Herramientas del data science

 

Un Data Scientist, para desempeñar sus funciones, debe conocer diferentes herramientas que le permitan realizar proyectos, una buena forma de conocer un buen grupo de herramientas es a través de un Bootcamp en Data Science y Machine Learning. En el campo del Data Science, hay varias herramientas populares y ampliamente utilizadas. Aquí tienes una lista de algunas de las herramientas más comunes: 

• Lenguajes de programación: Python y R son los dos lenguajes de programación más populares en data science. Python es ampliamente utilizado debido a su sintaxis sencilla, una gran cantidad de bibliotecas y frameworks (como NumPy, Pandas, SciPy y TensorFlow) y su versatilidad en general. R, por otro lado, está diseñado específicamente para el análisis estadístico y la visualización de datos. 
• Bibliotecas y frameworks: Hay varias bibliotecas y frameworks en Python y R que son esenciales para el análisis de datos y el machine learning. Algunas de las más populares incluyen: 
• NumPy: Proporciona una estructura de datos eficiente para realizar operaciones numéricas en matrices y arreglos multidimensionales. 
• Pandas: Permite el análisis y la manipulación de datos estructurados en tablas. 
• Scikit-learn: Ofrece una amplia gama de algoritmos de machine learning y herramientas para el preprocesamiento de datos, selección de características y evaluación de modelos. 
• TensorFlow y Keras: Son frameworks populares para la construcción y entrenamiento de modelos de deep learning. 
• PyTorch: Otro framework de deep learning que ha ganado popularidad en los últimos años. 
• Herramientas de visualización de datos: Para explorar y comunicar resultados, las herramientas de visualización de datos son fundamentales. Algunas de las herramientas comunes incluyen: 
• Matplotlib: Una biblioteca de visualización de datos en Python que permite crear una amplia gama de gráficos estáticos, como gráficos de líneas, barras, dispersión, etc. 
• Seaborn: Proporciona una interfaz de alto nivel para crear gráficos estadísticos atractivos y informativos. 
• Plotly: Una biblioteca interactiva que permite crear gráficos interactivos y dashboards. 
• Herramientas de SQL: El lenguaje SQL (Structured Query Language) es ampliamente utilizado para interactuar con bases de datos relacionales. Conocer herramientas de SQL, como MySQL, PostgreSQL o SQLite, es esencial para acceder y manipular datos almacenados en bases de datos. 
• Jupyter Notebooks: Es una aplicación web que permite crear y compartir documentos en los que se pueden combinar código, texto enriquecido y visualizaciones. Jupyter Notebooks es ampliamente utilizado en la comunidad de data science para crear y presentar análisis y modelos. 

Estas son solo algunas de las herramientas más utilizadas en Data Science, pero el campo es muy amplio y en constante evolución, recuerda que, si estás pensando en formarte como Data Scientist, es muy recomendable echarle un vistazo a las habilidades que se usan en el mundo de los datos o incluso de los Bootcamps en Data Science y Machine Learning. Los científicos de datos a menudo adaptan su conjunto de herramientas según sus necesidades y preferencias, y también exploran nuevas herramientas y tecnologías a medida que surgen. Puedes consultar información sobre Bootcamps en Madrid, online u otras tecnologías y adéntrate en el sector tecnológico.