La ciencia de datos es un campo amplio que implica una variedad de técnicas de manipulación de datos. Para terminar con éxito su tarea como científico de datos o experto en TI, debe conocer las principales herramientas de ciencia de datos disponibles en el mercado. ¿Sabe que se prevé que la industria mundial de la ciencia de datos se desarrolle a una CAGR (tasa de crecimiento anual compuesta) del 30 por ciento?

Saber cómo usar las herramientas de Data Science puede ayudarlo a iniciar una exitosa carrera en Data Science. ¡Continúe leyendo para conocer algunas de las mejores herramientas de ciencia de datos del mercado!

Las mejores herramientas de ciencia de datos

S.A.S.

SAS (Sistema de Análisis Estadístico ) es una herramienta de ciencia de datos que existe desde hace mucho tiempo. SAS permite a los usuarios realizar análisis granulares de datos textuales y generar resultados significativos. Muchos científicos de datos prefieren los informes de SAS porque son más atractivos desde el punto de vista estético.

SAS también se utiliza para acceder/recuperar datos de numerosas fuentes, además del análisis de datos. Se usa comúnmente para minería de datos, análisis de series temporales, econometría e inteligencia comercial, entre otras actividades de ciencia de datos. SAS es un programa independiente de la plataforma que también se puede utilizar para la informática remota. No se puede subestimar la importancia de SAS en la mejora de la calidad y el desarrollo de aplicaciones.

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APACHE HADOOP

apache hadoop es una plataforma de código abierto de uso común para el procesamiento paralelo de datos. Cualquier archivo grande se divide en fragmentos y luego se distribuye a varios nodos. Luego, Hadoop usa los grupos de nodos para el procesamiento paralelo. Hadoop es un sistema de archivos distribuido que divide los datos en fragmentos y los distribuye en varios nodos.

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Muchos otros componentes de Hadoop, como Hadoop YARN, Hadoop MapReduce y Hadoop Common, se usan para manejar datos en paralelo además del sistema de distribución de archivos de Hadoop.

CUADRO

Cuadro es una herramienta de visualización de datos que ayuda en el análisis de datos y la toma de decisiones. Tableau le permite representar visualmente los datos en menos tiempo para que todos puedan comprenderlos. Tableau puede ayudarlo a manejar problemas de análisis de datos avanzados en menos tiempo. Cuando usa Tableau, no tiene que preocuparse por configurar los datos y, en su lugar, puede concentrarse en la información valiosa.

Tableau, que se fundó en 2003, ha revolucionado la forma en que los científicos de datos abordan los problemas de la ciencia de datos. Tableau permite a los usuarios aprovechar al máximo sus datos y generar informes informativos.

FLUJO DE TENSO

TensorFlow se utiliza con frecuencia en tecnologías modernas como la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. TensorFlow es un paquete de Python que le permite crear y entrenar modelos de ciencia de datos. Con TensorFlow, puede llevar la visualización de datos al siguiente nivel.

TensorFlow es fácil de usar y se usa con frecuencia para la programación diferencial porque está desarrollado en Python. TensorFlow se puede usar para implementar modelos de ciencia de datos en varios dispositivos. TensorFlow usa una matriz N-dimensional, comúnmente conocida como tensor, como su tipo de datos.

BIGML

BigML se utiliza para crear conjuntos de datos que luego se pueden compartir fácilmente con otros sistemas. BigML, que se creó originalmente para Machine Learning (ML), ahora se usa con frecuencia para crear métodos prácticos de ciencia de datos. Con BigML, puede simplemente clasificar los datos y descubrir anomalías/valores atípicos en un conjunto de datos.

El enfoque de visualización de datos interactivos de BigML simplifica la toma de decisiones para los científicos de datos. La previsión de series temporales, el modelado de temas, la búsqueda de asociaciones y otras actividades son posibles con la plataforma Scalable BigML. BigML le permite trabajar con cantidades masivas de datos.

cuchillo

cuchillo es una herramienta de análisis, minería y generación de informes de datos que se utiliza con frecuencia en la ciencia de datos. Su capacidad para extraer y transformar datos la convierte en una de las herramientas más importantes en Data Science. Knime es una plataforma de código abierto de uso gratuito en muchas partes del mundo.

