Las mejores herramientas de ciencia de datos para científicos de datos

La necesidad convincente de unificar las estadísticas, analizar datos, aprender a través de la máquina y sus métodos relacionados con el fin de comprender y analizar fenómenos reales con datos que ha llevado al nacimiento de la ciencia de datos.

La ciencia de datos es un campo integrador que hace uso de métodos, procesos, algoritmos y sistemas científicos para la extracción de conocimientos y perspectivas a partir de datos estructurados y no estructurados. Hace uso de técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro del contexto de las matemáticas, las estadísticas, las ciencias de la computación y las ciencias de la información.

En 2015, la Asociación Estadounidense de Estadística identificó los sistemas distribuidos y paralelos, las estadísticas y el aprendizaje automático y la gestión de bases de datos como las tres comunidades fundamentales y profesionales de la ciencia de datos. La ciencia de datos no puede funcionar en absoluto sin sus herramientas.

Entonces, ¿cuáles son las herramientas de ciencia de datos que tenemos hoy?

A continuación se muestra una lista de algunas de las mejores herramientas para la ciencia de datos.

• BigML

  Esta es una de mis herramientas favoritas de ciencia de datos que uso personalmente para hacer que el aprendizaje automático sea simple para mí. Esta herramienta mundial ha sido diseñada para ejecutarse en la nube o en las instalaciones para la puesta en funcionamiento del aprendizaje automático en las organizaciones, lo que facilita la resolución y automatización de la clasificación y el análisis de clústeres.

• Bokeh

  Esta herramienta tiene como objetivo construir navegadores web modernos para presentaciones. También ayuda a los usuarios a crear tableros, gráficos interactivos y aplicaciones de datos fácilmente. La mejor parte es que es totalmente gratis.

• clausura

  Clojure ha sido diseñado para fusionar una infraestructura eficiente con un desarrollo interactivo de un lenguaje de secuencias de comandos para programación multiproceso. Esta herramienta es única porque es un lenguaje de compilación que se mantiene dinámico con todas las funciones admitidas en tiempo de ejecución.

• Sobresalir

  Este paquete de Microsoft Office es una herramienta muy familiar en la que confían los científicos para clasificar, filtrar y trabajar rápidamente con sus datos. Está en casi todos los dispositivos informáticos con los que se encuentra, por lo que los científicos de datos de todo el mundo pueden ponerse a trabajar fácilmente.

• PronósticoEsto

  ForecastThis es una gran herramienta al alcance de los científicos de datos que automatiza la selección de modelos predictivos. La empresa detrás de esta herramienta se esfuerza constantemente para que el aprendizaje profundo sea relevante para las finanzas y la economía al permitir que los analistas cuantitativos, los administradores de inversiones y los científicos de datos utilicen sus propios datos con el fin de generar pronósticos sólidos y optimizar objetivos futuros complejos.

• Java

  ¡Java, oh Java! Viejo pero dorado. Esta herramienta es un lenguaje que tiene una base de usuarios muy amplia. Ayuda a los científicos de datos a crear productos y marcos que involucren sistemas distribuidos, aprendizaje automático y análisis de datos.

  Java es muy conveniente para que la gente lo use. Esto lo ha comparado con otras excelentes herramientas de ciencia de datos como R y Python.

• Jupyter

  Apodado del planeta Júpiter, Jupyter, como su nombre lo indica, ha sido diseñado para funcionar en todo el mundo. Ha previsto un entorno informático interactivo en varios idiomas.

  Tiene un cuaderno que es una aplicación web de código abierto que permite a los científicos de datos crear y compartir documentos que contienen códigos en vivo, visualizaciones, ecuaciones y pruebas explicativas.

• Pegamento lógico

  Logical Glue es una herramienta galardonada que permite al usuario aprender lenguaje de máquina en una plataforma de inteligencia artificial. No podría haber ganado un premio si no fuera por su beneficio clave de aumentar la productividad y las ganancias para las organizaciones a través de un proceso de dar vida a sus conocimientos para su público objetivo.

