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Las mejores herramientas de ciencia de datos que debería utilizar

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Estamos en 2021 y todos estamos constantemente rodeados de datos. Con Internet conectando a todos en el mundo, los datos siempre se intercambian. Ya sea que dirija una pequeña empresa o sea un científico de datos profesional, siempre está tratando con datos. Participar en la producción y difusión de datos es tan fácil como iniciar sesión en Internet de Cox. Es por eso que todos deben aprender a usar herramientas para procesar datos de manera efectiva. las mejores herramientas de ciencia de datos que debería utilizar.

Ya sea que ya sea un experto en ciencia de datos o simplemente necesite una herramienta para manejar los datos cotidianos, estas son algunas de las mejores herramientas para usar en 2021.

# 1 Keras

Keras es una biblioteca de software de código abierto que usa Python. Actúa como una interfaz para TensorFlow. Con su aplicación rápida, Keras es una herramienta flexible y fácil de usar para científicos de datos. Además, es compatible con TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit o Theano. Una herramienta útil para desarrollar y desarrollar modelos de aprendizaje profundo, Keras es una de las API de redes neuronales de alto nivel líderes en la actualidad.

# 2 TensorFlow

TensorFlow es una gran herramienta para el aprendizaje automático avanzado. Ya sea que sea un aprendiz o un investigador, puede usarlo fácilmente. Es una plataforma de código abierto de extremo a extremo que entrena e infiere redes neuronales profundas. Los científicos de datos pueden usar TensorFlow para varias funciones. Por ejemplo, predicción, clasificación y creación.

# 3 Weka

Weka es otra gran herramienta de big data de código abierto. Escrito en Java, Weka utiliza muchos algoritmos de aprendizaje automático para extraer datos. Además, cuenta con herramientas para realizar una gran cantidad de funciones. Por ejemplo, puede ayudar con el análisis, el desarrollo, la agrupación y la regresión de datos. Por tanto, es una herramienta ideal para gestionar grandes conjuntos de datos.

# 4 Refinar abierto

OpenRefine es una herramienta esencial para dominar en 2021. Una aplicación de escritorio de código abierto independiente, OpenRefine permite a los usuarios estudiar varias configuraciones de archivos de big data. Con esto, los científicos de datos también pueden convertir archivos a otros formatos a través del procesamiento de datos. Además, OpenRefine se puede utilizar para editar bloques con valores agregados y ampliar los servicios web. Además, esta herramienta ofrece una gran confidencialidad de los datos.

# 5 Caballito de mar

Para los científicos de datos, es una de las herramientas más poderosas. Seahorse, un marco visual de código abierto, permite a los usuarios crear aplicaciones Spark utilizando métodos rápidos y sencillos. Con esta herramienta, los científicos de datos pueden crear fácilmente ETL (extracción, transformación y carga) y flujos de datos de aprendizaje automático. Además, Seahorse tiene una interfaz de usuario limpia y simple que lo hace ideal para principiantes.

# 6 robot de datos

DataRobot es una plataforma de automatización impulsada por IA. Un sistema portátil que los científicos de datos pueden ejecutar en plataformas en la nube, centros de datos locales o incluso como un servicio de inteligencia artificial, es útil para generar modelos predictivos precisos. Con él, los usuarios pueden simplemente ejecutar una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático. Por ejemplo, los tipos de agrupamiento, análisis y regresión. Además, permite un análisis eficiente del modelo. Además, cuenta con una biblioteca cada vez mayor de algoritmos y prototipos de los que los usuarios pueden beneficiarse. También es ideal para un aprendizaje automático rápido y eficiente.

# 7 Apache Hadoop

Es un marco Java de código abierto que almacena y procesa grandes aplicaciones y conjuntos de datos. Lo hace distribuyendo datos a escala en muchos nodos en clústeres de computadoras. Apache Hadoop es apreciado por su muy alta capacidad de procesamiento. Algunas de sus otras características útiles incluyen escalabilidad, flexibilidad y resistencia.

# 8 MongoDB (ciencia de datos)

MongoDB es un programa basado en datos disponibles en la fuente. Está clasificado como un programa de base de datos NoSQL. Escrito en C ++, MongoDB es un programa multiplataforma orientado a documentos. Algunas de sus características más útiles incluyen escalabilidad y alto rendimiento. Por lo tanto, es ideal para aplicaciones web a gran escala. Además, almacena los datos en registros de tipo JSON compatibles. Además, es flexible e ideal para la indexación de datos.

# 9 naranja (ciencia de datos)

Orange es otra gran herramienta de código abierto para la minería de big data. Con esta herramienta, los científicos de datos pueden procesar rápidamente grandes cantidades de datos. Además, permite a los usuarios examinar datos y visualizarlos sin necesidad de codificación. Como sus visualizaciones son interactivas, son muy fáciles de usar. Orange utiliza muchos métodos diferentes para presentar datos complejos. También estudia diagramas de dispersión, datos estadísticos y diseños de cajas.

Ver también: Consejos útiles para la creación de redes empresariales

# 10 Paxata (ciencia de datos)

Paxata es una de las muchas herramientas de ciencia de datos que puede utilizar para purificar y desarrollar datos. Es muy fácil de usar porque también funciona con MS Excel. Con esta herramienta, los científicos de datos pueden recopilar datos fácilmente, descubrir datos e incluso reparar datos manchados. Paxata, una solución de preparación de datos de autoservicio, es ideal para el análisis empresarial. Los analistas pueden usarlo para explorar, transformar y combinar una gran cantidad de datos. Con una visualización excelente, Paxata ofrece métodos sencillos para convertir datos sin procesar en información útil.