Hace uso de 'Lego of Analytics', un paradigma de canalización de datos para combinar diversos componentes de ciencia de datos. La GUI (interfaz gráfica de usuario) fácil de usar de Knime permite a los científicos de datos completar tareas con un conocimiento mínimo de programación. Las canalizaciones de datos visuales de Knime se utilizan para generar vistas interactivas de un conjunto de datos.

MINERO RÁPIDO

RapidMiner es un producto de software de ciencia de datos popular debido a su capacidad para crear un entorno de preparación de datos adecuado. RapidMiner puede crear cualquier modelo de Data Science/ML desde cero. RapidMiner permite a los científicos de datos rastrear datos en tiempo real y ejecutar análisis de alto nivel.

La minería de textos, el análisis predictivo, la validación de modelos, los informes de datos completos y otras tareas de ciencia de datos son posibles con RapidMiner. Las sólidas capacidades de seguridad y escalabilidad de RapidMiner también son impresionantes. RapidMiner se puede utilizar para crear aplicaciones comerciales de ciencia de datos desde cero.

SOBRESALIR

Sobresalir , que forma parte de la suite Office de Microsoft, es una de las mejores herramientas para los novatos en Data Science. También ayuda a aprender los fundamentos de la ciencia de datos antes de pasar a la analítica avanzada. Es una de las herramientas de visualización de datos más importantes utilizadas por los científicos de datos. Excel muestra los datos de una manera sencilla, usando filas y columnas, para que incluso los usuarios sin conocimientos técnicos puedan entenderlos.

Excel también tiene fórmulas para la concatenación, la búsqueda de datos promedio, la suma y otras operaciones de ciencia de datos. Es una de las herramientas más importantes para la ciencia de datos debido a su capacidad para procesar conjuntos de datos masivos.

APACHE FLINK

Es una de las mejores herramientas de ciencia de datos de Apache Software Foundation para 2020/2021. Apache Flink puede realizar análisis de datos en tiempo real rápidamente. Apache Flink es una plataforma distribuida de código abierto para cálculos de ciencia de datos escalables. Flink proporciona canalización de baja latencia y ejecución paralela de diagramas de flujo de datos.

Apache Flink también se puede utilizar para procesar un flujo de datos ilimitado sin puntos de inicio y finalización fijos. Apache es conocido por sus herramientas y enfoques de ciencia de datos, que pueden ayudar a acelerar el proceso de análisis. Flink ayuda a los científicos de datos a minimizar la complejidad mientras procesa datos en tiempo real.

POWERBI

PowerBI es también una de las herramientas más importantes de ciencia de datos e inteligencia empresarial. Puede usarlo junto con otros productos de Microsoft Data Science para visualizar datos. Con PowerBI, puede crear informes completos e inteligentes a partir de cualquier conjunto de datos. Los usuarios también pueden usar PowerBI para desarrollar su propio tablero de análisis de datos.

Con PowerBI, los conjuntos de datos incoherentes se pueden transformar en conjuntos de datos coherentes. Con PowerBI, puede crear un conjunto de datos lógicamente coherente que genere conocimientos valiosos. PowerBI se puede usar para crear informes visualmente atractivos que también sean comprensibles para personas sin conocimientos técnicos.

ROBOT DE DATOS

robot de datos es una de las herramientas más importantes para las actividades de ciencia de datos que incluyen el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. En la interfaz de usuario de DataRobot, puede arrastrar y soltar rápidamente un conjunto de datos. Su interfaz fácil de usar hace que el análisis de datos sea accesible tanto para científicos de datos novatos como experimentados.

DataRobot le permite crear e implementar más de 100 modelos de ciencia de datos simultáneamente, brindándole una gran cantidad de información. También lo utilizan las empresas para brindar automatización de alto nivel a sus consumidores y clientes. El análisis predictivo efectivo de DataRobot puede ayudarlo a tomar decisiones informadas basadas en datos.

