Herramientas de Análisis de Datos que Necesitas Conocer en 2023

Data Analysis Tools to Know in 2023

¿Qué herramientas necesitas conocer para ser un analista de datos exitoso?

Tal vez desees convertirte en un experto en análisis de datos, o puede que sea un campo completamente nuevo para ti. En cualquier caso, estar preparado es siempre crucial. La mayoría de las personas que ingresan a una nueva carrera están buscando el objetivo final: conseguir un trabajo. Sin embargo, algunos están tan enfocados en conseguir su trabajo ideal que olvidan que necesitan ser competentes en las habilidades y herramientas requeridas.

¿Qué es un Analista de Datos?

Un Analista de Datos es alguien que examina datos y proporciona informes y visualizaciones que explican los datos.

Un analista de datos no suele pasar su día programando. Sus responsabilidades involucran el uso de su mentalidad técnica junto con sus habilidades en Excel, programación o SQL para identificar tendencias, patrones y soluciones que pueden ayudar al proceso de toma de decisiones de un negocio. También es responsable de convertir estos hallazgos en visualizaciones para presentar a los interesados.

Ahora, vamos a los herramientas imprescindibles que un analista de datos necesita para tener éxito en su trabajo.

¿Qué herramientas necesitas conocer como Analista de Datos?

Excel

  • Tipo de herramienta: Software de hoja de cálculo.
  • Disponibilidad: Comercial.
  • Uso: Manipulación de datos e informes.

Excel ha sido utilizado con frecuencia por muchas personas de diferentes industrias y es un elemento básico en la mayoría de los campos. Si recuerdas de la escuela, probablemente lo usaste pero no te diste cuenta de todas sus capacidades. Aparte de ordenar y organizar datos, también tiene funciones de cálculo y gráficos que son muy ideales para el análisis de datos.

Aunque Excel es popular y utiliza muchas funciones y complementos útiles, también tiene sus desventajas. Debido a sus capacidades y potencia de procesamiento, se ejecuta muy lentamente al tratar con grandes conjuntos de datos y puede llevar a errores de cálculo e inexactitudes.

Python

  • Tipo de herramienta: Lenguaje de programación.
  • Disponibilidad: Código abierto.
  • Uso: Desarrollo de sitios web/software, automatización de tareas, análisis de datos y visualización de datos.

Python es un lenguaje de programación de propósito general conocido por su sintaxis simple que lo hace fácil de aprender. Actualmente es el lenguaje de programación más popular debido a su sintaxis intuitiva. Contiene una variedad de bibliotecas, como NumPy para ayudar a procesar tareas computacionales.

Como Analista de Datos, puedes usar Python para ayudar en tu análisis de datos, como importar y filtrar datos, pruebas estadísticas, encontrar correlaciones entre los datos y producir visualizaciones.

R

  • Tipo de herramienta: Lenguaje de programación.
  • Disponibilidad: Código abierto.
  • Uso: Análisis estadístico y minería de datos.

Muchas personas tienen problemas para elegir qué lenguaje de programación aprender – Python o R. Python es conocido por ser un lenguaje de programación de propósito general, mientras que R es un lenguaje de programación estadístico.

La sintaxis de R es más complicada en comparación con Python, pero esto se debe a que está construido específicamente para manejar tareas de computación estadística pesadas y crear visualizaciones de datos.

SQL

  • Tipo de herramienta: Lenguaje de programación estandarizado.
  • Disponibilidad: Comercial.
  • Uso: Comunicarse con una base de datos

Como Analista de Datos, pasarás mucho tiempo comunicándote con bases de datos. Se utiliza para realizar tareas como actualizar datos en una base de datos o recuperar datos de una base de datos. Te proporciona una forma más sencilla de escanear tu base de datos y explorar nuevos hallazgos con unas pocas líneas de código.

Jupyter Notebook

  • Tipo de herramienta: Software de autoría interactivo.
  • Disponibilidad: Código abierto.
  • Uso: Crear y compartir documentos de código/documentos computacionales.

Jupyter Notebook es un software de código abierto que proporciona computación interactiva y es compatible con diferentes lenguajes de programación. Puede crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto entre miembros del equipo.

Sus principales usos son la práctica de programación, la colaboración en proyectos, la limpieza de datos, la visualización de datos y el intercambio. También se integra con herramientas de análisis de big data como Apache Spark, del cual hablaremos a continuación.

