8 herramientas de ciencia de datos para recoger en 2023

Lo que está en juego nunca ha sido tan alto cuando se trata de tomar decisiones para su empresa. Los días de elegir un plan de acción basado en una intuición quedaron atrás. La estrategia basada en datos es la única forma de mantenerse a flote en este clima digital incierto. Es por eso que los científicos de datos en todas las industrias tienen una mayor demanda que nunca.

¿La meta? Toma de decisiones mejorada.

La ciencia de datos permite a las empresas medir, rastrear y registrar métricas de rendimiento que pueden ayudar a generar una hoja de ruta exitosa para su organización.

¿Cómo llegar allá? Herramientas de ciencia de datos.

Si usted es un líder empresarial, un cambio de carrera o un científico de datos que busca mejorar sus habilidades digitales, Udacity ofrece una amplia gama de programas para todos los niveles. Independientemente de dónde se encuentre en su viaje de transformación digital, familiarizarse con lo siguiente puede ayudarlo a lograr resultados medibles:

matplotlib

Matplotlib es una biblioteca para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python. Los datos son tan buenos como se presentan y las visualizaciones son la forma más fácil de analizar y comprender la información.

pandas

Pandas es un paquete Python de código abierto que normalmente se usa para proyectos de ciencia de datos, análisis de datos y aprendizaje automático. Tiene capacidades de visualización de datos integradas y admite formatos de archivo e idiomas como CSV, SQL, HTML y JSON. Algunas otras características incluyen alineación inteligente de datos, manejo integrado de datos faltantes, remodelación de conjuntos de datos, transformación de datos y fusión acelerada de conjuntos de datos.

entumecido

Abreviatura de Numerical Python, esta biblioteca Python de código abierto permite varias funciones matemáticas y lógicas. También admite álgebra lineal, generación de números aleatorios y más.

Flujo de tensor

TensorFlow es una plataforma de código abierto integral para el aprendizaje automático. Ayuda a los científicos de datos a implementar las mejores prácticas para la automatización de datos, el seguimiento de modelos, la supervisión del rendimiento y el reentrenamiento de modelos. Además, lo utilizan tanto principiantes como expertos.

Cuaderno Jupyter

Esta aplicación web de código abierto permite una colaboración mejorada entre científicos de datos, ingenieros de datos, matemáticos, investigadores y más. Ha sido un elemento básico para los científicos de datos que trabajan con Python.

Cuadro

Tableau es muy importante en términos de comunicación. Ayuda a los equipos a profundizar en los datos, descubrir información oculta y luego visualizar esos datos de una manera digerible. Tableau también ayuda a los científicos de datos a explorar los datos rápidamente, lo cual es especialmente importante con grandes conjuntos de datos.

PyTorch

PyTorch es un marco de aprendizaje automático de código abierto basado en el lenguaje de programación Python y la biblioteca Torch. Torch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para crear redes neuronales profundas.

R

R es un lenguaje de programación avanzado utilizado para cálculos estadísticos complejos. Es ampliamente utilizado por científicos de datos y líderes empresariales en varios campos.

¿Está interesado en obtener más información sobre estas herramientas de ciencia de datos en demanda? Vea qué programas están disponibles a través de Udacity.