Las 10 mejores herramientas de ciencia de datos que se utilizarán en 2024

El panorama de la ciencia de datos está creciendo rápidamente, y hay muchas herramientas disponibles para ayudar a los científicos de datos en su trabajo. En este post, hablaremos de las 10 mejores herramientas de ciencia de datos que podrás utilizar en 2024. Estas herramientas te ayudarán a ingerir, limpiar, procesar, analizar, visualizar y modelar datos. Además, algunas herramientas también ofrecen ecosistemas de aprendizaje automático para el seguimiento, desarrollo, despliegue y supervisión de modelos.

El papel de las herramientas de ciencia de datos

Las herramientas de la ciencia de datos son esenciales para ayudar a los científicos y analistas de datos a extraer información valiosa de los datos. Estas herramientas son útiles para la limpieza, manipulación, visualización y modelización de datos.

Con la llegada de ChatGPT, cada vez más herramientas se integran con los modelos GPT-3.5 y GPT-4. La integración de herramientas respaldadas por IA facilita aún más a los científicos de datos el análisis de datos y la creación de modelos.

Por ejemplo, las capacidades de IA generativa(PandasAI) han llegado a herramientas más sencillas como pandas, permitiendo a los usuarios obtener resultados escribiendo instrucciones en lenguaje natural. Sin embargo, estas nuevas herramientas aún no se utilizan ampliamente entre los profesionales de los datos.

Además, las herramientas de la ciencia de datos no se limitan a realizar una sola función. Proporcionan capacidades adicionales para realizar tareas avanzadas y, en algunos casos, ofrecen ciencia de datos al ecosistema. Por ejemplo, MLFlow se utiliza principalmente para el seguimiento de modelos. Sin embargo, también puede utilizarse para el registro, despliegue e inferencia de modelos.

Criterios para seleccionar herramientas de Ciencia de Datos

La lista de las 10 mejores herramientas se basa en las siguientes características clave:

1. Popularidad y adopción: Las herramientas con grandes bases de usuarios y apoyo comunitario tienen más recursos y documentación. Las herramientas populares de código abierto se benefician de mejoras continuas.
2. Facilidad de uso: Los flujos de trabajo intuitivos sin una codificación extensa permiten crear prototipos y análisis más rápidamente.
3. Escalabilidad: Capacidad para manejar conjuntos de datos grandes y complejos.
4. Capacidades de extremo a extremo: Herramientas que apoyan diversas tareas como la preparación de datos, la visualización, el modelado, el despliegue y la inferencia.
5. Conectividad de datos: Flexibilidad para conectarse a diversas fuentes y formatos de datos como SQL, bases de datos NoSQL, API, datos no estructurados, etc.
6. Interoperabilidad: Integrándose perfectamente con otras herramientas.

Revisión exhaustiva de las principales herramientas de ciencia de datos para 2024

En esta revisión, exploraremos herramientas nuevas y establecidas que se han convertido en esenciales para los científicos de datos en el lugar de trabajo. Estas herramientas comparten varias características comunes: son fácilmente accesibles, fáciles de usar y ofrecen sólidas capacidades para el análisis de datos y el aprendizaje automático.

Herramientas basadas en Python para la Ciencia de Datos

Python se utiliza ampliamente para el análisis, procesamiento y aprendizaje automático de datos. Su sencillez y su gran comunidad de desarrolladores lo convierten en una opción popular.

1. pandas

pandas hace que la limpieza de datos, la manipulación, el análisis y la ingeniería de características sean fluidos en Python. Es la biblioteca más utilizada por los profesionales de los datos para todo tipo de tareas. Ahora también puedes utilizarlo para la visualización de datos.

Nuestra hoja de trucos sobre pandas puede ayudarte a dominar esta herramienta de ciencia de datos.

2. Seaborn

Seaborn es una potente biblioteca de visualización de datos construida sobre Matplotlib. Viene con una serie de temas predeterminados bonitos y bien diseñados, y es especialmente útil cuando se trabaja con DataFrames de pandas. Con Seaborn, puedes crear visualizaciones claras y expresivas de forma rápida y sencilla.

3. Scikit-learn

Scikit-learn es la biblioteca de Python para el aprendizaje automático. Esta biblioteca proporciona una interfaz coherente para algoritmos comunes, como la regresión, la clasificación, la agrupación y la reducción dimensional. Está optimizado para el rendimiento y es muy utilizado por los científicos de datos.

Herramientas de ciencia de datos de código abierto

Los proyectos de código abierto han sido fundamentales para el avance del campo de la ciencia de datos. Proporcionan una gran cantidad de herramientas y recursos que pueden ayudar a los científicos de datos a trabajar de forma más eficiente y eficaz.

4. Cuadernos Jupyter

Jupyter Notebooks es una popular aplicación web de código abierto que permite a los científicos de datos crear documentos compartibles que combinan código en vivo, visualizaciones, ecuaciones y explicaciones de texto. Ideal para el análisis exploratorio, la colaboración y la elaboración de informes.

5. Pytorch

Pytorch es un marco de aprendizaje automático muy flexible y de código abierto que se utiliza ampliamente para desarrollar modelos de redes neuronales. Ofrece modularidad y un enorme ecosistema de herramientas para manejar diversos tipos de datos, como texto, audio, visión y datos tabulares. Gracias a la compatibilidad con la GPU y la TPU, puedes acelerar 10 veces el entrenamiento de tus modelos.

