LARHUD - Contribuições do(a) usuário(a) [pt-br]

Orange

2018-07-02T12:46:26Z

Rodrigo DG:

[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/Software[software]] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization). Pode ser utilizado tanto por usuários iniciantes quanto especialistas. Seus fluxos de trabalho são baseados em análise de dados interativos atrelados a uma grande opção de ferramentas, incluindo uma variedade de técnicas de visualização, exploração, pré-processamento e modelagem de dados. Pode ser usado através de uma interface de usuário agradável e intuitiva ou, para usuários mais avançados, como um módulo para a linguagem de programação Python. Considerando que através da mineração de dados busca-se, entre outras relações, identificar padrões de similiridade ou de não conformidade nos conjuntos de dados, o Orange oferece diversos recursos de base estatística para o processamento dos dados.

=Origem=
O software é desenvolvido pelo [https://fri.uni-lj.si/en/laboratory/biolab[Laboratório de Bioinformática]] dentro da Faculdade de Informação e Computação na Universidade de Ljubljana localizada na Eslovênia, e por ser de código aberto conta com a colaboração desta comunidade. Em 2018, a ferramenta completa seu vigésimo primeiro ano de história e este longo tempo é motivo de destaque, pois atesta a maturidade, segundo seus criadores, desta iniciativa dentro de um ambiente efêmero como o de desenvolvimento e lançamento de softwares.

=Licença=
Sobre o software é permitido sua redistribuição e/ou modificação sob os termos da [https://pt.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License[Licença Pública Geral GNU]], publicada pela [https://pt.wikipedia.org/wiki/Free_Software_Foundation[Free Software Foundation]]. A documentação, conteúdo do site, assim como outros conteúdos não relacionados aos códigos do software estão licenciados sob a forma de [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/[Creative Commons Attribution-ShareAlike]].

=Instalação=
Na [https://orange.biolab.si/download/[página]] são disponibilizadas diferentes opções de instalação há versões para [https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows[Windows]], [https://pt.wikipedia.org/wiki/Linux[Linux]] e [https://pt.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_Classic[Mac]]. É possível baixar um instalador com a última versão, neste caso, o Orange e o Miniconda serão instalados no seu computador, outra opção é realizar o download do Orange e Python ou ainda pode-se dentro do Python instalar o pacote Orange.

=Características=
O programa trabalha com arquivos nos formatos:

. Excel, arquivos delimitados por vírgulas e tabulações (.xlsx, .csv, .tab);

. Dados on-line no format do Google Planilhas;

. Imagens (.jpg, .tiff, .png) através do complemento ImageAnalytics;

. Arquivos de texto (.txt, .docx, .odt) com o complemento, Orange3-Corpus; e

. Banco de dados PostgreSQL e MSSQL, por meio do complemento SQL.

Com estes arquivos é possível criar um fluxo de trabalho de análise de dados. A instalação padrão inclui vários algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento e visualização de dados em seis conjuntos de complementos (dados, visualização, classificação, regressão, avaliação e não supervisionados). Assim é possível ler os dados, mostrar uma tabela de dados, selecionar recursos, comparar algoritmos de aprendizado, visualizar elementos de dados, etc. Um exemplo do fluxo de trabalho no Orange.

[[Arquivo:Orange_Fluxo.png|350px|thumb|center|Fluxo de Trabalho Orange]]

=Documentação=
O site fornece uma excelente documentação sobre a ferramenta, disponibilizando tutoriais [https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g[em vídeo]], um guia para os primeiros passos, instruções para a utilização dos próprios dados e uma página explicando como utilizar cada um dos complementos disponibilizados por padrão na ferramenta. A página sobre a [https://orange.biolab.si/docs/[documentação]] se divide em três partes a primeira, com as informações já descritas, uma segunda com dados sobre desenvolvimento e a última com instruções sobre a biblioteca de mineração de dados.

=Guia para o Usuário: Funções e Comandos=
O programa analisado disponibiliza diversas possibilidades, aqui será apresentada uma noção geral para fins de uso nas Humanidades Digitais.

'''Painel Geral:'''
[[Arquivo:Orange.Principal.jpg|350px|thumb|center|Principal]]

'''Funções e Comandos:'''
[[Arquivo:RecursosFuncoes.jpg|350px|thumb|center|Lista Funções]]

[[Arquivo:RecursosFuncoes2.jpg|350px|thumb|center|Comandos]]

''Aplicações/Exemplos''

'''Uso com Texto:'''

'''Uso com Dados Numéricos:'''

=Referências=
Orange Change Log. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://github.com/biolab/orange3/blob/master/CHANGELOG.md>
Janez Demšar; Tomaž Curk; Aleš Erjavec; Črt Gorup; Tomaž Hočevar; Mitar Milutinovič; Martin Možina; Matija Polajnar; Marko Toplak; Anže Starič; Miha Stajdohar; Lan Umek; Lan Žagar; Jure Žbontar; Marinka Žitnik; Blaž Zupan (2013). "Orange: data mining toolbox in Python" (PDF). JMLR. 14 (1): 2349–2353. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < http://jmlr.org/papers/volume14/demsar13a/demsar13a.pdf>
Orange - Download. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://orange.biolab.si/download/windows/>

Orange

2018-07-02T12:45:58Z

Rodrigo DG:

[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/Software[software]] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization). Pode ser utilizado tanto por usuários iniciantes quanto especialistas. Seus fluxos de trabalho são baseados em análise de dados interativos atrelados a uma grande opção de ferramentas, incluindo uma variedade de técnicas de visualização, exploração, pré-processamento e modelagem de dados. Pode ser usado através de uma interface de usuário agradável e intuitiva ou, para usuários mais avançados, como um módulo para a linguagem de programação Python. Considerando que através da mineração de dados busca-se, entre outras relações, identificar padrões de similiridade ou de não conformidade nos conjuntos de dados, o Orange oferece diversos recursos de base estatística para o processamento dos dados.

