Las 10 principales plataformas de ciencia de datos en 2023

¿Qué es la tecnología de ciencia de datos?

La tecnología de ciencia de datos es una de las tecnologías de rápido crecimiento de esta era. La ciencia de datos es el campo de la tecnología que incluye experiencia en el dominio y habilidades de programación con conocimientos de matemáticas y estadísticas. Todos se combinan para extraer valores significativos de los datos.

Esta tecnología aplica algoritmos de aprendizaje automático a la información recopilada en forma de números, texto, imágenes o algo como video o audio y muchos más. Se utilizan para producir sistemas de inteligencia artificial que realizan trabajos similares a los de la inteligencia humana. Como resultado, estos sistemas crean información valiosa que los analistas evalúan para transformarla en valor empresarial.

Consulte nuestros cursos gratuitos para obtener una ventaja sobre la competencia.

¿Por qué la ciencia de datos es cada vez más importante para una empresa?

Con innovaciones en tecnologías, las empresas se dan cuenta de los requisitos de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Cualquiera que sea el tamaño de la organización, la ciencia de datos siempre juega un papel importante para desarrollar e implementar conocimientos significativos para muchas operaciones y estrategias comerciales.

Explore nuestros cursos populares de ciencia de datos

¿Qué son las plataformas de ciencia de datos?

Las plataformas de ciencia de datos se utilizan para extraer grandes volúmenes de datos, ya sean estructurados o no estructurados, y convertirlos en un recurso valioso para identificar patrones para administrar operaciones. Con la creciente demanda de ciencia de datos y aprendizaje automático, existen herramientas y software emergentes que se desarrollan con nueva tecnología. Estas son algunas de las mejores plataformas de ciencia de datos que sirven como las principales plataformas de ciencia de datos en 2021 para cumplir con los requisitos del negocio.

1. Dataiku DSS por Dataiku

La solución Dataiku DSS ayuda al equipo de ciencia de datos a ejecutar proyectos con Advanced Analytics. Esta plataforma de ciencia de datos alienta a proporcionar más información sobre el negocio y, finalmente, tiene un impacto significativo.

Dataiku es la plataforma centralizada de datos. Ayuda a las empresas a avanzar en su colaboración de datos desde el análisis a escala hasta la IA empresarial.

Dataiku proporciona un lugar común tanto para los expertos como para los exploradores de datos, combinándolos así con un repositorio de mejores prácticas que involucra el aprendizaje automático y la implementación/gestión de IA.

Lo mejor de Dataiku es que es un proveedor de un entorno centralizado y controlado, convirtiéndose así en el catalizador de las empresas basadas en datos.

Expande su utilidad en Clientes de una amplia gama de comercio minorista, finanzas, comercio electrónico, sector público, manufactura, transporte, atención médica, productos farmacéuticos y más. Dataiku está en camino de acelerar el análisis de autoservicio al garantizar la puesta en funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático en producción. Enfatiza la eliminación de obstáculos, lo que brinda más oportunidades para crear un modelo que impacte en el negocio. Sus soluciones creativas permiten que los equipos de ciencia de datos trabajen con un enfoque más innovador.

Consulte nuestros cursos de ciencia de datos para mejorar sus habilidades.

2. Diseñador de Alteryx por Alteryx

Alteryx Designer es una de las principales plataformas de ciencia de datos en 2021.

Está diseñado con tal brillantez que permite a los científicos y analistas de datos presenciar una experiencia de análisis de datos. Obtiene respuestas de casi cualquier fuente de datos disponible con muchas herramientas sin código que también son fáciles de usar.

Simplifica la preparación de datos con la combinación de datos y la creación de informes, utilizando análisis predictivos y avanzados. Está diseñado para la facilidad de uso del equipo de científicos de datos. Alteryx Designer ofrece combinación de datos en un simple formulario de arrastrar y soltar que se puede aplicar para crear hojas de cálculo, bases de datos, lagos de datos, fuentes en la nube, aplicaciones empresariales, bots RPA y muchos más.

