Principales herramientas de análisis de datos que todo científico de datos debería conocer

“Los datos son el petróleo del siglo XXI” es un dicho que escuchamos mucho. Hoy en día, la mayoría de las organizaciones enfatizan los datos para impulsar las decisiones comerciales. Actualmente estamos en una revolución en la que estamos rodeados de computadoras, teléfonos inteligentes, dispositivos inteligentes que están constantemente conectados a alguna red de algún tipo.

La generación de datos ha aumentado exponencialmente y seguirá creciendo en la próxima década. El análisis de datos, por lo tanto, juega un papel importante para descubrir los patrones debajo de los datos. Los datos no solo pueden ayudar a las empresas, sino que también pueden ayudar al gobierno y a varias organizaciones a superar los desafíos mediante una solución impulsada por Analytics. Hay varios tipos de soluciones de análisis:

• Análisis descriptivo: analizar los datos pasados ​​y comprender lo que sucedió.
• Análisis de diagnóstico: analizar los datos pasados ​​y comprender por qué sucedió.
• Análisis predictivo: predecir lo que sucederá en el futuro, utilizando el modelado de aprendizaje automático.
• Análisis prescriptivo: sugiera recomendaciones sobre acciones que se pueden tomar para afectar el resultado.

Como podemos ver, hay principalmente 4 tipos de análisis que se pueden hacer. Hay varias herramientas que pueden ayudar a lograr el análisis deseado requerido.

Herramientas de análisis de datos

Microsoft Excel

Excel es la herramienta más común para analizar hojas de cálculo. Con el tiempo y más de una década de desarrollo, Excel puede realizar análisis estándar utilizando la codificación de Visual Basics. Sin embargo, hay un límite de 1 millón de filas. Excel es bueno para analizar datos estructurados. La salida del gráfico es rápida, pero la salida es muy básica y no interactiva.

Se puede conectar fácilmente con otras fuentes de datos (acceso, sql). Pero el inconveniente muy común es que es menos sofisticado y no profundiza en un nicho específico. La opción de fórmula es muy útil para modificar los datos, pero realizar transformaciones de alto nivel puede ser un poco difícil. El mayor inconveniente es que no es adecuado para el análisis de grandes datos.

pitón o r

Tanto python como R son herramientas analíticas líderes en el mercado. Mientras que R está más centrado en las estadísticas y el modelado de datos, Python es conocido por sus bibliotecas de aprendizaje automático. Sin embargo, ambos lenguajes son más que capaces de realizar transformaciones de datos y manejar grandes cantidades de datos.

Como ambos son software de código abierto, hay una amplia gama de bibliotecas disponibles que pueden actuar como un nicho para análisis específicos. El procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial entran en escena aquí. Python es muy apreciado por su PNL y CV. Como soporte de aprendizaje profundo también está disponible en forma de bibliotecas como Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch.

Los beneficios de usar lenguajes de programación para crear soluciones de análisis son inmensos. Uno puede crear productos que toman datos y hacen todos los análisis sobre ellos y arrojan el resultado deseado. Lo mismo integrado con una interfaz de usuario y una experiencia de usuario adecuadas puede ayudar a crear un producto de extremo a extremo, con modelos de aprendizaje automático integrados.

Uno de los mayores inconvenientes de Python es su velocidad. No hay soporte de procesamiento paralelo como en Apache Spark. A veces, los modelos de ML tardan horas en ejecutarse. Aunque funciona mejor con modelos de aprendizaje profundo si se proporciona una GPU.

Tableau o Power BI

Tableau y Power BI son herramientas muy poderosas para análisis de datos, tableros, visualizaciones e informes. Estos se pueden compartir en navegadores de escritorio y móviles (en el caso de Tableau) y aplicaciones móviles (en el caso de PowerBI). Tableau usa VizQL como su backend de consulta central.

Estas herramientas se pueden categorizar como herramientas de Business Intelligence que son idealmente responsables del análisis descriptivo y de diagnóstico. Debido a las innovaciones recientes en las tecnologías de ML, existen opciones para crear algunos modelos de Machine Learning automatizados en Power BI que están integrados con Azure Machine Learning.

Ambos softwares brindan una opción de implementación local o en la nube. Aunque estos softwares están muy relacionados entre sí, la principal diferencia es la potencia y la velocidad. Tableau es más potente y rápido en comparación con PowerBI. Esta diferencia proviene del hecho de que PowerBI usó el lenguaje SQL como su backend, que es un poco más lento en comparación con VizQL que Tableau ha creado.

