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Baixe o Orange: um software de mineração de dados e aprendizado de máquina de código aberto



Baixar Orange: um guia para a melhor ferramenta de mineração e visualização de dados




Se você está procurando uma ferramenta poderosa, de código aberto e fácil de usar para mineração e visualização de dados, considere fazer o download do Orange. O Orange é um software que permite criar fluxos de trabalho de análise de dados visualmente, com uma grande e diversificada caixa de ferramentas de aprendizado de máquina e técnicas de visualização de dados. Neste artigo, mostraremos o que é o Orange, por que você deve usá-lo, como baixá-lo e instalá-lo em diferentes plataformas, como usá-lo para análise e visualização de dados e como aprender mais sobre ele e obter suporte.




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O que é Orange e por que você deve usá-lo




Orange é um software desenvolvido pelo Laboratório de Bioinformática da Faculdade de Ciência da Computação e da Informação da Universidade de Ljubljana, Eslovênia. Ele foi originalmente projetado para bioinformática e biologia molecular, mas desde então se expandiu para cobrir vários domínios da ciência de dados, como mineração de texto, análise de rede, análise de imagem e muito mais. O Orange é baseado na linguagem de programação Python, mas também possui uma interface gráfica do usuário que permite criar fluxos de trabalho de análise de dados sem codificação. Você pode simplesmente arrastar e soltar widgets na tela, conectá-los com fios, carregar seus conjuntos de dados e explorar os resultados. Você também pode personalizar seus widgets com scripts Python ou criar seus próprios widgets com código Python.


O Orange é uma ótima ferramenta para mineração e visualização de dados, pois oferece muitos recursos e benefícios, como:


  • É gratuito e de código aberto, o que significa que você pode usá-lo sem quaisquer restrições ou custos.



  • É multiplataforma, o que significa que você pode executá-lo no Windows, macOS, Linux ou qualquer outro sistema operacional compatível com Python.



  • É fácil de usar, o que significa que você pode executar tarefas complexas de análise e visualização de dados com operações simples de arrastar e soltar.



  • É poderoso, o que significa que você pode acessar uma grande e diversificada caixa de ferramentas de aprendizado de máquina e técnicas de visualização de dados, desde estatísticas e gráficos básicos até algoritmos e modelos avançados.



  • É flexível, o que significa que você pode estender sua funcionalidade com vários complementos ou criar seus próprios widgets com código Python.



  • É educacional, o que significa que você pode aprender sobre conceitos e métodos de ciência de dados usando suas visualizações interativas e widgets projetados para o ensino.



Como baixar e instalar Orange em diferentes plataformas




Para baixar o Orange, você precisa visitar o site oficial em . Lá você encontrará diferentes opções para baixar o Orange, dependendo do seu sistema operacional. Aqui estão as etapas para baixar e instalar o Orange em diferentes plataformas:


janelas




Se estiver usando o Windows, você tem duas opções para baixar o Orange:


  • O instalador autônomo (padrão), que inclui tudo o que você precisa para executar o Orange (interpretador Python, bibliotecas, widgets, etc.). Você pode baixá-lo de . Para instalá-lo, basta executar o arquivo executável e seguir as instruções. Você não precisa de privilégios administrativos para instalar ou usar esta opção.



  • A versão portátil, que não requer instalação. Você pode baixá-lo de . Para utilizá-lo, basta descompactar o arquivo e executar o arquivo orange-canvas.exe dentro da pasta. Você também pode copiar a pasta para uma unidade USB ou qualquer outra mídia removível e executá-la a partir daí.



Mac Mac OS




Se estiver usando o macOS, você tem duas opções para baixar o Orange:


  • O pacote dmg, que inclui tudo o que você precisa para executar o Orange (interpretador Python, bibliotecas, widgets, etc.). Você pode baixá-lo de . Para instalá-lo, basta abrir o arquivo dmg e arrastar o ícone Laranja para a pasta Aplicativos.Pode ser necessário permitir que o aplicativo seja executado nas configurações de Segurança e privacidade.



