interface graphique de ce logiciel gratuit d'exploration de données est très intuitive, englobant les capacités de navigation spécifiques requises dans l'exploration de données moderne.
KNIME se trouve au-dessus de l'environnement de développement interactif Eclipse et tire parti de ses API robustes pour accorder l'extensibilité aux passionnés de l'open source.
Une interface utilisateur pratique basée sur une console est fournie pour permettre des exécutions par lots via des scripts automatisés.
KNIME prend en charge un large éventail de techniques d'exploration de données, y compris le clustering, l'induction de règles, les règles d'association, les réseaux bayésiens, les réseaux de neurones et bien d'autres.

10. Weka

Weka, abréviation de Waikato Environment for Knowledge Analysis, est un logiciel d'exploration de données convaincant pour Linux. Il offre un ensemble complet de logiciels d'apprentissage automatique écrits en Java, y compris des algorithmes pour les techniques d'exploration de données conventionnelles telles que les arbres de décision, les machines à vecteurs de support, les classificateurs basés sur des instances, le clustering, les réseaux Bayes, les réseaux de neurones et bien d'autres. Weka est livré avec des capacités d'intégration bidirectionnelle avec MOA et peut donc être largement utilisé dans les domaines où le traitement des flux de données en temps réel est obligatoire.

Caractéristiques de Weka

Les puissantes capacités de visualisation et de traitement des données de Weka rendent l'évaluation d'ensembles de données à grande échelle beaucoup plus simple que la plupart des logiciels d'exploration de données gratuits.
L'interface utilisateur graphique (GUI) intégrée est très intuitive et rend l'application des algorithmes de machine learning relativement confortable.
The flexible API makes embedding Weka into existing or future data mining projects completely hassle-free.
Weka’s robust environment allows rewarding data preprocessing abilities to make the most out of industrial or research data.

11. KEEL

KEEL stands for Knowledge Extraction based on Evolutionary Learning, and as the name implies, it is a Linux data mining software for assessing evolutionary algorithms. It is a powerful data mining platform that provides advanced functionalities to help engineers bring new data mining solutions while providing researchers with a mesmerizing platform for scientific undertakings. KEEL is written using the powerful interpreted programming language Java and ships with an open-source GNU GPL license.

Features of KEEL

The user interface of KEEL is simple in visual, yet it provides all the navigational power required to manage the software effectively.
It comes with a pre-built set of extensive evolutionary algorithms to predict models, preprocessing methods, and postprocessing procedures.
KEEL offers over 100 different algorithms for data transformation, discretization, feature selection, noise filtering, and many more.
It’s among those few data mining software for Linux that comes with extremely accurate data reduction methodologies, alongside functions for extracting rules based on patterns.

12. Apache Mahout

Apache Mahout is one of the most used data mining platforms by professional data scientists due to its substantial empowering features. It is primarily an open source collection of frequently used machine learning techniques and their implementations to help cluster, classify, and frequent pattern recognition in large-scale datasets. Many notable tech giants leverage Apache Mahout for real-time data mining, including Adobe, AOL, Drupal, and Twitter, due to the flexibility it offers.

Features of Apache Mahout

This data mining software for Linux integrates to the Apache Hadoop stack very well, thus offering an excellent platform for people looking for distributed data mining solutions.
Data scientists can leverage Mahout on top of Apache Spark as the back-end for implementing flexible and highly scalable data mining projects.
Mahout comes with native support for CPU/GPU/CUDA acceleration, thus allowing you to leverage the maximum processing power you could get.

13. Sisense

Sisense is arguably among the best data mining software for Linux beginners. It provides data scientists with the specific features they require for diving into massive datasets and discover crucial insights like customer’s shopping habits, search rankings, and other business analytics. Sisense offers a compelling dashboard, making it reasonably straightforward to explore and visualize large amounts of unprocessed data. If you’re coming into data mining from a non-technical background, Sisense might be the best data mining platform for you.

Features of Sisense

Sisense allows data science professionals to connect with any number of data sources – both structured and unstructured.
The user interface is very intuitive, and the dashboard provides a highly interactive workflow for visualizing large-scale disparate data sources.
Sisense can be readily employed in enterprises, government institutions, healthcare management, supply chains, manufacturing, and other types of corporations.
Sisense allows for a handy drag-and-drop feature empowering data scientists in managing their projects with superior productivity.

14. Databionic

The Databionic ESOM tools offer a plethora of rewarding and flexible data mining techniques such as clustering, visualization, and classification with Emergent Self-Organizing Maps (ESOM) that enable data scientists to analyze large-scale data for business analytics. Developed in Germany, Databionic provides almost every necessary functionalities you’d look for in a modern-day Linux data mining software. It comes under a free and open source GNU GPL license and encourages professionals to tweak the software as they see fit.

Features of Databionic

This data mining software for Linux is written using the Java programming language and offers maximum portability and extensibility.
A compelling set of pre-built initialization methods and training algorithms are shipped with Databionic to ease your data mining projects.
Databionic enables you to effectively visualize high-dimensional and disparate datasets with U-Matrix, P-Matrix, Component Planes, and SDH.
Users can quickly build personalized ESOM classifiers for automating their data mining tasks with Databionic.

