6 herramientas de análisis de datos que usarás durante tu máster

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La creciente demanda e importancia de la analítica de datos en el mercado ha generado muchas aperturas en todo el mundo. Se vuelve un poco difícil preseleccionar las principales herramientas de análisis de datos, ya que las de código abierto son más populares, fáciles de usar y orientadas al rendimiento que la versión de pago.

Hay muchas herramientas de código abierto que no requieren mucha o ninguna codificación, y logran ofrecer mejores resultados que las versiones de pago, por ejemplo, programación R en minería de datos y Tableau Public, Python en visualización de datos.

A continuación, mostramos la lista de las 6 mejores herramientas de análisis de datos que podrás usar durante un máster en Big Data, Análisis de Datos o en Ciencia de Datos, tanto de código abierto como de pago, según su popularidad, aprendizaje y rendimiento.

Las 6 mejores herramientas de análisis de datos

Programación R

R es la herramienta de análisis líder en la industria y se usa ampliamente para estadísticas y modelado de datos. Puede manipular fácilmente tus datos y presentarlos de diferentes formas.

Ha superado a SAS en muchos aspectos, como la capacidad de datos, el rendimiento y los resultados. R se compila y se ejecuta en una amplia variedad de plataformas como UNIX, Windows y MacOS.

R también proporciona herramientas para instalar automáticamente todos los paquetes según los requisitos del usuario, que también se pueden ensamblar bien con Big Data.

Tableau Public

Tableau Public es un software gratuito que conecta cualquier fuente de datos, ya sea un almacén de datos corporativo, Microsoft Excel o datos basados ​​en la web, y crea visualizaciones de datos, mapas, paneles con actualizaciones en tiempo real que se presentan en la web.

También se pueden compartir a través de las redes sociales o con el cliente. Permite el acceso para descargar el archivo en diferentes formatos. Las capacidades de Big Data de Tableau lo hacen importante y uno puede analizar y visualizar datos mejor que cualquier otro software de visualización de datos en el mercado.

Python

Python es un lenguaje de scripting orientado a objetos que es fácil de leer, escribir y mantener, siendo una herramienta gratuita de código abierto. Fue desarrollado a fines de la década de 1980 y admite métodos de programación tanto funcionales como estructurados.

Python es fácil de aprender, ya que es muy similar a JavaScript, Ruby y PHP. Además, Python tiene muy buenas bibliotecas de aprendizaje automático.

Otra característica importante de Python es que se puede ensamblar en cualquier plataforma como un servidor SQL, una base de datos MongoDB o JSON. Python también puede manejar muy bien datos de texto.

SAS

SAS es un entorno de programación y un lenguaje para la manipulación de datos y líder en análisis, desarrollado por el Instituto SAS en 1966 y desarrollado en los años 80 y 90. SAS es fácilmente accesible, manejable y puede analizar datos de cualquier fuente.

SAS presentó un gran conjunto de productos en 2011 para la inteligencia del cliente y numerosos módulos SAS para análisis web, de redes sociales y de marketing que se utilizan ampliamente para perfilar clientes y prospectos. También puede predecir sus comportamientos, administrar y optimizar las comunicaciones.

Apache Spark

En la Universidad de California, el laboratorio AMP de Berkeley desarrolló Apache en 2009. Apache Spark es un motor de procesamiento de datos rápido a gran escala y ejecuta aplicaciones en clústeres Hadoop 100 veces más rápido en memoria y 10 veces más rápido en disco.

Spark se basa en la ciencia de datos y su concepto hace que esta sea sencilla. Spark también es popular para el desarrollo de canalizaciones de datos y modelos de aprendizaje automático.

Spark también incluye una biblioteca, MLlib, que proporciona un conjunto progresivo de algoritmos de máquina para técnicas de ciencia de datos repetitivas como clasificación, regresión, filtrado colaborativo, agrupación en clústeres, etc.

Excel

Excel es una herramienta analítica básica, popular y ampliamente utilizada en casi todas las industrias. Excel se vuelve importante cuando existe un requisito de análisis de los datos internos del cliente.

Excel tiene la opción avanzada de análisis de negocios que ayuda en las capacidades de modelado que tienen opciones predefinidas como la detección automática de relaciones, la creación de medidas DAX y la agrupación de tiempo.

Hasta aquí las 6 principales herramientas de análisis de datos que usarás durante tu máster. ¿Necesitas información y opiniones sobre másteres y posgrados en Big Data y Ciencia de Datos? Solicita asesoramiento gratuito.