Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos
Introducción
etc que las computadoras pueden procesar y proporcionar resultados. La recopilación de datos nos permite almacenar, manipular y analizar información importante sobre nuestros clientes actuales y potenciales y descubrir información valiosa. Hoy en día, la recopilación de datos puede ayudarnos a comprender mejor a nuestros clientes y el negocio se ha vuelto relativamente fácil.
Y la mayoría de los gigantes tecnológicos como Google, Facebook, Microsoft, IBM, Amazon Web Services, etc. y tantas otras empresas importantes y pequeñas están invirtiendo mucho su valioso tiempo y valiosos recursos en datos y, por lo tanto, en el tema de la ciencia de datos. El rápido aumento del reconocimiento de la ciencia de datos ha dado como resultado la creación de una variedad de diversas herramientas y tecnologías para el beneficio y beneficio de los científicos de datos.
La ciencia de datos es un campo emergente que utiliza varios métodos, procesos, algoritmos y técnicas para extraer conocimientos y perspectivas significativas de una enorme cantidad de datos estructurados y no estructurados. La ciencia de datos también incluye minería de datos, aprendizaje automático y big data. Combina el estudio de la experiencia en el dominio y las habilidades de programación utilizando técnicas y teorías extraídas de muchos campos dentro del contexto de las matemáticas, la estadística, la informática, el conocimiento del dominio y las ciencias de la información.
En este blog, discutiremos y comprenderemos en profundidad las fantásticas herramientas que son extremadamente útiles para desarrollar y aumentar las habilidades de ciencia de datos y también para crear proyectos únicos y prácticos. Estas herramientas se pueden utilizar para la creación de modelos, el procesamiento, el análisis de resultados, la implementación y mucho más.
Empecemos:
1. GitHub
GitHub es una plataforma donde los desarrolladores pueden alojar su código para el control de versiones y la colaboración. El beneficio principal de GitHub es su sistema de control de versiones, que permite a los desarrolladores colaborar ininterrumpidamente con otros desarrolladores sin comprometer la integridad del proyecto original. Los proyectos alojados en GitHub son software de código abierto. GitHub es una plataforma donde más de 65 millones de desarrolladores dan forma al futuro del software, juntos. GitHub es el mejor lugar para que los desarrolladores manifiesten sus códigos y discutan proyectos con una comunidad exquisita.
Ahora, el conocimiento de GitHub se ha convertido en uno de los requisitos básicos para un científico de datos. Los científicos de datos pudieron usar Github por una razón equivalente a la que hacen los ingenieros de software para colaborar, realizar cambios en los proyectos y tener la capacidad de rastrear y revertir los cambios a lo largo del tiempo. Tradicionalmente, los científicos de datos no tenían que usar GitHub, ya que a menudo el método de poner los modelos en producción lo manejaban equipos de ingeniería de datos o software. Es gratis y abrirá uno de los mejores lugares para que los desarrolladores muestren sus proyectos y colaboren con otros científicos de datos increíbles de la comunidad.
Fuente de la imagen: comunidad de desarrolladores dev.to
2. IDE
Un entorno de desarrollo integrado (IDE) es una plataforma de software que proporciona a los desarrolladores instalaciones completas para codificar y desarrollar. Es una herramienta de codificación que permite escribir, probar y depurar código de manera más eficiente, ya que estos IDE generalmente ofrecen finalización de código o información sobre el código resaltándolos. Los IDE ayudan a desarrollar la integración de los diferentes aspectos de un programa de computadora. IDE juega un papel esencial en el desarrollo de Data Science (DS) y Machine Learning (ML) debido a sus vastas bibliotecas. Elegir el IDE adecuado que se adapte a nuestras necesidades suele ser una tarea muy importante. Aquí está la lista de algunos IDE adecuados para ciencia de datos y aprendizaje automático:
- Google Colab
- Cuaderno Jupyter
- Spyder
- Pycharm
- Código de Visual Studio
- Thonny
- Átomo
- Texto sublime
Un buen IDE como asistente de científicos de datos para compilar, depurar, probar código y hacerlo libre de errores.
Fuente de imagen: analyticsvidhya.com
3. Servicios web de Amazon (AWS)
Amazon Web Services es una subsidiaria de Amazon Company que ofrece servicios a pedido de plataformas de computación en la nube (IaaS, PaaS, SaaS) y API a muchas personas, empresas y gobiernos, basándose en un medidor de pago por uso. Estos servicios web de computación en la nube proporcionan una variedad de componentes básicos y herramientas para la computación distribuida junto con una infraestructura técnica abstracta. Los científicos de datos se apoyan tanto en las empresas como en el mundo técnico con el análisis de datos para lograr los resultados deseados. En el campo del aprendizaje automático (ML), los científicos de datos diseñan, desarrollan y construyen modelos a partir de datos procesándolos, crean y trabajan en varios algoritmos y entrenan los modelos para predecir y lograr sus objetivos comerciales.
Hoy, en 2021, AWS comprende más de 200 productos y servicios que incluyen computación en la nube, almacenamiento en la nube, redes, administración de bases de datos, análisis de datos, implementación de aplicaciones, aprendizaje automático, desarrollo móvil, herramientas para desarrolladores, Internet de las cosas y varias otras herramientas y servicios.
Fuente de imagen: analyticsvidhya.com
4. Kaggle
Kaggle es una subsidiaria creada por Google LLC. Es una plataforma en línea para científicos de datos y entusiastas del aprendizaje automático. Kaggle es una comunidad abierta que permite a los usuarios encontrar y publicar varios conjuntos de datos para ciencia de datos y aprendizaje automático, explorar y construir modelos en un entorno de ciencia de datos basado en la web, trabajar con otros científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático en la comunidad, y También puede participar en concursos para resolver desafíos de ciencia de datos. Kaggle se introdujo en 2010 al ofrecer competencias de aprendizaje automático y ahora también ofrece una plataforma pública para datos, un escritorio amplio para científicos de datos en la nube y también educación en inteligencia artificial. Kaggle ha organizado cientos de concursos de aprendizaje automático y estos concursos han desarrollado muchos proyectos exitosos, incluida la investigación del VIH, las calificaciones de ajedrez y la previsión de tráfico.
Fuente de imagen: analyticsvidhya.com
5. Desbordamiento de pila
Stack Overflow es una plataforma SaaS de colaboración e intercambio de conocimientos para empresas y también para programadores. Stack Overflow presenta preguntas y respuestas sobre una buena variedad de temas de programación para entusiastas y profesionales de TI. Fue desarrollado en 2008 por Jeff Atwood y Joel Spolsky y el sitio insignia de Stack Exchange Network. Es una comunidad de código abierto para que los desarrolladores trabajen juntos y se ayuden entre sí.
Hasta marzo de 2021, Stack Overflow registró 14 millones de usuarios registrados y recibió más de 21 millones de preguntas y 31 millones de respuestas. La mayoría de las preguntas discutidas se basan en Java, Python, R, Android y muchos más.
Fuente de imagen: medium.com
Conclusión:
En este blog, hemos discutido las herramientas de ciencia de datos más básicas y esenciales que todo aspirante a ciencia de datos debe conocer. Estas herramientas ayudan a desarrollar las habilidades y a obtener actualizaciones sobre las tecnologías de ciencia de datos de moda.
Gracias por leer. Hágame saber si hay algún comentario o retroalimentación.
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