15. Anaconda

Anaconda is an extremely innovative, powerful, and open source data mining software powered by Python, the holy grail of data science programming languages. Industry leaders, including CISCO, Bloomberg, and BMW, utilize this awe-inspiring data mining platform to stay on top of their fellow competitors and curate new analytics solutions. Anaconda is often a mandatory requirement for companies hiring data scientists due to its extensive usage in the field.

Features of Anaconda

Anaconda allows data scientists to harness the might of data science, machine learning, and AI – all from a single platform and deploy projects with a single click of the mouse.
This free data mining software comes with an extensive set of pre-built data science packages for Python, R, and Scala.
Anaconda ships with a BSD license, allowing developers to leverage it to build robust data mining solutions without any legal hassle.
It is relatively simple to integrate this modern-day data mining software for Linux with other data science software in your arsenal.

16. Shogun

Shogun is, as the developers call it – a unified and efficient machine learning library aimed at solving real-world problems involving big data, and of course – data mining. It is one of the best data mining software for Linux that provides top-notch functionalities and makes sure they can be leveraged as the users want them to. If you’re looking for robust open source data mining software, Shogun might be the perfect tool for you.

Features of Shogun

Shogun features an extensive range of data mining features, including but not limited to classification, regression, dimensionality reduction, support vector machines, and such.
It offers a full-fledged implementation of powerful hidden Markov models for enhancing your data mining capabilities right out of the box.
The user interface is fully hackable and can integrate with futuristic projects too well, thanks to its robust APIs.
Shogun performs relatively much better than regular Linux data mining software, owing to its gratitude to C++.

17. GNU Octave

GNU Octave is an extremely powerful yet user-friendly scientific computing solution that features a robust high-level programming language similar to MATLAB in many ways. It has widespread usage in the areas of numerical computing and syncs perfectly with most MATLAB implementations. Data scientists can leverage this mesmerizing data science platform for analyzing diverse ranges of real-time data and dig out potentially rewarding insights from them.

Features of GNU Octave

GNU Octave aims primarily at solving linear and nonlinear numerical problems and runs seamlessly on Linux, macOS, BSD, and Windows.
The syntax of its high-level programming language is very identical to MATLAB and can operate on both vectors and matrices.
The powerful mathematics-oriented data visualization capabilities of this Linux data mining software helps in analyzing large amounts of data without requiring external tools.
The software comes with a GUI interface and a command-line variant for enhancing productivity to the highest level.

18. Apache UIMA

Apache UIMA is highly modular informatics management and analysis system that has gained immense popularity among data scientists due to its compelling data mining functionalities. UIMA stands for Unstructured Information Management Architecture and, as the name already suggests, is an analytic tool for exploring unstructured data. This data mining software for Linux provides a select set of flexible features to discover useful insights from large volumes of disparate data.

Features of Apache UIMA

It is a Java-based data mining framework for analyzing and evaluating massive datasets involving real-time unstructured data.
UIMA is hugely scalable and can be used as network services and processing pipelines.
This Linux data mining software facilitates the analysis of multimedia contents such as audio and video data.
The software suite comes under an Apache license and is thus free to use and modify by users.

19. Turi Create

Turi is arguably among the most excellent data mining software for Linux we’ve tested during our compilation of this guide. Known previously as Graphlab Create, Turi offers a plethora of robust data science functionalities to build highly modular, scalable data mining solutions. Turi boasts a wide range of diverse, high-performance, distributed computation features and can greatly simplify the development of custom data-mining programs.

Features of Turi Create

This Linux data mining software is based on graphs and focuses more on tasks than algorithms.
Although the software doesn’t require any external graphic processing unit (GPU), using one can significantly boost performance.
Apart from standard text and image data, Turi has built-in support for audio, video, and sensor data.
It is written using the C++ programming language and is one of the fastest data mining software we’ve tested.

20. ROSETTA

Marketed by the devs as a rough set toolkit for analysis of data, ROSETTA is a general-purpose tool for discernibility-based modeling, with very compelling use cases in the field of data mining. It is a powerful framework for analyzing tabular data and offers some very robust knowledge discovery functionalities. You can utilize ROSETTA in preprocessing large-scale datasets, computing attribute sets, generating rules, and many more.

Features of ROSETTA

This data mining software for Linux comes with an incredibly intuitive GUI interface with very productive navigational abilities in place.
Users can integrate this data mining platform with database management systems (DBMSs) via ODBC relatively easily.
ROSETTA comes with in-built support for both unsupervised and supervised machine learning models.
The robust set of advanced filtering methods make postprocessing reasonably simple.

Fin des pensées

Due to its diverse application in real life, data mining software for Linux tends to vary in flavor and functionality. Some of the most popular data mining tools include Rapid Miner, R, Orange, ELKI, MOA, Weka, ROOT, and DataMelt. So, when selecting the right Linux data mining software, you’ve to choose programs that meet your requirements. Hopefully, we could provide you the essential insights on some of the most widely used data mining tools. You should now be able to select the one that does the job for you perfectly. Thanks for your patience, and don’t forget to check us out for regular posts on exciting Linux software and tutorials.