CHISPA APACHE

chispa apache se creó pensando en una latencia reducida al ejecutar tareas de ciencia de datos. Apache Spark, que se basa en Hadoop MapReduce, puede gestionar consultas interactivas y procesamiento de secuencias. Debido a su computación de clúster en memoria, se ha convertido en una de las mejores herramientas de ciencia de datos del mercado. Su computación en memoria puede acelerar considerablemente el procesamiento.

Las consultas SQL son compatibles con Apache Spark, lo que le permite derivar múltiples asociaciones de su colección. Spark también tiene API para construir aplicaciones de ciencia de datos en Java, Scala y Python.

SAP HANA

Savia Hana es un sistema de administración de base de datos relacional fácil de usar para almacenar y recuperar datos. Su mecanismo de gestión de datos en memoria y basado en columnas lo convierte en una herramienta útil en Data Science. Sap Hana puede procesar bases de datos que tienen objetos almacenados en un espacio geométrico (datos espaciales).

Sap Hana también se puede utilizar para búsqueda y análisis de texto, procesamiento de datos gráficos, análisis predictivo y otras tareas de ciencia de datos. Su almacenamiento de datos en memoria mantiene los datos en la memoria principal en lugar de en un disco, lo que permite una consulta y un procesamiento de datos más eficientes.

MONGODB

MongoDB es una base de datos de alto rendimiento que también es una de las herramientas de ciencia de datos más populares. La colección de MongoDB (documentos de MongoDB) le permite almacenar grandes cantidades de datos. Tiene todas las funciones de SQL, así como la capacidad de ejecutar consultas dinámicas.

MongoDB es una base de datos que almacena datos en forma de documentos de estilo JSON y permite una alta replicación de datos. MongoDB facilita mucho la gestión de big data, ya que ofrece una alta disponibilidad de datos. MongoDB puede realizar análisis complejos además de consultas simples a la base de datos. La escalabilidad de MongoDB lo convierte en una de las herramientas de ciencia de datos más utilizadas.

PITÓN

Las bases de datos y los marcos no son las únicas herramientas y tecnologías de ciencia de datos disponibles. Es fundamental elegir el lenguaje de programación correcto para Data Science. Muchos científicos de datos usan Python para el web scraping. Python tiene una serie de bibliotecas desarrolladas específicamente para tareas de ciencia de datos.

Pitón le permite ejecutar rápidamente una variedad de cálculos matemáticos, estadísticos y científicos. NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Keras y otras bibliotecas de Python para Data Science son algunas de las más utilizadas.

TRIFACTA

Trifacta es una herramienta de limpieza y preparación de datos que se usa comúnmente en Data Science. Trifacta puede limpiar un lago de datos en la nube que contiene datos estructurados y no estructurados. En comparación con otras plataformas, Trifacta acelera drásticamente el proceso de preparación de datos. Trifacta simplifica la detección de errores, valores atípicos y otras anomalías en un conjunto de datos.

Trifacta también puede ayudarlo a preparar datos más rápido en un escenario de múltiples nubes. Trifacta le permite automatizar la visualización de datos y la gestión de canalizaciones de datos.

MINITAB

Minitab es una herramienta de software de manipulación y análisis de datos que se utiliza con frecuencia. En un conjunto de datos no estructurado, Minitab lo ayudará a detectar tendencias y patrones. Minitab se puede utilizar para simplificar el conjunto de datos que se utilizará como entrada para el análisis de datos. Minitab también puede ayudar a los científicos de datos con los cálculos de ciencia de datos y el desarrollo de gráficos.

Minitab muestra estadísticas descriptivas basadas en el conjunto de datos ingresado, resaltando varios puntos significativos en los datos, como la media, la mediana, la desviación estándar, etc. Minitab se puede utilizar para crear una variedad de gráficos y realizar análisis de regresión.

R

R es uno de los muchos lenguajes de programación destacados que se utilizan en el campo de la ciencia de datos y proporciona un entorno de software escalable para el análisis estadístico. Usando R, la agrupación y clasificación de datos se puede realizar en menos tiempo. R puede usarse para generar una variedad de modelos estadísticos, incluidos modelos lineales y no lineales.

R es una poderosa herramienta para la limpieza y visualización de datos. R visualiza los datos de manera fácil de entender para que todos puedan entenderlos. DBI, RMySQL, dplyr, ggmap, xtable y otros complementos de Data Science están disponibles en R.