Apache Spark

  • Tipo de herramienta: Marco de procesamiento de datos.
  • Disponibilidad: Código abierto.
  • Uso: Cargas de trabajo de big data.

Apache Spark es un motor de análisis que puede procesar grandes cantidades de datos de manera rápida y efectiva. Se sabe que Apache Spark puede ayudarte a ejecutar tus cargas de trabajo 100 veces más rápido. Como Analista de Datos, lo utilizarás para procesar varios conjuntos de datos y analizar big data no estructurado, junto con aprendizaje automático.

El marco es compatible con lenguajes de programación como Python, R, Java, Scala y SQL.

Tableau

  • Tipo de herramienta: Herramienta de visualización de datos.
  • Disponibilidad: Comercial.
  • Uso: Conectar datos y construir libros de trabajo, historias y paneles de control.

Tableau es una de las principales herramientas de inteligencia empresarial del mercado que se utiliza para analizar y visualizar datos en un formato fácil. Si eres un analista de datos que no tiene habilidades de codificación competentes, pero aún así quieres poder crear visualizaciones interactivas y paneles de control para presentar a los interesados, Tableau está aquí para salvarte.

Contiene características como aprendizaje automático, estadísticas, lenguaje natural y preparación inteligente de datos. No solo ha facilitado la vida de los científicos de datos, sino también de los usuarios empresariales.

SAS

  • Tipo de herramienta: Suite de software estadístico.
  • Disponibilidad: Comercial.
  • Uso: Análisis estadístico y visualización de datos.

SAS es un software con comando de texto, solo para sistemas operativos Windows. Significa Sistema de Análisis Estadístico y es un grupo de programas que trabajan en conjunto para almacenar y recuperar datos, poder modificarlos, calcular análisis estadísticos y crear visualizaciones e informes.

El software te ayuda a obtener rápidamente información sobre tus datos, en la cual puedes utilizar el análisis automatizado respaldado por aprendizaje automático para producir informes que sean fáciles de entender para el proceso de toma de decisiones.

KNIME

  • Tipo de herramienta: Plataforma de integración de datos.
  • Disponibilidad: Código abierto.
  • Uso: Acceder, combinar, analizar y visualizar datos

KNIME es un software de código abierto que te permite construir análisis a cualquier nivel de complejidad. Puedes utilizar:

  • Plataforma de análisis KNIME – para limpiar y recopilar tus datos, analizarlos y hacerlos accesibles a todos mediante visualizaciones.
  • Servidor KNIME – la implementación de flujos de trabajo, mientras los hace accesibles al equipo para colaboración, gestión y automatización.

Microsoft Power BI

  • Tipo de herramienta: Suite de análisis empresarial.
  • Disponibilidad: Comercial.
  • Uso: Transformar datos en información visualmente inmersiva e interactiva

Microsoft Power BI te permite tomar tus datos y crear informes visuales interactivos y paneles de control para compartir tus hallazgos de manera más cómoda. Opera con Excel, archivos de texto, SQL y fuentes en la nube. Tus datos están seguros con Power BI, ya que utiliza etiquetado de sensibilidad, cifrado de extremo a extremo y monitoreo de acceso en tiempo real.

Tienes la opción entre su gama de productos como Power BI Desktop, Power BI Pro, Power BI Premium, Power BI Mobile, Power BI Embedded y Power BI Report Server.

Conclusión

A medida que continúas tu camino como analista de datos, verás que estas herramientas actuales avanzan y surgen nuevas herramientas en el mercado. Tu conjunto de habilidades depende de dónde quieras estar en los próximos 10 años. Cuanto más sepas, mejor.

Si aún no estás seguro acerca del camino hacia el análisis de datos y necesitas más orientación, lee:

  • Los principales cursos de certificación de analista de datos para 2022

Nisha Arya es una científica de datos, escritora técnica independiente y gerente de comunidad en Zepes. Le interesa especialmente proporcionar consejos o tutoriales sobre carreras en ciencia de datos y conocimientos teóricos en torno a la ciencia de datos. También desea explorar las diferentes formas en que la inteligencia artificial puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una aprendiz ávida que busca ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, al tiempo que ayuda a guiar a otros.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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