Herramientas gratuitas para análisis de datos

Una de las mejores cosas de trabajar en la industria de la ciencia de datos (Data Science) es que existen muchas herramientas gratuitas. La comunidad de ciencia de datos es, en general, bastante abierta y generosa, y muchas de las herramientas que los analistas de datos (Data Analytsts) y los científicos de datos (Data Scientists) usan todos los días son completamente gratuitas.

Lenguajes de programación para análisis de datos

Los lenguajes de programación son las mejores herramientas gratuitas para trabajar en ciencia de datos. Simplemente, aprender uno de estos lenguajes de programación, pone a su alcance un enorme poder analítico. Y los tres que veremos aquí, todos ellos entre los más utilizados en ciencia de datos, son completamente gratuitos.

  • R
  • Python
  • SQL

Encontraremos cientos de artículos que intentan diferenciar, entre Python y R, cuál es mejor para la ciencia de datos.

La realidad es que ambos, tanto Python como R, son excelentes opciones, cada una con sus respectivas fortalezas.

SQL, por otro lado, es más complementario tanto para Python como para R. Puede que no sea el primer lenguaje que aprendamos, pero deberemos aprenderlo.

#1 R

El lenguaje de programación R se creó inicialmente a mediados de la década de 1990. R es el lenguaje estadístico elegido por toda la academia, y tiene la reputación de ser fácil de aprender, especialmente para aquellos que nunca antes han usado un lenguaje de programación.

Un beneficio clave del lenguaje R es que fue diseñado, principalmente, para la informática estadística, por lo que muchas de las características clave que los científicos de datos necesitan ya están integradas.

R también tiene un potente ecosistema de paquetes que permiten capacidades extendidas. Existen varios paquetes de R que muchos consideran esenciales si se trabaja con datos.

#2 Python

Al igual que R, Python también se creó en la década de 1990. Pero, a diferencia de R, Python es un lenguaje de programación de propósito general. A menudo, se usa para el desarrollo web, y es uno de los lenguajes de programación más populares.

El uso de Python para el trabajo de ciencia de datos comenzó a popularizarse a mediados de la década de 2000, después de que surgieran bibliotecas especializadas (análogas a los paquetes de R) que proporcionaban una mejor funcionalidad para trabajar con datos. Durante la última década, el uso de Python como lenguaje de ciencia de daos ha crecido enormemente, y ahora es el lenguaje más popular para la ciencia de datos según algunas métricas.

#3 SQL

SQL es un lenguaje complementario para Python y R: a menudo, será el segundo lenguaje que alguien aprenda si está buscando introducirse en la ciencia de datos. SQL es un lenguaje utilizado para interactuar con datos almacenados en bases de datos.

Debido a que la mayoría de los datos del mundo se almacenan en bases de datos, SQL es un lenguaje increíblemente valioso que debemos aprender. Es común que los científicos de datos usen SQL para recuperar datos, que luego limpiarán y analizarán usando Python o R.

Muchas compañías también usan SQL como lenguaje de análisis de “primera clase”, usando herramientas que permiten que las visualizaciones e informes se construyan directamente a partir de los resultados de las consultas SQL.

Paquetes de R

R tiene un próspero ecosistema de paquetes que agregan funcionalidad al lenguaje principal de R. CRAN distribuye estos paquetes, y se pueden descargar utilizando la sintaxis R (a diferencia de Python, que usa administradores de paquetes separados). Los paquetes a continuación, son algunos de los paquetes más utilizado y populares para la ciencia de datos en R.

#4 tidyverse

Técnicamente, tidyverse es una colección de paquetes R, pero es el conjunto de paquetes más utilizado para la ciencia de datos en R. Los paquetes clave en la colección incluyen dplr para la manipulación de datos, readr para importar datos, ggplot2 para visualización de datos, y muchos más.

Los paquetes de tidyverse tienen una filosofía de diseño obvia que gira en torno a los “datos ordenados”: datos con una forma coherente que facilita el análisis (particularmente con los paquetes tidyverse).

La popularidad de tidyverse ha crecido hasta el punto de que, para muchos, la idea de “trabajar en R” realmente significa trabajar con el tidyverse de R.

#5 ggplot2

El paquete ggplot2 nos permite crear visualizaciones de datos en R. aunque ggplot2 es parte de la colección tidyverse, es anterior a la colección, y es lo suficientemente importante como para mencionar que es propio.

ggplot2 es popular porque nos permite crear visualizaciones de aspecto profesional rápidamente, utilizando una sintaxis fácil de entender.

R incluye la funcionalidad de trazado incorporada, pero el paquete ggplot2 generalmente se considera superior y más fácil de usar, y es el paquete R número uno para la visualización de datos.

#6 R Markdown

El paquete R Markdown facilita la creación de informes utilizando documentos R. R Markdown son archivos de texto que contienen fragmentos de código intercalados con texto de marcado.

Los documentos de R Markdown, a menudo, se editan en una interfaz de cuaderno que permite la creación de código y texto uno al lado del otro. La interfaz del cuaderno permite que se ejecute el código y que la salid del código se vea en línea con el texto.

Los documentos de R Markdown se pueden representar en muchos formatos versátiles, incluidos HTML PDF, Microsoft Word, libros y más.

#7 Shiny

El paquete Shiny nos permite crear aplicaciones web interactivas utilizando R. Podemos crear una funcionalidad que permita a las personas interactuar con sus datos, análisis y visualizaciones como una página web.

Shiny es particularmente poderoso, porque elimina la necesidad de habilidades y conocimientos de desarrollo web al crear aplicaciones, y nos permite concentrarnos en nuestros datos.

#8 mlr

El paquete mlr proporciona un conjunto estándar de sintaxis y características que nos permiten trabajar con algoritmos de aprendizaje automático en R. Si bien R tiene capacidades de aprendizaje automático integradas, es difícil trabajar con ellos. mlr proporciona una interfaz más fácil para que podamos concentrarnos en entrenar nuestros modelos.

mlr contiene métodos de análisis de clasificación, regresión y agrupación, así como innumerables capacidades relacionadas.