{"id":82955,"date":"2023-05-23T10:06:48","date_gmt":"2023-05-23T08:06:48","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/herramientas-para-data-scientists-las-mas-habituales\/"},"modified":"2023-05-23T10:06:48","modified_gmt":"2023-05-23T08:06:48","slug":"herramientas-para-data-scientists-las-mas-habituales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/herramientas-para-data-scientists-las-mas-habituales\/","title":{"rendered":"Herramientas para Data Scientists: las m\u00e1s habituales"},"content":{"rendered":"<p>\u00bfQuieres sacarle el m\u00e1ximo partido al Data Scientist? Para ello es necesario conocer cu\u00e1les son las herramientas m\u00e1s habituales y qu\u00e9 usos tienen cada una de ellas. Te mostramos cu\u00e1les son las esenciales para que puedas aprovechar al m\u00e1ximo todo lo que la ciencia de datos puede aportarte.<\/p>\n<h2>Herramientas para Data Scientist<\/h2>\n<p>Las herramientas par Data Scientist son cada vez m\u00e1s abundantes y tratan de resolver los problemas y optimizar el tiempo invertido para los profesionales en esta materia. Para que no te pierdas, te mostramos cu\u00e1les son las m\u00e1s habituales seg\u00fan la funci\u00f3n que realizan.<\/p>\n<p>H3: Herramientas para recogida de datos<\/p>\n<p>La recogida de datos es esencial a la hora de poder hacer Data Science, sin ellos el resto del trabajo no se puede llevar a cabo. Para poder acceder a todo aquello que te ofrece el Big Data es imprescindible contar con herramientas en lenguaje Pyton como:<\/p>\n<ul>\n<li>Mongo DB<\/li>\n<li>Selenium<\/li>\n<li>SQL<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Herramientas para la visualizaci\u00f3n<\/h3>\n<p>Gracias a la visualizaci\u00f3n de datos podr\u00e1s descubrir aquella informaci\u00f3n que no se muestra a simple vista, adem\u00e1s de las tendencias entre las distintas recopilaciones. Con herramientas que tienen como objetivo la visualizaci\u00f3n podr\u00e1s conocer de un solo vistazo los datos, y lo que es m\u00e1s importante, darles sentido. Con ellas conseguir\u00e1s adem\u00e1s la elaboraci\u00f3n de informes fiables e intercambio de informaci\u00f3n interesante para poder procesar las grandes cantidades de informaci\u00f3n recogida. Algunas de las herramientas m\u00e1s usadas son:<\/p>\n<ul>\n<li>Matplotlib<\/li>\n<li>Plotly<\/li>\n<li>Seaborn<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Herramientas para el an\u00e1lisis de datos<\/h3>\n<p>El procesamiento de datos es una de las tareas en la que el Data Scientist debe tener m\u00e1s cuidado. Por este motivo, dar formato y contexto a los datos para ser interpretados y usados en los siguientes pasos es esencial. En estos casos se suelen usar herramientas de procesamiento de datos como:<\/p>\n<ul>\n<li>NLTK<\/li>\n<li>NumPy<\/li>\n<li>Pandas<\/li>\n<\/ul>\n        <section class=\"shortcode\">\r\n                      <picture class=\"shortcode__picture -backdrop\">\r\n                <!-- tatamiento vertical -->\r\n                <source media=\"(max-width: 768px)\" srcset=\"\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/fondo-boton-google-data-studio.jpg\">\r\n                <!-- tatamiento version_horizontal -->\r\n                <img decoding=\"async\" class=\"shortcode__image\" alt=\"Alt de la imagen\" title=\"Title de la imagen\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/fondo-boton-google-data-studio.jpg\">\r\n            <\/picture>\r\n                    <div class=\"shortcode__container\" >\r\n              <div class=\"e-row\">\r\n                  <div class=\"e-col-xs-12 e-col-sm-12 e-col-md-7 e-col-lg-8\">\r\n                      <h2 class=\"shortcode__title\">Aprende Data Science<\/h2>\r\n                      <p class=\"shortcode__subtitle\">Aprende a analizar y aprovechar los datos de tu empresa para tomar decisiones m\u00e1s informadas y estrat\u00e9gicas<\/p>\r\n                  <\/div>\r\n                  <div class=\"e-col-xs-12 e-col-sm-12 e-col-md-5 e-col-lg-4 shortcode__button\">\r\n                      <a class=\"cta--dark -has-icon shortcode__cta\" href=\"\/master\/master-ciencia-datos\/\" title=\"M\u00e1ster en Ciencia de Datos Online\" data-gtm-container=\"button_cta\" data-gtm-category=\"Aprende Data Science\" data-gtm-action=\"navigation\">M\u00e1ster en Ciencia de Datos Online                          <img decoding=\"async\" class=\"cta__icon shortcode__icon\" src=\"https:\/\/dks.digital\/wp-content\/themes\/edix\/images\/modules\/edx_arrow-right-white.svg\" alt=\"\">\r\n                      <\/a>\r\n                  <\/div>\r\n              <\/div>\r\n          <\/div>\r\n        <\/section>\r\n    \n<h3>Herramientas para el modelado de datos<\/h3>\n<p>El modelado de datos permite tomar decisiones de manera estrat\u00e9gica. Es decir, con ello se busca representar cu\u00e1l es el comportamiento de un fen\u00f3meno concreto de manera que pueda ayudar a resolver un problema empresarial.<\/p>\n<p>En los casos en los que se utiliza Machine Learning es necesario que el algoritmo pueda servirse de datos de ejemplo que le permitan mejorar y entrenarse. Por tanto, estos deben estar bien modelados teniendo en cuenta qu\u00e9 es lo que se busca con ellos.<\/p>\n<p>En ambos casos, es posible disponer de distintas herramientas que sirven para la realizaci\u00f3n de un correcto proceso de modelado como son:<\/p>\n<ul>\n<li>Ludwig<\/li>\n<li>Pytorch<\/li>\n<li>Scikit learn<\/li>\n<li>TensorFlow<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Herramientas Machine Learning Operations<\/h3>\n<p>Las pr\u00e1cticas de Machine Learning Operations permiten una especializaci\u00f3n en el \u00e1mbito del Data Scientist. En este sentido, las empresas necesitan proyectos de datos y para ello es necesario un correcto despliegue del sistema Machine Learning de manera que puedan aumentar la productividad y optimizar sus acciones de una forma eficaz. Estas herramientas, permiten sobre todo un desarrollo basado en la automatizaci\u00f3n y actuaci\u00f3n durante todo el ciclo de vida de un modelo. Algunas de las m\u00e1s usadas son:<\/p>\n<ul>\n<li>API<\/li>\n<li>Docker<\/li>\n<li>FastAPI<\/li>\n<\/ul>\n<p>Estas son solo algunas de las herramientas m\u00e1s utilizadas en Data Scientists para la realizaci\u00f3n de las distintas fases que componen el proceso. En la actualidad podr\u00e1s encontrar muchas m\u00e1s diferentes para adaptarse a distintas necesidades.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfQuieres sacarle el m\u00e1ximo partido al Data Scientist? Para ello es necesario conocer cu\u00e1les son las herramientas m\u00e1s habituales y qu\u00e9 usos tienen cada una de ellas. 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