Sin embargo, ambas herramientas son muy dinámicas y flexibles cuando se trata de conectarse con la fuente de datos. También admiten actualizaciones de datos en tiempo real (en la base de datos).

sql

SQL (lenguaje de consulta estructurado) no es en realidad una herramienta, sino un lenguaje de programación que se diseñó originalmente para administrar datos en una base de datos relacional. Es uno de los lenguajes más utilizados para acceder a las bases de datos en la actualidad, aunque existe desde 1970.

SQL se usa comúnmente para el desarrollo de software, pero se está convirtiendo en una habilidad obligatoria para los analistas de datos. La programación en SQL es fácil de entender y aprender. SQL también está integrado con varias herramientas de visualización, por ejemplo, redash usa consultas SQL para extraer datos y realizar visualizaciones en ellos.

Hay tantos softwares de bases de datos que utilizan algunas versiones específicas del lenguaje SQL para acceder a los datos. Por ejemplo, OracleDB, servidor MsSQL, PostGreSQL, etc. Por lo tanto, SQL es muy apreciado en el mundo del análisis de datos. SQL es excelente para realizar uniones en varias tablas y extraer los datos deseados. Las agregaciones después de usar Group By se pueden usar en un conjunto de datos mucho más grande, en comparación con las tablas dinámicas en las hojas de cálculo.

Pago: Habilidades de ciencia de datos

S.A.S.

El instituto SAS es una empresa de software y el desarrollador del software de análisis SAS que utiliza la programación SAS. Los productos que ofrece SAS son muy versátiles. SAS inicialmente se utilizó para el análisis estadístico y la visualización de datos.

Es una de las herramientas más utilizadas por diversas organizaciones para el análisis de datos. Durante el período, la suite SAS ha crecido con el tiempo. Ahora hay muchas otras opciones además del análisis descriptivo. SAS ofrece pronósticos, aprendizaje automático y también análisis de texto.

Esto le da a SAS un gran impulso en el mercado de Análisis de Datos. Pero con tal versatilidad vienen los costos más altos. SAS tiene uno de los productos más costosos debido a la gran cantidad de desarrollo que se requiere para construir el producto. SAS es definitivamente uno de los mejores y más fáciles de usar softwares que existen para Analytics Solutions.

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Estudio de datos de Google

El estudio de datos de Google es una herramienta gratuita de visualización y creación de paneles que ofrece Google. Se puede conectar fácilmente a Google Analytics, Google Ads y Google BigQuery para crear canalizaciones de datos fácilmente.

BigQuery, por otro lado, admite varios modelos de aprendizaje automático. Por lo tanto, da una ventaja sobre el uso de varios modelos en la nube. Hay un próximo soporte para Auto-ML que parece prometedor y podría revolucionar el mundo de la ciencia de datos. Data Studio también puede trabajar con datos de una variedad de otras fuentes, dado que los datos se replican primero en BigQuery mediante una canalización de datos como Stitch.

Data Studio es un servicio 100% administrado y basado en la nube. No hay requisitos para instalar o mantener infraestructuras. Todos los servidores están configurados por Google mismo. Aunque Data Studio es fácil de usar, falla al crear paneles más sofisticados. Las visualizaciones complejas no son posibles.

No hay una opción para modificar o personalizar las visualizaciones como lo proporciona Tableau. Por lo tanto, los tableros a veces pueden parecer muy simples. Un comentario constante sobre Data Studio es que la carga del tablero se vuelve exponencialmente lenta con el aumento de la complejidad de las funciones que forman parte de la vista.

Este es un efecto secundario del mecanismo de conexión en vivo y la solución consiste en utilizar una extracción programada en los casos en que el rendimiento es crítico. Data Studio se puede usar cuando una organización usa el ecosistema de Google para almacenar los datos y se requiere un análisis moderado de los datos.

Leer: Ciencia de datos vs Análisis de datos

Conclusión

Echamos un vistazo rápido a las diversas herramientas utilizadas en el campo del análisis de datos. Cada herramienta tiene sus pros y sus contras. Pero uno puede asegurarse de encontrar la herramienta adecuada que se adapte a los requisitos. El mundo del análisis de datos ha evolucionado mucho y ha dado lugar al desarrollo de muchas herramientas. Por lo tanto, hay mucho para elegir.