La ciencia de datos es el proceso de extraer conocimiento de los datos. Implica la aplicación de métodos científicos, algoritmos y estrategias para extraer información de los datos. La ciencia de datos es un campo en rápido crecimiento con una amplia gama de aplicaciones.
Las empresas utilizan cada vez más la ciencia de datos para obtener información sobre sus clientes, operaciones y rendimiento financiero. La ciencia de datos también se está utilizando en campos como la atención médica, el transporte y la investigación científica.
¿Cómo puede la ciencia de datos afectar el crecimiento de su negocio?
En el mundo moderno, donde la tecnología ha cambiado drásticamente nuestras vidas, no es de extrañar que la ciencia de datos se haya convertido en una de las habilidades más populares y demandadas. La ciencia de datos se trata de dar sentido a los datos para ayudar a las organizaciones a tomar mejores decisiones y mejorar sus operaciones.
La ciencia de datos se puede utilizar para una variedad de propósitos, tales como:
- Mejorando el servicio al cliente
- Objetivo de mercado
- Reduciendo costos
- Aumento de los ingresos
- Detección de fraude
- Optimización de procesos
Si bien el proceso puede parecer complejo, un enfoque analítico y científico de los datos puede ayudar a simplificarlo. En su forma más simple, la ciencia de datos se trata de comprender y usar datos para tomar mejores decisiones.
Principales herramientas para usar en la ciencia de datos
El objetivo de la ciencia de datos es convertir los datos sin procesar en información procesable. Esto requiere fuertes habilidades analíticas, conocimientos de programación y experiencia en el dominio. Una poderosa computadora portátil de ciencia de datos puede hacer que el proceso sea más fácil y eficiente. Los científicos de datos utilizan varias herramientas para limpiar, analizar y visualizar datos.
Algunos factores que vale la pena considerar al elegir una computadora portátil de ciencia de datos son:
- Poder de procesamiento
- Memoria
- Almacenamiento
- GPU
- Conectividad
- Tamaño y resolución de la pantalla
- Sistema operativo
Algunas de las herramientas más populares son:
Sobresalir
Excel sigue siendo la herramienta de referencia para muchas empresas cuando se trata de almacenar y manipular datos. Es fácil de usar y tiene una amplia gama de características que lo hacen adecuado para diversas tareas. Por ejemplo, Excel puede manejar fácilmente la tarea si necesita analizar datos de una encuesta de clientes.
Cuadro
Tableau es una popular herramienta de visualización de datos que facilita la creación de imágenes interactivas. A menudo se usa para explorar y analizar datos para encontrar patrones y tendencias. Tableau se puede usar para crear una variedad de gráficos, incluidos gráficos de barras, gráficos de líneas y diagramas de dispersión.
Pitón
Python es un lenguaje de programación versátil que se usa ampliamente en la ciencia de datos. Es conocido por su facilidad de uso y legibilidad. Python tiene muchas bibliotecas que se pueden usar para el análisis de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
RStudio
RStudio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para R. Es una herramienta popular entre los científicos de datos, lo que facilita la codificación, depuración y optimización de programas R. RStudio tiene varias funciones que facilitan el análisis de datos, como el resaltado de sintaxis y la finalización del código.
sql
SQL es un lenguaje de consulta de base de datos estándar que se utiliza para almacenar, manipular y recuperar datos. SQL se usa ampliamente en la ciencia de datos, ya que es fácil de usar y eficiente. SQL se puede usar para realizar una variedad de tareas, como la limpieza de datos, la ingeniería de características y la visualización de datos.
Búsqueda de polímeros
Polymer es un motor de búsqueda diseñado para la ciencia de datos. Proporciona a los usuarios una forma de encontrar y analizar conjuntos de datos. El polímero se puede utilizar para buscar conjuntos de datos, realizar análisis estadísticos y crear visualizaciones.
S.A.S.
SAS es un popular paquete de software estadístico utilizado por empresas y organizaciones para dar sentido a los datos. SAS es conocido por su facilidad de uso y su amplia gama de funciones. SAS se puede utilizar para el modelado predictivo, la previsión y la minería de texto.
MATLAB
MATLAB es una plataforma de computación matemática que se usa ampliamente en la ciencia de datos. Permite a los usuarios crear fácilmente objetos de matriz, realizar cálculos numéricos y trazar datos. MATLAB también tiene una amplia gama de bibliotecas que se pueden utilizar para el análisis de datos y el aprendizaje automático.
Chispa – chispear
Spark es una poderosa herramienta para el procesamiento de datos. A menudo se usa para tareas de ETL, transmisión y aprendizaje automático. Spark es conocido por su velocidad y eficiencia. Spark puede procesar datos en varios formatos, incluidos JSON, CSV y Parquet.
Hadoop
Hadoop es un marco de código abierto para almacenar y procesar grandes datos. Hadoop es conocido por su escalabilidad y confiabilidad. Hadoop se puede usar para procesar datos en una variedad de formatos, incluidos texto, imágenes y videos.
ATLAS.ti
Al igual que NVivo, ATLAS.ti es una herramienta para el análisis de datos cualitativos. Ayuda a los usuarios a organizar, administrar y analizar datos. ATLAS.ti se puede utilizar para codificar, crear mapas mentales y realizar revisiones de literatura.
akkio
Akkio es una herramienta que se utiliza para la recopilación y el análisis de datos. Ayuda a los usuarios a recopilar datos de varias fuentes, incluidas las redes sociales, encuestas y bases de datos. Akkio se puede utilizar para crear informes, paneles y visualizaciones.
SPSS
SPSS es un paquete de software estadístico que las empresas y las organizaciones utilizan para dar sentido a los datos. SPSS es conocido por su facilidad de uso y su amplia gama de funciones. SPSS se puede utilizar para el modelado predictivo, la previsión y la minería de texto.
BI de energía
Power BI es una excelente opción si necesita una alternativa a Tableau. Power BI es una herramienta que se utiliza para la visualización y el análisis de datos. Es fácil de usar y tiene varias funciones que facilitan el análisis de datos, como el resaltado de sintaxis y la finalización de código.
Ultimas palabras
La ciencia de Daya varía según el tipo de proyecto en el que esté trabajando. Si desea realizar modelos predictivos, SAS es una excelente opción. Si necesita realizar minería de texto, SPSS es una buena opción. Y si desea crear visualizaciones, Tableau es una gran herramienta.
Independientemente de la herramienta que utilice, también debe invertir en un dispositivo que pueda admitir la herramienta de ciencia de datos. Asegúrese de elegir un dispositivo duradero con altas especificaciones para que su trabajo se realice sin problemas.
