{"id":28137,"date":"2023-03-10T11:02:50","date_gmt":"2023-03-10T11:02:50","guid":{"rendered":"https:\/\/mioti.es\/?p=28137"},"modified":"2023-03-10T14:36:15","modified_gmt":"2023-03-10T14:36:15","slug":"las-herramientas-mas-utilizadas-por-el-data-scientist","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mioti.es\/es\/las-herramientas-mas-utilizadas-por-el-data-scientist\/","title":{"rendered":"Las herramientas m\u00e1s utilizadas por el Data Scientist"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">El <strong><em>Data Science<\/em><\/strong> es una disciplina cient\u00edfica centrada en el an\u00e1lisis de grandes fuentes de datos para extraer informaci\u00f3n, comprender la realidad y descubrir patrones con los que tomar decisiones. Carlos Picazo, experto en la materia y profesor del m\u00e1ster en Data Science <\/span><a href=\"https:\/\/mioti.es\/es\/el-data-scientist-un-talento-escaso\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">define simplificadamente<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> esta disciplina como<strong> la ciencia que nos ayuda a responder preguntas a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de datos<\/strong>.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El <em>Data Science<\/em> es un campo interdisciplinar en el que se <strong>utilizan muchas metodolog\u00edas y herramientas diferentes<\/strong>, y para poder desenvolvernos en este sector a la perfecci\u00f3n hay que conocer los instrumentos clave, adem\u00e1s de mantenerse siempre actualizado de los nuevos desarrollos y funcionalidades que colaboren en la constante optimizaci\u00f3n del trabajo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El trabajo de los <em>Data Scientists<\/em> se divide grosso modo en tres tareas principales: <strong>el almacenamiento, el an\u00e1lisis y la visualizaci\u00f3n de datos<\/strong>. Estas ser\u00e1n las tres funciones por las que dividiremos las <strong>herramientas m\u00e1s destacadas<\/strong> que actualmente se utilizan en la profesi\u00f3n del sector del data science.<\/span><\/p>\n<h2>Herramientas para el almacenamiento de datos<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A partir del bruto de datos de los Data Warehouse de las compa\u00f1\u00edas, los data scientists elaboran sus propias bases de datos con las que realizar\u00e1n las\u00a0anal\u00edticas. Para ello, utilizan consultas a ficheros <\/span><b>CSV<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, el open source <\/span><b>MySQL<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o si la empresa cuenta con licencia, herramientas como <\/span><b>SQL<\/b> <b>Server<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><strong>SQL<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El SQL es un <strong>lenguaje de programaci\u00f3n espec\u00edfico para bases de datos<\/strong> que permite administrar y gestionar datos alojados en SQL como MySQL o Microsoft SQL Server. Este lenguaje permite acceso, gesti\u00f3n y recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n espec\u00edfica de las bases de datos. SQL es adem\u00e1s de vital importancia porque al utilizar otros lenguajes como, por ejemplo, <\/span><a href=\"https:\/\/thebridge.tech\/blog\/nuevo-programa-online-data-analytics\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Python<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, tambi\u00e9n tendr\u00e1s que saber de SQL para\u00a0acceder y administrar su base de datos\u00a0y poder manejar la informaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<h2>Instrumentos para el an\u00e1lisis de datos<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Al llegar a este paso las herramientas utilizadas pueden ser muchas y suelen variar dependiendo de <strong>si la empresa paga licencias o prefiere plataformas abiertas<\/strong>. Muchas compa\u00f1\u00edas utilizan sistemas de anal\u00edtica de big data <strong>mediante R, KNIME o los ya mencionados Python o SQL<\/strong>. En otras empresas usan plataformas m\u00e1s enfocadas a lo comercial como son SAP, SAS o RapidMiner.<\/span><\/p>\n<h3><strong>SAS<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta es una herramienta de <strong>software estad\u00edstico<\/strong> con una variedad de bibliotecas y herramientas estad\u00edsticas pensadas para organizar datos. Se trata de una herramienta muy potente de pago que por lo general utilizan las grandes industrias.