Las 5 mejores herramientas de IA para la ciencia de datos en 2026

Las mejores herramientas de IA para la ciencia de datos

Navegar por el vasto panorama de herramientas de IA que han impregnado el ámbito de la ciencia de datos puede resultar abrumador. Con sus capacidades y aplicaciones únicas, estas herramientas han transformado las prácticas tradicionales, introduciendo automatización, precisión y una mayor capacidad predictiva en el proceso de análisis de datos.

¿La IA reemplazará a los programadores? Como analizamos en nuestro artículo aparte, parece poco probable. Sin embargo, podría suponer un cambio en las prácticas laborales, en las que estas herramientas pasarían a formar parte de flujos de trabajo optimizados. 

Estas son algunas de las mejores herramientas de IA disponibles en la actualidad: 

1. ChatGPT

Desarrollado por OpenAI y Microsoft, y presentado públicamente por primera vez a finales de 2022, chatGPT sorprendió al mundo con su capacidad única para generar textos de todo tipo similares a los humanos: código, poemas, ensayos de nivel universitario, resúmenes de documentos y chistes. La lista de posibilidades que ofrece chatGPT es infinita, por lo que ahora es la aplicación web de más rápido crecimiento de la historia, alcanzando los 100 millones de usuarios en solo dos meses. 

GPT-4, la versión más reciente, segura y potente de chatGPT, ya ha alcanzado hitos increíbles, demostrando un rendimiento a nivel humano en diversas pruebas de referencia profesionales y académicas. Del mismo modo, permite a los programadores crear aplicaciones y servicios a través de la API GPT4 y un plan de suscripción llamado ChatGPT Plus.

En el campo de la ciencia de datos, las posibilidades de chatGPT son infinitas, desde la planificación de proyectos, el análisis de datos y el preprocesamiento de datos, hasta la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y el desarrollo de aplicaciones web. chatGPT puede ayudar a los profesionales de los datos a reducir los tiempos de codificación, lo que les permite centrarse en problemas más complejos y creativos. 

Si deseas obtener más información sobre el potencial de chatGPT, hemos preparado un tutorial sobre cómo utilizar chatGPT para proyectos de ciencia de datos. Del mismo modo, si deseas familiarizarte con la herramienta de IA, te recomendamos encarecidamente que consultes nuestro curso Introducción a chatGPT y nuestra completa hoja de referencia de comandos de chatGPT para la ciencia de datos, con más de 60 ejemplos de usos reales de chatGPT para la ciencia de datos.

2. Google Gemini

Tras el lanzamiento de chatGPT, mucha gente empezó a preguntarse qué haría Google para hacer frente a la supuesta amenaza existencial de Microsoft. Microsoft ya haincorporado chatGPT enBing, tu propio motor de búsqueda.

La respuesta de Google no tardaría en llegar. En febrero de 2023, anunció el lanzamiento de una nueva herramienta de IA generativa llamada Bard AI, impulsada por el modelo de lenguaje LaMDA de Google. Bard estaba destinado a rivalizar con chatGPT, sin embargo, las diferencias entre las dos herramientas de IA eran notorias al principio.

Desde 2026, Bard ha permanecido en Gemini y ha experimentado importantes actualizaciones, mejorando sus capacidades en la generación de código, la integración con los servicios de Google y el acceso a datos en tiempo real. Aunque Bard inicialmente iba a la zaga de chatGPT, Gemini te ha alcanzado rápidamente, convirtiéndose en una sólida alternativa para las tareas de ciencia de datos. La capacidad de Bard para obtener datos en tiempo real de la web resulta especialmente útil para análisis en los que el tiempo es un factor importante.

3. Cara de abrazo

Una de las áreas más dinámicas de la ciencia de datos es el aprendizaje profundo. Las herramientas de IA como chatGPT y Bard funcionan gracias a modelos complejos denominados redes neuronales artificiales, más concretamente, una arquitectura neuronal de última generación denominada transformadores. 

Entrenar transformadores es una tarea compleja, que implica encontrar y almacenar la cantidad adecuada de datos, así como encontrar los recursos computacionales necesarios para entrenar y operar el modelo. Esto resulta costoso y lleva mucho tiempo, por lo que es inaccesible para la mayoría de las personas. Aquí es donde Hugging Face entra en escena. 

Hugging Face es una comunidad y plataforma de IA cuyo objetivo es democratizar la IA proporcionando a los profesionales de los datos acceso a más de 170 000 modelos preentrenados basados en una arquitectura transformadora de última generación. Del mismo modo, Hugging Face incluye casi 30 000 conjuntos de datos y API en capas (también denominadas «pipelines»), que permiten a los profesionales de los datos interactuar con los modelos y realizar inferencias utilizando bibliotecas de IA de primer nivel, como PyTorch y TensorFlow. Todo ello sin preocuparte por los costes de almacenamiento o formación.

