Herramientas de ciencia de datos: todo lo que necesitas saber

El trabajo de un científico de datos se hace cada vez más importante en un mundo donde los datos están en todas partes. Su análisis de la información y creación de algoritmos le permiten predecir y ofrecer soluciones a problemas que existen dentro de las empresas, e identificar oportunidades favorables. Para ello, necesita conocer las herramientas de ciencias de datos que harán su labor eficaz y exitosa. Exploremos cuáles son estas herramientas.

Una de las principales características que definen a un científico de datos exitoso son sus habilidades de programación para escribir código efectivo, según las necesidades del proyecto al que se enfrente. Para lograr este objetivo y trabajar de forma exitosa con las herramientas de ciencia de datos, es necesario conocer a fondo algunos lenguajes de programación:

SQL, cuyo nombre al español se traduce como Lenguaje de Consulta Estructurada, es un lenguaje de programación para manejar el almacenamiento,y realizar consultas en bases de datos relacionales. El principal objetivo de SQL es que el científico de datos pueda consultar datos específicos de una gran cantidad de información, así como ordenarlos, estructurarlos y presentarlos de la forma más simple y asequible. Usualmente, el científico de datos utiliza SQL para hacer esta recuperación y después procesar dichos datos en otro lenguaje de programación, como R o Python.

SQL cuenta con una estructura clara y comprensible de fácil uso para principiantes. Además, es versátil, pues es posible hacer consultas en cualquier base de datos. Por último, cabe destacar que SQL cuenta con control de acceso, por lo que puede restringir el acceso a la base de datos para ciertos usuarios o un grupo de usuarios en particular. 

Python es un lenguaje de programación universalmente utilizado para el procesamiento de datos. Su sintaxis simple hace que la escritura de código en este lenguaje sea relativamente fácil. Python tiene un intérprete incorporado que le permite a los científicos de datos probar diferentes hipótesis según procesan los datos. Es un lenguaje que funciona en múltiples plataformas, su escritura de código está estandarizada, es de código abierto y tiene una comunidad sumamente unida. 

Para que el desarrollo de proyectos a través de Python resulte más fácil, existen bibliotecas. Estas son herramientas que contienen plantillas que ayudan al científico de datos a no tener que escribir código de forma repetitiva, y pueda simplemente ingresar y recuperar datos de acuerdo a sus necesidades. Entre las bibliotecas más populares se encuentran Pandas, Matplotlib y NumPy.

Este lenguaje de programación se utiliza a la par de Python. Fue creado de forma específica para la estadística, el análisis de datos y el aprendizaje automático o Machine Learning. Algunas de sus principales características son que puede trabajar con diferentes paradigmas de programación, es interpretable, cuenta con una sintaxis simple y herramientas de interactividad que resultan muy convenientes. 

R se puede utilizar para limpiar y procesar datos, realizar pruebas, combinar tablas, el análisis de modelos regresivos y hasta operaciones matemáticas.

A estos tres lenguajes de programación se les considera los más importantes en el desarrollo de cualquier proyecto para Data Science. Su conocimiento, por lo tanto, resulta fundamental para quien quiera dedicarse a este campo. Hoy en día es posible aprender estos lenguajes a través de un curso de ciencia de datos en línea, como el de TripleTen.

Para que los datos puedan ser utilizados en el desarrollo de un proyecto, estos necesitan procesarse. A esta etapa se le conoce como ETL, que por sus siglas en inglés refiere a un proceso de tres etapas: extracción, transformación y carga. Mientras más datos y tareas de análisis existan, necesariamente habrá más procesos de ETL. 

Sin embargo, gestionar procesos ETL de forma manual tiende a ser tedioso, además de que necesita de muchas personas. Por esta razón, existen herramientas de ciencia de datos que facilitan este procedimiento; veamos cuáles son algunas de las más populares.

Apache Airflow. Esta es una de las herramientas para gestión de procesos ETL de código abierto más utilizadas. Con esta plataforma, el administrador es capaz de establecer una serie de parámetros y generar un conjunto de tareas que se realizan de forma automática. Sus principales componentes son: 

- el programador con el cual se determinan las tareas que se deben ejecutar; 

- el ejecutor, es decir un componente que determina a través de cuál ejecutor se va realizar la tarea; 

- una base de metadatos en la que se guardan datos de información descriptiva sobre tareas y su estado; 

- y finalmente un servidor web, con el cual el usuario puede monitorear, administrar y realizar tareas. 

Dentro de las ventajas que tiene Apache Airflow se encuentran su escalabilidad —ya que puede manejar una gran cantidad de datos y tareas— y su interfaz sencilla. Cabe resaltar que además tiene un API flexible integrable a servicios como Azure, PostgreSQL, Google, Amazon S3, entre otros.

PySpark. PySpark es una herramienta de ciencia de datos que se utiliza para el manejo de procesos ETL. PySpark resulta especialmente amigable para personas que conocen a profundidad Python y sus librerías. Algunos de sus beneficios es que cuenta con procesamiento en memoria, lo que aumenta la velocidad de sus procesos significativamente. 

