Las mejores herramientas para la ciencia de datos

La ciencia de datos está relacionada con la extracción, manipulación, procesamiento y generación de predicciones a partir de datos. Para realizar estas tareas, necesitamos varias herramientas estadísticas y lenguajes de programación. En este artículo, vamos a compartir algunas de las conocidas herramientas de ciencia de datos utilizadas por los científicos de datos para llevar a cabo sus operaciones con datos. Intentaremos comprender las características principales de las herramientas, los beneficios que pueden proporcionar.

Breve introducción a la ciencia de datos

La ciencia de datos se ha convertido en uno de los campos más populares del mundo informático. Las empresas están contratando científicos de datos para que les ayuden a obtener información sobre el mercado y mejorar sus productos. Los científicos de datos trabajan como tomadores de decisiones y son en gran parte responsables de analizar y procesar una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados. Para hacerlo, necesita varias herramientas especialmente diseñadas y   lenguajes de programación para Data Science para realizar la tarea de la manera que él quiere. Los científicos de datos utilizan estas herramientas de ciencia de datos para analizar y generar predicciones.

Principales herramientas de ciencia de datos

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

1. S.A.S.

SAS es una de esas herramientas de ciencia de datos que están diseñadas específicamente para operaciones estadísticas pesadas. Es un software propietario de código cerrado que utilizan las grandes organizaciones para analizar datos en estos días. SAS utiliza el lenguaje de programación SAS básico para realizar modelos estadísticos. Es ampliamente utilizado por profesionales de la ciencia de datos y empresas que trabajan en software comercial confiable. SAS ofrece numerosas bibliotecas y herramientas estadísticas que un científico de datos puede usar para modelar y organizar sus enormes datos. Es altamente confiable y cuenta con un fuerte apoyo de la empresa, por lo que es muy costoso y solo lo utilizan las industrias más grandes. Además, SAS palidece en comparación con algunas herramientas modernas de código abierto. SAS tiene varias bibliotecas y paquetes, pero el domo no está disponible en el paquete base y puede requerir una actualización costosa.

2. chispa apache

Apache Spark o simplemente Spark es una herramienta todopoderosa con motor de análisis y es una de las herramientas de ciencia de datos más utilizadas en todo el mundo. Spark está diseñado específicamente para manejar el procesamiento por lotes y el procesamiento de 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 proporcionados.

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 combinación más poderosa de Spark es con el lenguaje de programación Scala que se basa en Java Virtual Machine y es de naturaleza multiplataforma.

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

3. Gran ML

Es otra herramienta muy utilizada por los profesionales de Data Science. BigML proporciona un excelente entorno de GUI basado en la nube, totalmente intratable, que puede usar para procesar algoritmos de aprendizaje automático. Proporciona un software estandarizado que utiliza computación en la nube para los requisitos de la industria. A través de él, las empresas pueden usar algoritmos de Machine Learning en varias partes de su empresa. Por ejemplo, puede usar este software para pronósticos de ventas, análisis de riesgos e innovación de productos. BigML se especializa en el modelado predictivo. Utiliza una amplia variedad de algoritmos de aprendizaje automático como agrupación, clasificación, pronóstico de series temporales, etc.

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

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

4. D3.js

El bien conocido "Javascript" se utiliza principalmente como un lenguaje de secuencias de comandos del lado del cliente. D3.js , una biblioteca de Javascript que le permite realizar visualizaciones interactivas y excelentes en su navegador web. Con varias API de D3.js, puede usar varias funciones para crear una 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 lo ayudarán a implementar gráficos personalizados en 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.

5.MATLAB

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

En Data Science, MATLAB se utiliza para simular redes neuronales y lógica difusa. Con la biblioteca de gráficos de MATLAB, puede crear potentes visualizaciones. 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 convierte en una herramienta ideal para la ciencia de datos. 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, adolece de la limitación de ser un software propietario de código cerrado.

6. sobresalir

Probablemente Excel sea la herramienta más utilizada para el análisis de datos. Microsoft desarrolló Excel especialmente para cálculos de hojas de cálculo, pero hoy en día también se usa para procesamiento de datos, visualización y cálculos complejos. Excel es una herramienta analítica robusta para Data Science .