Lo principal de Alteryx es que automatiza cada paso del análisis que incluye la preparación de datos, la combinación, la creación de informes, el análisis predictivo y la ciencia de datos. Con el tiempo, acelera los conocimientos visuales y enriquece otras operaciones. A medida que automatiza los análisis y aplica procesos repetitivos, esto ayuda a impulsar acciones más rápidas, ya que se utiliza para publicar resultados en paneles interactivos o enviar resultados directamente a las aplicaciones empresariales.

Alteryx Designer ayuda a acceder a cualquier fuente de datos, archivo, aplicación o tipo de datos. Con más de 260 bloques de construcción de arrastrar y soltar, Alteryx impulsa una plataforma de autoservicio que permite a sus usuarios experimentar la simplicidad y ayuda a comenzar a crear un módulo interactivo.

Cuando un científico de datos prefiere usar una opción de "código primero" o "código bajo", puede elegir Alteryx Designer y aprovechar las herramientas integradas como las herramientas R y Python. Alteryx Designer ofrece preparación de datos integrada y calidad de datos en la creación de modelos que ayuda aún más a crear modelos ML en un marco de tiempo más rápido con una experiencia de modelado asistida y guiada.

Principales habilidades de ciencia de datos para aprender en 2022

3. Estudio RapidMiner por RapidMiner

RapidMiner es una plataforma intuitiva con diseño de flujo de trabajo visual y automatización completa. Es una plataforma integral que requiere una codificación mínima. Es capaz de aprovechar toda la biblioteca de Python. RapidMiner satisface todas las necesidades desde el principiante en ciencia de datos hasta el científico de datos experto. Utiliza una interfaz visual de arrastrar y soltar que ayuda a acelerar y automatizar la creación de modelos predictivos. RapidMiner tiene una rica biblioteca de más de 1500 algoritmos, lo que garantiza el mejor modelo para un modelo integral.

RapidMiner Studio tiene una colección de plantillas que están preconstruidas dentro del software. Ofrecen algunos propósitos comunes, como la rotación de clientes, la detección de fraudes, el mantenimiento predictivo y algunos otros trabajos importantes.

RapidMiner Studio tiene una característica única llamada "Wisdom of Crowds" que brinda recomendaciones proactivas para ayudar a los usuarios de nivel principiante. Una de las características esenciales de RapidMiner es que crea conexiones instantáneas a bases de datos, almacenes de datos empresariales, almacenamiento en la nube, lagos de datos, aplicaciones comerciales y muchos más. Incluso proporcionan conexiones de reutilización cuando el usuario las necesita, y se puede compartir fácilmente con cualquier persona que requiera acceso. Lo mejor es que RapidMiner permite al usuario consultar y recuperar datos sin necesidad de escribir SQL complejo, y permite facilitar clústeres de bases de datos altamente escalables.

RapidMiner Studio es compatible con MySQL, Google BigQuery y PostgreSQL.

4. IBM SPSS Estadísticas de IBM

IBM SPSS se utiliza para clasificar, organizar y analizar volúmenes significativos de datos, como el conjunto de datos de la encuesta para el modelado predictivo y otras tareas analíticas. La principal ventaja de esta plataforma es que es rápida en la organización del conjunto de datos y en el análisis.

La plataforma de software IBM SPSS ofrece una amplia gama de eficiencia y confiabilidad para el análisis estadístico avanzado. Consiste en una gran biblioteca de algoritmos de aprendizaje automático. IBM SPSS también ofrece extensibilidad de código abierto, análisis de texto e integración con big data. Proporciona una implementación perfecta en las aplicaciones.