• mysql

  MySQL es una base de datos de código abierto muy popular. Lo que algunas personas no saben es que también es una gran herramienta para que los científicos de datos la utilicen para acceder a los datos de su base de datos. Se ha utilizado junto con Java para una mayor eficiencia.

  Puede almacenar y estructurar sus datos de una manera muy organizada, sin complicaciones. Es compatible con las necesidades de almacenamiento de datos para los sistemas de producción. También se ha habilitado con la función de consultar datos después de diseñar la base de datos.

• ciencia narrativa

  La ciencia narrativa es una gran herramienta para los científicos de datos que ha ayudado a las organizaciones a maximizar el impacto de sus datos con narrativas inteligentes y automatizadas generadas por generación avanzada de lenguaje narrativo (NLG).

  Esta herramienta es capaz de convertir sus datos en activos procesables y poderosos para tomar decisiones más eficientes, lo que hace que los trabajadores de su organización comprendan y actúen sobre los datos.

• NumPy

  NumPy es una herramienta muy adecuada para usos científicos, ya que contiene un poderoso objeto de matriz N-dimensional con funciones de transmisión sofisticadas, y es totalmente gratuito. Es un paquete fundamental cuyo potencial completo solo se puede realizar cuando se usa junto con Python. También es un contenedor multidimensional de datos genéricos.

• AbrirRefinar

  Una vez que Google Refine, Open Refine ahora es un proyecto de código abierto que cuenta con el apoyo y la financiación de cualquier persona que lo desee. Como su nombre lo indica, es una herramienta extraordinariamente poderosa utilizada por los científicos de datos para limpiar, transformar y ampliar datos con servicios web antes de vincularlos a bases de datos.

  También se ha diseñado con la capacidad de conciliar y combinar datos, vincular y ampliar conjuntos de datos con una variedad de servicios web y cargar datos limpios en una base de datos central.

• pandas

  Pandas es una gran herramienta de ciencia de datos, equipada con una biblioteca de código abierto, cuyo objetivo es ofrecer estructuras de datos y herramientas de análisis de datos de alto rendimiento y fáciles de usar para el lenguaje de programación python.

  Es flexible, rápido y tiene estructuras de datos expresivas que hacen que trabajar con datos relacionales y etiquetados sea fácil e intuitivo . Tiene una herramienta de análisis y manipulación de datos que está disponible en una variedad de idiomas. ¿Qué más? Es gratis.

• RapidMiner

  Según las estadísticas, hay más productividad para los científicos de datos cuando usan RapidMiner, ya que es una plataforma unificada para el aprendizaje automático, la preparación de datos y la implementación de modelos. Puede ejecutar el flujo de trabajo de ciencia de datos directamente dentro de Hadoop con RapidMiner Radoop.

• redis

  Esta herramienta de ciencia de datos es un servidor de estructura de datos que los científicos de datos utilizan como caché, base de datos y agente de mensajes. Es un almacén de estructura de datos en memoria de código abierto que admite hashes, cadenas y listas, entre otros.

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• en cascada

  Esta herramienta de ciencia de datos es una plataforma de desarrollo de aplicaciones para científicos de datos que crean aplicaciones de Big Data en Apache Hadoop. Permite a los usuarios resolver problemas de datos simples y complejos porque cuenta con un motor de cómputo único, un marco de integración de sistemas, procesamiento de datos y capacidades de programación. Se ejecuta y se puede portar entre MapReduce, Apache Tea y Apache Flink.

• robot de datos

  Esta herramienta es una plataforma avanzada de automatización de aprendizaje automático, DataRobot hace que los científicos de datos construyan mejores modelos predictivos más rápido. Manténgase al día con el ecosistema en constante expansión de algoritmos de aprendizaje automático fácilmente cuando use DataRobot.

  DataRobot está en constante expansión y tiene un amplio conjunto de algoritmos diversos y de primera clase de fuentes líderes. Puede probar, entrenar y comparar cientos de modelos diferentes con una línea de código o un solo clic.

