Introducción

El campo de la ciencia de datos está evolucionando rápidamente y para mantenerse a la vanguardia es necesario aprovechar las herramientas más recientes y poderosas disponibles. En 2024, los científicos de datos tendrán una gran cantidad de opciones para elegir, que se adaptan a diversos aspectos de su trabajo, incluida la programación, grandes volúmenes de datos, IA, visualización y más. Este artículo explora las 26 principales herramientas de ciencia de datos que están dando forma al panorama de la ciencia de datos en 2024.

Herramientas basadas en lenguajes de programación

1. pitón

Python sigue siendo el lenguaje de referencia para los científicos de datos debido a su simplicidad, versatilidad y un rico ecosistema de bibliotecas.

Características Clave:

• Amplio soporte de biblioteca (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
• Amplia comunidad y fuerte soporte para desarrolladores.

2 R

R es un lenguaje de programación estadística utilizado para el análisis y visualización de datos, conocido por sus sólidos paquetes estadísticos.

Características Clave:

• Bibliotecas estadísticas completas.
• Excelentes capacidades de visualización de datos.

3. Cuaderno de Jupyter

Los Jupyter Notebooks proporcionan un entorno informático interactivo que permite a los científicos de datos crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo.

Características Clave:

• Admite múltiples idiomas (Python, R, Julia).
• Interactivo y fácil de usar.

4. Copiloto

GitHub Copilot es una herramienta de finalización de código impulsada por IA, desarrollada por OpenAI y GitHub, que sugiere líneas o bloques completos de código a medida que escribe.

Características Clave:

• Acelera el proceso de codificación.
• Se integra con editores de código populares.

5. Pitorca

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que facilita la construcción y el entrenamiento de redes neuronales profundas.

Características Clave:

• Gráfico computacional dinámico.
• Popular en la academia y la industria.

6. Kerás

Keras es una API de redes neuronales de alto nivel escrita en Python, que sirve como una interfaz fácil de usar para crear y experimentar con modelos de aprendizaje profundo.

Características Clave:

• Creación de prototipos de modelos fácil y rápida.
• Compatible con TensorFlow y Theano.

7. Scikit-aprender

Scikit-learn es una biblioteca de aprendizaje automático para Python que ofrece herramientas simples y eficientes para el análisis y modelado de datos.

Características Clave:

• API consistente para varios algoritmos.
• Bien documentado y fácil de usar.

8. pandas

Pandas es una biblioteca de manipulación de datos para Python que proporciona estructuras de datos y funciones necesarias para manipular y analizar datos estructurados.

Características Clave:

• Capacidades de manipulación y limpieza de datos.
• Integración con otras bibliotecas.

9. entumecido

NumPy es un paquete fundamental para la informática científica con Python, que ofrece soporte para matrices y arreglos multidimensionales grandes.

Características Clave:

• Operaciones de matriz eficientes.
• Funciones matemáticas para manipulación de matrices.

Herramientas de Big Data

10. Hadoop

Hadoop es un marco de procesamiento y almacenamiento distribuido que permite el procesamiento de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras.

Características Clave:

• Escalabilidad para big data.
• Tolerante a fallos y rentable.

11. chispa

Apache Spark es un sistema informático de clúster rápido y de uso general para el procesamiento de big data.

Características Clave:

• Procesamiento en memoria para mayor velocidad.
• Motor de análisis unificado.

12. SQL

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de dominio específico que se utiliza para administrar y manipular bases de datos relacionales.

Características Clave:

• Potentes capacidades de consulta.
• Ampliamente adoptado para la gestión de bases de datos.

13. Mongo DB

MongoDB es un programa de base de datos NoSQL que utiliza un modelo de datos orientado a documentos.

Características Clave:

• Almacenamiento de documentos flexible y escalable.
• Documentos tipo JSON para representación de datos.

Herramientas de IA generativa

14. Chat GPT

ChatGPT, desarrollado por OpenAI, es un modelo de lenguaje capaz de generar respuestas similares a las humanas en un contexto conversacional.

Características Clave:

• Comprensión del lenguaje natural.
• Versátil para aplicaciones basadas en chat.

