herramientas data science
Data Science

Conoce las herramientas Data Science imprescindibles

Hoy queremos hablarte de las herramientas Data Science imprescindibles, ya que a pesar de ser una de las profesiones más atractivas de la década o incluso del siglo, a la hora de conocer en profundidad la metodología de trabajo, a priori, igual no te lo parece tanto.

Como no queremos que cambies de idea y te siga pareciendo una profesión increíble, que lo es, vamos a contarte el backstage de todos estos procesos. Data Science es un campo interdisciplinar, incluye métodos, algoritmos, sistemas y procesos científicos en el estudio, la gestión y análisis de datos

Para trabajar en este sector, es necesario manejar procesos de ingeniería de datos, visualización y Machine Learning

¿Te parece mucho? Tranquilo, en el bootcamp de Data Science en The Bridge, obtendrás todas las herramientas necesarias para que todos estos procesos te resulten naturales y puedas manejarlos de una forma profesional.

Si además te decimos que convertirse en un experto en Data Science, es uno de los trabajos mejor pagados en España… ¿Te queda alguna duda? 

Afortunadamente, existe una gran variedad de herramientas que hacen que todo lo anterior sea posible para un analista de datos. Pero, para entrar a formar parte de este grupo de profesionales, una de las primeras cosas que tendrás que hacer, es comprender cómo utilizar esas herramientas.

Herramientas Data Science utilizadas por los Data Analytics

Los Data Analytics tienen una gran diversidad de herramientas a su disposición. Entre las más populares en Data Science podemos incluir:

SQL

Algo así como el santo grial de la Data Science. Si no la manejas con los ojos cerrados… poco vas a tener que hacer en este campo. Se trata de un lenguaje de programación específico que se utiliza para administrar datos

Permite el acceso, la gestión y la recuperación de información específica de las bases de datos, que es donde la mayoría de las empresas los almacenan.  Dominar la base de datos SQL, es esencial si quieres convertirte en un experto en Data Science

Existen varios programas de bases de datos: MySQL, PostgreSQL y Microsoft SQL Server. Prácticamente todos reconocen SQL, así que resulta muy sencillo trabajar en cualquiera de ellas si la manejas bien. Incluso cuando trabajes en otro lenguaje como, por ejemplo, Python, también tendrás que saber de SQL para acceder y administrar su base de datos y poder manejar la información.

Apache Spark

Es una de las herramientas de Data Science más populares y de las más utilizadas. Se puso en marcha, sobre todo, para procesar los datos tan pronto como se producen y efectuar la ejecución de trabajos en lotes, en lugar de individualmente.

MATLAB

Se trata de una poderosa herramienta de Inteligencia Artificial. Funciona replicando «redes neuronales», es decir, sistemas informáticos que imitan la actividad biológica del cerebro.

BigML

Sin duda, la plataforma líder de Machine Learning y una de las herramientas de Data Science más utilizadas. 

BigML utiliza la nube para ofrecer software estandarizado en varias industrias diferentes. Las empresas y organizaciones pueden usarlo para utilizar algoritmos de Machine Learning en todos los ámbitos.

SAS

En este caso hablamos de una herramienta de software estadístico. En el campo de Data Science, las grandes empresas usan SAS para el análisis de datos. SAS tiene una variedad de bibliotecas y herramientas estadísticas que pueden utilizarse para organizar sus datos. No es muy económico, así que, por normal general solo lo adquieren y utilizan las grandes industrias.

Excel

O lo amas o lo odias. Sin duda, una de las herramientas más habituales a diferentes niveles, pero en la parte que nos ocupa, también es una de las más usadas en los sectores comerciales. 

Una de sus grandes ventajas es que, los usuarios pueden personalizar funciones y fórmulas en función de las necesidades que requieran las tareas que estén realizando.  También es cierto que Excel no es conveniente utilizarlo para grandes cantidades de datos, pero puede manejar y analizar datos con bastante eficacia si lo combinas con SQL.

Tableau

Su principal función es la de visualizar datos geográficos. Con esta herramienta, podrás trazar longitudes y latitudes en un mapa. Además de poner en marcha visualizaciones muy intuitivas, te servirá como herramienta de análisis de datos.

Scikit-Learn

Se trata de una biblioteca basada en Python que, te ayudará a implementar algoritmos para el Machine Learning. Es una de las herramientas imprescindibles para Data Science y Data Analytics, ya que es muy sencilla y fácil de incluir en los procesos. 

Apache Hadoop

Divide los conjuntos de datos en un grupo de miles de ordenadores. Los analistas de datos suelen hacer uso de Hadoop para cálculos y el procesamiento de datos de alto nivel. Entre sus características cabe destacar: escalar de forma eficaz grandes cantidades de datos en clústeres; funciones de módulos de procesamiento de datos variantes como, por ejemplo, Hadoop YARNHadoop MapReduce; y utiliza el sistema de archivos distribuido de Hadoop (HDFS) para almacenar datos.

Ahora que conoces todas las herramientas imprescindibles de Data Science, ¿te animas a darle un giro de 180º a tu vida y, matricularte en el bootcamp de Data Science en The Bridge

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *