Los Data Scientists son profesionales que se encargan de analizar y extraer información valiosa de los datos que recolectan las empresas. Para llevar a cabo su trabajo, utilizan una variedad de herramientas y técnicas, que les permiten manipular y analizar grandes conjuntos de datos. Algunas de las herramientas más populares, y que se enseñan en formaciones como son los Bootcamps en Data Science, utilizadas en la ciencia de datos incluyen:
- SQL: SQL (Lenguaje de Consulta Estructurado) se considera el santo grial de la ciencia de datos. No llegarás muy lejos en este campo sin conocer esta importante herramienta. SQL es un lenguaje de programación específico que se utiliza para gestionar datos. Está diseñado para permitir el acceso, la gestión y la recuperación de información específica de bases de datos. Dado que la mayoría de las empresas almacenan sus datos en bases de datos, el dominio de SQL es esencial en el campo de la ciencia de datos. Existen varios tipos de bases de datos, como MySQL, PostgreSQL y Microsoft SQL Server. Dado que la mayoría de ellas reconocen SQL, es fácil trabajar en cualquiera de ellas si se tiene un conocimiento profundo de SQL. Incluso si trabajas con otro lenguaje, como Python, necesitarás conocer SQL para acceder y gestionar la base de datos para trabajar con la información.
- Apache Spark: Spark es un potente motor de análisis. Es una de las herramientas de ciencia de datos más populares y utilizadas. Fue especialmente creado para realizar procesamiento de flujo y procesamiento por lotes de datos. El procesamiento en flujo consiste en procesar los datos tan pronto como se producen, mientras que el procesamiento por lotes consiste en ejecutar trabajos por lotes, en lugar de individualmente.
- MATLAB: MATLAB es una potente herramienta para la IA y el aprendizaje profundo. Funciona replicando «redes neuronales»: sistemas informáticos que emulan la actividad biológica del cerebro.
- BigML: BigML es una plataforma líder de aprendizaje automático y una de las herramientas de ciencia de datos más utilizadas. Presenta un entorno de interfaz gráfica de usuario (GUI) completamente intratable y basado en la nube. BigML utiliza la computación en nube para ofrecer software estandarizado en diferentes sectores. Las organizaciones pueden utilizarlo para emplear algoritmos de aprendizaje automático en todos los ámbitos.
- SAS: SAS es una herramienta de software estadístico. En el campo de la ciencia de datos, grandes organizaciones utilizan SAS para el análisis de datos.
- Excel: La mayoría de la gente ha oído hablar de Excel, ya que es una herramienta muy utilizada en todos los sectores empresariales. Una de sus ventajas es que los usuarios pueden personalizar las funciones y fórmulas según los requisitos de su tarea. Aunque Excel no es adecuado para grandes conjuntos de datos, puede manipularlos y analizarlos con bastante eficacia si se combina con SQL.
- Tableau: Tableau se distingue por su función de visualización de datos geográficos. Con esta herramienta, puedes trazar longitudes y latitudes en un mapa. Además de crear visualizaciones intuitivas, también puedes utilizar la herramienta de análisis de Tableau para analizar datos.
- Scikit-Learn: Se trata de una biblioteca basada en Python que puedes utilizar para implementar algoritmos de aprendizaje automático. Es una herramienta conveniente para la ciencia de datos y el análisis de datos, ya que es simple y fácil de implementar. Scikit-Learn es más útil en situaciones en las que tienes que realizar prototipos rápidos.
- Apache Hadoop: Apache Hadoop funciona dividiendo los conjuntos de datos en un clúster de miles de ordenadores. Los científicos de datos utilizan Hadoop para cálculos de alto nivel y procesamiento de datos.
Un bootcamp en Data Science es un programa intensivo de formación en ciencia de datos. Estos programas suelen durar varias semanas o meses y están diseñados para ayudar a los participantes a adquirir las habilidades necesarias para trabajar como científicos de datos. Los bootcamps en data science suelen enseñar habilidades prácticas, como el manejo de lenguajes de programación como Python y R, la manipulación y el análisis de grandes conjuntos de datos, y la implementación de modelos de machine learning. Además, también suelen ofrecer asesoría sobre cómo obtener empleo en el campo de la ciencia de datos. En general, los bootcamps en Data Science son una forma efectiva de adquirir las habilidades necesarias para trabajar en este campo en crecimiento.