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Explore las mejores herramientas de ciencia de datos disponibles en el mercado:
La ciencia de datos incluye obtener el valor de los datos. Se trata de comprender los datos y procesarlos para extraerles valor.
Los científicos de datos son los profesionales de datos que pueden organizar y analizar una gran cantidad de datos.
Las funciones que realizan los científicos de datos incluyen la identificación de preguntas relevantes, la recopilación de datos de diferentes fuentes de datos, la organización de datos, la transformación de datos en la solución y la comunicación de estos hallazgos para tomar mejores decisiones comerciales.
Python y R son los lenguajes más populares entre los científicos de datos. La imagen que se muestra a continuación le mostrará el gráfico de popularidad de estos dos idiomas.
Consulte la imagen a continuación para comprender el ciclo de vida de la ciencia de datos.
(imagen fuente )
Las herramientas de ciencia de datos pueden ser de dos tipos. Uno para los que tienen conocimientos de programación y otro para los usuarios empresariales. Las herramientas que son para usuarios empresariales automatizan el análisis.
=>> Contáctenos para sugerir una lista aquí.Lo que vas a aprender:
Lista de las mejores herramientas de software de ciencia de datos
Exploremos las principales herramientas que utilizan los científicos de datos. Ranking de herramientas pagas y gratuitas según su popularidad y rendimiento.
Clasificación de software de ciencia de datos
| Herramientas para quienes no tienen conocimientos de programación | Herramientas para programadores |
|---|---|
| NoSQL | |
| Xplenty | |
| Minero rápido | Pitón |
| Robot de datos | R |
| Trifacta | SOL |
| IBM Watson Studio | Junta |
| Amazon Lex | TensorFlow |
| Hadoop | |
# 1) Xplenty
Precios de Xplenty : Tiene un modelo de precios basado en suscripción. Ofrece una prueba gratuita durante 7 días.
Xplenty es integración de datos, ETL y una plataforma ELT que puede unir todas sus fuentes de datos.
Es un conjunto de herramientas completo para crear canalizaciones de datos. Esta plataforma de nube elástica y escalable puede integrar, procesar y preparar datos para análisis en la nube. Proporciona soluciones para marketing, ventas, soporte al cliente y desarrolladores.
Características:
- La solución de ventas tiene las funciones para comprender a sus clientes, para el enriquecimiento de datos, la centralización de métricas y herramientas de ventas y para mantener su CRM organizado.
- Su solución de soporte al cliente proporcionará información integral, lo ayudará a tomar mejores decisiones comerciales, soluciones de soporte personalizadas y características de venta automática y venta cruzada.
- La solución de marketing de Xplenty lo ayudará a crear campañas y estrategias integrales y efectivas.
- Xplenty contiene las características de transparencia de datos, migraciones sencillas y conexiones a sistemas heredados.
# 2) RapidMiner
Precio: Una prueba gratuita está disponible durante 30 días. El precio de RapidMiner Studio comienza en $ 2500 por usuario / mes. El precio del servidor RapidMiner comienza en $ 15000 por año. RapidMiner Radoop es gratuito para un solo usuario. Su plan empresarial es de $ 15000 por año.
RapidMiner es una herramienta para el ciclo de vida completo del modelado de predicción. Tiene todas las funcionalidades para la preparación de datos, construcción de modelos, validación e implementación. Proporciona una GUI para conectar los bloques predefinidos.
Características:
- RapidMiner Studio es para la preparación, visualización y modelado estadístico de datos.
- RapidMiner Server proporciona repositorios centrales.
- RapidMiner Radoop es para implementar funcionalidades de análisis de big data.
- RapidMiner Cloud es un repositorio basado en la nube.
Sitio web: RapidMiner
# 3) Robot de datos
Precio: Póngase en contacto con la empresa para obtener información detallada sobre precios.
Data Robot es la plataforma para el aprendizaje automático automatizado. Puede ser utilizado por científicos de datos, ejecutivos, ingenieros de software y profesionales de TI.
Características:
- Proporciona un proceso de implementación sencillo.
- Tiene un SDK de Python y API.
- Permite el procesamiento en paralelo.
- Optimización de modelos.
Sitio web: Robot de datos
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# 4) Apache Hadoop
Precio: Está disponible de forma gratuita.
Apache Hadoop es un marco de código abierto. Los modelos de programación simples que se crean utilizando Apache Hadoop pueden realizar el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en clústeres de computadoras.
Características:
- Es una plataforma escalable.
- Las fallas se pueden detectar y manejar en la capa de aplicación.
- Tiene muchos módulos como Hadoop Common, HDFS, Hadoop Map Reduce, Hadoop Ozone y Hadoop YARN.
Sitio web: Apache Hadoop
# 5) Trifacta
Precio: Trifacta tiene tres planes de precios, es decir, Wrangler, Wrangler Pro y Wrangler Enterprise. Para el plan Wrangler, puedes registrarte gratis. Tendrá que ponerse en contacto con la empresa para conocer más detalles sobre los precios de los otros dos planes.
Trifacta ofrece tres productos para la manipulación y preparación de datos. Puede ser utilizado por individuos, equipos y organizaciones.
Características:
- Trifacta Wrangler lo ayudará a explorar, transformar, limpiar y unir los archivos del escritorio.
- Trifacta Wrangler Pro es una plataforma de autoservicio avanzada para la preparación de datos.
- Trifacta Wrangler Enterprise sirve para empoderar al equipo de analistas.
Sitio web: Trifacta
# 6) Alteryx
Precio: Alteryx Designer está disponible por $ 5195 por usuario por año. Alteryx Server cuesta $ 58500 al año. Para ambos planes, hay capacidades adicionales disponibles a un costo adicional.
