fusión de datos, o DMelt, es un software gratuito para cálculo numérico, matemáticas, estadística, cálculos simbólicos, análisis de datos y visualización de datos. El programa se puede utilizar en muchas áreas, como ciencias naturales, ingeniería, modelado y análisis de mercados financieros. Combina la simplicidad de los lenguajes de scripting, como Python, Ruby, Groovy (y otros), con el poder de cientos de paquetes Java. DataMelt es una adquisición de jHepWork (1995-2013) y SCaVis (2013-2015). SCaVis es totalmente compatible con jHepWork v3.9.
DMelt está disponible como:
- Edición comunitaria gratuita.
- Membresía DMelt.
- Licencia comercial y de desarrolladores.
Gráficos basados en HCart [src: DMelt]
Reflejos:
- Edición comunitaria gratuita.
- Portátil (No necesita instalación).
- Multiplataforma (Windows, Linux, Mac y Android).
- Soporte de Big Data.
- Soporta múltiples lenguajes de programación.
Características:
- DataMelt es un software para computación numérica, estadística, análisis de grandes volúmenes de datos (big data) y visualización científica. El programa se puede utilizar en muchas áreas, como ciencias naturales, ingeniería, modelado y análisis de mercados financieros.
- Es una plataforma computacional. Se puede utilizar con diferentes lenguajes de programación en diferentes sistemas operativos. A diferencia de otros programas estadísticos, no se limita a un único lenguaje de programación.
- Se ejecuta en la plataforma Java pero también se puede utilizar con el lenguaje Python. De este modo, combina el lenguaje empresarial más popular del mundo con el lenguaje de secuencias de comandos más popular utilizado en la ciencia de datos.
- Permite el uso de lenguajes de secuencias de comandos que son significativamente más rápidos que el Python estándar implementado en C. Por ejemplo, DataMelt proporciona secuencias de comandos Groovy, que es un factor 10 más rápido que Python. Tenga en cuenta que los algoritmos implementados en Java también son significativamente más rápidos que los de Python.
- La programación en Python puede utilizar más de 40.000 clases de Java para cálculo numérico y visualización científica. Además, más de 4000 clases vienen con la API de Java, además de 500 módulos nativos de Python. Por no hablar de los módulos de Groovy y Ruby.
- Crea imágenes de gráficos vectoriales de alta calidad (SVG, EPS, PDF, etc.) que pueden incluirse en LaTeX y otros sistemas de procesamiento de texto.
Lenguajes de programación soportados:
- Jython (lenguaje de programación Python).
- Genial.
- JRuby (lenguaje de programación Ruby).
- Concha de frijol.
- Matlab/Octava.
Todos los lenguajes de scripting utilizan la API DMelt JAVA común. Los análisis de datos y los cálculos estadísticos se pueden realizar en JAVA. Finalmente, los cálculos simbólicos se pueden realizar utilizando el lenguaje interpretado de alto nivel Matlab/Octave integrado con JAVA.
Plataformas compatibles:
DataMelt se ejecuta en los sistemas operativos Windows, Linux, Mac y Android. La aplicación de Android se llama AWork. DataMelt también está disponible en la nube de Amazon EC2.
Portátil y apto para uso comercial:
DataMelt es una aplicación portátil. No se necesita instalación: simplemente descargue y descomprima el paquete y estará listo para ejecutarlo. Se puede ejecutar desde un disco duro, desde una unidad flash USB o desde cualquier medio. DataMelt existe como una aplicación portátil de código abierto y como bibliotecas Java bajo una licencia comercial.
Para utilizar las bibliotecas DMelt Java en programas comerciales con un entorno de código cerrado, necesitará recibir una versión rediseñada del programa adecuada para fines comerciales. DMelt, ideal para empresas, incluye bibliotecas con licencias “permisivas”, como LGPL, MIT, Apache y BSD. Además, se puede utilizar la documentación de DMelt, ayudas de código, ejemplos, etc. con fines comerciales.
Ultima versión:
DMertir v2.4
Licencia:
El programa DataMelt disponible para descarga gratuita tiene la licencia GNU General Public License (GPL) v3 (o posterior), Mozilla Public License (MPL) y otras licencias de código abierto.
Sin embargo, las bibliotecas de documentación, los ejemplos en línea, el instalador, las bases de datos de asistencia de código, los servicios Javadoc, los archivos de idioma integrados dentro del IDE de DMelt y los servicios web son gratuitos solo para fines NO COMERCIALES (investigación académica, ciencia y educación) y, por lo general, están disponibles para los usuarios. con DMelt activado (se requiere la membresía de DMelt).
Debido a las restricciones de GPL, el programa DMelt disponible para descargar no se puede utilizar en proyectos con códigos fuente cerrados.
Referencias:
Conclusión:
fusión de datos (Community Edition) es un buen entorno de computación y visualización gratuito que es adecuado sólo para proyectos de código abierto, investigación académica, ciencia y educación. Si tiene la intención de utilizar DataMelt comercialmente, necesitará comprar una licencia y obtendrá más características que la edición comunitaria.
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