Las 10 mejores herramientas de análisis de datos para analistas de datos en 2024

Las 9 mejores herramientas de análisis de datos

Teniendo en cuenta los factores anteriores, aquí tienes la lista de las 9 mejores herramientas de análisis de datos para analistas de datos.

1. Python

Situado en primer lugar en los índices de popularidad de varios lenguajes de programación, Python es una herramienta imprescindible para los analistas de datos. Python es un lenguaje de programación de código abierto y extremadamente versátil con una amplia aplicabilidad en la industria de la ciencia de datos y otras disciplinas, como el desarrollo web y el desarrollo de videojuegos. Puedes leer más sobre para qué se utiliza Python en otro post.

Python puede realizar cualquier tarea de ciencia de datos. Esto se debe principalmente a su rico ecosistema de bibliotecas. Con miles de potentes paquetes respaldados por su enorme comunidad de usuarios, Python puede realizar todo tipo de operaciones, desde el preprocesamiento de datos, la visualización y el análisis estadístico hasta el despliegue de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Debido a su sintaxis sencilla y legible, se suele decir que Python es uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender para principiantes.

Sin embargo, cuando se trata de procesar cantidades masivas de datos, otros lenguajes de programación y soluciones, como Julia o Spark, pueden ofrecer mejor rendimiento y eficiencia que Python.

Si quieres ser un experto en Python, DataCamp está aquí para ayudarte. En nuestro catálogo de cursos encontrarás muchos cursos de Python para todos los niveles. Consulta nuestra Trayectoria Profesional de Analista de Datos con Python y prepárate para tu viaje de aprendizaje de Python.

2. Programación R

Aunque no está tan de moda como Python, R sigue siendo una de las mejores opciones para los analistas de datos. A menudo presentado como el principal competidor de Python, aprender uno (o ambos) de estos dos lenguajes es un paso fundamental para convertirse en analista de datos. Consulta nuestra comparación Python vs R para más detalles.

R es un lenguaje específico de dominio de código abierto diseñado explícitamente para la ciencia de datos y la informática avanzada. Muy popular en las finanzas y el mundo académico, R es un lenguaje perfecto para la manipulación de datos, el procesamiento, la visualización, la computación estadística y el aprendizaje automático.

R cuenta con una gran comunidad de usuarios y una amplia colección de bibliotecas especializadas para el análisis de datos y el aprendizaje automático. Algunos de los más notables pertenecen a la familia Tidyverse, una colección de paquetes de ciencia de datos. Incluye dplyr para la manipulación de datos y la potente ggplot2, la biblioteca estándar para la visualización de datos en R.

Comparado con Python, los principiantes pueden encontrar R más difícil y menos versátil. Sin embargo, si eres nuevo en la ciencia de datos o quieres añadir nuevos lenguajes a tu arsenal, aprender R es una opción perfecta. Consulta nuestro rico catálogo de cursos de R, incluido nuestro popular Curso de Introducción a R, para perfeccionar tus habilidades hoy mismo. También puedes seguir nuestro itinerario profesional de Analista de Datos con R .

3. SQL

Gran parte de los datos del mundo se almacenan en bases de datos. SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado) es un lenguaje específico del dominio que permite a los programadores comunicarse con las bases de datos, editarlas y extraer datos de ellas. Un sólido conocimiento de bases de datos y SQL es imprescindible si quieres convertirte en analista de datos.

Saber SQL te permitirá trabajar con diferentes bases de datos relacionales, incluidos sistemas populares como SQLite, MySQL y PostgreSQL.

Tanto si eliges Python como R para iniciar tu andadura como analista de datos, también deberías plantearte aprender SQL. Debido a su sintaxis declarativa y sencilla, SQL es muy fácil de aprender en comparación con otros lenguajes y te ayudará mucho en el camino.

