Las 8 herramientas de ciencia de datos más utilizadas

Data Science es el arte de dibujar y visualizar información útil a partir de datos. Básicamente, es el proceso de recopilar, analizar y modelar datos para resolver problemas relacionados con el mundo real. Para implementar las operaciones, tenemos que usar tales herramientas para manipular los datos y las entidades para resolver los problemas. Con la ayuda de estas herramientas, no es necesario utilizar lenguajes de programación básicos para implementar Data Science . Hay funciones predefinidas, algoritmos y una interfaz gráfica de usuario (GUI) fácil de usar. Como sabemos que Data Science tiene un proceso de ejecución muy rápido, una herramienta no es suficiente para implementar esto.

Herramientas de uso más frecuente para la ciencia de datos

1.Apache Hadoop

Apache Hadoop es un marco gratuito de código abierto de Apache Software Foundation autorizado bajo la Licencia Apache 2.0 que puede administrar y almacenar toneladas y toneladas de datos. Se utiliza para cálculos de alto nivel y procesamiento de datos. Al utilizar su naturaleza de procesamiento paralelo, podemos trabajar con la cantidad de grupos de Nodes. También facilita la resolución de problemas computacionales de alta complejidad y tareas relacionadas con el uso intensivo de datos.

Latest Version: Apache Hadoop 3.1.1

• Hadoop ofrece bibliotecas y funciones estándar para los subsistemas.
• Escale de manera efectiva datos de gran tamaño en miles de clústeres de Hadoop.
• Acelera el rendimiento alimentado por disco hasta 10 veces por proyecto.
• Proporciona las funcionalidades de módulos como Hadoop Common, Hadoop YARN, Hadoop MapReduce .

2. SAS (Sistema de Análisis Estadístico)

SAS es una herramienta estadística desarrollada por SAS Institute. Es un software propietario de código cerrado que utilizan las grandes organizaciones para analizar datos. Es una de las herramientas más antiguas desarrolladas para Data Science. Se utiliza en áreas como minería de datos, análisis estadístico, aplicaciones de inteligencia empresarial, análisis de ensayos clínicos, econometría y análisis de series temporales .

Latest Version: SAS 9.4

• Es un conjunto de herramientas bien definidas.
• Tiene una GUI simple pero más efectiva.
• Proporciona un análisis granular del contenido textual.
• Fácil de aprender y ejecutar, ya que hay muchos tutoriales disponibles con los conocimientos adecuados.
• Puede hacer informes visualmente atractivos con un soporte técnico dedicado y continuo.

3. chispa apache

Apache Spark es la herramienta de ciencia de datos desarrollada por Apache Software Foundation que se utiliza para analizar y trabajar con datos a gran escala. Es un motor de análisis unificado para el procesamiento de datos a gran escala. Está especialmente diseñado para manejar el procesamiento por lotes y el procesamiento continuo. Le permite crear un programa para grupos de datos para procesarlos junto con la incorporación de paralelismo de datos y tolerancia a fallas. Hereda algunas de las características de Hadoop como YARN, MapReduce y HDFS.

Latest Version: Apache Spark 2.4.5

• Ofrece limpieza de datos, transformación, creación de modelos y evaluación.
• Tiene la capacidad de trabajar en memoria, lo que lo hace extremadamente rápido para procesar datos y escribir en el disco.
• Proporciona muchas API que facilitan el acceso repetido a los datos.

4. Robot de datos

DataRobot Fundado en 2012, es el líder en IA empresarial que ayuda a desarrollar modelos predictivos precisos para los problemas del mundo real de cualquier organización. Facilita el entorno para automatizar el proceso integral de creación, implementación y mantenimiento de su IA. Las explicaciones de predicción de DataRobot lo ayudan a comprender las razones detrás de los resultados de su modelo de aprendizaje automático.

• Altamente Interpretable.
• Tiene la capacidad de hacer que las predicciones del modelo sean fáciles de explicar a cualquier persona.
• Proporciona la idoneidad para implementar todo el proceso de Data Science a gran escala.

5. Cuadro

Tableau es la herramienta de visualización de datos más popular utilizada en el mercado, es una empresa estadounidense de software interactivo de visualización de datos fundada en enero de 2003, fue adquirida recientemente por Salesforce. Proporciona las instalaciones para desglosar datos sin formato y sin formato en un formato procesable y comprensible. Tiene la capacidad de visualizar datos geográficos y de trazar longitudes y latitudes en mapas.

Latest Version: Tableau 2020.2

• Ofrece análisis completos de extremo a extremo.
• Es un sistema totalmente protegido que reduce al máximo los riesgos de seguridad.
• Proporciona una interfaz de usuario receptiva que se adapta a todo tipo de dispositivos y dimensiones de pantalla.

6. Gran ML

BigML , fundada en 2011, es una herramienta de ciencia de datos que proporciona un entorno de GUI basado en la nube totalmente interactuable que puede usar para procesar algoritmos complejos de aprendizaje automático. El objetivo principal de usar BigML es facilitar la creación y el intercambio de conjuntos de datos y modelos para todos. Proporciona un entorno con un solo marco para dependencias reducidas.

Latest Version: BigML Winter 2020

• Se especializa en modelado predictivo.
• Tiene la capacidad de exportar modelos a través de JSON PML y PMML para una transición perfecta de una plataforma a otra.
• Proporciona una interfaz web fácil de usar utilizando API Rest.

7. Flujo de tensor

TensorFlow, desarrollado por el equipo de Google Brain , es una biblioteca de software gratuita y de código abierto para el flujo de datos y la programación diferenciable en una variedad de tareas. Proporciona un entorno para construir y entrenar modelos, implementar plataformas como computadoras, teléfonos inteligentes y servidores, para lograr el máximo potencial con recursos finitos. Es una de las herramientas muy útiles que se utiliza en los campos de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.

Latest Version: TensorFlow 2.2.0

• Proporciona un buen rendimiento y altas capacidades computacionales.
• Puede ejecutarse tanto en CPU como en GPU.
• Proporciona características como una construcción receptiva y fácilmente entrenable.

8. Júpiter

Jupyter, desarrollado por Project Jupyter en febrero de 2015, software de código abierto, estándares abiertos y servicios para computación interactiva en docenas de lenguajes de programación. Es una herramienta de aplicación basada en web que se ejecuta en el kernel y se utiliza para escribir código en vivo, visualizaciones y presentaciones. Es una de las mejores herramientas, utilizada por programadores de nivel inicial y aspirantes a la ciencia de datos, mediante la cual pueden aprender y adaptar fácilmente las funcionalidades relacionadas con el campo de la ciencia de datos.

Latest Version: Jupyter Notebook 6.0.3

• Proporciona un entorno para realizar la limpieza de datos, el cálculo estadístico, la visualización y crear modelos predictivos de aprendizaje automático.
• Tiene la capacidad de mostrar gráficos que son el resultado de celdas de código en ejecución.
• Es bastante extensible, admite muchos lenguajes de programación y se aloja fácilmente en casi cualquier servidor.