IBM SPSS se ha convertido en una de las principales plataformas de ciencia de datos en 2021 y las plataformas más populares entre los equipos de ciencia de datos por su facilidad de uso.También ofrece flexibilidad y escalabilidad que hacen que SPSS sea accesible para usuarios de todos los niveles, desde principiantes hasta expertos. Además, es apropiado para proyectos de todos los tamaños y niveles de complejidad. SPSS ayuda a los equipos y a la organización a encontrar nuevas oportunidades, mejorando la eficiencia y minimizando los riesgos.

Lea nuestros populares artículos de ciencia de datos

5. H2O IA sin conductor por H2O.ai

H2O es una de las mejores herramientas para el aprendizaje automático cuando se trata de manejar grandes volúmenes de datos. H2O ayuda a mejorar el tiempo de ejecución con sus iteraciones y desarrollo de modelos más rápidos.

La principal característica importante de H2O es que proporciona IA sin conductor que permite a los científicos de datos trabajar en proyectos de una manera más inteligente y rápida. Funciona de manera eficiente mediante el uso de tecnología de automatización para realizar trabajos clave de aprendizaje automático en un período de tiempo rápido.

H2O ofrece ingeniería automática de funciones, ajuste de modelos, selección e implementación de modelos, validación de modelos, interpretabilidad de aprendizaje automático y generación automática de canalizaciones para la puntuación de modelos.

H2O Driverless AI proporciona a las organizaciones de ciencia de datos una plataforma de ciencia de datos extensible y personalizable. Ayuda a abordar los requisitos de una variada gama de aplicaciones que toda empresa necesita en todos los campos. H2O Driverless AI tiene una extensa biblioteca de algoritmos. Proporciona transformaciones para automatizar las características de alto valor para un conjunto de datos específico. Los equipos de ciencia de datos siempre pueden ampliar la plataforma H2O Driverless AI si desean cargar sus propios modelos, transformadores y anotadores. Además, ayuda en el flujo de trabajo de aprendizaje automático automático.

6. Plataforma de IA de Google de Google

Google Cloud AI es una plataforma integral totalmente administrada. Ofrece una gobernanza brillante con modelos interpretables de forma más rápida.

Esta plataforma es eficiente para usuarios de todos los niveles de habilidad. Las características clave de esta plataforma incluyen AutoML o la optimización avanzada de modelos junto con un servicio de etiquetado de datos integrado. También proporciona validación de modelos y explicaciones de IA. Hay una característica única llamada What-If Tool que ayuda a comprender los resultados del modelo y verificar el comportamiento del modelo. Existe un servicio de optimización de caja negra llamado Vizier que permite ajustar los hiperparámetros. También ayuda a optimizar el rendimiento del modelo. Esta plataforma administra modelos, experimentos y flujos de trabajo de extremo a extremo con canalizaciones que aplican MLOps.

Consulte nuestro Certificado profesional de ciencia de datos en BDM de IIM Kozhikode

7. RStudio

Rstudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para R que es un lenguaje de programación. Esto se usa especialmente para computación estadística y gráficos. Es una plataforma dedicada a la inversión sostenible en software gratuito y de código abierto para la ciencia de datos.

Rstudio está disponible en dos formatos: RStudio Desktop, que es una aplicación de escritorio normal, mientras que otro es RStudio Server que se ejecuta en un servidor remoto. Rstudio Server permite acceder a RStudio a través de un navegador web.

RStudio incluye un editor de resaltado de sintaxis que admite la ejecución directa de código. También ofrece herramientas para el trazado, el historial, la depuración y la gestión del espacio de trabajo. Hay RStudio Server Pro que es un entorno de desarrollo integrado para R y Python. Utiliza una consola, un editor de resaltado de sintaxis para admitir la ejecución de código directo. RStudio Server Pro utiliza herramientas para el trazado, el historial y la depuración con la gestión del espacio de trabajo.

8. Plataforma de análisis KNIME de KNIME

Estándar KNIME para Konstanz Information Miner. Es una plataforma gratuita de código abierto para análisis de datos en un flujo de trabajo basado en GUI.