=Origem=
O software é desenvolvido pelo [https://fri.uni-lj.si/en/laboratory/biolab[Laboratório de Bioinformática]] dentro da Faculdade de Informação e Computação na Universidade de Ljubljana localizada na Eslovênia, e por ser de código aberto conta com a colaboração desta comunidade. Em 2018, a ferramenta completa seu vigésimo primeiro ano de história e este longo tempo é motivo de destaque, pois atesta a maturidade, segundo seus criadores, desta iniciativa dentro de um ambiente efêmero como o de desenvolvimento e lançamento de softwares.

=Licença=
Sobre o software é permitido sua redistribuição e/ou modificação sob os termos da [https://pt.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License[Licença Pública Geral GNU]], publicada pela [https://pt.wikipedia.org/wiki/Free_Software_Foundation[Free Software Foundation]]. A documentação, conteúdo do site, assim como outros conteúdos não relacionados aos códigos do software estão licenciados sob a forma de [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/[Creative Commons Attribution-ShareAlike]].

=Instalação=
Na [https://orange.biolab.si/download/[página]] são disponibilizadas diferentes opções de instalação há versões para [https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows[Windows]], [https://pt.wikipedia.org/wiki/Linux[Linux]] e [https://pt.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_Classic[Mac]]. É possível baixar um instalador com a última versão, neste caso, o Orange e o Miniconda serão instalados no seu computador, outra opção é realizar o download do Orange e Python ou ainda pode-se dentro do Python instalar o pacote Orange.

=Características=
O programa trabalha com arquivos nos formatos:

. Excel, arquivos delimitados por vírgulas e tabulações (.xlsx, .csv, .tab);

. Dados on-line no format do Google Planilhas;

. Imagens (.jpg, .tiff, .png) através do complemento ImageAnalytics;

. Arquivos de texto (.txt, .docx, .odt) com o complemento, Orange3-Corpus; e

. Banco de dados PostgreSQL e MSSQL, por meio do complemento SQL.

Com estes arquivos é possível criar um fluxo de trabalho de análise de dados. A instalação padrão inclui vários algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento e visualização de dados em seis conjuntos de complementos (dados, visualização, classificação, regressão, avaliação e não supervisionados). Assim é possível ler os dados, mostrar uma tabela de dados, selecionar recursos, comparar algoritmos de aprendizado, visualizar elementos de dados, etc. Um exemplo do fluxo de trabalho no Orange.

[[Arquivo:Orange_Fluxo.png|350px|thumb|center|Fluxo de Trabalho Orange]]

=Documentação=
O site fornece uma excelente documentação sobre a ferramenta, disponibilizando tutoriais [https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g[em vídeo]], um guia para os primeiros passos, instruções para a utilização dos próprios dados e uma página explicando como utilizar cada um dos complementos disponibilizados por padrão na ferramenta. A página sobre a [https://orange.biolab.si/docs/[documentação]] se divide em três partes a primeira, com as informações já descritas, uma segunda com dados sobre desenvolvimento e a última com instruções sobre a biblioteca de mineração de dados.

=Guia para o Usuário: Funções e Comandos=
O programa analisado disponibiliza diversas possibilidades, aqui será apresentada uma noção geral para fins de uso nas Humanidades Digitais.

'''Painel Geral:'''
[[Arquivo:Orange.Principal.jpg|350px|thumb|center|Principal]]

'''Funções e Comandos:'''
[[Arquivo:RecursosFuncoes.jpg|350px|thumb|center|Lista Funções]]

[[Arquivo:RecursosFuncoes2.jpg|350px|thumb|center|Comandos]]

Aplicações/Exemplos

'''Uso com Texto:'''

'''Uso com Dados Numéricos:'''

=Referências=
Orange Change Log. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://github.com/biolab/orange3/blob/master/CHANGELOG.md>
Janez Demšar; Tomaž Curk; Aleš Erjavec; Črt Gorup; Tomaž Hočevar; Mitar Milutinovič; Martin Možina; Matija Polajnar; Marko Toplak; Anže Starič; Miha Stajdohar; Lan Umek; Lan Žagar; Jure Žbontar; Marinka Žitnik; Blaž Zupan (2013). "Orange: data mining toolbox in Python" (PDF). JMLR. 14 (1): 2349–2353. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < http://jmlr.org/papers/volume14/demsar13a/demsar13a.pdf>
Orange - Download. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://orange.biolab.si/download/windows/>

Orange

2018-07-02T12:45:26Z

Rodrigo DG:

[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/Software[software]] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization). Pode ser utilizado tanto por usuários iniciantes quanto especialistas. Seus fluxos de trabalho são baseados em análise de dados interativos atrelados a uma grande opção de ferramentas, incluindo uma variedade de técnicas de visualização, exploração, pré-processamento e modelagem de dados. Pode ser usado através de uma interface de usuário agradável e intuitiva ou, para usuários mais avançados, como um módulo para a linguagem de programação Python. Considerando que através da mineração de dados busca-se, entre outras relações, identificar padrões de similiridade ou de não conformidade nos conjuntos de dados, o Orange oferece diversos recursos de base estatística para o processamento dos dados.

=Origem=
O software é desenvolvido pelo [https://fri.uni-lj.si/en/laboratory/biolab[Laboratório de Bioinformática]] dentro da Faculdade de Informação e Computação na Universidade de Ljubljana localizada na Eslovênia, e por ser de código aberto conta com a colaboração desta comunidade. Em 2018, a ferramenta completa seu vigésimo primeiro ano de história e este longo tempo é motivo de destaque, pois atesta a maturidade, segundo seus criadores, desta iniciativa dentro de um ambiente efêmero como o de desenvolvimento e lançamento de softwares.

