¿Cuáles son las mejores herramientas para Data Scientists?

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El panorama del Big Data está en constante evolución y esto ha hecho que los científicos de datos, a diferencia de lo que ocurre con los programadores, tengan que utilizar un amplio espectro de herramientas, cuyo uso han de revisar frecuentemente. Es interesante, por tanto, repasar cuáles son las herramientas que en este momento llaman más la atención en el campo del Big Data e indicar para qué se usan.

Análisis de datos

Aquí en realidad hablamos de los lenguajes de programación que los expertos usan para extraer y tratar los datos. Típicamente se trata de los siguientes lenguajes: Python, R y SQL.

Data Warehousing

En ocasiones los científicos de datos prefieren transferir los datos a sus propias bases, por esta razón con frecuencia se utiliza MySQL. Si hablamos de herramientas realmente características de Big Data tendríamos que fijarnos en Hive y en Redshift. Incluso hay quienes no renuncian al tradicional formato CSV. Es muy frecuente encontrar expertos que han de operar con bases de datos Oracle o Mongo DB.

Visualización de datos

Las herramientas que más se citan son DS3.js y Tableau. La primera destaca por su versatilidad, dotando de la capacidad de plasmar cualquier visualización que imaginemos, mientras que la segunda destaca por su universalidad, al admitir centenares de tipos de inputs y generar con facilidad distintas formas de visualización.

Machine Learning

Es el área más dinámica, por lo que es muy cambiante, actualmente destaca Scikit-learn, que utiliza Python. También tenemos Spark MLib, utilizada con Spark y Hadoop. Los expertos en Python con nociones de redes neuronales también pueden utilizar Tensorflow, la librería de IA proporcionada por Google como OpenSource.

Esto generalmente no cubre todas las necesidades, por lo que dependiendo la elección de herramientas de la infraestructura y tecnología con la que se trabaje. Matt Turk ha elaborado un exhaustivo Mapa de las diferentes herramientas y tecnologías:

 

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Sobre LearninXpert

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