La ciencia de datos atrae a profesionales de datos experimentados al mundo de la tecnología

La ciencia de datos ofrece todas las oportunidades de la profesión más popular para la generación actual de expertos en tecnología que está interesada en trabajar en ciencia de datos, en lugar de en las carreras profesionales de tecnología más tradicionales. Exploremos algunas de las herramientas de ciencia de datos para aprender en 2022 para quienes deseen convertirse en profesionales de la ciencia de datos.

Herramientas de ciencia de datos para aprender en 2022

Apache Spark

Apache Spark es un marco cada vez más popular para desarrollar sistemas informáticos de clúster en el entorno de Big Data.

Apache Spark surge de un proyecto de investigación de la Universidad de Berkeley. El marco ha sido de código abierto desde 2010. El desarrollo posterior lo lleva a cabo Apache Software Foundation.

Apache Spark se ejecuta en los sistemas operativos Windows, OS X y Linux. Java, Scala y Python están disponibles como lenguajes de programación. Además, algunos componentes también pueden integrarse en R y complementar las ya extensas funciones de las bibliotecas R.

El marco está bien documentado y ofrece extensos ejemplos de código para implementar y usar las funciones de Spark en el lenguaje de programación respectivo.

En el mundo financiero, Apache Spark se utiliza, por ejemplo, para analizar transacciones de tarjetas de crédito en tiempo real, y para detectar posibles usos indebidos de tarjetas de crédito. Se analizan y relacionan varios flujos de datos, que a su vez están respaldados por enfoques de modelos de aprendizaje automático.

D3.js

IBM SPSS

Julia

Keras

Matlab

Matplotlib

NumPy

Pandas

Python

Para quien desee aprender a programar, el lenguaje Python puede ser una excelente manera de comenzar.

En los últimos años, Python ha superado a Java Script como el lenguaje de programación más popular del mundo. Existen razones para ello. Por un lado, Python se usa en una amplia gama de disciplinas. Es un lenguaje extremadamente flexible y extensible que lo hace relativamente fácil de entender y depurar. Es uno de los lenguajes de programación más fáciles de aprender.

Las principales bibliotecas que podemos usar para ciencia de datos están preinstaladas en Jupyter Notebook, una herramienta realmente útil que también podemos usar para la colaboración, ya que es una aplicación web. Podemos usarla para crear (y compartir) documentos que contengan texto, código, su documentación, ecuaciones y gráficos. Aprender a usar Jupyter Notebook puede ser una decisión inteligente.

Por supuesto, también hay que practicar un poco con conjuntos de datos reales. Afortunadamente, hay varias fuentes de datos en Internet (como Kaglle o Dataquest), donde podemos encontrar y descargar conjuntos de datos de forma gratuita para aprender a manipularlos.

PyTorch

R

SAS

SciPy

TensorFlow

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