Sin embargo, aunque la sintaxis SQL parece sencilla y rudimentaria, escribir consultas SQL avanzadas puede ser complicado, sobre todo cuando se trata de bases de datos grandes y complejas.

¿Quieres iniciarte en SQL? Echa un vistazo a nuestro itinerario profesional de Analista de Datos en SQL para convertirte en un asistente de consultas.

4. Julia

A pesar de ser un lenguaje relativamente joven -no salió al mercado hasta 2011-, Julia ya ha impresionado al mundo de la informática numérica.

Julia es un nuevo y apasionante lenguaje de programación concebido desde sus cimientos para ser el lenguaje ideal para la computación científica, el aprendizaje automático y la minería de datos. Julia logra este objetivo englobando la velocidad de C, la capacidad de programación general de Python y la destreza estadística de R.

En los últimos años, Julia no ha dejado de ganar impulso, y cada vez son más los profesionales de los datos que optan por Julia en lugar de Python debido a su asombroso rendimiento. Puedes leer más sobre para qué se utiliza Julia en nuestra guía aparte.

Sin embargo, Julia aún no está tan ampliamente adoptado como lenguajes como Python y R. Tiene una comunidad más pequeña y no dispone de tantas bibliotecas como sus principales competidores.

DataCamp ha estado trabajando duro para actualizar su catálogo con nuevos cursos de Julia. Para iniciarte en esta estrella emergente de la ciencia de datos, echa un vistazo a nuestro itinerario de habilidades Fundamentos de Julia.

5. Excel

Microsoft Excel no necesita mucha presentación porque todo el mundo lo conoce. Herramienta clásica en el análisis de datos, muchos gurús han predicho su muerte en las últimas décadas. Sin embargo, las predicciones no podrían estar más equivocadas. A pesar del auge de herramientas más flexibles y potentes, Excel sigue siendo la herramienta a la que se recurre para muchas tareas cotidianas de análisis de datos.

Excel combina potentes capacidades con una interfaz fácil de usar, lo que lo hace perfecto para analistas de datos maduros y usuarios menos técnicos. También es una gran herramienta gracias a su perfecta integración con la pila BI de Microsoft, incluido PowerBI.

Excel está diseñado específicamente para ser accesible y fácil de usar. Sin embargo, esto tiene un precio: Excel no es tan flexible como otras herramientas como Python o R, y algunas operaciones complejas pueden no ser tan sencillas.

Aun así, aprender Excel es una elección inteligente, ya que es muy probable que parte de tu trabajo como analista de datos implique tratar con hojas de cálculo de Excel. Consulta nuestro catálogo, donde encontrarás cursos sobre el tema, como Análisis de datos en Excel, Preparación de datos en Excel y Visualización de datos en Excel.

6. Chispa

Las herramientas convencionales de análisis de datos, como Python o R, pueden quedarse cortas cuando se trata de conjuntos de datos enormes. Se necesita un conjunto diferente de herramientas para procesar conjuntos de datos con millones de filas a gran velocidad, incorporando técnicas avanzadas para proporcionar un alto rendimiento.

Entre estas soluciones, Apache Spark es probablemente la más popular. Spark es una plataforma para la computación en clúster. Spark te permite distribuir los datos y los cálculos en clusters con varios nodos (piensa en cada nodo como un ordenador independiente). Dividir tus datos facilita el trabajo con conjuntos de datos muy grandes, porque cada nodo sólo trabaja con una pequeña cantidad de datos.

Un aspecto clave de Spark es su integración con otras herramientas de análisis de datos, incluido Python. PySpark es el paquete de Python que hace que se produzca la magia. Estas integraciones facilitan a los analistas de datos los primeros pasos con Spark.

¿Dispuesto a aprender Spark? Nuestro Curso de Introducción a PySpark es un buen punto de partida,

7. PowerBI

Power BI es una solución de análisis empresarial basada en la nube que te permite combinar distintas fuentes de datos, analizarlas y presentar el análisis de los datos mediante visualizaciones, informes y cuadros de mando.