=Licença=
Sobre o software é permitido sua redistribuição e/ou modificação sob os termos da [https://pt.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License[Licença Pública Geral GNU]], publicada pela [https://pt.wikipedia.org/wiki/Free_Software_Foundation[Free Software Foundation]]. A documentação, conteúdo do site, assim como outros conteúdos não relacionados aos códigos do software estão licenciados sob a forma de [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/[Creative Commons Attribution-ShareAlike]].

=Instalação=
Na [https://orange.biolab.si/download/[página]] são disponibilizadas diferentes opções de instalação há versões para [https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows[Windows]], [https://pt.wikipedia.org/wiki/Linux[Linux]] e [https://pt.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_Classic[Mac]]. É possível baixar um instalador com a última versão, neste caso, o Orange e o Miniconda serão instalados no seu computador, outra opção é realizar o download do Orange e Python ou ainda pode-se dentro do Python instalar o pacote Orange.

=Características=
O programa trabalha com arquivos nos formatos:

. Excel, arquivos delimitados por vírgulas e tabulações (.xlsx, .csv, .tab);

. Dados on-line no format do Google Planilhas;

. Imagens (.jpg, .tiff, .png) através do complemento ImageAnalytics;

. Arquivos de texto (.txt, .docx, .odt) com o complemento, Orange3-Corpus; e

. Banco de dados PostgreSQL e MSSQL, por meio do complemento SQL.

Com estes arquivos é possível criar um fluxo de trabalho de análise de dados. A instalação padrão inclui vários algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento e visualização de dados em seis conjuntos de complementos (dados, visualização, classificação, regressão, avaliação e não supervisionados). Assim é possível ler os dados, mostrar uma tabela de dados, selecionar recursos, comparar algoritmos de aprendizado, visualizar elementos de dados, etc. Um exemplo do fluxo de trabalho no Orange.

[[Arquivo:Orange_Fluxo.png|350px|thumb|center|Fluxo de Trabalho Orange]]

=Documentação=
O site fornece uma excelente documentação sobre a ferramenta, disponibilizando tutoriais [https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g[em vídeo]], um guia para os primeiros passos, instruções para a utilização dos próprios dados e uma página explicando como utilizar cada um dos complementos disponibilizados por padrão na ferramenta. A página sobre a [https://orange.biolab.si/docs/[documentação]] se divide em três partes a primeira, com as informações já descritas, uma segunda com dados sobre desenvolvimento e a última com instruções sobre a biblioteca de mineração de dados.

=Guia para o Usuário: Funções e Comandos=
O programa analisado disponibiliza diversas possibilidades, aqui será apresentada uma noção geral para fins de uso nas Humanidades Digitais.

'''Painel Geral:'''
[[Arquivo:Orange.Principal.jpg|350px|thumb|center|Principal]]

'''Funções e Comandos:'''
[[Arquivo:RecursosFuncoes.jpg|350px|thumb|center|Lista Funções]]

[[Arquivo:RecursosFuncoes2.jpg|350px|thumb|center|Comandos]]

Aplicações/Exemplos

'''Uso com Texto:'''
'''
Uso com Dados Numéricos:'''

=Referências=
Orange Change Log. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://github.com/biolab/orange3/blob/master/CHANGELOG.md>
Janez Demšar; Tomaž Curk; Aleš Erjavec; Črt Gorup; Tomaž Hočevar; Mitar Milutinovič; Martin Možina; Matija Polajnar; Marko Toplak; Anže Starič; Miha Stajdohar; Lan Umek; Lan Žagar; Jure Žbontar; Marinka Žitnik; Blaž Zupan (2013). "Orange: data mining toolbox in Python" (PDF). JMLR. 14 (1): 2349–2353. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < http://jmlr.org/papers/volume14/demsar13a/demsar13a.pdf>
Orange - Download. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://orange.biolab.si/download/windows/>

Orange

2018-07-02T12:44:31Z

Rodrigo DG:

[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/Software[software]] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization). Pode ser utilizado tanto por usuários iniciantes quanto especialistas. Seus fluxos de trabalho são baseados em análise de dados interativos atrelados a uma grande opção de ferramentas, incluindo uma variedade de técnicas de visualização, exploração, pré-processamento e modelagem de dados. Pode ser usado através de uma interface de usuário agradável e intuitiva ou, para usuários mais avançados, como um módulo para a linguagem de programação Python. Considerando que através da mineração de dados busca-se, entre outras relações, identificar padrões de similiridade ou de não conformidade nos conjuntos de dados, o Orange oferece diversos recursos de base estatística para o processamento dos dados.

=Origem=
O software é desenvolvido pelo [https://fri.uni-lj.si/en/laboratory/biolab[Laboratório de Bioinformática]] dentro da Faculdade de Informação e Computação na Universidade de Ljubljana localizada na Eslovênia, e por ser de código aberto conta com a colaboração desta comunidade. Em 2018, a ferramenta completa seu vigésimo primeiro ano de história e este longo tempo é motivo de destaque, pois atesta a maturidade, segundo seus criadores, desta iniciativa dentro de um ambiente efêmero como o de desenvolvimento e lançamento de softwares.

=Licença=
Sobre o software é permitido sua redistribuição e/ou modificação sob os termos da [https://pt.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License[Licença Pública Geral GNU]], publicada pela [https://pt.wikipedia.org/wiki/Free_Software_Foundation[Free Software Foundation]]. A documentação, conteúdo do site, assim como outros conteúdos não relacionados aos códigos do software estão licenciados sob a forma de [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/[Creative Commons Attribution-ShareAlike]].

