Herramientas para el análisis de datos

Imagen de portada con el texto "Herramientas para el análisis de datos" y los logos de R, Python y SQL

En este artículo conocerás las herramientas para el análisis de datos necesarias para poder extraer y analizar información, sabrás para qué sirven cada una de ellas y cuáles son sus características.

Cada rol y fase para el procesamiento de datos y generación de la información tiene su herramienta que la acompaña.

Roles de las personas que trabajan en Ciencia de Datos
En este artículo conoce los diferentes roles, actividades y conocimientos que deben tener las personas que trabajan en Ciencia de Datos.

Herramientas para el análisis de datos dependiendo de cada fase o rol

Ingeniería de datos

Esta persona es la arquitecta, es quien constantemente está construyendo las herramientas para poder almacenar los datos. Crean bases de datos y las sintetizan.

SQL

Entre las herramientas para el análisis de datos, esta es la más utilizada. SQL es la herramienta para poder extraer información, sintetizar la base de datos y crear cuadros de control de las operaciones.

Esta herramienta permite extraer minuciosamente la información como la desea el ingeniero o analista. Puede sintetizar miles o millones de registros a través de sus consultas.

Esta herramienta para el análisis de datos genera un producto digital que expresa en síntesis a través de cuadros de control los resultados de la empresa basado en datos, pasados y presentes, y así, poder realizar comparaciones.

Científico de datos

Las personas que desempeñan este rol, utilizan la estadística para ejecuta modelos que permitan reconocer hacia dónde van los datos, su futuro; todo, basado en su pasado y presente.

Las herramientas de análisis de datos que utilizan las personas científicas de datos son exploratorias, predictivas y la información generada se basan en modelos estadísticos y matemáticos según las necesidades del negocio.

Lenguaje de programación R

R sirve para la generación y visualización de información, esta herramienta tiene un enfoque más estadístico.

El lenguaje de programación R, suele parecer un poco más complejo al principio, tiene una curva de aprendizaje un poco más alta, pero simplifica mucho el trabajo.

Este lenguaje tiene otras herramientas adicionales de apoyo, son librerías que extienden la funcionalidad del lenguaje. Los más utilizados son: ggplot2, que permite generación de gráficos coloridos y con muchas herramientas de edición; y dplyr, esta librería permite reorganizar la información.

Lenguaje de programación Python

Python es una herramienta más de ingeniería, sin embargo, también es muy potente para la generación y visualización de información.

Python es un leguaje muy parecido a otros lenguajes de programación como C++ o Java.

Python tiene librerías como herramientas de apoyo: Pandas y Numpy. Ambos permiten reorganizar la información y aumentan la eficiencia a la hora de escribir código para poder interpretar los datos.

Más sobre Python y R

Estas herramientas para el análisis de datos permiten generar gráficos. Uno puede especializarse en cualquiera de los dos. Ambos son open source y su uso no está condicionado a algún tipo de licencia.

Ambos lenguajes son herramientas para exploración y realización de análisis descriptivos.

Los análisis descriptivos permiten conocer e interpretar la información basado en los datos que se tienen. Los análisis exploratorios, son aquellos análisis que en ciencia de datos nos permiten predecir, proyectar, basado en los datos pasados y presentes.

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