15. Cara de abrazo

Hugging Face proporciona una plataforma para modelos de procesamiento de lenguaje natural y alberga un gran depósito de modelos previamente entrenados.

Características Clave:

• Modelos basados ​​en transformadores.
• Fácil integración con diversas aplicaciones.

16. Zona de juegos OpenAI

OpenAI Playground ofrece una plataforma interactiva para experimentar con modelos OpenAI, lo que permite a los usuarios explorar las capacidades de varios modelos de lenguaje.

Características Clave:

• Interfaz amigable.
• Acceso a modelos de última generación.

Herramientas de uso general

17 Excel

Microsoft Excel sigue siendo una poderosa herramienta para la manipulación, el análisis y la visualización de datos, ampliamente utilizada en los negocios y el mundo académico.

Características Clave:

• Funcionalidad de hoja de cálculo.
• Tablas dinámicas para resumen de datos.

Herramientas y bibliotecas de visualización

18. Marítimo

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos estadísticos basada en Matplotlib, que proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.

Características Clave:

• Visualizaciones hermosas e informativas.
• Integración con estructuras de datos de Pandas.

19. matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de trazado 2D para Python que ofrece figuras con calidad de publicación en varios formatos.

Características Clave:

• Gráficos y gráficos personalizables.
• Amplia galería de ejemplos.

20. Poder BI

PowerBI es una herramienta de análisis empresarial de Microsoft que ofrece visualizaciones interactivas y capacidades de inteligencia empresarial.

Características Clave:

• Integración con diversas fuentes de datos.
• Interfaz fácil de usar de arrastrar y soltar.

21. cuadro

Tableau es una herramienta líder de visualización de datos que permite a los usuarios crear paneles interactivos y compartibles.

Características Clave:

• Análisis de datos en tiempo real.
• Amplio conjunto de opciones de visualización.

Plataformas en la nube

22. AWS

Amazon Web Services (AWS) proporciona un conjunto completo de servicios de computación en la nube, que incluyen almacenamiento, potencia informática y aprendizaje automático.

Características Clave:

• Escalabilidad y flexibilidad.
• Amplia gama de servicios para la ciencia de datos.

23. Azur

Microsoft Azure es una plataforma de computación en la nube que ofrece diversos servicios, incluido el almacenamiento de datos, el aprendizaje automático y el análisis.

Características Clave:

• Integración perfecta con productos de Microsoft.
• Capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Herramientas GUI

24. Weka

Weka es una colección de algoritmos de aprendizaje automático para tareas de minería de datos, con una interfaz gráfica de usuario para facilitar su uso.

Características Clave:

• Amplio conjunto de algoritmos de aprendizaje automático.
• Interfaz fácil de usar para la construcción de modelos.

 25. Minero rápido

RapidMiner es una plataforma integrada para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos, diseñada para ser fácil de usar para los no programadores.

Principales Caracteristicas:

• Interfaz de arrastrar y soltar para el diseño de flujos de trabajo.
• Automatización de procesos de aprendizaje automático.

Sistemas de control de versiones

26. Git

Git es un sistema de control de versiones distribuido que permite a varios desarrolladores trabajar en proyectos simultáneamente.

Principales Caracteristicas:

• Capacidades de ramificación y fusión.
• Colaboración eficiente y gestión de código.

Conclusión

En el panorama dinámico de la ciencia de datos, mantenerse a la vanguardia requiere dominio de un conjunto diverso de herramientas. Las 26 herramientas principales descritas aquí cubren programación, big data, inteligencia artificial, tareas de propósito general, visualización, plataformas en la nube, herramientas GUI y sistemas de control de versiones. A medida que los científicos de datos afronten los desafíos de 2024, estas herramientas seguirán desempeñando un papel crucial en la configuración del futuro del campo. Ya sea que esté haciendo números, analizando big data o creando modelos de inteligencia artificial de vanguardia, la herramienta adecuada puede marcar la diferencia. Manténgase informado, sea innovador y siga explorando el mundo en evolución de la ciencia de datos.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/top-26-data-science-tools-for-data-scientists-in-2024/