=Instalação=
Na [https://orange.biolab.si/download/[página]] são disponibilizadas diferentes opções de instalação há versões para [https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows[Windows]], [https://pt.wikipedia.org/wiki/Linux[Linux]] e [https://pt.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_Classic[Mac]]. É possível baixar um instalador com a última versão, neste caso, o Orange e o Miniconda serão instalados no seu computador, outra opção é realizar o download do Orange e Python ou ainda pode-se dentro do Python instalar o pacote Orange.

=Características=
O programa trabalha com arquivos nos formatos:

. Excel, arquivos delimitados por vírgulas e tabulações (.xlsx, .csv, .tab);

. Dados on-line no format do Google Planilhas;

. Imagens (.jpg, .tiff, .png) através do complemento ImageAnalytics;

. Arquivos de texto (.txt, .docx, .odt) com o complemento, Orange3-Corpus; e

. Banco de dados PostgreSQL e MSSQL, por meio do complemento SQL.

Com estes arquivos é possível criar um fluxo de trabalho de análise de dados. A instalação padrão inclui vários algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento e visualização de dados em seis conjuntos de complementos (dados, visualização, classificação, regressão, avaliação e não supervisionados). Assim é possível ler os dados, mostrar uma tabela de dados, selecionar recursos, comparar algoritmos de aprendizado, visualizar elementos de dados, etc. Um exemplo do fluxo de trabalho no Orange.

[[Arquivo:Orange_Fluxo.png|350px|thumb|center|Fluxo de Trabalho Orange]]

=Documentação=
O site fornece uma excelente documentação sobre a ferramenta, disponibilizando tutoriais [https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g[em vídeo]], um guia para os primeiros passos, instruções para a utilização dos próprios dados e uma página explicando como utilizar cada um dos complementos disponibilizados por padrão na ferramenta. A página sobre a [https://orange.biolab.si/docs/[documentação]] se divide em três partes a primeira, com as informações já descritas, uma segunda com dados sobre desenvolvimento e a última com instruções sobre a biblioteca de mineração de dados.

=Guia para o Usuário: Funções e Comandos=
O programa analisado disponibiliza diversas possibilidades, aqui será apresentada uma noção geral para fins de uso nas Humanidades Digitais.

Painel Geral
[[Arquivo:Orange.Principal.jpg|350px|thumb|center|Principal]]

Funções e Comandos
[[Arquivo:RecursosFuncoes.jpg|350px|thumb|center|Lista Funções]]

[[Arquivo:RecursosFuncoes2.jpg|350px|thumb|center|Menus]]

Aplicações/Exemplos

Uso com Texto:

Uso com Dados Numéricos:

=Referências=
Orange Change Log. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://github.com/biolab/orange3/blob/master/CHANGELOG.md>
Janez Demšar; Tomaž Curk; Aleš Erjavec; Črt Gorup; Tomaž Hočevar; Mitar Milutinovič; Martin Možina; Matija Polajnar; Marko Toplak; Anže Starič; Miha Stajdohar; Lan Umek; Lan Žagar; Jure Žbontar; Marinka Žitnik; Blaž Zupan (2013). "Orange: data mining toolbox in Python" (PDF). JMLR. 14 (1): 2349–2353. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < http://jmlr.org/papers/volume14/demsar13a/demsar13a.pdf>
Orange - Download. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://orange.biolab.si/download/windows/>

Orange

2018-07-02T12:43:44Z

Rodrigo DG:

[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/Software[software]] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization). Pode ser utilizado tanto por usuários iniciantes quanto especialistas. Seus fluxos de trabalho são baseados em análise de dados interativos atrelados a uma grande opção de ferramentas, incluindo uma variedade de técnicas de visualização, exploração, pré-processamento e modelagem de dados. Pode ser usado através de uma interface de usuário agradável e intuitiva ou, para usuários mais avançados, como um módulo para a linguagem de programação Python. Considerando que através da mineração de dados busca-se, entre outras relações, identificar padrões de similiridade ou de não conformidade nos conjuntos de dados, o Orange oferece diversos recursos de base estatística para o processamento dos dados.

=Origem=
O software é desenvolvido pelo [https://fri.uni-lj.si/en/laboratory/biolab[Laboratório de Bioinformática]] dentro da Faculdade de Informação e Computação na Universidade de Ljubljana localizada na Eslovênia, e por ser de código aberto conta com a colaboração desta comunidade. Em 2018, a ferramenta completa seu vigésimo primeiro ano de história e este longo tempo é motivo de destaque, pois atesta a maturidade, segundo seus criadores, desta iniciativa dentro de um ambiente efêmero como o de desenvolvimento e lançamento de softwares.

=Licença=
Sobre o software é permitido sua redistribuição e/ou modificação sob os termos da [https://pt.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License[Licença Pública Geral GNU]], publicada pela [https://pt.wikipedia.org/wiki/Free_Software_Foundation[Free Software Foundation]]. A documentação, conteúdo do site, assim como outros conteúdos não relacionados aos códigos do software estão licenciados sob a forma de [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/[Creative Commons Attribution-ShareAlike]].

=Instalação=
Na [https://orange.biolab.si/download/[página]] são disponibilizadas diferentes opções de instalação há versões para [https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows[Windows]], [https://pt.wikipedia.org/wiki/Linux[Linux]] e [https://pt.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_Classic[Mac]]. É possível baixar um instalador com a última versão, neste caso, o Orange e o Miniconda serão instalados no seu computador, outra opção é realizar o download do Orange e Python ou ainda pode-se dentro do Python instalar o pacote Orange.

=Características=
O programa trabalha com arquivos nos formatos:

. Excel, arquivos delimitados por vírgulas e tabulações (.xlsx, .csv, .tab);

. Dados on-line no format do Google Planilhas;

. Imagens (.jpg, .tiff, .png) através do complemento ImageAnalytics;

. Arquivos de texto (.txt, .docx, .odt) com o complemento, Orange3-Corpus; e

. Banco de dados PostgreSQL e MSSQL, por meio do complemento SQL.