APACHE KAFKA

apache kafka es un sistema de mensajería distribuida que permite transferir enormes cantidades de datos de una aplicación a otra. Con Apache Kafka, las canalizaciones de datos en tiempo real se pueden construir en menos tiempo. Kafka, conocido por su tolerancia a fallas y escalabilidad, se asegurará de que no se pierdan datos mientras se transportan datos entre aplicaciones.

Apache Kafka es un sistema de mensajería de publicación y suscripción que permite a los editores enviar mensajes a los suscriptores en función de los temas. El sistema de mensajería de publicación-suscripción permite a los suscriptores consumir todos los mensajes de un asunto.

QLIKVIEW

QlikView es una de las herramientas de ciencia de datos más utilizadas, así como una herramienta de inteligencia empresarial. Los científicos de datos pueden utilizar QlikView para derivar correlaciones entre datos no estructurados y realizar análisis de datos. QlikView también se puede utilizar para mostrar una representación visual de las relaciones de datos. La agregación y compresión de datos se puede hacer más rápido con QlikView.

No tiene que perder el tiempo averiguando cómo se relacionan las entidades de datos, ya que QlikView lo maneja automáticamente. En comparación con otras herramientas de ciencia de datos en el mercado, su procesamiento de datos en memoria produce resultados más rápidos.

MICROESTRATEGIA

Los científicos de datos que también están interesados ​​en la inteligencia empresarial utilizan MicroStrategy. MicroStrategy proporciona una amplia gama de capacidades de análisis de datos además de una mayor visualización y descubrimiento de datos. MicroStrategy puede acceder a los datos de una variedad de almacenes de datos y sistemas relacionales, lo que mejora su accesibilidad a los datos y sus capacidades de descubrimiento.

microestrategia le permite dividir datos no estructurados y complejos en bits más pequeños para facilitar el análisis. MicroStrategy permite la creación de mejores informes de análisis de datos, así como el monitoreo de datos en tiempo real.

JULIA

Muchos profesionales de la ciencia de datos consideran que Julia es la sucesora de Python. Julia es un lenguaje de programación creado específicamente para Data Science. Julia puede igualar la velocidad de los lenguajes de programación populares como C y C++ durante las operaciones de ciencia de datos gracias a su compilación JIT (Just-in-Time).

julia le permite completar cálculos estadísticos difíciles en Data Science en menos tiempo. Julia le permite controlar manualmente el proceso de recolección de basura y elimina la necesidad de administrar la memoria. Es uno de los lenguajes de programación más populares para la ciencia de datos debido a su sintaxis amigable con las matemáticas y su administración de memoria autónoma.

SPSS

SPSS (Paquete estadístico para las ciencias sociales) es comúnmente utilizado por los investigadores para analizar datos estadísticos. SPSS también se puede utilizar para acelerar el procesamiento y análisis de datos de encuestas. La aplicación Modeler de SPSS se puede utilizar para crear modelos de predicción.

Los datos de texto están presentes en las encuestas y SPSS puede extraer información de estos datos. También puede usar SPSS para producir diferentes tipos de visualizaciones de datos, como un gráfico de densidad o un diagrama de caja radial.

MATLAB

MATLAB es una herramienta destacada de ciencia de datos utilizada por empresas y organizaciones. Es una plataforma de programación para científicos de datos que les permite acceder a información de archivos planos, bases de datos, plataformas en la nube y otras fuentes. Con MATLAB, puede realizar rápidamente ingeniería de características en un conjunto de datos. Los tipos de datos de MATLAB están desarrollados específicamente para Data Science y ahorran una cantidad significativa de tiempo en el preprocesamiento de datos.

Conclusión

Al procesar grandes cantidades de datos, los científicos de datos emplean una variedad de métodos para reducir la latencia y los errores. Algunas de las herramientas de ciencia de datos más utilizadas se incluyen en la lista anterior.

Inscribirse en una escuela acreditada que le proporcionará las mejores herramientas de ciencia de datos es una excelente opción si desea convertirse en un científico de datos profesional.