Las 10 mejores herramientas de data science

La ciencia de datos se ha convertido en una faceta primordial de la actividad empresarial. La mayoría de empresas requieren de científicos de datos que traten, organicen, transformen y analicen sus datos para traducirlos en información de valor. La creciente relevancia de esta ciencia ha supuesto la proliferación de una gran variedad de herramientas y tecnologías de data science. A continuación, repasamos las 10 mejores herramientas de data science del mercado.

En una entrada anterior en este blog, ya hablábamos de la importancia de los datos, la ciencia de datos y el análisis de datos para tomar data-driven decisions, es decir, decisiones informadas que contribuyen a la mejora del rendimiento empresarial. 

La tecnología y la digitalización han transformado el mercado, ahora en constante transformación. Para adaptarse la volatilidad mercantil, las organizaciones cada vez necesitan más información, conocimiento e inteligencia para tomar decisiones adecuadas. Además, la información cada vez se requiere más pronto, prácticamente en real-time.

Así, los datos se han convertido en uno de los activos empresarial de más valor y los negocios necesitan expertos que recojan, integren, traten y procesen sus datos. Todos estos procesos se engloban dentro de una misma ciencia: la ciencia de datos. 

¿Qué es la ciencia de datos o data science?

El concepto ciencia de datos o data science unifica todas aquellas actividades relacionadas con el tratamiento de datos que tienen como finalidad la obtención de conocimiento e información de valor —o, en el ámbito del business, insights—. Así, la ciencia de datos engloba técnicas de data analysis, de estadística y matemáticas, de visualización de datos, de informática, de integración de datos, etc. Es, por lo tanto, una ciencia interdisciplinar que abarca cualquier técnica aplicada al análisis y comprensión de fenómenos reales a partir de datos estructurados o no estructurados. Asimismo, la ciencia de datos está relacionada con otros procesos como la minería de datos, el aprendizaje automático, el data management, el data governance y el Big Data. 

A medida que la demanda de ciencia de datos ha aumentado, el mercado de herramientas de ciencia de datos también lo ha hecho. En la actualidad existen una gran cantidad de plataformas, APIs y softwares a través de los cuales los científicos de datos pueden transformar, consolidar, agregar, modificar y analizar conjuntos de datos. 

A continuación, mostramos las mejores herramientas de data science del mercado que cualquier científico de datos debería conocer. Estás tecnologías son extremadamente útiles para aumentar la eficiencia de los proyectos, para el desarrollo de nuevas iniciativas, para construir modelos de datos, analizar resultados, etc. 

Las 10 mejores herramientas de data science

1. Azure Synapse

Azure Synapse, evolución de Azure SQL, es un servicio cloud de análisis de datos que permite analizar y almacenar grandes cantidades de datos (Big Data). Es una de las aplicaciones más populares para computar proyectos complejos de data science. Ideal para grandes empresas, Synapse permite procesar, administrar y servir datos en un único servicio y está orientado a resolver las necesidades de business intelligence de los negocios. 

Una de las grandes ventajas de Synapse es que, a diferencia de otras aplicaciones, tiene capacidades de inteligencia artificial y de machine learning, por lo que es ideal para proyectos sofisticados. Además, posibilita la consulta y gestión de grandes cantidades de datos y es compatible con muchos lenguajes, herramientas, sistemas, softwares y marcos de programación —tanto de Microsoft como de terceros—. 

Sin duda, Azure Synapse es una de las herramientas de ciencia de datos más completas del mercado, ya que integra la mayoría de las otras herramientas de Azure. Por ejemplo, está integrada con Power BI y Azure Machine Learning; con lo cual, tiene capacidades de integración de modelos matemáticos de machine learning mediante el formato ONNX.

2. Azure Databricks

Azure Databricks es una herramienta ideal para científicos de datos que necesiten tratar y analizar los datos y trabajar en proyectos de forma colaborativa, ya que dispone de un área de trabajo colaborativa e interactiva.

Se trata de sistema de computación que permite programar clústers de datos íntegros a gran velocidad, realizar queries complejas y soporta grandes cantidades de datos, la ejecución de datos en lotes, streaming, etc. 

Basada en Apache Spark, esta herramienta capacita la escalabilidad automática y es ideal para aquellas empresas que necesitan procesar y analizar macrodatos para sacar conclusiones. Además, tiene capacidades para el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial.

De nuevo, esta herramienta puede integrarse con los demás servicios de Azure además de con Scala, R, Java, SQL y muchas otros repositorios y bibliotecas de código abierto. Esto permite a los científicos, ingenieros y analistas trabajar en múltiples lenguajes.

Además, al integrarse con Azure Machine Learning, admite funcionalidades de aprendizaje automático y el desarrollo de soluciones machine learning.

3. Azure DataLake

Azure Data Lake es la herramienta ideal para aquellas organizaciones que necesitan un data lake de grandes capacidades. Un data lake es un servicio de almacenamiento de datos y, aunque puedan confundirse, no cumple las mismas funciones que un data warehouse.

Azure Data Lake es un servicio cloud que puede almacenar una gran cantidad de datos, de cualquier tamaño y en cualquier formato. Permite a los científicos y analistas de datos llevar a cabo procesamientos y análisis en distintas plataformas y lenguajes.

Una de las grandes ventajas de esta herramienta es su gran velocidad, que evita las complejidades de introducción y de almacenamiento de los datos, acelerando el proceso de análisis en lotes, streaming e interactivos. Además, admite la depuración y optimización de programas de macrodatos y permite el desarrollo de programas en paralelo. 

Igual que la mayoría de herramientas de Azure, se integra con facilidad con otros almacenes de datos y aplicaciones. 

