7 herramientas de análisis de datos que debes conocer

Análisis de datos

Tokio School | 12/08/2022

El análisis de datos es una disciplina que sigue creciendo y haciéndose un hueco en el mercado. Cada vez son más las empresas que dedican recursos a contratar a profesionales especializados y a buscar herramientas de análisis de datos que las hagan más competitivas.

Esta búsqueda de la diferenciación respecto a la competencia es algo que puedes aprovechar si encuentras una buena formación en análisis de datos y aprendes a manejar algunas de las principales herramientas que se usan hoy en día.  En este artículo vamos a hacer un repaso por 7 de las mejores herramientas de análisis de datos que debes conocer. ¡Empezamos!

Estas son las herramientas de análisis de datos que debes conocer

Sin muchos más preámbulos, te dejamos con nuestra lista con las 7 herramientas de análisis de datos que debes conocer. Si lo que quieres es trabajar en este campo, debes conocerlas todas y aprender a dominar algunas de ellas:

Zoho Analytics

Zoho Analytics es una plataforma que se emplea, sobre todo en Business Intelligence. Esta herramienta sirve para generar informes y para el análisis de los datos recopilados. Accede a las métricas clave del ámbito de la empresa y ayuda a visualizar tendencias y patrones.

Uno de los puntos fuertes de esta herramienta y lo que la convierte en una de las herramientas para análisis de datos más importantes es la generación de tableros personalizados. También facilita la creación de alertas y el uso de herramientas de predicción de resultados.

Con esto en mente, los analistas de datos pueden elaborar predicciones y mejorar la toma de decisiones en el futuro.

Tableau Public

Igual que en el caso de Zoho Analytics, Tableau Public es una de las herramientas de análisis de datos que se emplean en Business Intelligence. En este caso, esta aplicación facilita el análisis de datos históricos y, con ello, la toma de decisiones estratégicas importantes para las empresas.

Tableau Public permite a las empresas procesar la información y darle forma, para, más adelante, ser capaces de presentarla a través de distintas herramientas de visualización de datos. Una visualización que se puede hacer de forma intuitiva y sencilla gracias al trabajo de esta herramienta.

Como último paso, esta herramienta hace que los expertos y las empresas se puedan descargar los resultados y compartirlos con los clientes u otros socios.

Rapid Miner

Rapid Miner es una herramienta de análisis de datos enfocada al trabajo con Machine Learning. Esta completamente orientada a generar distintas analíticas y a pode llevar a cabo una monitorización de las distintas transformaciones que sufren los datos en tiempo real.

Se trata de un software que se puede integrar con otras herramientas útiles en el análisis de datos. Pude acceder a datos recopilados y almacenados en bases de datos tradicionales, así como a otras aplicaciones como Access o Excel.

Respecto a su integración con Machine Learning, esta herramienta es intuitiva y no es necesario tener conocimientos de programación para encontrar y usar las funcionalidades relacionadas con el aprendizaje automático.

Hadoop

Apache Hadoop es un framework de trabajo que se emplea para el tratamiento, procesamiento y análisis de datos para Big Data. Se trata de un entorno de trabajo que cuenta con su propio ecosistema de aplicaciones y tecnologías relacionadas. Además, es una de las herramientas más veteranas en el mundo del análisis de datos.

Las bibliotecas de Hadoop cuentan con modelos de programación simples que se emplean, sobre todo, para el almacenamiento distribuido de la información. Esto quiere decir que Hadoop funciona a través de un clúster de ordenadores conectados entre si.

Apache Hadoop reparte la carga de trabajo y el almacenamiento de los datos para que su procesamiento sea más rápido y eficiente.

MongoDB

MongoDB es una base de datos de tipo NoSQL, lo que la convierte en un elemento especialmente interesante para el almacenamiento de datos no estructurados. No obstante, MongoDB tiene un ámbito de aplicación más amplio que las bases de datos NoSQL tradicionales.

Así, nos encontramos con una herramienta que sirve para distintos proyectos, siendo especialmente útil en aquellos que necesitan escalabilidad. Así, gracias a sus posibilidades, se puede hacer que un sistema de datos escale de manera horizontal de manera sencilla y sin muchos problemas.

Apache Spark

Apache Spark es un motor que se emplea para el procesamiento de datos. Se trata de una herramienta de código abierto y que se usa en programación distribuida, lo que lo convierte en un sistema accesible para el trabajo de los Data Scientist.

Se puede usar como complemento de Hadoop en el procesamiento de los datos, llegando a ser hasta 100 veces más rápido que este en memoria o 10 veces más rápido en disco.

Python

Python es uno de los principales lenguajes de programación que se emplean en análisis de datos, Data Science e Inteligencia Artificial. Se trata de un código que ha ido ganando popularidad con el paso de los años y una de las herramientas de análisis de datos más eficientes.

Obviamente, al tratarse de un lenguaje complejo de programación requiere de más tiempo de aprendizaje que otras herramientas para Big Data, pero, merece la pena ya que es una de las más completas.

Uno de sus grandes inconvenientes ahora mismo es su potencia de procesamiento, que es menor que la que pueden aportar otras herramientas de análisis de datos. Por eso, suele empelarse Python en tareas de integración o en aquellas en las que no existan los cálculos pesados.

¡Fórmate en análisis de datos!

Hemos visto algunas de las herramientas de análisis de datos que debes conocer para poder trabajar en este sector. Algunas de ellas son de más fácil acceso que otras e incluso puedes aprender a usarlas de manera autodidacta. No obstante, si quieres triunfar en el mundo del análisis de datos, lo mejor es que encuentres una formación adecuada para ello.

En Tokio School contamos con un amplio catalogo de cursos de Análisis de Datos, con especializaciones en distintos aspectos. Desde Cloud Computing hasta Big Data o especializaciones en herramientas concretas como Apache Hadoop, que hemos mencionado en este artículo. Elige la que mejor se adapte a lo que necesitas y ¡empieza a formarte!

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