Herramientas utilizadas por científicos de datos

Los científicos de datos utilizan una variedad de plataformas y herramientas para llevar a cabo su trabajo, que incluyen desde la recopilación y limpieza de datos hasta el análisis y la creación de modelos predictivos. 

Hoy te compartimos algunas de las plataformas más comunes utilizadas por científicos de datos. 

Aprende más sobre este tema tan importante deslizando esta página.

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1. Python: Python es uno de los lenguajes de programación más populares para la ciencia de datos. Se utiliza junto con bibliotecas como NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow y PyTorch para el análisis de datos, el aprendizaje automático y la creación de modelos.
2. R: R es otro lenguaje de programación ampliamente utilizado en la ciencia de datos y la estadística. Tiene una amplia gama de paquetes y librerías para análisis de datos, visualización y modelado estadístico.
3. Jupyter Notebook: Es una aplicación web que permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Es ampliamente utilizado para prototipado rápido y análisis exploratorio.
4. SQL: El lenguaje de consulta estructurada (SQL) es esencial para trabajar con bases de datos. Los científicos de datos utilizan SQL para extraer, transformar y analizar datos almacenados en bases de datos relacionales.
5. Tableau: Una herramienta de visualización de datos que permite a los científicos de datos crear visualizaciones interactivas y paneles de control para comunicar sus hallazgos de manera efectiva.
6. Power BI: Similar a Tableau, Power BI es una plataforma de análisis de negocios que permite la creación de informes interactivos y paneles de control a partir de datos.
7. Apache Spark: Una plataforma de procesamiento distribuido que permite realizar análisis y procesamiento de datos a gran escala. Es especialmente útil para trabajos que involucran datos masivos.
8. Hadoop: Un framework para procesamiento distribuido de datos que permite el almacenamiento y análisis de conjuntos de datos grandes y complejos.
9. KNIME: Una plataforma de análisis de datos visual que permite a los científicos de datos crear flujos de trabajo complejos utilizando bloques de construcción visuales.
10. SAS: Una plataforma de análisis y estadísticas que ofrece una amplia gama de herramientas para analizar datos, construir modelos y realizar análisis estadísticos.
11. MATLAB: Ampliamente utilizado en la academia y la industria para análisis numérico, cálculo y creación de modelos matemáticos y estadísticos.
12. RapidMiner: Una plataforma de minería de datos y aprendizaje automático que facilita la creación de modelos predictivos y analíticos.

Estas son solo algunas de las muchas herramientas y plataformas disponibles para científicos de datos.

La elección de la plataforma dependerá de las necesidades específicas del proyecto, la preferencia personal y las capacidades técnicas del científico de datos.

 

 

 

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