La ciencia de datos ha jugado un papel vital en casi todas las industrias hoy en día, ya sea que lo llame para tomar decisiones comerciales o planificar o pronosticar el futuro. Todo cae bajo la tecnología y las tendencias con las que avanzamos. Estamos en 2022, un mundo lleno de la era digital, y tenemos una cantidad de datos por todas partes y estamos utilizando diferentes herramientas y técnicas para crear recursos para diferentes propósitos. Si hablara sobre cualquier tecnología popular, sería solo «Ciencia de datos».
Para realizar ciertas actividades, se requiere que una persona tenga dominio de cualquiera de los lenguajes de programación (de una lista determinada) y también de varias herramientas. Incluso si profundiza, hay más de 38,000 trabajos disponibles a partir de hoy solo en India y aproximadamente 5,24,000 en todo el mundo . Estas cifras sugieren que la demanda de expertos en ciencia de datos aumenta cada día en casi todos los sectores y es por eso que es obligatorio mantenerse actualizado con las últimas herramientas y tecnologías. Pensamos llamar la atención sobre la ciencia de datos y brindarle una lista de las 7 mejores herramientas y tecnologías cuidadosamente seleccionadas que se utilizan en la ciencia de datos .
1. S.A.S.
Dentro de la ciencia de datos, existen ciertas categorías de las cuales la “visualización de datos” también es una de ellas. Cuando trabaja con visualización, SAS es el nombre de una herramienta que debe ocupar el primer lugar en la categoría «estadística». Se está utilizando para crear y presentar un gráfico simétrico de análisis y ayuda en la gestión de datos. Para eso, utiliza el lenguaje de programación SAS para marginar el modelado estadístico. Si está en este campo o está tratando de ingresar a la ciencia de datos, le recomendamos que aprenda esta herramienta porque la mayoría de las empresas están trabajando en métricas identificables y requieren que esté familiarizado con este tipo de herramientas. Tener una comprensión básica de la ciencia de datos es lo que necesita para dominar estas herramientas y tecnologías. Podría considerar unirse a Data Science – Curso en vivodonde se le guiará con todo para prepararlo para un profesional listo para el trabajo.
Además del hecho de que, al ser uno de los software más caros de la industria, solo las empresas de gran capitalización requerirán que tenga conocimiento de esta herramienta y proporciona una lista de características que lo ayudarán a decidir su aplicación dentro de su trabajo. algunos de ellos son:
- Análisis de ubicación
- Análisis de texto
- Inteligencia de negocios
- Análisis aumentado
2. Microsoft Power BI
La herramienta más poderosa que definitivamente debe conocer mientras trabaja en la visualización de datos. Al ser un servicio de análisis basado en la nube, ofrece información sobre cualquier dato que ayude a tomar decisiones comerciales. Tiene la capacidad de proporcionar un entorno analítico extenso para monitorear informes desde diferentes aspectos. La razón principal por la que es una preferencia para los científicos de datos no es otra que la «facilidad de uso» , y eso hace que sea más accesible para las personas aplicarlos para la visualización de datos.
Este software incluye algunas de las plantillas más atractivas que puede usar en su proyecto, incluidos los siguientes métodos:
- trazado de caja
- Trazado de dispersión
- Trazado de distribución
- Información en tiempo real
- Mapa de poder
- Vista de potencia
3. Gran ML
Otra herramienta especializada que se está utilizando en el campo de la ciencia de datos para el modelado predictivo es capaz de aplicar métodos que incluyen algoritmos de ML como agrupación de datos, clasificación, detección de anomalías, pronóstico de series temporales, etc. Además de esto, también ofrece un interactivo, entorno de GUI basado en la nube que se puede utilizar para la previsión de ventas, el análisis de riesgos y la innovación de productos. Hoy en día, más de 150 000 usuarios utilizan BigML de forma activa,y tener una sólida base comunitaria de todo el mundo. Incluso lo mejor de BigML es que permite a los usuarios crear su tablero privado y cuando todos los detalles se extraen a través de su API, brindan una mayor seguridad al permitir HTTPS para un flujo fluido de datos y comunicación. A continuación se presentan algunas de las siguientes características notables que puede conocer:
- Análisis de conglomerados: Para descubrimiento, detección de anomalías, etc.