También es una plataforma de informes e integración. KNIME integra diferentes componentes para el aprendizaje automático y el procesamiento de datos a través de su canalización de datos modular que admite el concepto "Lego of Analytics".

Utiliza GUI (interfaz gráfica de usuario) y JDBC que permite ensamblar los nodos, la combinación permite el ensamblaje de nodos que combinan diferentes fuentes de datos y también incluye preprocesamiento que es ETL: extracción, transformación, carga con fines de modelado, análisis de datos y visualización. . Podría suceder con la ayuda de una programación mínima.

Se pueden realizar varias funciones, desde E/S básicas hasta manipulación de datos, transformaciones y procesamiento de datos. Consolida todas las partes de todo el proceso en un solo flujo de trabajo.

9. Matlab de MathWorks

MATLAB es una plataforma de computación numérica que se utiliza para procesar información matemática. Es un software de código cerrado. MATLAB ofrece funciones matriciales e implementación algorítmica. También proporciona modelado estadístico de datos. MATLAB es el software más utilizado en una amplia gama de aplicaciones científicas.

MATLAB se utiliza para simular redes neuronales y lógica difusa.

Se pueden crear potentes visualizaciones utilizando la biblioteca de gráficos de MATLAB. MATLAB también se utiliza en el procesamiento de imágenes y señales, lo que crea una herramienta crucial y versátil para los científicos de datos. Les ayuda a manejar todas las tareas, como la limpieza de datos, el análisis de datos y los algoritmos avanzados de aprendizaje profundo.

MATLAB hace que la ciencia de datos sea más eficiente con herramientas de fácil acceso y ayuda a preprocesar los datos. También proporciona una solución para crear modelos predictivos y de aprendizaje automático. MATLAB ayuda en la implementación de modelos en sistemas de TI empresariales.

10. Kraken de Big Squid

Kraken es una plataforma de AutoML que está diseñada para permitir el análisis de datos con soluciones de análisis avanzado.

Kraken incluye una poderosa herramienta de análisis de datos integrada en la plataforma. Con un solo clic, uno puede hacer lo que quiera: trazar, colorear, ordenar y mucho más. De esta manera, ayuda a comprender mejor los datos a medida que el científico de datos construye e itera los modelos predictivos.

Las características clave de Kraken incluyen KRAKEN PIPELINE y KRAKEN AUTOML.

La plataforma de aprendizaje automático automático sin código (AutoML) de Kraken ayuda a simplificar y automatizar los trabajos de ciencia de datos, como la preparación y limpieza de datos, la selección de algoritmos, el entrenamiento de modelos y el ajuste. También ayuda a

despliegue de modelo que ayuda aún más a centrarse en la tarea con mayor prioridad.

El futuro de la ciencia de datos

Data Science está surgiendo con el propósito de brindar soluciones a las organizaciones para transformar un determinado conjunto de datos en un recurso valioso que eventualmente ayudará a crear un impacto en el valor comercial. Con el rápido aumento de las empresas y organizaciones comerciales, la ciencia de datos se está volviendo más frecuente en todos los aspectos. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial están surgiendo en la nueva era de la tecnología de la información, el software y las herramientas de ciencia de datos emergentes están desempeñando un papel fundamental en cada modelo de negocio.

Si desea profundizar más en el trabajo con Python, especialmente para la ciencia de datos, upGrad le ofrece el PGP ejecutivo en ciencia de datos. Este programa está diseñado para profesionales de TI de nivel medio, ingenieros de software que buscan explorar la ciencia de datos, analistas no tecnológicos, profesionales que comienzan su carrera, etc. Nuestro plan de estudios estructurado y nuestro amplio apoyo garantizan que nuestros estudiantes alcancen su máximo potencial sin dificultades.

Prepárese para una carrera del futuro

Solicite la Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos - LJMU & IIIT Bangalore