Com estes arquivos é possível criar um fluxo de trabalho de análise de dados. A instalação padrão inclui vários algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento e visualização de dados em seis conjuntos de complementos (dados, visualização, classificação, regressão, avaliação e não supervisionados). Assim é possível ler os dados, mostrar uma tabela de dados, selecionar recursos, comparar algoritmos de aprendizado, visualizar elementos de dados, etc. Um exemplo do fluxo de trabalho no Orange.

[[Arquivo:Orange_Fluxo.png|350px|thumb|center|Fluxo de Trabalho Orange]]

=Documentação=
O site fornece uma excelente documentação sobre a ferramenta, disponibilizando tutoriais [https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g[em vídeo]], um guia para os primeiros passos, instruções para a utilização dos próprios dados e uma página explicando como utilizar cada um dos complementos disponibilizados por padrão na ferramenta. A página sobre a [https://orange.biolab.si/docs/[documentação]] se divide em três partes a primeira, com as informações já descritas, uma segunda com dados sobre desenvolvimento e a última com instruções sobre a biblioteca de mineração de dados.

=Guia para o Usuário: Funções e Comandos=
O programa analisado disponibiliza diversas possibilidades, aqui será apresentada uma noção geral para fins de uso nas Humanidades Digitais.

Painel Geral
[[Arquivo:Orange.Principal.jpg|350px|thumb|center|Principal]]

Funções e Comandos
[[Arquivo:RecursosFuncoes.jpg|350px|thumb|center|Lista Funções]]

[[Arquivo:RecursosFuncoes2.jpg|350px|thumb|center|Lista de Funções]]

Aplicações/Exemplos

Uso com Texto:

Uso com Dados Numéricos:

=Referências=
Orange Change Log. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://github.com/biolab/orange3/blob/master/CHANGELOG.md>
Janez Demšar; Tomaž Curk; Aleš Erjavec; Črt Gorup; Tomaž Hočevar; Mitar Milutinovič; Martin Možina; Matija Polajnar; Marko Toplak; Anže Starič; Miha Stajdohar; Lan Umek; Lan Žagar; Jure Žbontar; Marinka Žitnik; Blaž Zupan (2013). "Orange: data mining toolbox in Python" (PDF). JMLR. 14 (1): 2349–2353. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < http://jmlr.org/papers/volume14/demsar13a/demsar13a.pdf>
Orange - Download. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://orange.biolab.si/download/windows/>

Orange

2018-07-02T12:41:48Z

Rodrigo DG:

[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/Software[software]] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization). Pode ser utilizado tanto por usuários iniciantes quanto especialistas. Seus fluxos de trabalho são baseados em análise de dados interativos atrelados a uma grande opção de ferramentas, incluindo uma variedade de técnicas de visualização, exploração, pré-processamento e modelagem de dados. Pode ser usado através de uma interface de usuário agradável e intuitiva ou, para usuários mais avançados, como um módulo para a linguagem de programação Python. Considerando que através da mineração de dados busca-se, entre outras relações, identificar padrões de similiridade ou de não conformidade nos conjuntos de dados, o Orange oferece diversos recursos de base estatística para o processamento dos dados.

=Origem=
O software é desenvolvido pelo [https://fri.uni-lj.si/en/laboratory/biolab[Laboratório de Bioinformática]] dentro da Faculdade de Informação e Computação na Universidade de Ljubljana localizada na Eslovênia, e por ser de código aberto conta com a colaboração desta comunidade. Em 2018, a ferramenta completa seu vigésimo primeiro ano de história e este longo tempo é motivo de destaque, pois atesta a maturidade, segundo seus criadores, desta iniciativa dentro de um ambiente efêmero como o de desenvolvimento e lançamento de softwares.

=Licença=
Sobre o software é permitido sua redistribuição e/ou modificação sob os termos da [https://pt.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License[Licença Pública Geral GNU]], publicada pela [https://pt.wikipedia.org/wiki/Free_Software_Foundation[Free Software Foundation]]. A documentação, conteúdo do site, assim como outros conteúdos não relacionados aos códigos do software estão licenciados sob a forma de [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/[Creative Commons Attribution-ShareAlike]].

=Instalação=
Na [https://orange.biolab.si/download/[página]] são disponibilizadas diferentes opções de instalação há versões para [https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows[Windows]], [https://pt.wikipedia.org/wiki/Linux[Linux]] e [https://pt.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_Classic[Mac]]. É possível baixar um instalador com a última versão, neste caso, o Orange e o Miniconda serão instalados no seu computador, outra opção é realizar o download do Orange e Python ou ainda pode-se dentro do Python instalar o pacote Orange.

=Características=
O programa trabalha com arquivos nos formatos:

. Excel, arquivos delimitados por vírgulas e tabulações (.xlsx, .csv, .tab);

. Dados on-line no format do Google Planilhas;

. Imagens (.jpg, .tiff, .png) através do complemento ImageAnalytics;

. Arquivos de texto (.txt, .docx, .odt) com o complemento, Orange3-Corpus; e

. Banco de dados PostgreSQL e MSSQL, por meio do complemento SQL.

Com estes arquivos é possível criar um fluxo de trabalho de análise de dados. A instalação padrão inclui vários algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento e visualização de dados em seis conjuntos de complementos (dados, visualização, classificação, regressão, avaliação e não supervisionados). Assim é possível ler os dados, mostrar uma tabela de dados, selecionar recursos, comparar algoritmos de aprendizado, visualizar elementos de dados, etc. Um exemplo do fluxo de trabalho no Orange.

[[Arquivo:Orange_Fluxo.png|350px|thumb|center|Fluxo de Trabalho Orange]]

=Documentação=
O site fornece uma excelente documentação sobre a ferramenta, disponibilizando tutoriais [https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g[em vídeo]], um guia para os primeiros passos, instruções para a utilização dos próprios dados e uma página explicando como utilizar cada um dos complementos disponibilizados por padrão na ferramenta. A página sobre a [https://orange.biolab.si/docs/[documentação]] se divide em três partes a primeira, com as informações já descritas, uma segunda com dados sobre desenvolvimento e a última com instruções sobre a biblioteca de mineração de dados.

=Guia para o Usuário: Funções e Comandos=
O programa analisado disponibiliza diversas possibilidades, aqui será apresentada uma noção geral para fins de uso nas Humanidades Digitais.

Painel Geral
[[Arquivo:Orange.Principal.jpg]]

Funções e Comandos
[[Arquivo:RecursosFuncoes.jpg]]

[[Arquivo:RecursosFuncoes2.jpg]]

Aplicações/Exemplos
Uso com Texto:

Uso com Dados Numéricos:

=Referências=
Orange Change Log. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://github.com/biolab/orange3/blob/master/CHANGELOG.md>
Janez Demšar; Tomaž Curk; Aleš Erjavec; Črt Gorup; Tomaž Hočevar; Mitar Milutinovič; Martin Možina; Matija Polajnar; Marko Toplak; Anže Starič; Miha Stajdohar; Lan Umek; Lan Žagar; Jure Žbontar; Marinka Žitnik; Blaž Zupan (2013). "Orange: data mining toolbox in Python" (PDF). JMLR. 14 (1): 2349–2353. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < http://jmlr.org/papers/volume14/demsar13a/demsar13a.pdf>
Orange - Download. Acesso em 25/06/2018. Disponível em < https://orange.biolab.si/download/windows/>

Arquivo:RecursosFuncoes2.jpg

2018-07-02T12:37:35Z

Rodrigo DG:

Arquivo:RecursosFuncoes.jpg

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Rodrigo DG:

Arquivo:Orange.Principal.jpg

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Rodrigo DG:

Orange

2018-07-02T12:32:58Z

Rodrigo DG:

Orange

2018-07-02T12:32:22Z

Rodrigo DG:

[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/Software[software]] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization). Pode ser utilizado tanto por usuários iniciantes quanto especialistas. Seus fluxos de trabalho são baseados em análise de dados interativos atrelados a uma grande opção de ferramentas, incluindo uma variedade de técnicas de visualização, exploração, pré-processamento e modelagem de dados. Pode ser usado através de uma interface de usuário agradável e intuitiva ou, para usuários mais avançados, como um módulo para a linguagem de programação Python. Considerando que através da mineração de dados busca-se, entre outras relações, identificar padrões de similiridade ou de não conformidade nos conjuntos de dados, o Orange oferece diversos recursos de base estatística para o processamento dos dados.

=Origem=
O software é desenvolvido pelo [https://fri.uni-lj.si/en/laboratory/biolab[Laboratório de Bioinformática]] dentro da Faculdade de Informação e Computação na Universidade de Ljubljana localizada na Eslovênia, e por ser de código aberto conta com a colaboração desta comunidade. Em 2018, a ferramenta completa seu vigésimo primeiro ano de história e este longo tempo é motivo de destaque, pois atesta a maturidade, segundo seus criadores, desta iniciativa dentro de um ambiente efêmero como o de desenvolvimento e lançamento de softwares.

=Licença=
Sobre o software é permitido sua redistribuição e/ou modificação sob os termos da [https://pt.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License[Licença Pública Geral GNU]], publicada pela [https://pt.wikipedia.org/wiki/Free_Software_Foundation[Free Software Foundation]]. A documentação, conteúdo do site, assim como outros conteúdos não relacionados aos códigos do software estão licenciados sob a forma de [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/[Creative Commons Attribution-ShareAlike]].

=Instalação=
Na [https://orange.biolab.si/download/[página]] são disponibilizadas diferentes opções de instalação há versões para [https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows[Windows]], [https://pt.wikipedia.org/wiki/Linux[Linux]] e [https://pt.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_Classic[Mac]]. É possível baixar um instalador com a última versão, neste caso, o Orange e o Miniconda serão instalados no seu computador, outra opção é realizar o download do Orange e Python ou ainda pode-se dentro do Python instalar o pacote Orange.

=Características=
O programa trabalha com arquivos nos formatos:

. Excel, arquivos delimitados por vírgulas e tabulações (.xlsx, .csv, .tab);

. Dados on-line no format do Google Planilhas;

. Imagens (.jpg, .tiff, .png) através do complemento ImageAnalytics;

. Arquivos de texto (.txt, .docx, .odt) com o complemento, Orange3-Corpus; e

. Banco de dados PostgreSQL e MSSQL, por meio do complemento SQL.

Com estes arquivos é possível criar um fluxo de trabalho de análise de dados. A instalação padrão inclui vários algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento e visualização de dados em seis conjuntos de complementos (dados, visualização, classificação, regressão, avaliação e não supervisionados). Assim é possível ler os dados, mostrar uma tabela de dados, selecionar recursos, comparar algoritmos de aprendizado, visualizar elementos de dados, etc. Um exemplo do fluxo de trabalho no Orange.

[[Arquivo:Orange_Fluxo.png|350px|left|Fluxo de Trabalho Orange]]

=Documentação=
O site fornece uma excelente documentação sobre a ferramenta, disponibilizando tutoriais [https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g[em vídeo]], um guia para os primeiros passos, instruções para a utilização dos próprios dados e uma página explicando como utilizar cada um dos complementos disponibilizados por padrão na ferramenta. A página sobre a [https://orange.biolab.si/docs/[documentação]] se divide em três partes a primeira, com as informações já descritas, uma segunda com dados sobre desenvolvimento e a última com instruções sobre a biblioteca de mineração de dados.

