14 Herramientas de Ciencia de Datos más utilizadas para 2019 – Ingredientes Esenciales de Ciencia de Datos

Un Científico de datos es responsable de extraer, manipular, preprocesar y generar predicciones a partir de datos. Para ello, necesita varias herramientas estadísticas y lenguajes de programación. En este artículo, compartiremos algunas de las Herramientas de Ciencia de Datos utilizadas por los Científicos de Datos para llevar a cabo sus operaciones de datos. Comprenderemos las características clave de las herramientas, los beneficios que proporcionan y la comparación de varias herramientas de ciencia de datos.

Debe comprobar las mejores habilidades para impulsar la Carrera de Ciencia de datos

Introducción a la Ciencia de Datos

La ciencia de datos ha surgido como uno de los campos más populares del siglo XXI. Las empresas emplean científicos de datos para ayudarles a obtener información sobre el mercado y mejorar sus productos. Los científicos de datos trabajan como tomadores de decisiones y son en gran medida responsables de analizar y manejar una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados. Para hacerlo, necesita varias herramientas y lenguajes de programación para que la Ciencia de Datos arregle el día de la manera que él quiere. Repasaremos algunas de estas herramientas de ciencia de datos que se utilizan para analizar y generar predicciones.

Las mejores Herramientas de ciencia de datos

Aquí está la lista de las 14 mejores herramientas de ciencia de datos que la mayoría de los científicos de datos utilizaron.

SAS

Es una de esas herramientas de ciencia de datos que están diseñadas específicamente para operaciones estadísticas. SAS es un software propietario de código cerrado que utilizan grandes organizaciones para analizar datos. SAS utiliza un lenguaje de programación SAS base para realizar modelado estadístico. Es ampliamente utilizado por profesionales y empresas que trabajan en software comercial confiable. SAS ofrece numerosas bibliotecas y herramientas estadísticas que usted, como científico de datos, puede utilizar para modelar y organizar sus datos. Si bien SAS es altamente confiable y cuenta con un fuerte apoyo de la compañía, es altamente costosa y solo es utilizada por industrias más grandes. Además, SAS palidece en comparación con algunas de las herramientas más modernas que son de código abierto. Además, hay varias bibliotecas y paquetes en SAS que no están disponibles en el paquete base y pueden requerir una actualización costosa.

Apache Spark

Apache Spark o simplemente Spark es un potente motor de análisis y es la herramienta de ciencia de datos más utilizada. Spark está diseñado específicamente para manejar el procesamiento por lotes y el procesamiento por flujo. Viene con muchas API que facilitan a los científicos de datos el acceso repetido a los datos para Aprendizaje Automático, Almacenamiento en SQL, etc. Es una mejora con respecto a Hadoop y puede funcionar 100 veces más rápido que MapReduce. Spark tiene muchas API de aprendizaje automático que pueden ayudar a los científicos de datos a hacer predicciones poderosas con los datos dados.

Spark funciona mejor que otras plataformas de Big Data en su capacidad para manejar datos de transmisión. Esto significa que Spark puede procesar datos en tiempo real en comparación con otras herramientas analíticas que procesan solo datos históricos en lotes. Spark ofrece varias API que son programables en Python, Java y R. Pero la conjunción más poderosa de Spark es con el lenguaje de programación Scala, que se basa en la máquina Virtual Java y es de naturaleza multiplataforma.

Spark es altamente eficiente en la administración de clústeres, lo que lo hace mucho mejor que Hadoop, ya que este último solo se usa para almacenamiento. Es este sistema de gestión de clústeres el que permite a Spark procesar aplicaciones a alta velocidad.

BigML

BigML, es otra herramienta de Ciencia de Datos ampliamente utilizada. Proporciona un entorno GUI basado en la nube totalmente interactivo que puede usar para procesar algoritmos de aprendizaje automático. BigML proporciona un software estandarizado que utiliza computación en la nube para los requisitos de la industria. A través de él, las empresas pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático en varias partes de su empresa. Por ejemplo, puede utilizar este software para la previsión de ventas, el análisis de riesgos y la innovación de productos. BigML se especializa en el modelado predictivo. Utiliza una amplia variedad de algoritmos de aprendizaje automático como agrupación en clústeres, clasificación, previsión de series temporales, etc.

BigML proporciona una interfaz web fácil de usar mediante API Rest y puede crear una cuenta gratuita o una cuenta premium en función de sus necesidades de datos. Permite visualizaciones interactivas de datos y le proporciona la capacidad de exportar gráficos visuales en sus dispositivos móviles o de IOT.

Además, BigML viene con varios métodos de automatización que pueden ayudarlo a automatizar el ajuste de modelos de hiperparámetros e incluso automatizar el flujo de trabajo de scripts reutilizables.

D3.js

Javascript se utiliza principalmente como lenguaje de scripting del lado del cliente. D3.js, una biblioteca Javascript, le permite realizar visualizaciones interactivas en su navegador web. Con varias API de D3.js, puede utilizar varias funciones para crear visualización dinámica y análisis de datos en su navegador. Otra característica poderosa de D3.js es el uso de transiciones animadas. D3.js hace que los documentos sean dinámicos al permitir actualizaciones en el lado del cliente y usar activamente el cambio en los datos para reflejar las visualizaciones en el navegador.

Puede combinar esto con CSS para crear visualizaciones ilustres y transitorias que le ayudarán a implementar gráficos personalizados en las páginas web. En general, puede ser una herramienta muy útil para los científicos de datos que trabajan en dispositivos basados en IOT que requieren interacción del lado del cliente para la visualización y el procesamiento de datos.

MATLAB

MATLAB es un entorno de computación numérica multiparadigma para procesar información matemática. Es un software de código cerrado que facilita funciones de matriz, implementación algorítmica y modelado estadístico de datos. MATLAB es el más utilizado en varias disciplinas científicas.

En Ciencia de datos, MATLAB se utiliza para simular redes neuronales y lógica difusa. Con la biblioteca de gráficos MATLAB, puede crear visualizaciones potentes. MATLAB también se utiliza en el procesamiento de imágenes y señales. Esto lo convierte en una herramienta muy versátil para los científicos de datos, ya que pueden abordar todos los problemas, desde la limpieza y el análisis de datos hasta algoritmos de aprendizaje profundo más avanzados.

Además, la fácil integración de MATLAB para aplicaciones empresariales y sistemas integrados lo convierten en una herramienta de ciencia de datos ideal. También ayuda a automatizar varias tareas que van desde la extracción de datos hasta la reutilización de scripts para la toma de decisiones. Sin embargo, sufre de la limitación de ser un software privativo de código cerrado.

Excel

Probablemente la herramienta de Análisis de Datos más utilizada. Microsoft desarrolló Excel principalmente para cálculos de hojas de cálculo y hoy en día, se usa ampliamente para procesamiento de datos, visualización y cálculos complejos. Excel es una poderosa herramienta analítica para la ciencia de datos. Si bien ha sido la herramienta tradicional para el análisis de datos, Excel todavía tiene un gran impacto.

Excel viene con varias fórmulas, tablas, filtros, cortadoras, etc. También puede crear sus propias funciones y fórmulas personalizadas utilizando Excel. Si bien Excel no es para calcular la gran cantidad de Datos, sigue siendo una opción ideal para crear potentes visualizaciones de datos y hojas de cálculo. También puede conectar SQL con Excel y usarlo para manipular y analizar datos. Muchos científicos de datos utilizan Excel para la limpieza de datos, ya que proporciona un entorno de interfaz gráfica de usuario interactivo para preprocesar la información fácilmente.

