Por Pere Munar, publicado en 3 mayo 2024
Los científicos de datos se dedican a interpretar datos con el objetivo de sacar conclusiones de valor que sean útiles. En el contexto de una empresa, la práctica del data science permite tomar mejores decisiones, implementar acciones más potentes y alcanzar mejores resultados que traigan mayores ganancias.
En ese sentido, hay muchas herramientas para data scientists que estos profesionales utilizan en su día a día como apoyo para agilizar los procesos o para potenciar el resultado de sus tareas. Como hay una inmensidad de ellas en el mercado, en este artículo hemos querido seleccionar las que consideramos mejores y más útiles para que no lo tengas que hacer tú.
En total, hemos elegido 15 de las herramientas para data scientist más interesantes y las hemos dividido según su funcionalidad para que te sea más fácil elegir la mejor para ti según tus necesidades. ¡Empezamos!
Lenguajes de programación
Los lenguajes de programación permiten a los profesionales trabajar con datos de forma mucho más eficiente. Con ellos se puede limpiar y preparar los datos para su análisis y cargar datos de diferentes fuentes.
Python
Es la mejor opción para limpiar, transformar y procesar datos debido a su gran capacidad de manipulación de datos a través de sus bibliotecas. Además, destaca por ser muy fácil de aprender y de utilizar, sin tener una curva de aprendizaje demasiado pronunciada.
Por otro lado, a día de hoy permite prácticamente las mismas integraciones que R, así que es uno de los lenguajes de programación más interesantes.
SQL
SQL se suele utilizar para extraer y analizar datos alojados en diferentes bases de datos y relacionarlos de manera eficiente.
Es la herramienta perfecta para manejar grandes cantidades de datos estructurados, siendo más recomendable para principiantes siempre y cuando se use para peticiones sencillas. Y es que, si se quieren hacer peticiones complejas sí se requiere un dominio más avanzado.
R
R destaca por la gran biblioteca que tiene de paquetes estadísticos y por sus sólidas habilidades de análisis de datos. Además, es muy flexible, permitiendo a los analistas de datos desarrollar modelos estadísticos complejos con facilidad, manejar ingentes cantidades de datos y llevar a cabo cálculos sofisticados.
Pero, sobre todo, si realizas análisis estadísticos, R es la mejor opción de las tres, siendo también relativamente sencilla de usar y de código abierto.
En cuanto a integraciones, es menos interesante que Python.
Plataformas de Cloud Computing
Estas herramientas contienen una gran cantidad de funcionalidades dentro de la ciencia de datos, pero todas tienen la peculiaridad de que están alojadas en la nube y se puede acceder a ellas a través de internet. Por tanto, no es necesario instalar en el propio equipo la herramienta.
El hecho de que las plataformas de Cloud Computing se alojen en la nube tiene un gran valor, ya que todos sus servicios se encuentran ahí. Además, las plataformas de computación en la nube están en tendencia y cada vez más extendidas, dejando poco a poco atrás el hacerlo todo en local.
En este apartado te queremos recomendar las plataformas de Cloud Computing más famosas. Todas son muy completas, ofreciendo almacenamiento, aplicaciones, servidores, software... En definitiva, ofrecen más o menos los mismos servicios y precios.
AWS
Es muy flexible y la más famosa, ya que fue la primera en introducir todos los avances del Cloud Computing a gran escala. Además, es una de las herramientas para data scientist más rentables, pues puedes pagar solo por el consumo que realices.
Por otro lado, permite una gran escalabilidad, puesto que se puede adaptar a organizaciones bien diferentes, y ofrece una gran seguridad en cuanto a su infraestructura.
Junto con Google Cloud es el gigante del mundo del Cloud Computing.
Google Cloud
Google Cloud sigue muy de cerca a AWS debido a su interfaz intuitiva y tiene una amplia gama de funciones. Además, es más abierto que AWS, teniendo una mayor compatibilidad con otras plataformas.
Azure
Suple muy bien las necesidades de cualquier sector, pero se recomienda sobre todo para grandes empresas debido a que puede utilizarse en proyectos complejos por sus funcionalidades de machine learning e Inteligencia Artificial, al igual que Google Cloud.
Es muy superior en cuanto a seguridad debido a su Inteligencia Artificial que previene las amenazas de forma proactiva y no pasiva. Incluso, puede integrarse con una gran variedad de herramientas.
Además, al ser de Microsoft es más interesante para las empresas que trabajan con sus servicios.
