Herramientas
Un científico de datos se encarga de extraer, manipular, preprocesar y generar predicciones a partir de los datos. Para ello, necesita varias herramientas estadísticas y lenguajes de programación.
En este artículo, compartiremos algunas de las herramientas de Ciencia de Datos preferidas y utilizadas por los Científicos de Datos para llevar a cabo sus operaciones de datos. Entenderemos las características clave de las herramientas, los beneficios que proporcionan y la comparación de varias herramientas de ciencia de datos.
Herramientas y lenguajes preferidos por los científicos de datos
Los Científicos de Datos confían en una serie de herramientas y programas especializados desarrollados específicamente para la limpieza, el análisis y el modelado de datos. Y aunque una encuesta sobre habilidades digitales realizada por profesionales reveló que Excel es el programa más utilizado en este campo, también mostró que los Científicos de Datos confían en él mucho menos que los Analistas de Datos.
En esta encuesta, los Científicos de Datos citaron el lenguaje de programación estadística Python como su herramienta más utilizada. Los Científicos de Datos también informaron de que utilizaban una variedad mucho mayor de herramientas secundarias, como SQL y Tableau. Esto concuerda con la idea tradicional de que los Científicos de Datos tienen un nivel más alto de experiencia y formación, habilidades y conocimientos adicionales que pueden proporcionar una mayor exposición a un lenguaje de programación como Python u otra tecnología relacionada, que se aplican a las siguientes áreas:
¿Cuáles son los lenguajes de programación de la ciencia de los datos más populares?
Aunque hay un puñado de lenguajes de programación estadística, R y Python son, con mucho, los lenguajes de programación de ciencia de datos más populares. R está diseñado específicamente para el análisis y la minería de datos; Python, de uso más generalizado, es un lenguaje de programación de propósito general que también resulta adecuado para las operaciones de análisis de datos. Ambos pueden ejecutar funciones estadísticas complejas, como el análisis de regresión, el modelado lineal y no lineal, las pruebas estadísticas y el análisis de series temporales, entre otras. R es más adecuado para conjuntos de datos más pequeños, mientras que Python resulta útil para aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural. Para el análisis numérico más intenso, existen herramientas basadas en Hadoop, como Hive.
Una de las herramientas más importantes para un científico de datos es RStudio Server, que ofrece un entorno de desarrollo para trabajar con R en un servidor. Jupyter Notebook, de código abierto, es otra aplicación muy popular, que incluye modelización estadística, visualización de datos, funciones de aprendizaje automático, etc.
¿Qué herramientas se utilizan para el aprendizaje automático?
Las herramientas de aprendizaje automático aplican la inteligencia artificial para dar a los sistemas la capacidad de aprender y ser más precisos sin ser programados explícitamente. Las herramientas utilizadas para el aprendizaje automático dependen en gran medida de la aplicación: si estás entrenando al ordenador para que identifique imágenes, por ejemplo, o para que extraiga tendencias de las publicaciones de las redes sociales. Dependiendo de sus objetivos, los científicos de datos pueden elegir entre una amplia gama de herramientas, como h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout y Accord.Net.
¿Qué herramientas se utilizan para la visualización de datos?
Las herramientas de visualización ayudan a los científicos de datos a presentar datos complejos en un sinfín de tablas y gráficos, una tarea que puede ser tanto arte como ciencia. Con programas como Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly e Infogram, los científicos de datos pueden convertir millones de puntos de datos difíciles de manejar en diagramas de acordes, mapas de calor, gráficos de dispersión y mucho más, fáciles de leer e incluso hermosos.
Además de estas amplias categorías de herramientas, los Científicos de Datos también deben sentirse muy cómodos con el SQL (utilizado en una serie de plataformas, como MySQL, Microsoft SQL y Oracle) y con los programas de hojas de cálculo (normalmente Excel). Aunque la premisa básica de las hojas de cálculo es sencilla -hacer cálculos o gráficos correlacionando la información de sus celdas-, Excel sigue siendo increíblemente útil después de más de 30 años, y es prácticamente inevitable en el campo de la ciencia de los datos.
Ya hemos insinuado que los científicos de datos dependen de una amplia gama de herramientas, pero los resultados de nuestra Encuesta de Habilidades Digitales revelan lo amplia que es esa gama. Incluso cuando se les dio una larga lista de programas populares para que seleccionaran sus herramientas más utilizadas, el 32% de los encuestados eligió «otros», lo que sugiere que el uso habitual de una larga cola de programas altamente especializados es, de hecho, la norma.
