Las 5 mejores herramientas de análisis que todo científico de datos debe conocer

Cuando le preguntas a alguien cuáles son las cinco cosas sin las que no puede vivir, generalmente responde con comida, un automóvil e Internet. Cuando le haces la misma pregunta a un científico de datos, te dará un resumen de sus cinco principales herramientas de análisis, las que hacen que el trabajo y la vida sean más fáciles de administrar. Veamos qué son estas herramientas de análisis y qué hacen con un poco más de detalle:

1. pitón

Pitón es un popular lenguaje de programación de propósito general que es fácil de aprender, tiene menos líneas de código que otros lenguajes, es muy legible y es de código abierto. Tiene un ecosistema bien desarrollado y en expansión de herramientas de análisis de datos y matemáticas de código abierto, lo que lo convierte en un buen candidato para el título de "herramienta del futuro". Es ultrarrápido y viene con una gran colección de datos estadísticos. Es uno de los lenguajes con los que una gran cantidad de programadores están familiarizados, lo que permite un paso fluido hacia el análisis desde el punto de vista de TI.

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Es una habilidad para aprender si uno quiere pasar al sector analítico desde un fondo de programación. Recientemente ha ganado popularidad entre los profesionales en el dominio de la analítica, por lo que hay menos ofertas de trabajo, pero definitivamente es una habilidad para aprender si uno quiere pasar al sector de la analítica desde un fondo de programación. Python facilita la codificación y la depuración debido a su mejor sintaxis, lo que da como resultado una curva de aprendizaje mucho más corta.

ventajas

• La sintaxis directa de Python hace que sea fácil de aprender. Muchos programadores ya están familiarizados con Python y les resulta más fácil aprender Python para análisis que un nuevo lenguaje como R.
• Python es un lenguaje de programación completamente gratuito.
• Las bibliotecas estadísticas de Python se han expandido rápidamente, lo que la convierte en una herramienta bastante versátil en la actualidad.

Contras

• Python ha hecho recientemente el cambio de un lenguaje de programación a una herramienta de análisis. Como resultado, carece de la versatilidad de R y SAS.
• Python está ganando terreno rápidamente en el campo de la analítica. La popularidad de Python solo crecerá a medida que más programadores de TI migren hacia el análisis. Python es, sin duda, una herramienta que vale la pena aprender.

2. Excel para un científico de datos

Microsoft Excel es un programa de hoja de cálculo que se incluye en el paquete de software de productividad de Microsoft Office. Todos lo hemos usado para hacer listas y tablas en algún momento de nuestras vidas, ya sea en la escuela o en la universidad. Excel, sin embargo, es capaz de mucho más. Excel tiene una amplia gama de capacidades, incluida la clasificación y manipulación de datos, así como su presentación en gráficos y cuadros. Puede ejecutar una amplia gama de operaciones aritméticas, incluidas las relacionadas con estadísticas, ingeniería y finanzas. También te permite programar usando VBA (Visual Basic for Application).

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Debido a su disponibilidad ubicua, Excel es una de las herramientas de datos más fáciles de aprender y usar. No hay muchas computadoras que no tengan instalado MS Office (tanto premium como gratuito) y, por extensión, MS Excel. La ventaja más significativa de Excel es que permite a los usuarios alterar las GUI (interfaces gráficas de usuario) y hacer un nivel razonable de visualización de datos (aunque nada demasiado complejo). Si bien puede administrar pequeñas cantidades de datos, no está diseñado para manejar grandes cantidades de datos o realizar tareas como el modelado predictivo.

No obstante, sigue siendo una de las herramientas de manipulación de datos disponibles más utilizadas y beneficiará a todos los aspirantes a científicos de datos. También presenta una interfaz muy fácil de usar para usuarios no técnicos que desean incursionar en la investigación de datos.

ventajas

• Excel es un programa con el que todo el mundo está familiarizado. Incluso si no tienen ningún software de análisis adicional, la mayoría de los usuarios tienen Excel instalado en sus computadoras.
• Excel es un programa fácil de usar. La interfaz de usuario es simple y fácil de usar.
• Excel tiene muchas posibilidades de visualización.

Contras

• Excel no está diseñado para análisis estadísticos complejos. Las técnicas simples de modelado predictivo, como la agrupación en clústeres y la regresión, se pueden realizar en Excel con la ayuda de complementos, pero los enfoques más complicados, como el aprendizaje automático, no.
• Excel puede administrar más de 16000 columnas y 1 millón de filas. Lidiar con incluso 100.000 filas y 1000 columnas, por otro lado, es insoportable.
• Si ejecuta un pivote en esa cantidad de datos, por ejemplo, Excel se vuelve lento y puede bloquearse.

