Las mejores 5 Herramientas de Data Science para principiantes en 2023

Las empresas están invirtiendo en datos de usuarios, procesos de manejo de datos y extracción de información valiosa a través de herramientas de ciencia de datos o «data science«. Debido a la creciente demanda de la ciencia de datos, existen diversas herramientas de ciencia de datos en el mercado que ayudan a obtener mejores conocimientos a partir de datos detallados.

Este artículo es una guía rápida de las cinco mejores herramientas de ciencia de datos que los principiantes pueden utilizar para iniciar sus carreras este año 2023.

Empecemos explicando qué es la ciencia de datos

La ciencia de datos es un ámbito interdisciplinario que pretende analizar, comprender y extraer información de cualquier índole enterrada en los datos. Utiliza técnicas como la minería de datos, el análisis de grandes cantidades de datos y habilidades de programación, junto con diversas herramientas de análisis y visualización. Todo esto trabaja en conjunto para descubrir inteligencia valiosa escondida en los datos.

¿Sabías que, según la investigación de Markets&Markets, el mercado mundial de ciencia de datos se expandirá más de un 30% anual?

Markets&Markets

¿Qué son las herramientas de ciencia de datos?

Para extraer información de datos detallados, las empresas necesitan obtener, analizar y presentar adecuadamente estos datos significativos. Las herramientas de ciencia de datos vienen en diversas formas y tamaños para hacer esto posible. Hay dos categorías básicas de herramientas de ciencia de datos. Estas son:

• Herramientas de autoservicio: Estas herramientas son explícitamente para expertos técnicos que tienen habilidades de programación y una comprensión sólida de estadística y ciencias de la computación.
• Herramientas de negocios: Estas herramientas ayudan a los analistas de negocios a automatizar toda la visualización y los conocimientos de toma de decisiones a partir de datos analizados.

Las herramientas de ciencia de datos ayudan a los analistas y científicos a desglosar datos complejos mediante la extracción, el procesamiento y el análisis de datos estructurados y no estructurados. Estas herramientas ayudan a reducir el tiempo y el costo, al mismo tiempo que aumentan la eficiencia para generar información valiosa al acoplar técnicas de estadística, programación, análisis predictivo y aprendizaje automático.

En el pasado, los analistas y científicos de datos solían depender de poderosas computadoras para manejar grandes volúmenes de datos. Incluso el análisis requería muchos cálculos y potencia de procesamiento. Pero con la llegada de herramientas y procesos modernos de análisis de datos, el costo general de minería y análisis de datos se minimiza considerablemente. Las herramientas modernas de análisis de datos también ayudan a aumentar los esfuerzos y la eficiencia para tomar mejores decisiones empresariales.

Las 5 mejores herramientas de ciencia de datos para principiantes:

En este mercado competitivo, analizar datos y extraer información a través de enfoques tradicionales es cada vez más difícil y costoso. Por eso, muchas empresas están recurriendo al aprendizaje automático para mejorar su eficiencia y obtener información valiosa de sus datos.

i. TensorFlow: Es una conocida herramienta de tecnología moderna que funciona muy bien para análisis de datos, aprendizaje automático (ML), inteligencia artificial (IA), etc. Ayuda a analistas de datos, científicos y profesionales de ciencia de datos a construir algoritmos y modelos de análisis de datos. El equipo de Google Brain es el creador de esta biblioteca de código abierto que utiliza programadores de flujo de datos para lidiar con cálculos numéricos y aprendizaje supervisado y no supervisado a gran escala. Los principiantes pueden utilizar TensorFlow para reconocimiento de imágenes, clasificación de caracteres escritos a mano, RNN, incrustación de palabras, NLP para lenguajes humanos, modelos de secuencia a secuencia y proyectos de ecuaciones diferenciales parciales (PDE). TensorFlow también ayuda a las empresas en proyectos de análisis y predicción de ventas. La ciencia médica y los dispositivos de atención médica que utilizan la ciencia de datos también aprovechan esta herramienta para determinar soluciones precisas.

ii. Matlab: Matlab sirve como una herramienta de procesamiento de cálculo numérico de múltiples paradigmas. Debido a su capacidad multidisciplinaria y robusta función de simulación, se ha ganado popularidad en la ciencia de datos también. Permite la implementación de funciones de matrices, cálculos algorítmicos y cálculo de modelos estadísticos en los datos proporcionados. Esta plataforma de programación ayuda a los principiantes y a los profesionales expertos de la ciencia de datos a trabajar en archivos planos, conjuntos de datos estructurados, bases de datos, etc. Matlab viene con tipos de datos explícitos destinados al análisis de datos y ayuda a reducir mucho tiempo en el preprocesamiento de datos.

iii. Tableau: Tableau es una de las principales herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial utilizada por las principales empresas de diversos sectores. Esta herramienta mejora la toma de decisiones y el análisis de datos a través de visualizaciones enriquecidas. Es un paquete de gráficos robusto que ayuda en la creación de visualizaciones interactivas. Tableau puede combinarse con hojas de cálculo, bases de datos, sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP), etc. Los principiantes también pueden utilizar esta herramienta para visualizar datos geográficos y trazar longitudes y latitudes. Casi todas las empresas de Fortune 500 utilizan esta herramienta para obtener mejores conocimientos corporativos y trabajar según las demandas del mercado. Más de 63,298 empresas utilizan Tableau y la cuenta sigue aumentando.

iv. Excel: Microsoft Excel es otra herramienta popular y bien aceptada para el análisis de datos. Esta herramienta de hoja de cálculo de Microsoft ayuda en el cálculo matemático, procesamiento de datos, operaciones impulsadas por fórmulas, visualización y cálculos complejos. Es una herramienta recomendada para principiantes en el campo de la ciencia de datos. Esta herramienta tradicional de la ciencia de datos sigue siendo clásica pero está equipada con filtros, fórmulas, cortadores y tablas. Permite a los aspirantes a la ciencia de datos personalizar sus esfuerzos de análisis y examinar sus datos a una escala menor. Es adecuada para procesar informes de datos o análisis de datos a menor escala. Con Excel, los profesionales de la ciencia de datos no pueden trabajar con datos no estructurados. Sin embargo, sigue siendo una herramienta de análisis de datos muy utilizada en la industria debido a su simplicidad y eficacia en el procesamiento de datos estructurados. Además, su amplia gama de características, como filtros, fórmulas, tablas y segmentadores, facilitan la tarea de procesar y analizar grandes cantidades de datos. Para aquellos que están comenzando en el campo de la ciencia de datos, Excel es una herramienta recomendada para desarrollar habilidades y conocimientos básicos en el análisis de datos.

v. BigML: BigML es otra herramienta de ciencia de datos conocida para principiantes. Ofrece una plataforma interactiva basada en la nube que puede procesar datos para su análisis. Como su nombre indica, también proporciona algoritmos de aprendizaje automático (ML) para su implementación práctica. Hace que sea fácil para los principiantes tomar decisiones a través de visualizaciones. Puede entregar análisis de datos a través de modelado predictivo y ayuda en la analítica de riesgos, pronóstico de ventas, toma de decisiones e innovación de productos. Esta herramienta fue desarrollada por la corporación BigML con la filosofía de «hacer que el aprendizaje automático sea simple». Para fines educativos, los principiantes pueden crear cuentas gratuitas. Alrededor de 600 universidades en todo el mundo están utilizando esta herramienta de ciencia de datos para fines de aprendizaje e implementación.

El éxito detrás de la mayoría de las estrategias de análisis de datos se debe a estas herramientas robustas. Comprender el uso apropiado de las herramientas de ciencia de datos es fundamental para que los principiantes desarrollen beneficios prácticos para cualquier proyecto. Esperamos que esta lista de las cinco mejores herramientas de ciencia de datos le haya dado una comprensión clara de qué usar para iniciar su aprendizaje.