  Además, identifica automáticamente el preprocesamiento superior y la ingeniería de funciones para cada técnica de modelado. Incluso utiliza cientos e incluso miles de servidores, así como múltiples núcleos dentro de cada servidor para paralelizar la exploración de datos, la creación de modelos y el ajuste de hiperparámetros.

• tormenta apache

  Es una herramienta para científicos de datos que están involucrados en el manejo de computación en tiempo real distribuida y tolerante a fallas. Aborda el procesamiento de flujo, el cómputo continuo, el RPC distribuido y más.

  Es una herramienta gratuita y de código abierto que puede procesar de manera confiable flujos de datos ilimitados para el procesamiento en tiempo real. Se puede usar con cualquier lenguaje de programación e incluso casos como análisis en tiempo real, aprendizaje automático en línea, computación continua, RPC distribuido, ETL y más.

  Tiene la capacidad de procesar más de un millón de tuplas procesadas por segundo por modo, ya que se integra con sus tecnologías de colas y bases de datos existentes.

• Iphyton

  Las herramientas interactivas de Python son un proyecto en crecimiento con componentes independientes del lenguaje en expansión junto con una arquitectura rica para la computación interactiva. Es una herramienta de código abierto para científicos de datos y es compatible con Python 2.7 y 3.3 o posterior.

  Es un kernel para Jupyter y tiene soporte para visualización de datos interactivos y uso de kits de herramientas GUI. Puede cargar intérpretes integrados y flexibles en sus propios proyectos y tiene herramientas informáticas paralelas de alto rendimiento y fáciles de usar.

• Plataforma de análisis KNIME.

  KNIME es una herramienta de plataforma abierta para navegar libremente por datos complejos. KNIME Analytics Platform es una solución abierta para la innovación basada en datos para ayudar a los científicos de datos a descubrir el potencial oculto de los datos, extraer información y predecir futuros.

  Puede implementarse rápidamente y escalar más de 1000 módulos fácilmente. Hay cientos de ejemplos listos para ejecutar con una amplia gama de herramientas integradas. También ofrece la más amplia variedad de algoritmos avanzados disponibles.

• RStudio

  Esta es una herramienta para científicos de datos que es de código abierto y lista para empresas. Este software altamente profesional para la comunidad R hace que R sea más fácil de usar, ya que incluye un editor de código, herramientas de depuración y visualización, un entorno de desarrollo integrado (IDE) para R, incluye una consola, un editor de resaltado de sintaxis compatible con la ejecución directa de código y herramientas para trazado y gestión del espacio de trabajo.

  Está disponible en ediciones comerciales y de código abierto y se ejecuta en el escritorio o en un navegador conectado a RStudio Server o Studio Server Pro.

• Pxyll.com

  Pxyll es otra herramienta de plataforma abierta y es la forma más rápida de integrar Python y Excel. El código que ingresa se ejecuta en proceso para garantizar el mejor rendimiento posible de sus libros de trabajo.

• Spitfire TIBCO

  Impulsa el negocio digital al permitir mejores decisiones y acciones más rápidas e inteligentes. La solución Spotfire es una herramienta para científicos de datos que aborda el descubrimiento de datos, la disputa de datos, el análisis predictivo y más.

  TIBCO es una plataforma de análisis segura, gobernada y de clase empresarial con gestión de datos integrada y puede ofrecer análisis basados ​​en IA, visuales, geográficos y de transmisión. Está equipado con un descubrimiento visual inteligente de datos con un tiempo de comprensión reducido y sus funciones de preparación de datos le permiten dar forma, enriquecer y transformar datos y crear funciones e identificar señales para tableros y acciones.

• TensorFlow

  Es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto flexible, rápida y escalable para investigación y producción. Los científicos de datos suelen utilizar TensorFlow para el cálculo numérico mediante gráficos de flujo de datos.

  Tiene una arquitectura flexible para implementar computación en una o más CPU o GPU en una computadora de escritorio, servidor o dispositivo móvil con una API junto con los nodos en el gráfico que representan operaciones matemáticas.