Excel viene con varias fórmulas, tablas, filtros, etc. predefinidos. También puede crear sus propias funciones y fórmulas personalizadas usando Excel. Excel no es para calcular la gran cantidad de datos como otras herramientas, pero sigue siendo una opción ideal para crear poderosas visualizaciones de datos y hojas de cálculo. También puede conectar SQL con Excel y puede usarlo para manipular y analizar sus datos. Muchos científicos de datos están utilizando Excel para la manipulación de datos, ya que proporciona un entorno de GUI fácil e intratable para preprocesar la información fácilmente.

Hojas de cálculo de Google : la hoja de Google es otro ejemplo de una excelente herramienta de análisis de datos. Es casi como MS Excel. Es muy útil para el día a día. El principal beneficio de esta herramienta es que está basada en la nube, es gratuita, funciona en todos los dispositivos y también hay algunos complementos para ella. Por ejemplo, este rastreador de licencias gratuito fue creado por Google Sheets. Puede verificar su archivo en línea y editarlo desde cualquier lugar que desee, lo que Excel no puede hacer sin una unidad compartida.

7. ggplot2

ggplot2 es un software avanzado para la visualización de datos para el lenguaje de programación R. Los desarrolladores crearon esta herramienta para reemplazar el paquete de gráficos nativos del lenguaje R. Utiliza poderosos comandos para crear excelentes visualizaciones ilustres. Es la biblioteca ampliamente utilizada que utilizan los científicos de datos para crear visualizaciones atractivas a partir de datos analizados.
Ggplot2 es parte de tidyverse, un paquete en R diseñado para Data Science. 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 los 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.

8. Cuadro

Tableau es un software de visualización de datos que está repleto de potentes gráficos para crear visualizaciones interactivas y atractivas. Se centra en las necesidades de las industrias que trabajan en el campo de la inteligencia empresarial. 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 funciones, Tableau tiene la capacidad de visualizar datos geográficos y trazar longitudes y latitudes en mapas.

Además de crear visualizaciones, también puede usar su herramienta de análisis para analizar datos. Tableau viene con una comunidad activa y puede compartir sus hallazgos en la plataforma en línea con otros usuarios. Si bien Tableau es un software empresarial, viene con una versión gratuita llamada Tableau Public.

9. Júpiter

Project Jupyter es una herramienta de código abierto basada en IPython para ayudar a los desarrolladores a crear software de código abierto y experiencias informáticas interactivas. Jupyter es compatible con varios idiomas, como Julia, Python y R. Es una de las mejores herramientas de aplicaciones web que se utiliza para escribir código en vivo, visualizaciones y presentaciones. Jupyter es una herramienta muy popular que está diseñada para abordar los requisitos de la ciencia de datos.

Es un entorno interactivo a través del cual los científicos de datos pueden realizar todas sus responsabilidades. También es una poderosa herramienta para contar historias, ya que contiene varias funciones de presentación. Usando Jupyter Notebooks, uno puede realizar la limpieza de datos, el cálculo estadístico, la visualización y crear modelos predictivos de aprendizaje automático . Es 100% de código abierto y, por lo tanto, gratuito. Hay un entorno de Jupyter en línea llamado Collaboratory que se ejecuta en la nube y almacena los datos en Google Drive.

10. matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de trazado y visualización desarrollada para Python. Es la opción más popular de los científicos de datos para generar gráficos con los datos analizados. Se utiliza principalmente para trazar gráficos complejos utilizando líneas de código simples. Con esto, se pueden generar diagramas de barras, histogramas, diagramas 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 la visualización de datos y los científicos de datos la utilizan sobre otras herramientas contemporáneas. De hecho, la NASA usó 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 visualización de datos con Python.

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Loggly es una agregación de registros basada en la nube para administrar todos sus registros en un único panel web con facilidad. Con la ayuda de esta herramienta, puede registrar más sin perder tiempo ni recursos.

Puede obtener mayores volúmenes de datos y tasas de retención a un mejor TCO con esta herramienta. Administrar Loggly es simple y no requiere una configuración compleja. También admite registros de una variedad de fuentes, incluidas Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop y más.

Resumen

La ciencia de datos requiere una gran variedad de herramientas. Las herramientas para la ciencia de datos son para analizar datos, crear visualizaciones atractivas estéticas e interactivas y crear modelos predictivos robustos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. La mayoría de las herramientas de ciencia de datos mencionadas anteriormente ofrecen operaciones complejas de ciencia de datos en un solo lugar. Esto facilita que el usuario o el científico de datos implementen funcionalidades de la ciencia de datos sin tener que escribir su código desde cero.