Según el Cuadrante Mágico de Gartner, PowerBI de Microsoft es el líder del sector en soluciones de BI. Power BI facilita el acceso a los datos en casi cualquier dispositivo dentro y fuera de la organización.

Entre sus características esenciales, Power BI incluye:

• Conectividad directa con Excel y fácil integración con otros productos de Microsoft
• Capacidad para comprimir datos y extraer información de grandes conjuntos de datos
• Personalización mediante R y Python
• Utilizar Power Query para importar, filtrar y traducir datos
• Una experiencia de usuario adaptable y amigable.

Sin embargo, como ocurre con Excel, Power BI a veces sacrifica la flexibilidad en nombre de la accesibilidad. Algunas operaciones pueden ser difíciles de realizar y las funcionalidades en ciertas áreas pueden estar limitadas. Igualmente, a pesar de su intuitiva interfaz, PowerBI puede resultar complejo, sobre todo cuando se utiliza junto con otras herramientas interrelacionadas.

Todo aspirante a analista de datos debe dominar al menos una herramienta de BI. Power BI es sin duda uno de los mejores candidatos. DataCamp dispone de abundante material sobre la herramienta, que va desde nuestro Curso de Introducción a Power BI hasta temas más avanzados, como nuestro Curso de Informes en Power BI.

8. Tableau

Fundada en 2003 en la Universidad de Stanford, Tableau es una potente y popular herramienta de visualización de datos que te permite analizar datos de múltiples fuentes simultáneamente.

Tableau es una de las mejores herramientas de BI de su clase. Las grandes empresas lo utilizan para extraer información de cantidades ingentes de datos en bruto. Gracias a su plataforma intuitiva y potente, tanto los usuarios técnicos como los no técnicos pueden crear cuadros de mando visuales y hojas de trabajo.

En muchos aspectos, Tableau ofrece las mismas capacidades que Power BI. Sin embargo, se considera una herramienta más compleja para los principiantes. Por tanto, si sólo te interesa construir gráficos sencillos, debes elegir opciones menos complejas. Además, un inconveniente importante de Tableau es que no existe una versión gratuita, por lo que tendrás que pagar una suscripción bastante costosa para utilizarlo.

Aun así, muchas organizaciones eligen Tableau por sus capacidades únicas y potentes. Consulta nuestro Curso de Introducción a Tableau y nuestro Curso de Creación de Cuadros de Mando en Tableau para descubrir esta maravillosa herramienta.

9. DataLab

El trabajo de un analista de datos no sería posible sin los IDE (Entornos de Desarrollo Integrado). Estas herramientas de codificación proporcionan interfaces potentes e intuitivas que facilitan la escritura, depuración y comprobación de tu código.

Existen muchos IDE populares, como JupyterLab o RStudio, pero no queremos dejar pasar la oportunidad de hablarte del propio DataLab de DataCamp.

Diseñado pensando en la democratización de los datos, DataLab es una valiosa herramienta para la colaboración en equipo y el aprendizaje organizativo en diversos sectores.

Con el nuevo Asistente de IA, DataLab pretende que la ciencia de datos sea aún más accesible y productiva para sus usuarios. Entre las principales características del Asistente de IA se incluye el botón "Corregir error", que no sólo corrige los errores de código, sino que también los explica, permitiendo a los usuarios aprender y evitar repetir los errores.

La función "Generar código" te permite generar código basado en consultas en lenguaje natural y responder a preguntas clave sobre un conjunto de datos. Además, el Asistente de IA proporciona sugerencias inteligentes basadas en el código existente y el contexto, haciendo que la escritura de código sea más inteligente y eficiente.

Disponible en los planes gratuitos y de pago de DataLab, el Asistente de IA promete una integración más fluida en la pila de herramientas de los científicos de datos modernos, capacitando a cualquiera que trabaje con datos para tomar decisiones informadas. Puedes empezar a utilizar DataLab gratuitamente.

