Herramientas para el análisis de datos

¿Te interesa la ciencia de datos y quieres saber que herramientas se utilizan? En este artículo te presentamos desde las más utilizadas que todo analista ha de conocer hasta las mas avanzadas.

Herramientas básicas que todo data scientist y analista de datos debe conocer y que aprenderás en Ubiqum.

Python es uno de los lenguajes de programación más populares en data science debido a su simplicidad y versatilidad. Ofrece una amplia gama de bibliotecas que facilitan tareas como la manipulación de datos, el análisis estadístico y la visualización.

Bibliotecas clave:

• • NumPy: Ideal para operaciones numéricas y matemáticas.
  • Pandas: Excelente para la manipulación y análisis de datos estructurados.
  • Scikit-learn: Popular para machine learning.

“R” es otro lenguaje de programación ampliamente utilizado en data science, especialmente en el ámbito académico y entre estadísticos.

Bibliotecas clave:

• • ggplot2: Para visualización de datos.
  • dplyr: Para manipulación de datos.
  • caret: Para machine learning.

SQL (Structured Query Language) es esencial para la gestión y consulta de bases de datos relacionales. Es fundamental para extraer y manipular grandes conjuntos de datos.

Excel. Microsoft Excel sigue siendo una herramienta fundamental para el análisis de datos, especialmente para tareas básicas de manipulación y visualización.

Git y GitHub. Git es un sistema de control de versiones, y GitHub es una plataforma para alojar proyectos de desarrollo y colaborar en ellos.

Power BI. es una suite de análisis empresarial de Microsoft que permite conectar, visualizar y compartir datos.

Jupyter Notebooks. Jupyter Notebooks es un entorno interactivo que permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto explicativo.