Los modelos preentrenados de Hugging Face se utilizan ampliamente para tareas como el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades nombradas y la clasificación de textos. Además, Hugging Face ofrece AutoTrain, que permite a los usuarios automatizar el proceso de entrenamiento de modelos en conjuntos de datos personalizados sin necesidad de tener profundos conocimientos técnicos, lo que ahorra tiempo y recursos.

¿Tienes curiosidad por saber más sobre los transformadores y Hugging Face? Te recomendamos encarecidamente que consultes nuestro tutorial Introducción al uso de transformadores y Hugging Face.

4. GitHub Copilot

Una de las mejores características de los modelos de IA de última generación es que puedes ajustarlos con datos específicos y crear aplicaciones basadas en ellos mediante API. Un buen ejemplo, con implicaciones impredecibles para la ciencia de datos y el sector de las tecnologías de la información en general, es GitHub Copilot. 

GitHub Copilot es un asistente de programación que proporciona a los programadores sugerencias de autocompletado. Basado en el modelo OpenAI Codex, los programadores pueden utilizar Copilot mientras escriben código o mediante indicaciones básicas en lenguaje natural que le indican a Copilot lo que quieren que haga el código. 

Capaz de realizar una gran variedad de tareas de programación y con dominio de una docena de lenguajes de programación populares, como Python, Go y JavaScript, GitHub Copilot abre la puerta a una nueva forma de programar más democrática en la que, irónicamente, saber programar ya no es un requisito imprescindible. 

Como inconveniente, y posible obstáculo para su adopción masiva, hasta ahora no existe una versión gratuita de GitHub Copilot disponible.  

Aunque GitHub Copilot es una herramienta muy potente, alternativas como Tabnine y Codeium también están causando sensación en el ámbito de la programación asistida por IA. Estas herramientas admiten el autocompletado y la generación de código en varios lenguajes, lo que ofrece a los programadores más opciones en función de sus necesidades específicas o restricciones presupuestarias.

5. Asistente de IA DataLab

DataCamp ha introducido recientemente un asistente de IA en su popular cuaderno de ciencia de datos, DataLab. Diseñado con la democratización de los datos en mente, DataLab inicialmente ganó popularidad entre los estudiantes que creaban portafolios para sus carreras en ciencia de datos. A medida que fue evolucionando, se convirtió en una herramienta valiosa para la colaboración en equipo y el aprendizaje organizacional en diversos sectores.

Con el nuevo asistente de IA, DataLab pretende hacer que la ciencia de datos sea aún más accesible y productiva para sus usuarios. Entre las funciones principales del asistente de IA se encuentra el botón «Corregir error», que no solo corrige los errores del código, sino que también los explica, lo que permite a los usuarios aprender y evitar repetir los mismos errores. La función «Generar código» te permite generar código basado en consultas en lenguaje natural y responder preguntas clave sobre un conjunto de datos. Además, el asistente de IA ofrece sugerencias inteligentes basadas en el código y el contexto existentes, lo que hace que la escritura de código sea más inteligente y eficiente.

Disponible tanto en los planes gratuitos como en los de pago de DataLab, el asistente de IA promete una integración más fluida en el conjunto de herramientas de los científicos de datos modernos, lo que permite a cualquiera que trabaje con datos tomar decisiones informadas. ¡Puedes probarlo aquí!  

Conclusión

Esperamos que hayas disfrutado de este artículo. Vivimos una época apasionante para los profesionales de los datos. La industria está al borde de una disrupción tras la adopción masiva de herramientas de IA generativa. Aún es demasiado pronto para saber cómo será la ciencia de datos en los próximos años. Lo único seguro es que es inteligente estar al día y actualizado. 

A medida que las herramientas de IA sigan evolucionando, el panorama de la ciencia de datos experimentará tendencias aún más disruptivas, incluidos avances en autoML y LLMOps. Estas tendencias prometen automatizar no solo el preprocesamiento de datos y la selección de modelos, sino también la gestión y el ajuste de grandes modelos lingüísticos, lo que reducirá aún más la carga técnica para los científicos de datos.

En DataCamp estamos trabajando duro para proporcionar información y materiales útiles que te ayuden a afrontar estos tiempos sin precedentes. Echa un vistazo a los siguientes materiales y prepárate para el futuro:

• Empieza a utilizar chatGPT con nuestro curso Introducción a chatGPT.
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• Tutorial sobre la API de Whisper 
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