  Si bien los bordes del gráfico representan las matrices de datos multidimensionales que se comunican entre ellos, es ideal para realizar aprendizaje automático y redes neuronales profundas, pero se aplica a una amplia variedad de otros dominios.

• Brillante

  Es un marco de aplicación web para R de RStudio que los científicos de datos utilizan para convertir los análisis en aplicaciones web interactivas. Es una herramienta ideal para científicos de datos que no tienen experiencia en desarrollo web.

  Lo bueno es que no se requieren conocimientos de HTML, CSS o JavaScript, ya que es una aplicación fácil de escribir que puede combinar el poder computacional de R con la interactividad de la web moderna. Puede utilizar sus propios servidores o el servicio de alojamiento de RStudio.

• SciPy

  Esta herramienta de ciencia de datos es un ecosistema basado en Python de software de código abierto diseñado para aplicaciones de matemáticas, ciencias e ingeniería. Su pila incluye Python, NumPy, Matplotlib, Python, la biblioteca SciPy y más. La biblioteca SciPy proporciona varias rutinas numéricas.

• Scikit-aprender

  Esta herramienta es un aprendizaje automático de uso general y fácil de usar para Python. La mayoría de los científicos de datos prefieren scikit-learn porque presenta herramientas simples y eficientes para la extracción y el análisis de datos. También es accesible para todos y reutilizable en ciertos contextos. Está construido sobre NumPy, SciPy y Matplotlib.

• Scala

  Scala es una herramienta para científicos de datos que buscan construir jerarquías de clases elegantes para maximizar la reutilización y la extensibilidad del código. La herramienta permite a los usuarios implementar el comportamiento de las jerarquías de clases utilizando la función de orden superior.

  Tiene un moderno lenguaje de programación multiparadigma diseñado para expresar patrones de programación comunes de manera concisa y elegante. Integra sin problemas características de lenguajes orientados a objetos y funcionales. Admite funciones de orden superior y permite anidar funciones.

• Octava

  Este es un lenguaje de programación científico que es una herramienta útil para los científicos de datos que buscan resolver sistemas de ecuaciones o visualizar datos con comandos de gráficos de alto nivel. La sintaxis de Octave es compatible con MATLAB y su intérprete puede ejecutarse en modo GUI, como una consola o invocarse como parte de un script de shell.

• RedX

  Es una herramienta de paquete de Python para científicos de datos. Puede crear, manipular y estudiar la estructura, la dinámica y las funciones de redes complejas con NetworkX. Tiene estructuras de datos para gráficos, dígrafos y multigráficos con abundantes algoritmos gráficos estándar. Puede generar gráficos clásicos, gráficos aleatorios y redes sintéticas.

• Kit de herramientas de lenguaje natural

  Es una plataforma líder para crear programas de Python, ya que es una herramienta para trabajar con datos de lenguaje humano. Esta herramienta es útil para científicos de datos sin experiencia y estudiantes de ciencia de datos que trabajan en lingüística computacional con Python. Proporciona interfaces fáciles de usar para más de 50 corpus y recursos léxicos.

• ML Base

  AMPLab de UC Berkeley desarrolló MLBase como un proyecto de código abierto que facilita el aprendizaje automático distribuido para los científicos de datos. Consta de tres componentes que son MLib, MLI y ML Optimizer. MLBase puede implementar y consumir el aprendizaje automático a escala con mayor facilidad.

• matplotlib

  Esta herramienta de ciencia de datos es una biblioteca de gráficos 2D de Python que produce cifras con calidad de publicación en una variedad de formatos impresos y entornos interactivos en todas las plataformas. Lo utilizan los científicos de datos en secuencias de comandos de Python, el shell de Python e IPython, el Jupyter Notebook, los servidores de aplicaciones web y cuatro kits de herramientas de interfaz gráfica de usuario.

  

  Tiene la capacidad de generar gráficos, histogramas, espectros de potencia, gráficos de barras, gráficos de error, diagramas de dispersión y más con unas pocas líneas de código.