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3. S.A.S.

S.A.S. es un paquete de software para análisis avanzado, modelado predictivo, inteligencia empresarial y gestión de datos desarrollado por SAS Institute. A pesar de su reputación de ser difícil de usar y comprender, SAS, a diferencia de muchos de sus competidores, puede manejar una amplia gama de trabajos de análisis y administración de datos. Es excelente para usuarios avanzados y es una de las suites de software de análisis más fiables y rápidas del mundo, así como una de las mejores para análisis complejos.

A pesar de que su precio y licencia son un punto delicado, muchas empresas medianas y grandes todavía lo usan por la potencia de procesamiento que proporciona. A pesar de su falta de visualización, sigue siendo la herramienta de referencia para el análisis de datos complicados en conjuntos de datos masivos.

ventajas

• SAS es una herramienta poderosa que puede manejar conjuntos de datos pequeños a grandes y se puede usar para todo, desde un simple análisis de rebanadas y dados hasta análisis complejos de múltiples variables.
• SAS viene con mucha ayuda en línea.

Contras

• Es un equipo caro. Las licencias de SAS (incluidas las versiones sin GUI) pueden ser tan caras o más que contratar a un científico de datos.
• La visualización es limitada.

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4. R

R , un entorno de software y lenguaje informático para computación y gráficos estadísticos, es el rival más formidable de SAS. Debido a su estado de código abierto, tiene fuertes seguidores. Es una herramienta sobresaliente que puede realizar cualquier tipo de análisis estadístico. Nada hace más felices a los geeks que el código abierto y el software gratuito. R permite a los usuarios adaptar el software a sus propias necesidades de análisis y viene con un sólido ecosistema de paquetes que hace que trabajar con él sea aún más fácil.

Ha sido cada vez más sólido desde sus inicios y ahora cuenta con una vibrante comunidad de usuarios que se ayudan unos a otros. Para cualquier organización que no tenga análisis en su núcleo pero, sin embargo, trabaje con datos, R es el camino a seguir. Es el mejor software para realizar análisis repetibles y de alta calidad. Sigue siendo una muy buena herramienta de análisis, a pesar de sus deficiencias de seguridad y gestión de la memoria.

ventajas

• R es un lenguaje flexible. Algunos usuarios creen que ahora es incluso más flexible que SAS. Los usuarios de R rara vez necesitan usar otro software.
• R es gratis porque es de código abierto.
• R funciona muy bien con las tecnologías de código abierto que prevalecen en el mundo de los grandes datos.

Contras

• La curva de aprendizaje de R es bastante severa. Es una herramienta difícil de dominar.
• Si bien hay mucha información en Internet, no está tan bien organizada como, por ejemplo, los materiales de SAS.

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5. Sql

SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje de programación de propósito especial que se utiliza para interactuar con bases de datos y administrarlas, específicamente en un RDBMS (sistema de administración de bases de datos relacionales) o RDSMS (sistema de administración de sistemas de bases de datos relacionales). Es fácil de entender y aplicar, pero se ha utilizado para abordar una variedad de situaciones difíciles.

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Si bien no es la mejor herramienta para el análisis estadístico, es una de las mejores para la manipulación de datos y puede manejar grandes conjuntos de datos. La manipulación de datos aún ocupa aproximadamente la mitad del tiempo del proyecto, y SQL encaja perfectamente. Interactúa y lee fácilmente datos no estructurados, y funciona bien con bases de datos antiguas y nuevas.

ventajas

• SQL es ultrarrápido y puede manejar conjuntos de datos de cualquier tamaño.
• Debido a que SQL se usa en tantos lugares fuera del análisis, la mayoría de los usuarios ya están familiarizados con él.
• SQL es un lenguaje simple de entender.

Contras

• SQL es excelente para rebanar y trocear, pero no tanto para el análisis estadístico. Como resultado, la gama de aplicaciones es muy limitada.

Pocas herramientas pueden igualar la velocidad y la facilidad de uso de SQL cuando se trata de manipulación de datos. Para los científicos de datos, SQL es una herramienta complementaria muy popular. Funciona muy bien con SAS, R, Python y otros lenguajes de programación.

¡Así que ahí lo tienes! Estas son las cinco herramientas que todo científico de datos debería tener. ¿Con cuántos estás familiarizado? ¿Cuántos aún no han llegado a tu lista?