Es una aplicación ideal para empresas, ya que consigue resolver muchos de los retos de escalabilidad y productividad relacionados con los datos y dispone de funcionalidades de soporte técnico y para realizar auditorías que permiten a los expertos gobernar sus datos (data governance) y velar por su seguridad. 

4. Git

Tener conocimientos de Git es un requisito básico para cualquier científico de datos, ya que  es una de las herramientas más utilizadas para la creación de código fuente.

Esta herramienta subsidiaria de Microsoft proporciona alojamiento para el desarrollo de software, la gestión de código fuente (SCM) y  el control de versiones distribuidas usando Git. 

Git cuenta con una plataforma online llamada GitHub. GitHub permite el alojamiento de proyectos de código abierto, con lo cual, muchos de los códigos fuente se almacenan de forma pública. Esto convierte la aplicación en una especie de banco de código gratuito. Así, esta herramienta permite a los científicos de datos exhibir y publicar sus bloques de código en forma de Gists, compartir su trabajo e intercambiar conocimiento con otros científicos de datos. 

Otras de las ventajas de Git es que cada proyecto posee funciones de colaboración, de control de  acceso, de seguimiento de errores, de solicitudes de funciones, de integración continua, de wikis y de gestión de tareas.

Esta herramienta dispone de una versión gratuita en la que se incluyen sus servicios básicos y de otra de pago con servicios más avanzados pensada para profesionales y empresas.

5. Azure Machine Learning

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático cada vez tienen más presencia en el mundo empresarial. En este sentido, Azure Machine Learning se posiciona como una herramienta cada vez más imprescindible para las organizaciones que no quieren estar en desventaja en competencia de datos. 

Azure Machine Learning es una plataforma completa de ciencia de datos que admite tanto experiencias de code-first como de low-code para desarrollar y gestionar proyectos.

La plataforma permite opciones avanzadas como trabajar con clústers de computación escalables y MLOps end-to-end. Asimismo, Azure Machine Learning se puede integrar a todas las herramientas de Azure y a otras herramientas externas de código abierto. 

6. DeltaLake

DeltaLake es un proyecto open-source innovador creado para que los usuarios puedan almacenar grandes cantidades de datos. La plataforma aporta transacciones ACID y aprovecha el procesamiento distribuido de Spark para el manejo de metadatos. 

Asimismo, DeltaLake soporta tablas a escala de petabytes y permite a los developers acceder y recuperar antiguas versiones de los datos para la reproducción de experimentos, volver a versionar los datos o realizar auditorías. 

7. Power BI

Power BI es un conjunto de herramientas, servicios de software y aplicaciones orientadas al business intelligence; es decir, a la identificación de KPIs e insights para la toma de mejores decisiones. Es, por lo tanto, una herramienta esencial para el análisis y la visualización de datos en entornos empresariales.

En Bismart, como empresa partner Power BI de Microsoft, hemos hablado en numerosas ocasiones de esta herramienta y de sus puntos fuertes. Los más destacados son su capacidad de conexión con una gran cantidad de fuentes de datos de muchos tamaños y en una gran variedad de formatos: bases de datos relacionales y no relacionales, otros servicios cloud, hojas de cálculo de Excel, aplicaciones web de análisis de datos como Google Analytics, herramientas de Big Data, archivos en múltiples formatos, etc.

Además, Power BI es una plataforma ideal para la visualización de datos. Power BI es la tecnología óptima para transformar los datos en informes, cuadros de mando o visuals entendibles, personalizados, interactivos y visualmente impactantes. 

• Descubre las diferencias y potencialidades de Excel y Power BI en este artículo donde comparamos las herramientas: "Excel VS Power BI: ¿Qué herramienta es mejor?".

8. Tableau 

Tableau es otra herramienta de data analysis y visualización de datos que permite la creación de visualizaciones intuitivas e interactivas en múltiples formatos: varios tipos de gráficos, representaciones geográficas, etc. 

Se usa principalmente para representar datos geográficamente en formato de mapa e, igual que Power BI, está orientada a la resolución de problemas empresariales y a la visualización de datos como instrumento de soporte para la toma de decisiones de negocio. 

Dentro del ecosistema empresarial, Tableau es una plataforma útil tanto para analistas y científicos de datos, como para el departamento de IT o el equipo directivo. 

Por último, no podemos hablar de ciencia de datos sin mencionar dos de las herramientas relativas al tratamiento y la gestión de datos más usadas: Excel y el lenguaje de programación SQL. 

9. Excel

Microsoft Excel es uno de los programas más usados y conocidos de Microsoft. Como parte de Office 365, Excel fue creado en 1985 y es una de las plataformas más básicas para cualquier científico o analista de datos. 

Excel está basado en un entorno de hoja de cálculo en la que los datos se pueden ordenar a partir de filas y columnas. La gran función de Excel es que permite aplicar cálculos y fórmulas a los datos de forma sencilla y ágil.

10. SQL

A pesar de no ser una herramienta en sí, SQL es, sin duda, imprescindible para cualquier científico de datos. SQL es un lenguaje de programación específico para bases de datos que permite administrar y gestionar datos en bases de datos SQL como MySQL o Microsoft SQL Server. 

Asimismo, dominar el lenguaje SQL también es necesario para trabajar con otros lenguajes de programación como Python.

En definitiva, la demanda de científicos de datos en el mercado laboral no deja de incrementarse y es que los negocios cada vez necesitan más los datos para tomar decisiones, impulsar estrategias eficientes, conocer a sus clientes, optimizar procesos y operaciones y, en definitiva, generar inteligencia de negocio.