Domina Pytorch con nuestra práctica hoja de trucos

6. MLFlow

MLFlow es una plataforma de código abierto de Databricks para gestionar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático. Realiza un seguimiento de los experimentos, empaqueta los modelos y despliégalos en producción manteniendo la reproducibilidad. También es compatible con los LLM de seguimiento y admite tanto la interfaz de línea de comandos como la interfaz gráfica de usuario. También proporciona API para Python, Java, R y Rest.

7. Cara de abrazo

La Cara Abrazada se ha convertido en una solución integral para el desarrollo del aprendizaje automático de código abierto. Proporciona un fácil acceso a los conjuntos de datos, a los modelos más avanzados y a la inferencia, por lo que resulta cómodo entrenar, evaluar y desplegar tus modelos utilizando diversas herramientas del ecosistema Hugging Face. Además, proporciona acceso a GPU de gama alta y soluciones empresariales. Tanto si eres estudiante, investigador o profesional del aprendizaje automático, ésta es la única plataforma que necesitas para desarrollar soluciones de primera clase para tus proyectos.

Herramientas propias de Ciencia de Datos

Las sólidas plataformas propietarias ofrecen capacidades a escala empresarial, configuración con un solo clic y facilidad de uso. También proporcionan asistencia y seguridad para tus datos.

8. Tableau

Tableau es líder en software de inteligencia empresarial. Permite visualizaciones de datos interactivas e intuitivas y cuadros de mando que desvelan perspectivas de los datos a escala. Con Tableau, los usuarios pueden conectarse a una amplia variedad de fuentes de datos, limpiar y preparar los datos para el análisis y, a continuación, generar ricas visualizaciones como diagramas, gráficos y mapas. El programa está diseñado para facilitar su uso, permitiendo a los usuarios no técnicos crear informes y cuadros de mando con la sencillez de arrastrar y soltar.

9. RapidMiner

RapidMiner es una plataforma integral de análisis avanzado para construir pipelines de aprendizaje automático y de datos que ofrece un diseñador visual de flujos de trabajo para agilizar el proceso. Desde la preparación de los datos hasta el despliegue del modelo, RapidMiner proporciona todas las herramientas necesarias para gestionar cada paso del flujo de trabajo de ML. El diseñador visual de flujos de trabajo en el núcleo de RapidMiner permite a los usuarios crear canalizaciones con facilidad, sin necesidad de escribir código.

Herramientas de IA

En el último año, las herramientas de IA se han vuelto esenciales para el análisis de datos. Se utilizan para la generación de código, la validación, la comprensión de resultados, la generación de informes y mucho más.

10. ChatGPT

ChatGPT es una herramienta potenciada por IA que puede ayudarte con varias tareas de ciencia de datos. Ofrece la posibilidad de generar código Python y ejecutarlo, y también puede generar informes de análisis completos. Pero eso no es todo. ChatGPT viene equipado con una variedad de plugins que pueden ser muy útiles para la investigación, la experimentación, las matemáticas, la estadística, la automatización y la revisión de documentos. Algunas de las funciones más destacadas son DALLE-3 (Generación de imágenes), Navegador con Bing y ChatGPT Vision (Reconocimiento de imágenes).

Puedes consultar la Guía de uso de ChatGPT para proyectos de ciencia de datos para aprender a utilizar ChatGPT y construir proyectos de ciencia de datos de principio a fin.

Proyectos prácticos y recursos

¿Buscas formas de aplicar estas herramientas de datos a conjuntos de datos de la vida real? DataCamp te tiene cubierto. Ofrecen proyectos guiados y no guiados que pueden cargarse en un cuaderno con IA llamado DataLab, lo que te permite empezar a trabajar en un proyecto de inmediato. La lista de proyectos de DataCamp es amplia y abarca una gran variedad de temas, como el procesamiento de datos, el aprendizaje automático, la ingeniería de datos, los MLOps, los LLM, la PNL y mucho más.

Aquí tienes los enlaces a más proyectos que te ayudarán a aplicar herramientas punteras a tu conjunto de datos:

• 7 apasionantes proyectos de IA para principiantes, intermedios y avanzados
• 5 Proyectos Construidos con Modelos Generativos y Herramientas de Código Abierto
• Más de 60 proyectos Python para todos los niveles de experiencia
• 6 Proyectos de Tableau que te ayudarán a desarrollar tus habilidades
• 10 proyectos SQL listos para la cartera para todos los niveles
• 20 proyectos de análisis de datos para todos los niveles
• 25 proyectos de aprendizaje automático para todos los niveles

Conclusión

Se están produciendo avances apasionantes en el dinámico ámbito de la ciencia de datos, donde la innovación es la norma. Esta entrada de blog proporciona una visión general de las 10 principales herramientas de ciencia de datos que están ganando popularidad y que probablemente verán incrementada su adopción en 2024.

Las bibliotecas basadas en Python, como Pandas, Seaborn y Scikit-learn, proporcionan sólidas capacidades para la preparación, el análisis, la visualización y el modelado de datos. Las plataformas de código abierto como MLflow, Pytorch y Hugging Face aceleran la experimentación, el desarrollo y el despliegue. Las soluciones propietarias como Tableau y RapidMiner permiten la inteligencia empresarial a escala empresarial y la gestión integral del ciclo de vida del aprendizaje automático. Y los nuevos asistentes de IA, como ChatGPT, generan código y conocimientos, impulsando la productividad.

Si aspiras a convertirte en un científico de datos competente y adquirir experiencia en el uso de estas herramientas, entonces inscríbete en una carrera de Científico de Datos con Python. Este programa te dotará de las habilidades esenciales necesarias para destacar como científico de datos, desde la manipulación de datos hasta el aprendizaje automático.