3 herramientas fundamentales de Data Science

¿Te ha gustado nuestro artículo? ¡Vota!

La ciencia de datos o Data Science es un campo científico que se sirve de múltiples métodos para extraer conocimiento de los datos. Para conseguirlo existen herramientas concretas. Te comentamos cuáles son las más comunes:

1. Scikit-learn

Scikit-learn es un módulo del lenguaje de programación Python. Se trata de una librería de software que se utiliza en Machine Learning o aprendizaje automático. Es de código abierto, e incluye algoritmos de aprendizaje clasificadores, regresores y de análisis de grupos, entre otros. Estos algoritmos son supervisados y no supervisados.

Dentro de Scikit-learn se incluyen diferentes paquetes: NumPy, Pandas, Matplotlib, SymPy, Ipython y ScyPy.

NumPy

NumPy (Numerical Python) es una librería de Python que se utiliza en proyectos de Machine Learning. Se utiliza para crear estructuras de datos con matrices y matrices multidimensionales. Estas estructuras sustituyen a las listas propias de Python incrementando la eficiencia de las herramientas que se estén desarrollando, ya que son más rápidas y ocupan menos espacio. 

Pandas

Pandas es una extensión de Numpy, y es otra biblioteca de Python que se utiliza para estructurar, analizar y visualizar datos de manera automática.

Matplotlib

Otra librería de Python es Matplotlib. Se utiliza para crear representaciones gráficas de los datos. Así, su finalidad es generar de manera automática gráficos en trazado 2D, bebiendo datos que provienen de las listas propias de Python, o bien de las estructuras de NumPy.

SymPy

SymPy es un Computer Algebra System (CAS), o sistema de álgebra computacional en forma de biblioteca Python; se trata de una herramienta interactiva de poco peso, de software libre. Esta librería permite automatizar el cálculo simbólico.

Ipython

Python tiene su propio shell interactivo, un intérprete de comandos que, sin embargo, tiene algunas limitaciones. Ipython salva esas limitaciones, ya que incluye una consola que incorpora funcionalidades que facilitan el trabajo. Entre otras cosas, permite que varias aplicaciones se ejecuten y monitoreen de forma interactiva y en paralelo.

SciPy

Otra biblioteca para Python incluida en Scikit-learn es SciPy, una librería científica que incluye módulos para el desarrollo de tareas de ciencia e ingeniería, desde álgebra lineal hasta FFT, interpolación u optimización, entre otras. SciPy está conectado con NumPy, ya que bebe de ahí las estructuras de datos con las que trabaja.

2. R

R es un lenguaje de programación y un software de código abierto y distribución libre que se utiliza en estadística para la lectura, el análisis y la visualización de los datos. Como Phyton, incluye unas funcionalidades iniciales que se pueden completar con librerías adicionales.

Así, R permite desde el cálculo numérico y el análisis estadístico hasta su visualización a través de gráficos muy desarrollados. Por tanto, es muy útil en Data Sciense y Data Mining.

3. Tensorflow

Tensorflow también es de código abierto. Se trata de una librería utilizada para Deep Learning, un software de segunda generación que nació en Google como una evolución de DistBelief, de código cerrado.

Su importancia en el terreno de la Inteligencia Artificial reside en su capacidad para relacionar datos en red, de manera simultánea, emulando el sistema neuronal del cerebro humano. De este modo, es capaz de encontrar patrones y razonamientos, y aprender a partir de ellos como lo haría una persona.