Herramientas de Visualización de Datos para Data Scientist
Estos programas informáticos sirven para mostrar los datos de una forma visual con el objetivo de que se entiendan mejor. Son herramientas para data scientist en las que podemos ver gráficos, mapas y diagramas, entre otro tipo de recursos, representando datos.
Las herramientas de visualización de datos se utilizan sobre todo para mostrar la información a personas que no son expertas en el análisis de datos, pero necesitan comprender la información que los datos proporcionan. Por eso, se utilizan mucho a la hora de crear presentaciones para los equipos, los líderes y los clientes de una empresa.
Power BI de Microsoft
Es perfecta para cualquier empresa, independientemente de su tamaño o sector, pudiéndose conectar además a una gran variedad de orígenes de datos que provengan tanto de la nube como de un dispositivo local. En ese sentido, tampoco importa su tamaño y formato, pues admite una gran variedad.
Ofrece muchísimas opciones de visualización de datos, permitiendo una alta personalización, además de incluir recursos que se pueden entender a la perfección por cualquier miembro del equipo.
Tableau
Es una de las herramientas de data scientist más interesantes si quieres representar datos geográficamente utilizando mapas. Está diseñado concretamente para permitir a las empresas tomar mejores decisiones y resolver problemas.
También da la posibilidad de analizar datos en tiempo real al poder conectarse de forma directa con las bases de datos, lo que permite poder actuar a tiempo en caso de ser necesario.
Por último, es una herramienta muy intuitiva.
Looker Studio
Es la herramienta de visualización de datos de Google y su principal fortaleza es la gran variedad de integraciones que ofrece no solo con otras herramientas de Google, sino también externas a la compañía.
Además de la visualización de datos, permite la preparación y el análisis, siendo así más completas que otras de la lista. Y lo mejor de todo es que es 100% gratuita.
Por otro lado, las presentaciones de datos que se pueden realizar con ella permiten que los usuarios con acceso puedan interactuar con los datos y que todo sea más dinámico.
Como aspectos negativos, presenta una curva de aprendizaje, sobre todo con sus funcionalidades más avanzadas, y puede ser un poco lento al manejar grandes cantidades de datos.
Pero en lo que sin duda Looker Studio gana a Tableau es en el número de fuentes de datos que admite.
Herramientas de Gestión de Proyectos
Estas herramientas para data scientist ayudan a estos profesionales a organizar y llevar a cabo sus proyectos. Son como cualquier herramienta de gestión de proyectos, pero orientada a los profesionales que trabajan en el análisis de datos, por lo que contienen funcionalidades específicas para ellos.
Git
Esta herramienta permite a los data scientist tener un control de las diferentes versiones de los datos, pudiendo rastrear en todo momento los cambios y revertirlos. Además, facilita la colaboración entre diferentes miembros del equipo. Dentro del entorno de Git, encontramos la herramienta GitHub y Bitbucket.
Github es un servicio de alojamiento de repositorios donde se pueden almacenar repositorios públicos en una gran variedad de lenguajes de programación para proyectos que todavía se están desarrollando.
Lo que más destaca de Github es su gran comunidad activa en la que cualquier usuario se puede apoyar para resolver dudas.
Por su parte, Bitbucket también es un servicio de alojamiento de repositorios y tanto este como Github pueden utilizarlos personas con amplios conocimientos de data science y profesionales que están empezando. Está centrada tanto en repositorios públicos como privados.
Lo bueno de Bitbucket es que su interfaz es muy intuitiva, mientras que la de Github es un poco más compleja y difícil de entender para personas no experimentadas. No obstante, en lo que más se diferencian Bitbucket y Github es en su coste.
Otras herramientas para Data Scientist
En este apartado hemos alojado las herramientas para data scientist que no encajaban en las otras secciones, pero que consideramos que son muy potentes y pueden interesarte.
Google Sheets
Google Sheets son las hojas de cálculo de Google online que están diseñadas para que las empresas puedan organizar y analizar sus datos, automatizar cálculos y crear informes.
Lo más interesante es que los equipos pueden acceder a las hojas de cálculo de forma fácil, haciendo que el documento sea colaborativo.
Podríamos decir que Google Sheets es la versión más moderna de Excel.
APIs
En el mercado hay una infinidad de APIs, que son interfaces que permiten la comunicación entre aplicaciones. Estas herramientas para data scientist son muy útiles, pues les permiten acceder a datos de múltiples fuentes sin tener que descargar o manipular los archivos donde se encuentran, así como integrar diferentes herramientas de análisis de datos.
Algunas de las APIs más conocidas son Google Analytics API, Quandl API, Facebook Marketing API o Twitter API, entre otras.