Con el lanzamiento de ToolPak para Microsoft Excel, ahora es mucho más fácil calcular análisis complejos. Sin embargo, todavía palidece en comparación con herramientas de ciencia de datos mucho más avanzadas como SAS. En general, a un nivel pequeño y no empresarial, Excel es una herramienta ideal para el análisis de datos.

ggplot2

ggplot2 es un paquete avanzado de visualización de datos para el lenguaje de programación R. Los desarrolladores crearon esta herramienta para reemplazar el paquete gráfico nativo de R y utiliza comandos potentes para crear visualizaciones ilustres. Es la biblioteca más utilizada que utilizan los científicos de datos para crear visualizaciones a partir de datos analizados.
Ggplot2 es parte de tidyverse, un paquete en R que está diseñado para la Ciencia de datos. Una forma en la que ggplot2 es mucho mejor que el resto de las visualizaciones de datos es la estética. Con ggplot2, los científicos de datos pueden crear visualizaciones personalizadas para participar en una narración mejorada. Con ggplot2, puede anotar sus datos en visualizaciones, agregar etiquetas de texto a puntos de datos y aumentar la intratabilidad de sus gráficos. También puede crear varios estilos de mapas, como coropletas, cartogramas, hexbins, etc. Es la herramienta de ciencia de datos más utilizada.

Tableau

Tableau es un software de visualización de datos repleto de gráficos potentes para realizar visualizaciones interactivas. Se centra en las industrias que trabajan en el campo de la inteligencia de negocios. El aspecto más importante de Tableau es su capacidad para interactuar con bases de datos, hojas de cálculo, cubos OLAP (Procesamiento Analítico en línea), etc. Junto con estas características, Tableau tiene la capacidad de visualizar datos geográficos y de trazar longitudes y latitudes en mapas.

Junto con las visualizaciones, también puede usar su herramienta de análisis para analizar datos. Tableau cuenta con una comunidad activa y puede compartir sus hallazgos en la plataforma en línea. Aunque Tableau es un software empresarial, viene con una versión gratuita llamada Tableau Public.

Jupyter

Project Jupyter es una herramienta de código abierto basada en IPython para ayudar a los desarrolladores a crear software de código abierto y experiencias de computación interactiva. Jupyter es compatible con varios idiomas, como Julia, Python y R. Es una herramienta de aplicación web que se utiliza para escribir código en vivo, visualizaciones y presentaciones. Jupyter es una herramienta muy popular diseñada para satisfacer los requisitos de la Ciencia de datos.

Es un entorno interactivo a través del cual los científicos de datos pueden desempeñar todas sus responsabilidades. También es una herramienta poderosa para contar historias, ya que varias características de presentación están presentes en ella. Con los cuadernos Jupyter, se pueden realizar tareas de limpieza de datos, computación estadística, visualización y crear modelos predictivos de aprendizaje automático. Es 100% de código abierto y, por lo tanto, es gratuito. Hay un entorno de Jupyter en línea llamado Colaboratorio que se ejecuta en la nube y almacena los datos en Google Drive.

Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de gráficos y visualización desarrollada para Python. Es la herramienta más popular para generar gráficos con los datos analizados. Se utiliza principalmente para trazar gráficos complejos utilizando líneas de código simples. Usando esto, uno puede generar gráficas de barras, histogramas, gráficas de dispersión, etc. Matplotlib tiene varios módulos esenciales. Uno de los módulos más utilizados es pyplot. Ofrece un MATLAB como una interfaz. Pyplot también es una alternativa de código abierto a los módulos gráficos de MATLAB.

Matplotlib es una herramienta preferida para visualizaciones de datos y es utilizada por científicos de datos sobre otras herramientas contemporáneas. De hecho, la NASA utilizó Matplotlib para ilustrar visualizaciones de datos durante el aterrizaje de la nave espacial Phoenix. También es una herramienta ideal para principiantes en el aprendizaje de la visualización de datos con Python.