( Lea también: Por qué la tecnología de ciencia de datos es más grande que Big Data)

• MATLAB.

  Este es un lenguaje senior de alto nivel y un entorno interactivo para computación numérica, visualización y programación. Es una herramienta poderosa para los científicos de datos y sirve como lenguaje de computación técnica y es útil para matemáticas, gráficos y programación.

  Está diseñado para ser intuitivo, lo que le permite analizar datos, desarrollar algoritmos y crear modelos. Combina un entorno de escritorio para procesos iterativos de análisis y diseño con un lenguaje de programación capaz de expresar directamente matrices y matrices matemáticas.

• Crear GraphLab

  Los científicos y desarrolladores de datos utilizan esta herramienta para crear productos de datos de última generación a través del aprendizaje automático. Esta herramienta de aprendizaje automático ayuda a los usuarios a crear aplicaciones inteligentes de extremo a extremo en Python, ya que simplifica el desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

  También incorpora ingeniería automática de características, selección de modelos y visualizaciones de aprendizaje automático específicas para la aplicación. Puede identificar y vincular registros dentro o entre fuentes de datos correspondientes a las mismas entidades del mundo real.

• ggplot2

  ggplot2 fue desarrollado por Hadley Wickham y Winston Chang como un sistema de trazado para R que se basa en la gramática de gráficos. Con ggplot2, los científicos de datos pueden evitar muchas de las molestias del trazado mientras mantienen las partes atractivas de los gráficos de base y de celosía y producen gráficos complejos de varias capas con facilidad.

  Le ayuda a crear nuevos tipos de gráficos adaptados a sus necesidades que lo ayudarán a usted y a otros a comprender sus datos, lo que le permitirá producir datos elegantes para el análisis de datos.

• Papar moscas

  Es un sistema operativo que te permite usar una computadora sin software “que pisotearía tu libertad”. Crearon Gawk, una utilidad awk que interpreta un lenguaje de programación de propósito especial.

  Permite a los usuarios manejar trabajos simples de reformateo de datos utilizando solo unas pocas líneas de código. Le permite buscar archivos por líneas u otras unidades de texto que contengan uno o más patrones. Está basado en datos en lugar de procedimientos, lo que facilita la lectura y escritura de programas.

• Mesas de fusión

  Fusion Tables es un servicio de gestión de datos basado en la nube que se centra en la colaboración, la facilidad de uso y las visualizaciones. Dado que es una aplicación experimental, Fusion Tables es una herramienta de aplicación web de visualización de datos para científicos de datos que le permite recopilar, visualizar y compartir tablas de datos.

  Puede crear un mapa en minutos y buscar en miles de Fusion Tables públicas o en millones de tablas públicas de la web que puede importar a Fusion Tables. Por último, puede importar sus propios datos y visualizarlos al instante, publicando así su visualización en otras propiedades web.

• FeatureLabs

  Feature Labs está diseñado para desarrollar e implementar productos y servicios inteligentes para sus datos. Trabajan principalmente con científicos de datos. Se integra con sus datos para ayudar a científicos, desarrolladores, analistas, gerentes y ejecutivos a descubrir nuevos conocimientos y obtener una mejor comprensión de cómo sus datos pronostican el futuro de su negocio. Cuenta con sesiones de incorporación adaptadas a sus datos y casos de uso para ayudarlo a tener un comienzo eficiente.

• RPM de datos

  Esta herramienta de ciencia de datos es la “primera y única plataforma de mantenimiento predictivo cognitivo de la industria para IoT industrial. DataRPM recibió el Premio al Liderazgo Tecnológico 2017 por el Mantenimiento Predictivo Cognitivo en la Fabricación Automotriz de Frost & Sullivan.

  Utiliza tecnología de metaaprendizaje pendiente de patente, un componente integral de la inteligencia artificial, para automatizar las predicciones de fallas de activos y ejecuta múltiples experimentos de aprendizaje automático automatizado en vivo en conjuntos de datos.