Alteryx proporciona una plataforma para descubrir, preparar y analizar los datos. También le ayudará a encontrar conocimientos más profundos mediante la implementación y el intercambio de análisis a escala.
Características:
- Proporciona las funciones para descubrir los datos y colaborar en toda la organización.
- Tiene funcionalidades para preparar y analizar el modelo.
- La plataforma le permitirá administrar de forma centralizada usuarios, flujos de trabajo y activos de datos.
- Le permitirá incrustar modelos R, Python y Alteryx en sus procesos.
Sitio web: Diseñador Alteryx
# 7) KNIME
Precio: Está disponible de forma gratuita.
KNIME para científicos de datos los ayudará a combinar herramientas y tipos de datos. Es una plataforma de código abierto. Le permitirá utilizar las herramientas de su elección y ampliarlas con capacidades adicionales.
Características:
- Es muy útil para los aspectos repetitivos y que consumen mucho tiempo.
- Experimenta y se expande a Apache Spark y Big Data.
- Puede funcionar con muchas fuentes de datos y diferentes tipos de plataformas.
Sitio web: KNIME
#8) Excel
Precio: Office 365 para uso personal: $ 69,99 por año, Office 365 Hogar: $ 99,99 por año, Office Hogar y Estudiantes: $ 149,99 por año. Office 365 Business cuesta $ 8.25 por usuario al mes. Office 365 Business Premium tiene un costo de $ 12.50 por usuario por mes. Office 365 Business Essentials cuesta $ 5 por usuario al mes.
Excel se puede utilizar como herramienta para la ciencia de datos. Es una herramienta fácil de usar para personas no técnicas. Es bueno para analizar datos.
Características:
- Tiene buenas características para organizar y resumir los datos.
- Le permitirá ordenar y filtrar los datos.
- Tiene características de formato condicional.
Sitio web: Excel
# 9) Matlab
Precio: Matlab para un usuario individual cuesta $ 2150 por una licencia perpetua y $ 860 por una licencia anual. Hay una prueba gratuita disponible para este plan. También está disponible para estudiantes y para uso personal.
Matlab le proporciona la solución para analizar datos, desarrollar algoritmos y crear modelos. Se puede utilizar para análisis de datos y comunicaciones inalámbricas.
Características:
- Matlab tiene aplicaciones interactivas que le mostrarán el funcionamiento de diferentes algoritmos en sus datos.
- Tiene la capacidad de escalar.
- Los algoritmos de Matlab se pueden convertir directamente a código C / C ++, HDL y CUDA.
Sitio web: Matlab
# 10) Java
Precio: Libre
Java es un lenguaje de programación orientado a objetos. El código Java compilado se puede ejecutar en cualquier plataforma compatible con Java sin volver a compilarlo. Java es simple, orientado a objetos, arquitectura neutral, independiente de la plataforma, portátil, multiproceso y seguro.
Características:
Como características, veremos por qué se usa Java para la ciencia de datos:
- Java proporciona una buena cantidad de herramientas y bibliotecas que son útiles para el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
- Java 8 con Lambdas: con esto, puede desarrollar grandes proyectos de ciencia de datos.
- Scala proporciona soporte a la ciencia de datos.
Sitio web: Java
# 11) Python
Precio: Libre
Python es un lenguaje de programación de alto nivel y proporciona una gran biblioteca estándar. Tiene las características de gestión de memoria orientada a objetos, funcional, procedimental, dinámica y automática.
Características:
- Es utilizado por científicos de datos, ya que proporciona una buena cantidad de paquetes útiles para descargar de forma gratuita.
- Python es extensible.
- Proporciona bibliotecas de análisis de datos gratuitas.
Sitio web: Pitón
Herramientas de ciencia de datos adicionales
# 12) R
R es un lenguaje de programación y se puede utilizar en una plataforma UNIX, Windows y Mac OS.
Sitio web: Programación R
# 13) SQL
Este lenguaje específico de dominio se utiliza para administrar los datos de RDBMS a través de la programación.
# 14) Mesa
Tableau puede ser utilizado tanto por personas como por equipos y organizaciones. Puede funcionar con cualquier base de datos. Es fácil de usar debido a su funcionalidad de arrastrar y soltar.
Sitio web: Junta
# 15) Cloud DataFlow
Cloud DataFlow es para el procesamiento de datos en continuo y por lotes. Es un servicio totalmente gestionado. Puede transformar y enriquecer los datos en el modo de flujo y por lotes.
Sitio web: Cloud DataFlow
# 16) Gobernadores
Kubernetes proporciona una herramienta de código abierto. Se utiliza para automatizar la implementación, escalar y administrar aplicaciones en contenedores.
Sitio web: Gobernadores
Conclusión
RapidMiner es bueno para extraer el valor de sus datos y para crear modelos. Data Robot proporciona una plataforma para convertirse en una empresa impulsada por IA. Es mejor para análisis predictivos.
Trifacta puede trabajar con formatos de datos complejos como JSON, Avro, ORC y Parquet. Apache Hadoop es mejor como biblioteca de software de código abierto para trabajar con grandes conjuntos de datos.
KNIME es una plataforma gratuita y de código abierto para combinar herramientas y tipos de datos. Excel es fácil de usar para usuarios no técnicos. Python es popular entre los científicos de datos debido a sus bibliotecas.
Muchas organizaciones utilizan Java para el desarrollo empresarial. Por lo tanto, los modelos escritos en R & Python se pueden escribir en Java para que coincidan con la infraestructura de la organización.
Espero que haya disfrutado de este artículo informativo sobre herramientas de ciencia de datos.
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