10. Google BigQuery

Google BigQuery es un almacén de datos totalmente gestionado y sin servidor que permite el análisis escalable de grandes conjuntos de datos. Forma parte de Google Cloud Platform y está diseñado para realizar consultas a alta velocidad de grandes volúmenes de datos.

BigQuery es especialmente útil para las organizaciones que analizan conjuntos de datos masivos de forma rápida y eficaz sin gestionar la infraestructura subyacente.

BigQuery es especialmente valioso para las empresas que se dedican al análisis de datos a gran escala, sobre todo las que ya utilizan los servicios de Google Cloud. Sin embargo, los costes pueden acumularse en función de la cantidad de datos procesados, por lo que gestionar tus consultas de forma eficiente es importante para optimizar los costes.

Añadir estas herramientas a tu caja de herramientas puede ayudarte a abordar una gama más amplia de tareas de análisis de datos, sobre todo en campos especializados o cuando se trata de procesar datos a gran escala.

Consulta nuestro curso Introducción a BigQuery para saber más sobre esta increíble herramienta. 

Tendencias futuras en herramientas de análisis de datos

Todo evoluciona rápidamente en el sector de la ciencia de datos. Cualquier pequeño avance innovador puede cambiar por completo el panorama tecnológico. Las herramientas y soluciones que hoy parecen de uso generalizado pueden quedar obsoletas mañana, cuando lleguen al mercado tecnologías emergentes con nuevas y potentes capacidades.

Esto queda claramente ilustrado por la revolución de la IA que se ha producido tras el lanzamiento de ChatGPT. Con sus impresionantes capacidades, ChatGPT y las muchas otras tecnologías de IA generativa impulsadas por grandes modelos lingüísticos, la IA está cambiando rápidamente la forma de concebir la ciencia de datos y el desarrollo de software.

Estas herramientas pronto se convertirán en una parte esencial de la caja de herramientas del analista de datos. Por tanto, aprenderlos es esencial. Por suerte, en DataCamp te tenemos cubierto. Estamos trabajando duro para ofrecerte los mejores cursos y materiales de su clase para navegar por la revolución de la IA, incluyendo nuestro popular Curso de Conceptos de IA Generativa y nuestra Pista de Habilidades de Fundamentos de la IA.

Reflexiones finales

Convertirse en analista de datos es una de las mejores decisiones que puede tomar cualquier persona interesada en la ciencia de datos. Aprender las herramientas adecuadas de análisis de datos será una parte fundamental de tu viaje. Sólo podemos desearte un buen viaje y esperamos que nuestros cursos, tutoriales, hojas de trucos y otros materiales puedan ayudarte.

Aquí tienes una lista de nuestras recomendaciones de aprendizaje para empezar:

Analista de datos con Python

Este tema comienza con los fundamentos del lenguaje de programación Python para el análisis de datos. Tras cubrir los aspectos básicos, profundizarás en el manejo de datos y en las técnicas de visualización de datos.

También aprenderás a obtener datos de distintas fuentes, como la web, bases de datos y archivos JSON. Por último, este tema proporciona una visión general de las técnicas de análisis exploratorio de datos y capacita al alumno en bases de datos relacionales y conceptos de SQL.

Analista de datos con R

Este tema se centra en las principales habilidades que necesitan los analistas de datos que trabajan con el lenguaje de programación R. Ofrece un contenido exhaustivo que cubre los paquetes de R más utilizados, como tidyverse, ggplot y dplyr.

Al igual que la asignatura de Python, el curso ayuda a construir una comprensión intermedia de las habilidades del analista de datos, como la obtención, manipulación y visualización de datos.

Analista de datos con SQL

Esta trayectoria profesional ayuda al alumno a desarrollar un conocimiento profundo de SQL Server, los conceptos de bases de datos relacionales, su diseño y la optimización del rendimiento.