Además, PySpark es dinámico por naturaleza  y cuenta con procesamiento en tiempo real, lo que ayuda al desarrollo en paralelo. Esta herramienta resulta especialmente útil cuando se necesita realizar una tarea de forma rápida y la cantidad de datos es extremadamente alta.

Un proyecto en desarrollo de ciencia de datos requiere de un procesamiento de datos efectivo que asegure la calidad de los recursos con los que se trabajará; de ahí la importancia del proceso ETS para todo científico de datos que quiera desempeñar su trabajo de manera eficaz.

Los científicos de datos son personas que conocen al derecho y al revés su profesión: saben de algoritmos, aprendizaje profundo, estadística, matemáticas y muchas cosas más. Pero, ¿qué hace un científico de datos cuando necesita comunicar sus ideas a alguien que no trabaja dentro de su misma área? Ahí es donde entra la visualización. A partir de gráficos, mapas y tablas, el científico de datos es capaz de comunicar los hallazgos de su arduo trabajo de forma efectiva. 

En todas las etapas de cualquier proyecto en desarrollo, la visualización es necesaria: solo de esta manera es posible comunicar la información con todas las personas involucradas en el proyecto, y establecer en dónde estamos y hacia dónde dirigirnos. Exploremos cuáles son algunas de las herramientas de visualización para la ciencia de datos.

- Flourish es un servicio de visualización en línea. Tiene la capacidad de hacer animaciones y crear una narración a partir de los datos ingresados. Flourish funciona tanto en computadoras como en teléfonos inteligentes. Con la versión pro hasta tres personas pueden trabajar en una misma visualización, además de tener herramientas de privacidad y funcionar con los servicios de Google. Una gran ventaja de la versión de paga de Flourish es los usuarios tienen accesos a cursos que les enseña a utilizar la plataforma.

- Datawrapper es una herramienta de visualización diseñada principalmente para personas que provienen de industrias creativas como escritores, blogueros, comunicólogos, etc. No necesitas saber de código para utilizarla y puedes crear visuales complejos e interactivos con ella.

- Tableau es un servicio de procesamiento y visualización de datos altamente utilizado. Cuenta con dos versiones: la pública y la de escritorio. En la versión pública las visualizaciones que creas están disponibles de forma pública y solamente puedes importar datos de un archivo de texto o Excel. Por otro lado, con la versión de escritorio las visualizaciones que creas pueden hacerse privadas, además de que te permite importar archivos XML, SQL, Microsoft Azure, MySQL, entre otros. Tableau es sumamente poderoso aun en la versión gratuita, pero puede tener una interfaz complicada para aquellos que apenas empiezan con esta herramienta.

- Plotly es un servicio de visualización ideal para analistas y científicos de datos. Con él se pueden realizar paneles, gráficos y mapas interactivos sumamente detallados. Cuenta con un biblioteca extensa y la ventaja de que varios usuarios puedan trabajar en el desarrollo de un visual en conjunto. Su soporte técnico es impecable y siempre está a disposición de los usuarios en caso de que exista un problema. Desafortunadamente, esta herramienta no cuenta con una versión gratuita.  

Hoy en día es esencial que todo profesionista que trabaje en ciencia de datos comprenda a profundidad sobre aprendizaje automático y Big Data. Recordemos que el objetivo del aprendizaje automático es entrenar programas de inteligencia artificial para que tengan la capacidad de tomar decisiones precisas y de manera rápida, con el propósito de aumentar los beneficios de una empresa. Para ello, se deberá dominar una serie de herramientas de ciencia de datos. Aquí algunas de las opciones más populares:

- Apache Spark. Es una herramienta de procesamiento y análisis de datos de código abierto que, además de ser dinámico, sumamente rápido y poderoso, puede ser usado para Machine Learning. Cuenta con una librería de algoritmos para aprendizaje automático llamada Spark Mlib.

- Azure. Es un servicio en la nube específicamente creado para Data Science que permite el desarrollo y manejo de proyectos para aprendizaje automático. Cuenta con una serie de herramientas integradas de inteligencia artificial.

En el mundo de Data Science es necesario mantenerse al tanto de los nuevos hallazgos que se dan en inteligencia artificial, pues estos tienen influencia directa en los algoritmos de Machine Learning y Deep Learning que utilizan los científicos de datos.

Así como un caballero sin espada simplemente es un humano con 30 kilos de metal encima, las herramientas de ciencia de datos son necesarias para que los científicos de datos puedan desempeñar su labor de manera eficaz y precisa, y, aunque conocerlas a profundidad requiere práctica y entrenamiento, un curso de ciencia de datos en línea como el de TripleTen puede ayudar a cualquier entusiasta de la ciencia de datos que quiera trabajar en el sector tecnológico a lograrlo.
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