Desafío Latam
Recomendaciones

Top 10 herramientas para Data Science

Top cursos de Data Science gratuitos de las mejores universidades

Créditos: Data Learning

Con estas herramientas para Data Science brillarás de inmediato en el Mundo TI, pues te permitirá desarrollar proyectos y crecer.

Como su nombre lo dice, esta ciencia está enfocada en el estudio de datos y de ahí la recopilación para mejorar, crecer y desarrollar en una empresa.

Por eso es importante conocer herramientas que ayuden a sacar el mejor provecho y con estas herramientas para Data Science lo lograrás.

Herramientas para Data Science que no debes dejar pasar

Utilízalas y crece junto con tu desarrollo profesional, estas herramientas son vitales en el trabajo de la Ciencia de Datos.

Python

Es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en el análisis de datos y la ciencia de datos. 

Con este lenguaje tendrás una amplia gama de bibliotecas y herramientas específicas para el análisis de datos, como NumPy, pandas, scikit-learn y TensorFlow.

R

Es otro lenguaje de programación ampliamente utilizado en la ciencia de datos. 

Además, ofrece una gran cantidad de paquetes y librerías para el análisis de datos y la visualización.

Jupyter Notebook

Es una aplicación web de código abierto que permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. 

En tanto, es muy popular entre los científicos de datos para prototipar y compartir su trabajo.

Apache Hadoop

Es una plataforma de software de código abierto para el almacenamiento y procesamiento distribuido de conjuntos de datos grandes. 

Además, Permite el procesamiento paralelo y distribuido de datos en clústeres de computadoras.

Apache Spark

Es un motor de procesamiento de datos de código abierto diseñado para el procesamiento rápido y escalable de grandes volúmenes de datos. 

Proporciona una interfaz fácil de usar para el análisis de datos distribuidos y el procesamiento en tiempo real.

Tableau

Es una herramienta de visualización de datos que permite a los científicos de datos crear gráficos interactivos, paneles de control y presentaciones visuales. 

También, frece una interfaz intuitiva y fácil de usar para explorar y comunicar datos.

SQL

Structured Query Language es un lenguaje de programación utilizado para administrar y analizar bases de datos relacionales. 

Los científicos de datos a menudo utilizan SQL para consultar, filtrar y manipular datos almacenados en bases de datos.

TensorFlow

Es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para realizar cálculos numéricos y construir modelos de aprendizaje automático. 

TensorFlow es ampliamente utilizado para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.

KNIME

Es una plataforma de código abierto que permite a los científicos de datos integrar, manipular y analizar datos a través de una interfaz gráfica. 

Ofrece una amplia gama de herramientas y algoritmos para el análisis de datos y el aprendizaje automático.

Git

Es un sistema de control de versiones distribuido utilizado para rastrear cambios en el código fuente y colaborar en proyectos de desarrollo de software. 

Cada herramienta te permitirá trabajar crecer de forma específica en tu trabajo por lo cual debes identificar la que mejor te funcione.

También date una vuelta por nuestro post sobre el lenguaje de programación Rust que te servirá en tu desarrollo.

¡Escríbenos a nuestro whatsapp! Conócenos y únete al desafío, que tenemos planes para ti y tu crecimiento.

Artículos relacionados

Top 10 proyectos con Python y el sueldo que puedes ganar

Ramón Aguilera
7 meses ago

5 páginas de salarios para conocer el mercado laboral

Ramón Aguilera
11 meses ago

10 Tips para mejorar en Diseño UI y brillar de inmediato

Ramón Aguilera
3 meses ago
Salir de la versión móvil