  • O pacote pip, que exige que você tenha o Python 3.6 ou superior instalado em seu sistema. Você pode baixá-lo de . Para instalá-lo, basta executar o comando em seu terminal. Você pode precisar usar sinalizadores sudo ou --user dependendo de suas permissões.



Linux




Se estiver usando Linux, você tem duas opções para baixar o Orange:


  • O pacote Anaconda, que inclui tudo o que você precisa para executar o Orange (interpretador Python, bibliotecas, widgets, etc.). Você pode baixá-lo de . Para instalá-lo, basta executar o comando em seu terminal. Pode ser necessário criar um novo ambiente ou ativar um existente antes de instalar.



  • O pacote pip, que exige que você tenha o Python 3.6 ou superior instalado em seu sistema. Você pode baixá-lo de . Para instalá-lo, basta executar o comando em seu terminal. Você pode precisar usar sinalizadores sudo ou --user dependendo de suas permissões.



Como usar o Orange para análise e visualização de dados




Depois de baixar e instalar o Orange, você pode começar a usá-lo para análise e visualização de dados. O Orange possui uma interface gráfica do usuário que permite criar fluxos de trabalho de análise de dados visualmente, com uma grande e diversificada caixa de ferramentas de aprendizado de máquina e técnicas de visualização de dados. Aqui estão alguns dos principais recursos do Orange que você pode usar para análise e visualização de dados:


programação visual




A Orange usa uma abordagem de programação visual que permite criar fluxos de trabalho de análise de dados arrastando e soltando widgets na tela e conectando-os com fios. Widgets são pequenos componentes que executam tarefas específicas, como carregamento de dados, pré-processamento de dados, aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, plotagem de dados etc. Você pode encontrar widgets em diferentes categorias no painel esquerdo da janela laranja, como Dados, Visualizar, Modelar, Avaliar etc.Você também pode pesquisar widgets por nome ou palavra-chave usando a caixa de pesquisa no canto superior esquerdo da janela.


Para criar um fluxo de trabalho de análise de dados no Orange, você precisa seguir estas etapas:


  • Selecione um widget no painel esquerdo e arraste-o para a tela.



  • Clique duas vezes no widget para abrir suas configurações e opções.



  • Selecione outro widget no painel esquerdo e arraste-o para a tela.



  • Conecte a saída do primeiro widget à entrada do segundo widget arrastando um fio entre eles.



  • Repita as etapas 2 a 4 até concluir o fluxo de trabalho.



  • Salve seu fluxo de trabalho clicando em Arquivo > Salvar ou usando o atalho Ctrl+S.



Visualização interativa de dados




A Orange possui um rico conjunto de widgets para visualização de dados que permitem explorar e entender seus dados de forma interativa. Você pode usar esses widgets para criar vários tipos de gráficos e gráficos, como gráficos de dispersão, histogramas, gráficos de caixa, mapas de calor, dendrogramas, redes, etc. Você também pode personalizar suas visualizações com diferentes opções e parâmetros, como cores, formas, tamanhos, rótulos, legendas, eixos etc.


Para criar uma visualização de dados em Orange, você precisa seguir estas etapas:


  • Selecione um widget na categoria Visualizar no painel esquerdo e arraste-o para a tela.



  • Conecte a saída de um widget de fonte de dados (como Arquivo ou Tabela de dados) à entrada do widget de visualização arrastando um fio entre eles.



  • Clique duas vezes no widget de visualização para abrir suas configurações e opções.



  • Ajuste as opções e parâmetros de acordo com suas preferências e necessidades.



  • Interaja com sua visualização clicando em pontos de dados ou usando gestos do mouse.



Add-ons e extensões




O Orange possui uma arquitetura flexível que permite estender sua funcionalidade com vários complementos e extensões.Complementos são pacotes adicionais que fornecem novos widgets e recursos para domínios ou tarefas específicas, como mineração de texto, análise de imagem, análise de rede, bioinformática etc. Você pode instalar complementos e extensões no menu Opções na janela Laranja ou na linha de comando usando pip ou conda.