<\/span><\/p>\n<h3><strong>Lenguaje de programaci\u00f3n R<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Otra buena opci\u00f3n que tambi\u00e9n utilizan las empresas para dar soluciones a trav\u00e9s de los datos es el mencionado lenguaje de programaci\u00f3n <\/span><b>R<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. R proporciona soporte para la manipulaci\u00f3n de datos, <strong>cuenta con paquetes capaces de transformar datos desordenados en una forma estructurada<\/strong> y facilita el trazado y la representaci\u00f3n gr\u00e1fica.<\/span><\/p>\n<h2>Herramientas para la\u00a0visualizaci\u00f3n de datos<\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La correcta exposici\u00f3n de los datos es una de las variables m\u00e1s importantes del trabajo de un data scientist, ya que, si sus resultados no son comprensibles, no tendr\u00e1n valor para el consumidor final. Por ello, la utilizaci\u00f3n de herramientas que colaboren en una visualizaci\u00f3n de los datos \u00f3ptima es una parte esencial del trabajo de an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre las herramientas m\u00e1s utilizadas por los data scientist para realizar esta tarea destacan Tableau,\u00a0QlickView, y las polivalentes y ya mencionadas SAS\u00a0y\u00a0SAP. Mediante estas plataformas se pueden compilar una gran cantidad de fuentes de datos y transformarlos de manera f\u00e1cil en visualizaciones adaptadas a las necesidades.<\/span><\/p>\n<h3><b>Qlik View<\/b><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta es una herramienta que destaca por su <strong>potente procesamiento de datos en memoria y por su tecnolog\u00eda patentada para ejecutar y almacenar resultados de manera r\u00e1pida<\/strong>. Adem\u00e1s, da la posibilidad de mantener autom\u00e1ticamente la asociaci\u00f3n de datos y de comprimirlos a solo el 10% del tama\u00f1o inicial. Sus visualizaciones son de las m\u00e1s aclamadas entre los data scientist por su adaptabilidad y su f\u00e1cil lectura.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\"><b>Tableau<\/b>\u00a0<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tableau es un software especializado en <strong>transformar datos tabulados en visualizaciones \u00f3ptimas<\/strong>. Esta herramienta permite analizar datos en tiempo real mediante una conexi\u00f3n directa a las bases de datos, permitiendo <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">identificar anomal\u00edas o \u00e1reas de oportunidad en el corto plazo. Con una interfaz muy intuitiva, permite generar cuadros de mando interactivos y funcionales.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las herramientas utilizadas por los data scientist dependen mucho del tama\u00f1o de la empresa para la que trabajen, del volumen de datos que manejen, de las necesidades de cada proyecto e incluso de su preferencia por una interfaz u otra. Adem\u00e1s, ante los constantes avances que el campo del dato est\u00e1 viviendo, hay que mantenerse actualizado para conocer y poder aprovechar todos los desarrollos que faciliten el trabajo del an\u00e1lisis de datos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Si quieres formarte en las herramientas m\u00e1s destacadas del an\u00e1lisis de datos, en <a href=\"http:\/\/mioti.es\">MIOTI Tech &amp; Business School<\/a> contamos con el <\/span><a href=\"https:\/\/mioti.es\/es\/master-data-science-big-data\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00e1ster en Data Science &amp; Big Data<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">. Un programa<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> pr\u00e1ctico en el que los alumnos aprenden en tan solo cuatro meses y de la mano de grandes profesionales de empresas tan importantes como Accenture o Unlimiteck todos los conceptos y herramientas necesarias e imprescindibles para poder desenvolverse en el sector profesional del Big Data.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El Data Science es una disciplina cient\u00edfica centrada en el an\u00e1lisis de grandes fuentes de datos para extraer informaci\u00f3n, comprender la realidad y descubrir patrones con los que tomar decisiones. 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