• D3.js

  D3.js fue creado por Mike Bostock. Los científicos de datos lo utilizan como una biblioteca de JavaScript para manipular documentos basados ​​en datos, para agregar vida a sus datos con SVG, Canvas y HTML. Hace hincapié en los estándares web para obtener todas las capacidades de los navegadores modernos sin estar atado a un marco propietario y combina potentes componentes de visualización y un enfoque basado en datos para la manipulación del Modelo de objetos de documento (DOM). También puede vincular datos arbitrarios a un DOM y luego aplicar transformaciones basadas en datos al documento.

• chispa apache

  Ofrece "computación de clúster ultrarrápida". Una amplia gama de grandes organizaciones utilizan Spark para procesar grandes conjuntos de datos, y esta herramienta de científico de datos puede acceder a diversas fuentes de datos, como HDFS, Cassandra, HBase y S3.

  Está diseñado con un motor de ejecución DAG avanzado para admitir el flujo de datos acíclicos y la computación en memoria, tiene más de 80 operadores de alto nivel que simplifican la creación de aplicaciones paralelas, se puede usar de forma interactiva desde Scale, Python y R shells y impulsa una pila de bibliotecas que incluyen SQL, DataFrames, MLlib, GraphX ​​y Spark Streaming.

• cerdo apache

  Esta herramienta es una plataforma diseñada para analizar grandes conjuntos de datos. Consiste en un lenguaje de alto nivel para expresar programas de análisis de datos que se combina con una infraestructura para evaluar dichos programas.

  Dado que las estructuras de los programas Pig pueden manejar una paralelización significativa, pueden abordar grandes conjuntos de datos. La Infraestructura consiste en un compilador capaz de producir secuencias de programas Map-Reduce para los cuales ya existen implementaciones paralelas a gran escala y una capa de lenguaje que incluye un lenguaje textual llamado Pig Latin.

• apache mesos

  Como administrador de clústeres, Apache Mesos proporciona aislamiento de recursos eficiente y uso compartido entre aplicaciones o marcos distribuidos. Abstrae la CPU, la memoria, el almacenamiento y otros recursos de las máquinas físicas o virtuales para permitir que los sistemas distribuidos elásticos tolerantes a fallas se construyan fácilmente y se ejecuten de manera efectiva.

  Está construido utilizando principios similares a los del kernel de Linux pero en un nivel diferente de abstracción y se ejecuta en cada máquina y proporciona aplicaciones como Hadoop y Spark con API para la gestión y programación de recursos completamente en entornos de centro de datos y nube. Tiene actualizaciones no disruptivas para alta disponibilidad.

• Mahout apache

  Una herramienta de código abierto. Apache Mahout tiene como objetivo habilitar el aprendizaje automático escalable y la minería de datos. Para ser específicos, el objetivo del proyecto es "construir un entorno para crear rápidamente aplicaciones escalables de aprendizaje automático". Tiene un entorno de programación simple y extensible y un marco para crear algoritmos escalables. Incluye una amplia variedad de algoritmos prefabricados para Scala + Apache Spark, H2O y Apache Flink.

• apache kafka

  Apache Kafka está diseñado para procesar flujos de datos de manera eficiente en tiempo real. Los científicos de datos utilizan esta herramienta para crear canalizaciones de datos en tiempo real y aplicaciones de transmisión porque les permite publicar y suscribirse a flujos de registros, almacenar flujos de registros con tolerancia a fallas y procesar flujos de registros a medida que ocurren. Se ejecuta como un clúster en uno o más servidores y el clúster almacena un flujo de registros en categorías denominadas temas.

• colmena apache

  Apache Hive comenzó como un subproyecto de Apache Hadoop y ahora es un proyecto de nivel superior en sí mismo. Apache Hive es un software de almacenamiento de datos que ayuda a leer, escribir y administrar grandes conjuntos de datos que residen en almacenamiento distribuido mediante SQL. Puede proyectar la estructura en los datos que ya están almacenados y se proporciona una herramienta de línea de comandos para conectar a los usuarios con Hive.