NLTK

El procesamiento de lenguaje natural se ha convertido en el campo más popular en la Ciencia de datos. Se ocupa del desarrollo de modelos estadísticos que ayudan a las computadoras a comprender el lenguaje humano. Estos modelos estadísticos son parte del Aprendizaje automático y, a través de varios de sus algoritmos, pueden ayudar a las computadoras a comprender el lenguaje natural. El lenguaje Python viene con una colección de bibliotecas llamadas Natural Language Toolkit (NLTK) desarrolladas únicamente para este propósito en particular.

NLTK es ampliamente utilizado para diversas técnicas de procesamiento de lenguaje como tokenización, stemming, etiquetado, análisis y aprendizaje automático. Consta de más de 100 corpus que son una colección de datos para construir modelos de aprendizaje automático. Tiene una variedad de aplicaciones, como Partes de Etiquetado de Voz, Segmentación de Palabras, Traducción Automática, Reconocimiento de Voz de Texto a Voz, etc.

Scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca basada en Python que se utiliza para implementar Algoritmos de Aprendizaje automático. Es simple y fácil de implementar una herramienta que se usa ampliamente para el análisis y la ciencia de datos. Admite una variedad de características en aprendizaje automático, como preprocesamiento de datos, clasificación, regresión, agrupación en clústeres, reducción de dimensionalidad, etc

Scikit-learn facilita el uso de algoritmos complejos de aprendizaje automático. Por lo tanto, es en situaciones que requieren prototipado rápido y también es una plataforma ideal para realizar investigaciones que requieren aprendizaje automático básico. Hace uso de varias bibliotecas subyacentes de Python como SciPy, Numpy, Matplotlib, etc.

TensorFlow

TensorFlow se ha convertido en una herramienta estándar para el aprendizaje automático. Es ampliamente utilizado para algoritmos avanzados de aprendizaje automático como el aprendizaje profundo. Los desarrolladores nombraron TensorFlow después de Tensores que son matrices multidimensionales. Es un conjunto de herramientas de código abierto y en constante evolución que es conocido por su rendimiento y altas capacidades computacionales. TensorFlow puede ejecutarse tanto en CPU como en GPU y ha surgido recientemente en plataformas de TPU más potentes. Esto le da una ventaja sin precedentes en términos de potencia de procesamiento de algoritmos avanzados de aprendizaje automático.

Debido a su alta capacidad de procesamiento, Tensorflow tiene una variedad de aplicaciones como reconocimiento de voz, clasificación de imágenes, descubrimiento de fármacos, generación de imágenes y lenguaje, etc. Para los científicos de datos especializados en Aprendizaje Automático, Tensorflow es una herramienta imprescindible.

Weka

Weka o Waikato Environment for Knowledge Analysis es un software de aprendizaje automático escrito en Java. Es una colección de varios algoritmos de aprendizaje automático para minería de datos. Weka consta de varias herramientas de aprendizaje automático como clasificación, agrupación en clústeres, regresión, visualización y preparación de datos.

Es un software GUI de código abierto que permite una implementación más fácil de algoritmos de aprendizaje automático a través de una plataforma interactiva. Puede comprender el funcionamiento del aprendizaje automático en los datos sin tener que escribir una línea de código. Es ideal para Científicos de datos que son principiantes en el Aprendizaje Automático.

Aprende a convertirte en científico de datos

Entonces, todo esto estaba en las herramientas de ciencia de datos. Espero que te haya gustado nuestra explicación.

Resumen

Concluimos que la ciencia de datos requiere una amplia gama de herramientas. Las herramientas para la ciencia de datos son para analizar datos, crear visualizaciones estéticas e interactivas y crear modelos predictivos potentes utilizando algoritmos de aprendizaje automático. La mayoría de las herramientas de ciencia de datos ofrecen operaciones complejas de ciencia de datos en un solo lugar. Esto hace que sea más fácil para el usuario implementar funcionalidades de ciencia de datos sin tener que escribir su código desde cero. Además, hay varias otras herramientas que se adaptan a los dominios de aplicación de la ciencia de datos.

Explore el futuro de la Ciencia de datos