Introducción
¡Y si digo que hay una manera de que te conviertas en científico de datos, independientemente de tus habilidades de programación! Además, la mayoría de la gente piensa que ser competente en el conocimiento de programación es imprescindible para convertirse en un científico de datos. Bueno, ¡esta afirmación no es completamente cierta! La ciencia de datos ya no es solo programación.
¿Qué son las herramientas de ciencia de datos?
Estas son herramientas que normalmente evitan el aspecto de programación y proporcionan una GUI (Interfaz Gráfica de usuario) fácil de usar, por lo que cualquier persona con un conocimiento mínimo de algoritmos puede simplemente usarlos para construir modelos de aprendizaje automático de alta calidad.
Muchas empresas (especialmente startups) han lanzado recientemente herramientas de ciencia de datos basadas en GUI. Estas herramientas cubren diferentes aspectos de la ciencia de datos, como el almacenamiento de datos, la manipulación de datos, el modelado de datos, etc.
¿Por qué las herramientas de ciencia de datos?
- No se requiere experiencia de programación
- Mejor gestión del trabajo
- Resultados más rápidos
- Mejor mecanismo de control de calidad
- Uniformidad del proceso
Diferentes tipos de Herramientas de ciencia de datos
- Almacenamiento de datos
- Transformación de datos
- Modelado de datos
- Implementación de modelos
- Visualización de datos
Conclusión
El éxito de cualquier estrategia moderna de análisis de datos depende del acceso completo a todos los datos. Soluciones como las anteriores simplifican y aceleran la toma de decisiones a partir de cantidades masivas de datos de cualquier fuente de datos. Además, podemos ejecutar cualquier modelo de aprendizaje automático que haya desarrollado para profundizar su conocimiento y compromiso con sus clientes u otras iniciativas importantes.
Para saber más: Las 10 mejores Herramientas de ciencia de datos (distintas de SQL Python R) | Adimensionales