Para instalar um complemento ou extensão no Orange, você precisa seguir estas etapas:


  • Clique em Opções > Complementos na janela laranja.



  • Selecione o complemento ou extensão que deseja instalar na lista e clique em OK.



  • Aguarde a conclusão da instalação e reinicie o Orange.



  • Encontre os novos widgets ou recursos nas categorias correspondentes no painel esquerdo.



Como saber mais sobre a Orange e obter suporte




Se você quiser saber mais sobre a Orange e obter suporte, você tem vários recursos disponíveis, como:


Documentação e tutoriais




A Orange possui uma documentação abrangente que abrange tudo o que você precisa saber sobre o software, desde a instalação e uso até o desenvolvimento e a contribuição. Você pode acessar a documentação em .


Comunidade e fóruns




A Orange tem uma comunidade vibrante de usuários e desenvolvedores que estão dispostos a ajudá-lo com qualquer dúvida ou problema que você possa ter. Você pode participar da comunidade e dos fóruns de . Lá você pode encontrar links para diferentes canais onde você pode se comunicar com outros usuários e desenvolvedores da Orange, como Discord, Reddit, Stack Overflow, GitHub, etc.Você também pode assinar o boletim informativo para receber atualizações sobre novos recursos, eventos e dicas.


Oficinas e cursos




A Orange também oferece workshops e cursos que ensinam como usar o software para ciência de dados. Você pode encontrar informações sobre os próximos workshops e cursos em .


Conclusão




Neste artigo, mostramos como baixar o Orange, uma ferramenta poderosa, de código aberto e fácil de usar para mineração e visualização de dados. Também mostramos como usar o Orange para análise e visualização de dados e como aprender mais sobre isso e obter suporte. Esperamos que este artigo tenha ajudado você a entender o que é o Orange e por que você deve usá-lo para seus projetos de ciência de dados. Se você tiver alguma dúvida ou feedback, sinta-se à vontade para deixar um comentário abaixo.


perguntas frequentes




Aqui estão algumas das perguntas mais frequentes sobre a Orange:


Quais são os requisitos de sistema para executar o Orange?




Orange requer Python 3.6 ou superior e um mínimo de 4 GB de RAM. Também requer algumas bibliotecas adicionais incluídas no instalador autônomo ou no pacote Anaconda. Para obter mais detalhes sobre os requisitos do sistema, visite .


Como posso atualizar o Orange para a versão mais recente?




A maneira mais fácil de atualizar o Orange é usar o atualizador integrado que o notifica quando uma nova versão está disponível. Você também pode verificar atualizações manualmente clicando em Ajuda > Verificar atualizações na janela laranja. Como alternativa, você pode baixar a versão mais recente em e instale-o sobre a instalação existente.


Como posso relatar um bug ou sugerir um recurso para a Orange?




A melhor maneira de relatar um bug ou sugerir um recurso para a Orange é usar o rastreador de problemas do GitHub em . Lá você pode pesquisar problemas existentes ou criar um novo. Por favor, siga as orientações sobre como escrever um bom relatório de bug ou solicitação de recurso.


Como Como posso contribuir para o desenvolvimento ou documentação da Orange?




Se você deseja contribuir com o desenvolvimento ou a documentação do Orange, você é muito bem-vindo. Você pode encontrar o código-fonte e a documentação no GitHub em e converse com outros colaboradores.


Como posso citar a Orange em meu trabalho acadêmico?




Se você usar o Orange em seu trabalho acadêmico, cite-o da seguinte forma:


Demšar, J., Curk, T., Erjavec, A., Gorup, Č., Hočevar, T., Milutinovič, M., Možina, M., Polajnar, M., Toplak, M., Starič, A., Štajdohar, M., Umek, L., Žagar, L., Žbontar, J., Žitnik, M & Zupan, B. (2013). Laranja: caixa de ferramentas de mineração de dados em Python. Journal of Machine Learning Research 14 (agosto): 2349 a 2353. 0517a86e26


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