Cuáles son las herramientas necesarias para ser Data Scientist

Un Data Scientist, es responsable de extraer, manipular, preprocesar y generar predicciones a partir de datos. Para hacerlo, necesita varias herramientas estadísticas y lenguajes de programación, y si te interesa un curso en data science puedes realizarlo en la web de Data Scientist.

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 brindan y la comparación de varias herramientas de ciencia de datos.

¿Qué son las herramientas de ciencia de datos y análisis de datos?

Hay una gran cantidad de herramientas en el mercado, ya sea de código abierto o de licencia paga, y la mejora de las habilidades con las relevantes puede ayudarlo a optimizar su cartera y estar operativo para su próxima carrera en datos.

Las herramientas en el alcance de este artículo se encuentran entre las más utilizadas en la industria y se han dividido en tres categorías principales, como visualización de análisis de datos , secuencias de comandos/aprendizaje automático y administración de bases de datos .

Aquí está la lista de las 3 mejores herramientas de ciencia de datos que usaron la mayoría de los científicos de datos.

S.A.S.

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 las grandes organizaciones para analizar datos. SAS utiliza el lenguaje de programación SAS básico para realizar modelos estadísticos.

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.

Apache Spark

Apache Spark o simplemente Spark es un motor de análisis todopoderoso y es la herramienta de ciencia de datos más utilizada. 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.

BigML

BigML, es otra herramienta de ciencia de datos ampliamente utilizada. Proporciona un entorno de GUI basado en la nube totalmente interactuable que puede usar para procesar algoritmos de aprendizaje automático . BigML proporciona 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.

Resumen

Las herramientas para la ciencia de datos son para analizar datos, crear visualizaciones estéticas e interactivas y crear poderosos modelos predictivos 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 facilita que el usuario implemente 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.

Aún así, si tiene dudas sobre las herramientas de ciencia de datos, pregunte libremente a través de los comentarios.