Las 9 principales herramientas de ciencia de datos [más utilizadas en 2022]

Data Science se trata de aprovechar grandes conjuntos de datos para extraer información significativa que se puede transformar aún más en decisiones comerciales procesables. Esa es la razón por la cual los cursos de ciencia de datos tienen una gran demanda en estos días.

Los científicos de datos son las mentes brillantes responsables de acumular, procesar, manipular, limpiar y analizar datos para extraer información valiosa de ellos. Día tras día, los científicos de datos tienen que lidiar con cantidades masivas de datos estructurados y no estructurados. Varias herramientas estadísticas y de programación de ciencia de datos ayudan a los científicos de datos a dar sentido a los datos acumulados.

Este es el tema de discusión de hoy: las principales herramientas de ciencia de datos utilizadas por los científicos de datos de todo el mundo.

Principales herramientas de ciencia de datos en 2019

1. chispa apache

Apache Spark es una de las herramientas de ciencia de datos más populares. Es un motor de análisis robusto diseñado explícitamente para manejar el procesamiento por lotes y el procesamiento de flujo. A diferencia de otras plataformas de Big Data, Spark puede procesar datos en tiempo real y es mucho más rápido que MapReduce. Además, Spark se destaca en la administración de clústeres, una característica que es responsable de su rápida velocidad de procesamiento.

Spark viene con numerosas API de aprendizaje automático que permiten a los científicos de datos hacer predicciones precisas. Aparte de esto, también tiene varias API que son programables en Java, Python, Scala y R.

2. BigML

BigML es un entorno GUI basado en la nube diseñado para procesar algoritmos ML. Una de las mejores funciones de especialización de BigML es el modelado predictivo. Al aprovechar BigML, las empresas pueden usar e implementar diferentes algoritmos de ML en varias funciones y procesos comerciales. Por ejemplo, BigML se puede utilizar para la innovación de productos, la previsión de ventas y el análisis de riesgos.

BigML utiliza API REST para crear interfaces web fáciles de usar y también facilita visualizaciones interactivas de datos. Para agregar a eso, BigML viene equipado con una serie de técnicas de automatización que le permiten automatizar flujos de trabajo e incluso el ajuste de modelos de hiperparámetros.

3. D3.js

D3.js es una biblioteca de Javascript utilizada para crear y diseñar visualizaciones interactivas en navegadores web. Es una excelente herramienta para profesionales que trabajan en aplicaciones/software que requieren interacción del lado del cliente para visualización y procesamiento de datos. Las API de D3.js le permiten utilizar sus diversas funciones para analizar datos y crear visualizaciones dinámicas en un navegador web. También se puede usar para hacer que los documentos sean dinámicos al permitir actualizaciones en el lado del cliente y monitorear activamente las alteraciones en los datos para reflejar las visualizaciones en el navegador.

Lo bueno de D3.js es que se puede integrar con CSS para crear visualizaciones ilustres para implementar gráficos personalizados en páginas web. Además, también hay transiciones animadas si las necesitas.

4. MATLAB

MATLAB es un entorno de computación numérica multiparadigma de alto rendimiento diseñado para procesar información matemática. Es un entorno de código cerrado que permite la implementación algorítmica, funciones de matriz y modelado estadístico de datos. MATLAB combina computación, visualización y programación dentro de un entorno fácil de usar donde tanto los problemas como sus soluciones se expresan en notaciones matemáticas.

MATLAB, como herramienta popular de ciencia de datos, encuentra numerosas aplicaciones en la ciencia de datos. Por ejemplo, se utiliza para el procesamiento de imágenes y señales y para la simulación de redes neuronales. Con la biblioteca de gráficos de MATLAB, puede crear visualizaciones atractivas. Además, MATLAB permite una fácil integración para aplicaciones empresariales y sistemas integrados. Esto lo hace ideal para una gran cantidad de aplicaciones de ciencia de datos, desde la limpieza y el análisis de datos hasta la implementación de algoritmos de aprendizaje profundo.

5. S.A.S.

SAS es un paquete de software integrado diseñado por el Instituto SAS para análisis avanzado, inteligencia comercial, análisis multivariado, gestión de datos y análisis predictivo. Sin embargo, es un software de código cerrado que se puede usar a través de una interfaz gráfica, o el lenguaje de programación SAS, o Base SAS.

Muchas organizaciones grandes utilizan SAS para el análisis de datos y el modelado estadístico. Puede ser una herramienta conveniente para acceder a datos en casi cualquier formato (archivos de base de datos, tablas SAS y tablas de Microsoft Excel). SAS también es excelente para administrar y manipular datos existentes para obtener nuevos resultados. Además, tiene una variedad de herramientas y bibliotecas estadísticas útiles que son excelentes para el modelado y la organización de datos.