• Apache HBase

  Apache HBase es un gran almacén de datos escalable y distribuido. Los científicos de datos utilizan esta herramienta de código abierto cuando necesitan acceso de lectura/escritura aleatorio y en tiempo real a Big Data. Apache HBase proporciona capacidades similares a Bigtable además de Hadoop y HDFS. Es un Sistema de Almacenamiento Distribuido para Datos Estructurados que tiene escalabilidad lineal y modular. Lee y escribe estricta y consistentemente.

• apache hadoop

  Esta herramienta de ciencia de datos es un software de código abierto para computación confiable, distribuida y escalable. Un marco que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras, la biblioteca de software utiliza modelos de programación simples.

  Es apropiado para la investigación y la producción. Está diseñado para escalar desde servidores individuales hasta miles de máquinas. La biblioteca puede detectar y manejar fallas en la capa de la aplicación en lugar de depender del hardware para brindar alta disponibilidad.

• apache jirafa

  Giraph es un sistema de procesamiento gráfico iterativo diseñado para una alta escalabilidad. Comenzó como una contraparte de código abierto de Pregel, pero agrega múltiples funciones más allá del modelo básico de Pregel. Los científicos de datos lo utilizan para "desatar el potencial de los conjuntos de datos estructurados a gran escala".

  Tiene computación maestra, agregadores fragmentados, entrada orientada al borde, computación fuera del núcleo, ciclo de desarrollo constante y una comunidad de usuarios en crecimiento.

• algoritmos.io

  Esta herramienta es una empresa de LumenData que proporciona aprendizaje automático como servicio para transmitir datos desde dispositivos conectados. La herramienta convierte los datos sin procesar en información en tiempo real y eventos procesables para que las empresas estén en una mejor posición para implementar el aprendizaje automático para la transmisión de datos.

  Simplifica el proceso de hacer que el aprendizaje automático sea accesible para empresas y desarrolladores que trabajan con dispositivos conectados. Su plataforma en la nube también aborda los desafíos comunes con la infraestructura, la escala y la seguridad que surgen al implementar datos de máquinas.

• Trifacta

  Trifacta prevé tres productos para la gestión y preparación de datos. Puede ser utilizado por individuos, equipos y organizaciones, ya que ayudará a explorar, transformar, limpiar y unir los archivos del escritorio. Es una plataforma avanzada de autoservicio para la preparación de datos.

• Alteryx

  Esta es otra gran herramienta de ciencia de datos. Proporciona una plataforma para descubrir, preparar y analizar los datos. Además, lo ayuda a encontrar información más detallada al implementar y compartir los análisis a escala. Le permite descubrir los datos y colaborar en toda la organización.

  También tiene funcionalidades para preparar y analizar el modelo. Alteryx le permitirá administrar de forma centralizada los usuarios, los flujos de trabajo y los activos de datos, e incorporar modelos R, Python y Alteryx en sus procesos.

• H2O.ai

  Con 130 000 científicos de datos y aproximadamente 14 000 organizaciones, la comunidad H20.ai está creciendo a un ritmo acelerado. H20.ai es una herramienta de código abierto que tiene como objetivo facilitar el modelado de datos.

  Tiene la capacidad de implementar la mayoría de los algoritmos de Machine Learning, incluidos los modelos lineales generalizados (GLM), los algoritmos de clasificación, el impulso del aprendizaje automático, etc. Brinda soporte para Deep Learning y también brinda soporte para integrarse con Apache Hadoop para procesar y analizar grandes cantidades de datos.

• Cuadro

  Esta herramienta es la herramienta de visualización de datos más popular utilizada en el mercado. Le da acceso a desglosar datos sin formato y sin formato en un formato procesable y comprensible. Las visualizaciones creadas con Tableau pueden ayudarlo fácilmente a comprender las dependencias entre las variables predictoras.

  Estas herramientas son muy funcionales y efectivas, entonces, ¿por qué no incluirlas en su trabajo y presenciar un cambio tremendo?

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