Orange

2018-07-02T12:31:14Z

Rodrigo DG:

[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/Software[software]] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization). Pode ser utilizado tanto por usuários iniciantes quanto especialistas. Seus fluxos de trabalho são baseados em análise de dados interativos atrelados a uma grande opção de ferramentas, incluindo uma variedade de técnicas de visualização, exploração, pré-processamento e modelagem de dados. Pode ser usado através de uma interface de usuário agradável e intuitiva ou, para usuários mais avançados, como um módulo para a linguagem de programação Python. Considerando que através da mineração de dados busca-se, entre outras relações, identificar padrões de similiridade ou de não conformidade nos conjuntos de dados, o Orange oferece diversos recursos de base estatística para o processamento dos dados.

=Origem=
O software é desenvolvido pelo [https://fri.uni-lj.si/en/laboratory/biolab[Laboratório de Bioinformática]] dentro da Faculdade de Informação e Computação na Universidade de Ljubljana localizada na Eslovênia, e por ser de código aberto conta com a colaboração desta comunidade. Em 2018, a ferramenta completa seu vigésimo primeiro ano de história e este longo tempo é motivo de destaque, pois atesta a maturidade, segundo seus criadores, desta iniciativa dentro de um ambiente efêmero como o de desenvolvimento e lançamento de softwares.

=Licença=
Sobre o software é permitido sua redistribuição e/ou modificação sob os termos da [https://pt.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License[Licença Pública Geral GNU]], publicada pela [https://pt.wikipedia.org/wiki/Free_Software_Foundation[Free Software Foundation]]. A documentação, conteúdo do site, assim como outros conteúdos não relacionados aos códigos do software estão licenciados sob a forma de [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/[Creative Commons Attribution-ShareAlike]].

=Instalação=
Na [https://orange.biolab.si/download/[página]] são disponibilizadas diferentes opções de instalação há versões para [https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows[Windows]], [https://pt.wikipedia.org/wiki/Linux[Linux]] e [https://pt.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_Classic[Mac]]. É possível baixar um instalador com a última versão, neste caso, o Orange e o Miniconda serão instalados no seu computador, outra opção é realizar o download do Orange e Python ou ainda pode-se dentro do Python instalar o pacote Orange.

=Características=
O programa trabalha com arquivos nos formatos:

. Excel, arquivos delimitados por vírgulas e tabulações (.xlsx, .csv, .tab);

. Dados on-line no format do Google Planilhas;

. Imagens (.jpg, .tiff, .png) através do complemento ImageAnalytics;

. Arquivos de texto (.txt, .docx, .odt) com o complemento, Orange3-Corpus; e

. Banco de dados PostgreSQL e MSSQL, por meio do complemento SQL.

Com estes arquivos é possível criar um fluxo de trabalho de análise de dados. A instalação padrão inclui vários algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento e visualização de dados em seis conjuntos de complementos (dados, visualização, classificação, regressão, avaliação e não supervisionados). Assim é possível ler os dados, mostrar uma tabela de dados, selecionar recursos, comparar algoritmos de aprendizado, visualizar elementos de dados, etc. Um exemplo do fluxo de trabalho no Orange.

[[Arquivo:Orange_Fluxo.png|350px|thumb|left|Fluxo de Trabalho Orange]]

=Documentação=
O site fornece uma excelente documentação sobre a ferramenta, disponibilizando tutoriais [https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g[em vídeo]], um guia para os primeiros passos, instruções para a utilização dos próprios dados e uma página explicando como utilizar cada um dos complementos disponibilizados por padrão na ferramenta. A página sobre a [https://orange.biolab.si/docs/[documentação]] se divide em três partes a primeira, com as informações já descritas, uma segunda com dados sobre desenvolvimento e a última com instruções sobre a biblioteca de mineração de dados.

Orange

2018-07-02T12:30:43Z

Rodrigo DG:

[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/Software[software]] de código aberto, <https://github.com/biolab/orange3>, que trabalha com aprendizado de máquina (machine learning) e visualização de dados (data visualization). Pode ser utilizado tanto por usuários iniciantes quanto especialistas. Seus fluxos de trabalho são baseados em análise de dados interativos atrelados a uma grande opção de ferramentas, incluindo uma variedade de técnicas de visualização, exploração, pré-processamento e modelagem de dados. Pode ser usado através de uma interface de usuário agradável e intuitiva ou, para usuários mais avançados, como um módulo para a linguagem de programação Python. Considerando que através da mineração de dados busca-se, entre outras relações, identificar padrões de similiridade ou de não conformidade nos conjuntos de dados, o Orange oferece diversos recursos de base estatística para o processamento dos dados.

=Origem=
O software é desenvolvido pelo [https://fri.uni-lj.si/en/laboratory/biolab[Laboratório de Bioinformática]] dentro da Faculdade de Informação e Computação na Universidade de Ljubljana localizada na Eslovênia, e por ser de código aberto conta com a colaboração desta comunidade. Em 2018, a ferramenta completa seu vigésimo primeiro ano de história e este longo tempo é motivo de destaque, pois atesta a maturidade, segundo seus criadores, desta iniciativa dentro de um ambiente efêmero como o de desenvolvimento e lançamento de softwares.

=Licença=
Sobre o software é permitido sua redistribuição e/ou modificação sob os termos da [https://pt.wikipedia.org/wiki/GNU_General_Public_License[Licença Pública Geral GNU]], publicada pela [https://pt.wikipedia.org/wiki/Free_Software_Foundation[Free Software Foundation]]. A documentação, conteúdo do site, assim como outros conteúdos não relacionados aos códigos do software estão licenciados sob a forma de [https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/[Creative Commons Attribution-ShareAlike]].

