10 Herramientas Útiles Para Data Science

Como hemos explicado en anteriores artículos, la ciencia de datos ha demostrado ser de gran utilidad para muchas organizaciones. Adquirir información, comprender los datos, sus patrones, y luego anticipar o producir resultados a partir de ellos es clave para poder llegar a ser una empresa innovadora. Los científicos de datos desempeñan un trabajo fundamental en esto, ya que son responsables de organizar, evaluar y estudiar los datos e identificar sus patrones.

Un profesional en la ciencia de Datos no solo debe tener las calificaciones y la educación adecuadas, sino que debe estar capacitado con un conjunto específico de herramientas: adquisición o captura de datos, limpieza de datos, almacenamiento de datos, exploración o análisis de datos y, finalmente, visualización de datos.

Tener estas herramientas a disposición reduce su carga de trabajo y, además, le permite idear técnicas para mejorar sus modelos de aprendizaje automático e inferencias estadísticas.

Dicho esto, veamos las 10 mejores herramientas para científicos de datos en 2020:

1. Apache Hadoop

Hadoop es una herramienta de código abierto basa en Java muy eficiente diseñada para tratar desde servidores individuales a cientos de ordenadores, permite dividir tareas de cálculo en diferentes procesos y distribuirlos en los nodos de un conjunto interrelacionado de ordenadores. La mayor de ventaja de este software es la capacidad almacenar todo tipos de datos como vídeos, imágenes, archivos XML y texto plano.

Este software es usado por casi todas las empresas con mayor capitalización de mercado como Microsoft, Facebook o Intel.

A parte de lo ya mencionado posee las siguiente características:

  • Descarga gratuita.
  • Útil para I+D.
  • Fiable.
  • Accesible.
  • Alta escalabilidad.

Haz click aquí para acceder a la página principal de Apache Hadoop.

2. Cassandra

Apache Cassandra es un gestor de base de datos NoSQL distribuido de código abierto y gratuito, construido para gestionar grandes volúmenes de datos distribuidos en numerosos servidores, ofreciendo alta disponibilidad. Emplea CQL (Cassandra Structure Language) para interactuar con la base de datos.

Se caracteriza por ser de código abierto, y con un alto rendimiento, fiabilidad y escalabilidad. Además de una interfaz fácil de entender.

Algunas de las empresas que utilizan Cassandra incluyen Accenture, American Express, Facebook, y Yahoo.

Puedes descargarlo gratuitamente mediante el siguiente enlace: Cassandra.

3. Spark

De código abierto, Apache Spark o básicamente Spark es un motor de análisis muy potente, razón por la que es la herramienta de ciencia de datos más utilizada. Fue creado para manejar el procesamiento por lotes y secuencias.

Es una mejora con respecto a Hadoop. Además de tener muchas API de aprendizaje automático que pueden ayudar a los científicos de datos a realizar pronósticos con la información proporcionada.

Destaca en la administración de clusters, lo que lo que permite procesar aplicaciones rápidamente.

Apache Spark

4. Excel

Conocido por todos, Excel debería estar a disposición de cualquier Data Scientist. Microsoft Excel ayuda a organizar los datos en forma de hoja de cálculo y también realizar cálculos complejos.

Además de las características y funciones actuales, también puedes agregarle funciones personalizadas si conecta Excel a SQL.

Excel no es ideal para Big Data, pero es una herramienta de gran utilidad para la organización y el cálculo de datos.

Se encuentra incluido en Office 365 o si lo prefieres puedes adquirir una licencia por 135€.

5. Xplenty

Es un conjunto de herramientas usadas para crear canalizaciones de datos (data pipelines). Esta plataforma de nube escalable puede integrar, procesar y preparar datos para su análisis. Además, proporciona soluciones para marketing y soporte al cliente.

Permite el enriquecimiento de datos, la centralización de herramientas de ventas y ayuda a mejorar la relación con el cliente. Además, su solución de marketing te ayudará a crear campañas publicitarias efectivas.

Este software contiene las características de transparencia de datos, migraciones sencillas y conexiones a sistemas heredados.

Tiene un modelo de precios basado en suscripción. Ofrece una prueba gratuita durante 7 días a la que puedes acceder mediante el siguiente enlace: Xplenty.

6. RapidMiner

RapidMiner es una herramienta multiplataforma que ofrece un entorno integrado para ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Es extremadamente rápida y se caracteriza por combinar la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos productivos. Además tiene más de 1500 funciones, permitiendo a los usuarios automatizar procesos. Es utilizado por organizaciones como BMW o Airbus.

Se considera una desventaja su precio elevado y una cierta inestabilidad en sus servicios de datos en línea. Puedes encontrar más información en la página oficial.

7. MATLAB

Matlab proporciona la solución para analizar datos y desarrollar algoritmos. Se puede utilizar para análisis de datos, comunicaciones inalámbricas, aprendizaje profundo, aprendizaje automático e incluso biología computacional. Los algoritmos de Matlab se pueden convertir directamente a código C / C ++, CUDA y HDL.

Ofrecen dos opciones de compra: Una licencia anual por 800€ o una permanente por 2000€.

Puedes utilizarlo de forma gratuita durante 30 días en el siguiente enlace: MATLAB.

8. DataWrapper

Herramienta online de código abierto que permite a sus usuarios crear los siguientes tipos de representaciones visuales:

  • Mapas: Cloropléticos, de localización, etcétera.
  • Gráficos: Desde gráficos de barras hasta diagramas de dispersión.
  • Tablas: Dan incluso la opción de usar texto plano o imágenes,

Es usada por Instituciones gubernamentales, compañías financieras y empresas como Twitter o Bloomberg. El equipo de desarrollo le da gran importancia a una bonita apariencia visual de los datos representados y que también sea fácil de usar para cualquier usuario.

Puedes usar el servicio de manera gratuita: DataWrapper

9. Data Robot

Ideal para quienes no sepan de programación o aprendizaje automático. Se pueden crear y automatizar modelos de Machine Learning mediante la búsqueda entre millones de posibles combinaciones de algoritmos, pasos de preprocesamiento, características, transformaciones y parámetros de ajuste para ofrecer el mejor rendimiento. También permite procesamientos paralelos.

El precio no es público, deberás de ponerte en contacto con la empresa para obtener un precio que corresponda a tus necesidades. Enlace: Data Robot.

10. Tableau

Herramienta para el análisis e inteligencia empresarial que presenta una variedad de productos integrados que ayudan a las organizaciones más grandes del mundo a visualizar y comprender sus datos. También es utilizado para crear imágenes descriptivas y llamativas sin codificación.

Se caracteriza por convertir datos sin procesar en formatos comprensibles.
Su uso es predominante en Business Intelligence y ayuda a diseñar estrategias al hacer inferencias rápidas a través de imágenes claras. Tableau puede interactuar con cubos OLAP, hojas de cálculo, bases de datos, y más. Incluye una herramienta de análisis para observar patrones y tendencias para inferencias comerciales.

A parte de funcionar con cualquier base de datos, es fácil de usar debido a su funcionalidad de arrastrar y soltar. Además, permite su implementación en un servidor local o Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform o Microsoft Azure. Gracias a su accesibilidad puede ser utilizado tanto por personas como por equipos y organizaciones, sin importa el conocimiento técnico que posean.

Precio: El precio es desde 12 dólares por mes. Cada edición tiene una prueba gratuita disponible sin compromiso alguno. Tableau.

Más artículos
Datos: Definición y Clasificación
¡NO sigas este enlace o serás bloqueado en este sitio!