- Modelos de Backup ML: para visualización de datos
- Algoritmo ML: permite el procesamiento dentro de su proyecto
4. Cuchillo
Abreviado como Konstanz Information Miner , es una herramienta de código abierto diseñada para el análisis de datos, escrita en Java y construida sobre Eclipse. También ofrece el concepto de una canalización de datos modular que permite a las personas realizar minería de datos. Tal vez esta herramienta está diseñada para el análisis de datos y uno debería tener un concepto básico de la misma, en caso de que desee aprender un análisis de datos en profundidad, entonces considere este curso mejorado, diseñado para principiantes: análisis de datos con Python, a su propio ritmo . .
Además de esto, KNIME también ofrece modelado de datos, preprocesamiento de datos, visualización, etc. También incluye filtración, conversión y una combinación de conjuntos de datos que se han utilizado constantemente en la ciencia de datos y eso es lo que la convierte en una de las mejores herramientas de ciencia de datos que debe conocer.
5. Cuadro
Dado que estamos hablando de herramientas populares de ciencia de datos, entonces, ¿cómo podemos omitir tableau? Una de las herramientas más populares y posiblemente más utilizadas para la visualización de datos en Tableau. Esta herramienta está bien diseñada para atender tanto a la ciencia de datos como a la inteligencia empresarial. Debido a su simplicidad, ayuda a crear datos simples pero elegantes que son fáciles de entender para los profesionales de cualquier nivel (tanto tecnológicos como no tecnológicos), y también ofrece a las personas no tecnológicas crear sus tableros personalizables. Estos factores hacen que sea más atractivo para los profesionales de la ciencia de datos implementar esta herramienta en sus proyectos.
Dado que estas herramientas requieren que tenga un dominio sólido de Python, le recomendamos que aprenda Python desde cero: Python Programming Foundation – Self-Paced .
6. Flujo de tensor
Es posible que haya oído hablar de «TensorFlow», ya que esta herramienta se usa ampliamente entre profesionales y científicos de datos. Al ser una plataforma de código abierto, permite al usuario crear gráficos de flujo de datos donde los Nodes del gráfico representan significativamente una operación matemática y estadística, y el gráfico, por otro lado, representa arrays multidimensionales (datos) que fluyen entre ellos. Este mecanismo permite que ML se visualice como un gráfico de operaciones (conectadas). Además de esto, están diseñados para ejecutarse en varias plataformas alineando GPU, CPU y TPU sin tener que escribir código una y otra vez, lo que eventualmente significa que está abierto para todos y cualquiera puede usar esta herramienta para aumentar la eficiencia. Además de esto, también permite a los usuarios monitorear el proceso (capacitación), junto con todas las métricas para la evaluación.
7. Copo de nieve
“Data Warehousing” es una de las subsidiarias más importantes en Data Science en la actualidad y la mejor herramienta para realizar esta acción es el copo de nieve que se basa en SQL para la nube. La mejor parte de esto es que ofrece manos libres en flexibilidad y eficiencia, lo cual no es tan fácil sin una gran plataforma de datos. Además de esto, también ofrece algunos otros beneficios que lo hacen más confiable para usarlo como una herramienta de almacenamiento de datos, algunos de ellos son:
- Nadie que esté almacenado en él puede acceder a los datos, de hecho, requerirá que el usuario acceda a ellos a través de una consulta SQL usando Snowflake para ver los datos almacenados.
- Construye todos sus recursos para crear un almacén virtual que puede protegerlo y procesarlo con mayor fluidez. Esto permite replicar los datos en la nube cuando y si hay alguna falla (para garantizar un funcionamiento comercial sin problemas).
- Un usuario puede acceder solo a una cantidad limitada de datos, ya que pagará, lo que significa que cada vez que quiera acceder a los datos (o cualquier parte), tendrá que pagar una cierta cantidad para hacerlo.