=Instalação=
Na [https://orange.biolab.si/download/[página]] são disponibilizadas diferentes opções de instalação há versões para [https://en.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Windows[Windows]], [https://pt.wikipedia.org/wiki/Linux[Linux]] e [https://pt.wikipedia.org/wiki/Mac_OS_Classic[Mac]]. É possível baixar um instalador com a última versão, neste caso, o Orange e o Miniconda serão instalados no seu computador, outra opção é realizar o download do Orange e Python ou ainda pode-se dentro do Python instalar o pacote Orange.

=Características=
O programa trabalha com arquivos nos formatos:

. Excel, arquivos delimitados por vírgulas e tabulações (.xlsx, .csv, .tab);

. Dados on-line no format do Google Planilhas;

. Imagens (.jpg, .tiff, .png) através do complemento ImageAnalytics;

. Arquivos de texto (.txt, .docx, .odt) com o complemento, Orange3-Corpus; e

. Banco de dados PostgreSQL e MSSQL, por meio do complemento SQL.

Com estes arquivos é possível criar um fluxo de trabalho de análise de dados. A instalação padrão inclui vários algoritmos de aprendizado de máquina, pré-processamento e visualização de dados em seis conjuntos de complementos (dados, visualização, classificação, regressão, avaliação e não supervisionados). Assim é possível ler os dados, mostrar uma tabela de dados, selecionar recursos, comparar algoritmos de aprendizado, visualizar elementos de dados, etc. Um exemplo do fluxo de trabalho no Orange.

[[Arquivo:Orange_Fluxo.png|350px|thumb|left|Fluxo de Trabalho Orange]]

=Documentação=
O site fornece uma excelente documentação sobre a ferramenta, disponibilizando tutoriais https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g[em vídeo]], um guia para os primeiros passos, instruções para a utilização dos próprios dados e uma página explicando como utilizar cada um dos complementos disponibilizados por padrão na ferramenta. A página sobre a [https://orange.biolab.si/docs/[documentação]] se divide em três partes a primeira, com as informações já descritas, uma segunda com dados sobre desenvolvimento e a última com instruções sobre a biblioteca de mineração de dados.

Orange

2018-07-02T12:21:13Z

Rodrigo DG:

Arquivo:Orange Fluxo.png

2018-07-02T12:18:05Z

Rodrigo DG: Rodrigo DG carregada uma nova versão de Arquivo:Orange Fluxo.png

Arquivo:Orange Fluxo.png

2018-07-02T12:17:09Z

Rodrigo DG:

Orange

2018-07-02T12:15:17Z

Rodrigo DG:

Orange

2018-07-02T12:05:12Z

Rodrigo DG:

Orange

2018-07-02T11:24:15Z

Rodrigo DG: Criou página com '[https://orange.biolab.si/[Orange]] é um programa que possibilita a mineração de dados de uma forma frutífera e divertida através de seu [https://pt.wikipedia.org/wiki/So...'

Ferramentas

2018-07-02T03:36:30Z

Rodrigo DG:

Ferramentas utilizadas em Humanidades Digitais:

=Análises Textuais=

[[Annotation Studio]]: aplicativo da Web de fácil uso que permite aos usuários escrever anotações nas margens de textos digitais.

[[Cortext]]: Permite criar gráficos a partir de palavras chaves a partir de um corpus.

[[InqScribe]]: software de transcrição de áudios e vídeos e de legendagem.

[[VosViewer]]: Permite criar redes bibliográficas.

[https://pt.wikipedia.org/wiki/IRaMuTeQ IRaMuTeQ]: O software realiza mineração de dados em textos, permitindo a obtenção de várias análises quantitativas dos corpus linguísticos: estatísticas textuais clássicas (contagem de palavras), pesquisa de especificidades de grupos, classificação hierárquica descendente, análise de similitudes e nuvem de palavras.

[https://wiki.digitalmethods.net/Dmi/ToolTextRipper TextRipper]: Gera arquivos textos de um determinado site ou PDF

[[Voyant Tools]]: utilizado para mineração de textos.

=Extensões para compartilhar anotações=

[[Diigo]]: Ferramenta colaborativa para gestão do conhecimento pessoal.

[http://www.annotationstudio.org/ Annotation Studio]

[[Padlet]]: Aplicativo gratuito para montar painéis ou murais que permite aos usuários registrar, editar, guardar e compartilhar conteúdo multimidia.

=Mapas=

[https://en.wikipedia.org/wiki/TimeMap TimeMap]: é utilizado para desenvolver mapas interativos para web sites, para intranets ou para quiosques em museus. Além de utilizar [[dataset | datasets]] estáticos, o software tambem pode se conectar a banco de dados e, dessa forma, disponibilizar mapas com dados em tempo real.

=Repositórios=

[[Internet Archive]]: é um repositório digital criado em 1996 com o objetivo de guardar todas as páginas web disponibilizadas na internet, armazenando, inclusive, suas modificações ao longo do tempo. Atualmente é considerada uma das maiores biblioteca abertas do mundo e conta com cerca de 30 petabytes de dados. Além dos websites, seu acervo é composto por materiais multimídia, livros e programas de TV. Pode ser acessado livremente, de qualquer lugar e a qualquer hora. [https://archive.org/ clique]

=Visualização de Dados=

[[inZight]] Permite montar gráficos e estatísticas a partir de um conjunto de dados de forma interativa.

[[Orange]]: Ferramenta de código aberto que possibilita o uso para visualização e mineração de dados, assim como, para machine learning.

=Bibliografia=
POLLEY, David E. Visualizing the topical coverage of an institutional repository with VOSviewer. In: MAGNUSON, Lauren (Ed.). Data visualization: a guide to visual storytelling for libraries. Rowman & Littlefield, 2016.

Artigo sobre o Voyant Tools [http://eati.info/eati/2017/assets/anais/Longos/L129.pdf]