19 herramientas populares de ciencia de datos utilizadas por profesionales

Por el equipo editorial de Indeed

11 de marzo de 2022

Las herramientas de ciencia de datos pueden ayudar a los científicos de datos en muchas de sus tareas diarias. Los tipos comunes de estas herramientas incluyen lenguajes, bibliotecas de datos y plataformas de análisis. Aprender sobre herramientas específicas de ciencia de datos puede ayudarlo a decidir cuáles usar para ayudar en tareas específicas relacionadas con datos. En este artículo, discutimos la definición de herramientas de ciencia de datos y enumeramos 19 herramientas específicas que usan los científicos de datos.

¿Qué son las herramientas de ciencia de datos?

Las herramientas de ciencia de datos son un conjunto de paquetes y programas que los científicos de datos pueden usar para una variedad de propósitos. Los científicos de datos utilizan estas herramientas para automatizar el procesamiento de datos, el desarrollo de algoritmos y las tareas de análisis de resultados. Estas herramientas brindan las capacidades necesarias para colaborar con otros en grandes conjuntos de datos mientras desarrollan modelos o algoritmos para resolver problemas en muchos campos diferentes, incluidos la medicina y las finanzas.

19 herramientas utilizadas por los científicos de datos

Aquí hay una lista de varios tipos de herramientas de ciencia de datos, con una descripción de cada una:

1. chispa apache

Apache Spark es un marco de computación en clúster de código abierto desarrollado originalmente en AMPLab en el Laboratorio de Investigación Colaborativa de la Universidad de California, Berkeley. Spark proporciona un entorno de ejecución general para el procesamiento de datos a gran escala. Los científicos de datos usan Apache Spark para ejecutar cálculos en clústeres para el procesamiento de datos a gran escala y es compatible con algoritmos de aprendizaje automático distribuido. Los científicos de datos pueden usar Spark para manipular, explorar, visualizar y analizar varios tipos de grandes datos usando múltiples lenguajes como Java, Scala y Python. Apache Spark incluye bibliotecas para aprendizaje automático (ML), análisis de gráficos y análisis de transmisión mediante el paradigma Reactive Manifesto.

2. Colmena Apache

Apache Hive es un lenguaje de consulta similar a SQL para consultar un almacén de datos distribuido. Permite a los analistas de datos y profesionales de BI administrar, analizar y gestionar almacenes de datos a gran escala. Los científicos de datos pueden usar Hive como una interfaz entre una base de datos relacional y un clúster de MapReduce. Los científicos de datos usan Apache Hive para tareas de extracción, transformación y carga (ETL), que se usan para mover datos de un sistema o marco a otro.

3. Cerdo apache

Apache Pig es un lenguaje de programación paralelo de datos de alto nivel para trabajar con grandes conjuntos de datos. Los analistas de datos y los profesionales de BI lo utilizan para tratar múltiples conceptos de programación de alto nivel, como unir, agregar, particionar y clasificar. Los científicos de datos pueden usar Apache Pig para representar modelos analíticos complejos usando los marcos MapReduce y con lenguajes basados ​​en Python, como R y Java.

4. Cuaderno Jupyter

Jupyter Notebook es una aplicación web de código abierto que permite a los usuarios crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Los científicos de datos pueden usar Jupyter Notebook como una interfaz entre un programa de Python y el resto del mundo. Les permite desarrollar y probar código de forma interactiva, lo cual es útil para crear prototipos de algoritmos que utilizan matemáticas complejas.

5. Kerás

Keras es una biblioteca de redes neuronales de código abierto escrita en Python, que se puede usar para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Los científicos de datos pueden usar Keras para construir redes neuronales para el aprendizaje supervisado o no supervisado y para el procesamiento de imágenes. Los científicos de datos pueden usar Keras para automatizar tareas de análisis de datos, como la clasificación de imágenes y el entrenamiento de modelos.

6.MATLAB

MATLAB es un lenguaje de programación de alto nivel y un ecosistema de herramientas que proporciona computación numérica, visualización de datos y desarrollo de algoritmos con un enfoque en aplicaciones científicas y de ingeniería. Los científicos de datos utilizan MATLAB para desarrollar y probar algoritmos y para visualizar y explorar datos. Los usuarios de MATLAB pueden ejecutar el código al instante en un servidor local o implementarlo en un clúster o servicio en la nube. Los científicos de datos también pueden utilizar las capacidades de representación gráfica de datos de MATLAB con su motor de trazado integrado.

7. matplotlib

Matplotlib es un módulo de Python que crea gráficos 2D a partir de scripts de Python. Es la biblioteca de gráficos más común para la computación científica y el análisis de datos. Los científicos de datos pueden usar Matplotlib para desarrollar visualizaciones interactivas de conjuntos de datos numéricos, como análisis multivariado, procesamiento de imágenes y análisis de series temporales con Python.

8. NumPy

NumPy es un lenguaje de programación de alto nivel para el análisis de datos construido sobre la eficiente extensión Numerical Python (Numpy) del lenguaje de programación Python. Los científicos de datos usan arreglos NumPy para manipular grandes conjuntos de datos de manera eficiente en la memoria, lo que facilita la ejecución de pruebas estadísticas en ellos. También utilizan las funciones de transformada rápida de Fourier de NumPy para convertir series temporales o datos de imagen en un espectro de frecuencia.

9. PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje profundo y un sistema de software centrado en la informática móvil y de escritorio. Permite a los científicos de datos construir redes neuronales profundas con calidad de producción en Python, Java, C++ y otros lenguajes. Los científicos de datos usan PyTorch para transformar los datos de entrada en modelos entrenados directamente en el código PyTorch. Los científicos de datos también pueden entrenar modelos de redes neuronales convolucionales o recurrentes utilizando el algoritmo optimizado de propagación hacia atrás (OPenn) de PyTorch, sin tener que ajustar manualmente los parámetros.

10. Aprender Scikit

Scikit Learn es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Python que implementa el algoritmo de aprendizaje escalable para inferencia (SALA). Los científicos de datos usan Scikit Learn para el aprendizaje estadístico, incluida la clasificación, la regresión y la agrupación. Ofrece una gama de algoritmos supervisados ​​y no supervisados, incluidos árboles de decisión, bosques aleatorios y máquinas de vectores de soporte (SVM).

11. Marítimo

Seaborn es una biblioteca Python de código abierto que ofrece capacidades de visualización estadística similares a MATLAB. Los científicos de datos usan Seaborn para explorar conjuntos de datos gráficamente, especialmente cuando son demasiado grandes para mostrarse fácilmente en una aplicación de hoja de cálculo. Pueden utilizar los métodos estadísticos de Seaborn, como la estimación de la densidad del kernel, el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis factorial.

12. S.A.S.

SAS es un sistema de software que proporciona administración de datos, análisis de datos e informes para análisis e inteligencia comercial. SAS permite a los científicos de datos ejecutar pruebas estadísticas para verificar la precisión de una decisión tomada por el negocio o la empresa, o para refinar un algoritmo que se utiliza para tomar decisiones. Los científicos de datos pueden usar SAS para fusionar múltiples fuentes de datos en diferentes formatos mediante secuencias de comandos.

13. TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que permite a los científicos y desarrolladores de datos crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo. Tiene un fuerte sesgo hacia la investigación y el desarrollo en comparación con el despliegue de producción. Los científicos de datos pueden usar TensorFlow para construir redes neuronales profundas que pueden aprender tareas complejas automáticamente a partir de grandes cantidades de datos. También pueden usar TensorFlow para leer y escribir datos directamente desde su fuente y para implementar modelos en múltiples dispositivos para interactuar con el mundo real.

14. Weka

Weka es un software de aprendizaje automático de código abierto que se centra en algoritmos para tareas de minería de datos. Los científicos de datos utilizan Weka para la minería de datos supervisada y no supervisada, incluidas la clasificación y la regresión. También pueden usarlo para desarrollar redes neuronales y máquinas de vectores de soporte. Los científicos de datos pueden usar Weka para generar modelos predictivos con una interfaz visual integrada.

15. Wolframio matemático

Wolfram Mathematica es un sistema de software de computación avanzado que integra herramientas de computación, visualización, gráficos, programación y colaboración dentro de un solo entorno. Los científicos de datos utilizan el motor computacional de Wolfram Mathematica para escribir códigos que controlan aplicaciones en otros campos de software, como desarrollo web, negocios e informática. Además, los científicos de datos pueden usar el sistema de programación basado en gráficos de Wolfram Mathematica para desarrollar aplicaciones conectadas que funcionan juntas.

16. WebSockets

Los WebSockets son una tecnología de conexión para la transmisión bidireccional de datos entre aplicaciones de cliente y servidor, lo que permite a los desarrolladores crear experiencias de usuario más atractivas. Los científicos de datos pueden usar una API de WebSocket para desarrollar aplicaciones interactivas en tiempo real, como chatbots y videojuegos. Los científicos de datos también pueden usar WebSockets para crear aplicaciones como plataformas de desarrollo de aplicaciones, controles remotos o incluso software de videoconferencia.

17. Julio

Julia es un lenguaje de programación dinámico de alto nivel y alto rendimiento para computación técnica. Los científicos de datos utilizan a Julia para el análisis computacional y la visualización. Julia es un lenguaje de programación multiparadigma que presenta una sintaxis similar a MATLAB para que los científicos de datos puedan integrarlo fácilmente en su flujo de trabajo existente. Julia también incluye un shell interactivo y otras características de producción, como una extensa biblioteca de funciones matemáticas y múltiples backends, para que pueda usarlo en aplicaciones independientes o distribuidas.

18. D3.js

D3.js es una biblioteca de visualización de datos que permite a los desarrolladores seleccionar y manipular datos de forma dinámica. Los científicos de datos lo usan principalmente para aplicaciones basadas en la web, pero también pueden usarlo en aplicaciones de escritorio independientes. Los científicos de datos usan D3.js para crear visualizaciones de datos como gráficos de barras, gráficos de área, mapas de calor, diagramas de dispersión y más.

19. Cuadro

Tableau es una herramienta de software para visualizar y analizar datos. Los científicos de datos usan Tableau para crear tableros interactivos como tendencias a lo largo del tiempo, mapas geoespaciales o correlaciones entre diferentes dimensiones de datos. También usan Tableau para crear visualizaciones de datos estáticos, como estadísticas y mapas.

Tenga en cuenta que ninguna de las empresas mencionadas en este artículo está afiliada a Indeed.

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