6. Cuadro

Tableau es una plataforma de visualización de datos y análisis integral potente, segura y flexible. La mejor parte de operar Tableau como una herramienta de ciencia de datos es que no requiere ningún tipo de programación o habilidad técnica. Los gráficos potentes y la naturaleza fácil de usar de Tableau lo han convertido en una de las herramientas de visualización de datos más utilizadas en la industria de Business Intelligence.

Algunas de las mejores funciones de Tableau son la combinación de datos, la colaboración de datos y el análisis de datos en tiempo real. No solo eso, Tableau también puede visualizar datos geográficos. Tiene varias ofertas como Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Online y Tableau Server para satisfacer sus diferentes necesidades.

7. matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de trazado y visualización diseñada para Python y NumPy. Sin embargo, Even SciPy usa Matplotlib. Su interfaz es similar a la de MATLAB.

Quizás la mejor característica de Matplotlib es su capacidad para trazar gráficos complejos mediante líneas de código simples. Puede usar esta herramienta para crear diagramas de barras, histogramas, diagramas de dispersión y básicamente cualquier otro tipo de gráficos/tablas. Matplotlib viene con una API orientada a objetos para incrustar gráficos en aplicaciones que utilizan kits de herramientas GUI de uso general (Tkinter, wxPython, GTK+, etc.). Matplotlib es la herramienta perfecta para principiantes que deseen aprender a visualizar datos en Python.

8. Scikit-aprender

Scikit-learn es una biblioteca basada en Python que está repleta de numerosos algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​y no supervisados. Fue diseñado combinando características de Pandas, SciPy, NumPy y Matplotlib.

Scikit-learn admite varias funcionalidades para implementar algoritmos de aprendizaje automático, como clasificación, regresión, agrupación, preprocesamiento de datos, selección de modelos y reducción de dimensionalidad, por nombrar algunas. El trabajo principal de Scikit-learn es simplificar algoritmos ML complejos para su implementación. Esto es lo que lo hace tan ideal para aplicaciones que exigen prototipos rápidos.

9. NLTK

Otra herramienta basada en Python de nuestra lista, NLTK (Natural Language Toolkit), es una de las plataformas líderes para desarrollar programas de Python que pueden funcionar con datos de lenguaje humano natural. Dado que el procesamiento del lenguaje natural se ha convertido en el campo más popular en la ciencia de datos, NLTK se ha convertido en una de las herramientas favoritas de los profesionales de la ciencia de datos.

NLTK ofrece interfaces fáciles de usar para más de 50 corpus (recopilación de datos para desarrollar modelos ML) y recursos léxicos, incluido WordNet. También viene con un conjunto completo de bibliotecas de procesamiento de texto para clasificación, tokenización, derivación, etiquetado, análisis y razonamiento semántico. NLTK es útil para diversas aplicaciones de NLP, como el etiquetado de partes del habla, la traducción automática, la segmentación de palabras, la conversión de texto a voz y el reconocimiento de voz.

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Bonificación: TensorFlow

TensorFlow es una plataforma integral de código abierto compatible con Python para el aprendizaje automático. Es un ecosistema integral y flexible de herramientas, bibliotecas y recursos comunitarios que facilitan el cálculo numérico rápido y sencillo en ML. TensorFlow permite crear y entrenar fácilmente modelos de ML e implementar modelos de ML en cualquier lugar. Tiene una arquitectura prolija y flexible para fomentar el desarrollo de modelos y experimentación de última generación.

Gracias a su comunidad activa, TensorFlow es un conjunto de herramientas en constante evolución que es popular por sus altas capacidades computacionales y su rendimiento excepcional. Puede ejecutarse no solo en CPU y GPU, sino también en plataformas de TPU (una adición reciente). Esto es lo que ha convertido a TensowFlow en una herramienta estándar y mundialmente reconocida para aplicaciones de aprendizaje automático.

Terminando…

La ciencia de datos es un dominio complejo que requiere una amplia variedad de herramientas para procesar, analizar, limpiar y organizar, manipular, manipular e interpretar los datos. El trabajo no se detiene ahí. Una vez que los datos se analizan e interpretan, los profesionales de Data Science también deben crear visualizaciones estéticas e interactivas para facilitar la comprensión de todas las partes interesadas involucradas en un proyecto. Además, los científicos de datos deben desarrollar modelos predictivos potentes utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Todas esas funciones no se pueden lograr sin la ayuda de tales herramientas de ciencia de datos.

Entonces, si desea construir una carrera exitosa en Data Science, ¡es mejor que comience a ensuciarse las manos con estas herramientas de inmediato!