herramientas data science
Figura humanoide proyectando un objeto triangular.

7 Herramientas Gratuitas Útiles Para Data Science

Como hemos explicado en anteriores artículos, la ciencia de datos ha demostrado ser de gran utilidad para todas las 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, el poder visualizar los 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 gratuitas para científicos de datos en 2022:

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.

Puedes encontrar el enlace de descarga en 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 cual 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 clústeres, lo cual permite procesar aplicaciones rápidamente: Apache Spark

4. DataCamp

Esta plataforma freemium ofrece contenido interactivo de aprendizaje sobre todo lo relacionado con la ciencia de datos, incluyendo todos los lenguajes y herramientas adyacentes, en formato vídeo y texto.

Pese a no cumplir con la definición de herramienta -ni ser completamente gratuita- consideramos que esta web es esencial para cualquier entusiasta en data science, con características tan útiles como el planteamiento de casos prácticos y la posibilidad de crear un portafolio con las certificaciones obtenidas mediante la resolución de dichos ejercicios. Permitiendo también optar a puestos de trabajo ofertados en la plataforma.

De acceso gratuito, requiere de pago una vez queramos acceder a cursos de nivel avanzado, con descuento para estudiantes universitarios: DataCamp.

5. KNIME

Caracterizada por su relativa facilidad de uso y extensas funcionalidades (incluyendo la posibilidad de integrar Python, R & Java en el mismo flujo de trabajo), esta herramienta de minería de datos de bajo código permite realizar análisis con cualquier nivel complejidad.

Entre los usos que se le puede dar destacan los siguientes:

  • Aprendizaje profundo.
  • Aprendizaje automático.
  • Minería de datos.
  • Integración de APIs.
  • Datos analíticos de APPS & Webs.
  • Procesamiento del lenguaje natural.

Con múltiples módulos y un foro en constante actividad, KNIME está disponible de manera gratuita para Linux, Windows & OSX: KNIME

6. Qlikview

Esta herramienta de business intelligence permite recopilar y procesar los datos de manera que puedan ser accesibles para cualquier empleado de la empresa, con el fin de tomar las decisiones pertinentes -u obtener información sobre cierta problemática- en base a los resultados obtenidos.

Destaca por su fácil manejo y la forma en la que representa los datos, con todo tipo de objetos y complementos para facilitar la interpretación. Además de ser también útil para contextos de bases de datos en warehousing.

La edición «personal es gratis, y se puede descargar mediante el siguiente enlace: Qlikview

7. 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 resulte fácil de usar para cualquier usuario.

Puedes usar el servicio de manera gratuita: DataWrapper.