13 herramientas de Big Data para conocer como científico de datos

En la era de la información, los centros de datos recopilan grandes cantidades de datos. Los datos recopilados provienen de varias fuentes, como transacciones financieras, interacciones con clientes, redes sociales y muchas otras fuentes, y lo que es más importante, se acumulan más rápido.

Los datos pueden ser diversos y confidenciales y requieren las herramientas adecuadas para que sean significativos, ya que tienen un potencial ilimitado para modernizar las estadísticas comerciales, la información y cambiar vidas.

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Las herramientas de Big Data y los científicos de datos son prominentes en tales escenarios.

Una cantidad tan grande de datos diversos dificulta el procesamiento con herramientas y técnicas tradicionales como Excel. Excel no es realmente una base de datos y tiene un límite (65 536 filas) para almacenar datos.

El análisis de datos en Excel muestra una integridad deficiente de los datos. A la larga, los datos almacenados en Excel tienen seguridad y cumplimiento limitados, tasas de recuperación ante desastres muy bajas y ningún control de versión adecuado.

Para procesar conjuntos de datos tan grandes y diversos, se necesita un conjunto único de herramientas, llamadas herramientas de datos, para examinar, procesar y extraer información valiosa. Estas herramientas le permiten profundizar en sus datos para encontrar información y patrones de datos más significativos.

Tratar con herramientas y datos tecnológicos tan complejos naturalmente requiere un conjunto de habilidades único, y es por eso que el científico de datos juega un papel vital en los grandes datos.

La importancia de las herramientas de big data

Los datos son el componente básico de cualquier organización y se utilizan para extraer información valiosa, realizar análisis detallados, crear oportunidades y planificar nuevos hitos y visiones comerciales.

Cada día se crean más y más datos que deben almacenarse de manera eficiente y segura y recuperarse cuando sea necesario. El tamaño, la variedad y el cambio rápido de esos datos requieren nuevas herramientas de big data, diferentes métodos de almacenamiento y análisis.

Según un estudio, se espera que el mercado global de big data crezca a US $ 103 mil millones para 2027, más del doble del tamaño del mercado esperado en 2018.

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Crédito de la imagen: statista.com

Los retos de la industria actual

El término «grandes datos» se ha utilizado recientemente para referirse a conjuntos de datos que han crecido tanto que son difíciles de usar con los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos (DBMS).

Los tamaños de los datos aumentan constantemente y hoy en día van desde decenas de terabytes (TB) hasta muchos petabytes (PB) en un solo conjunto de datos. El tamaño de estos conjuntos de datos supera la capacidad del software común para procesar, administrar, buscar, compartir y visualizar a lo largo del tiempo.

La formación de big data conducirá a lo siguiente:

  • Gestión y mejora de la calidad
  • Cadena de suministro y gestión de la eficiencia
  • Inteligencia de clientes
  • Análisis de datos y toma de decisiones.
  • Gestión de riesgos y detección de fraude

En esta sección, analizamos las mejores herramientas de big data y cómo los científicos de datos usan estas tecnologías para filtrarlas, analizarlas, almacenarlas y extraerlas cuando las empresas desean un análisis más profundo para mejorar y hacer crecer su negocio.

apache hadoop

apache hadoop es una plataforma Java de código abierto que almacena y procesa grandes cantidades de datos.

Hadoop funciona asignando grandes conjuntos de datos (de terabytes a petabytes), analizando tareas entre clústeres y dividiéndolas en fragmentos más pequeños (64 MB a 128 MB), lo que da como resultado un procesamiento de datos más rápido.

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Para almacenar y procesar datos, los datos se envían al clúster de Hadoop, HDFS (sistema de archivos distribuido de Hadoop) almacena datos, MapReduce procesa datos y YARN (otro negociador de recursos) divide tareas y asigna recursos.

Es adecuado para científicos de datos, desarrolladores y analistas de varias empresas y organizaciones para investigación y producción.

Características

  • Replicación de datos: Múltiples copias del bloque se almacenan en diferentes nodos y sirven como tolerancia a fallas en caso de error.
  • Altamente escalable: ofrece escalabilidad vertical y horizontal
  • Integración con otros modelos de Apache, Cloudera y Hortonworks

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Rapidminer

El Rapidminer sitio web afirma que aproximadamente 40.000 organizaciones en todo el mundo utilizan su software para aumentar las ventas, reducir costos y evitar riesgos.

El software ha recibido varios premios: Gartner Vision Awards 2021 por plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, análisis predictivo multimodal y soluciones de aprendizaje automático de Forrester y la plataforma de ciencia de datos y aprendizaje automático más fácil de usar de Crowd en el informe G2 de primavera de 2021.

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Es una plataforma integral para el ciclo de vida científico y está perfectamente integrada y optimizada para crear modelos de ML (aprendizaje automático). Documenta automáticamente cada paso de preparación, modelado y validación para una total transparencia.

Es un software de pago disponible en tres versiones: preparar datos, crear y validar e implementar modelo. Incluso está disponible de forma gratuita para las instituciones educativas, y RapidMiner es utilizado por más de 4000 universidades en todo el mundo.

Características

  • Comprueba los datos para identificar patrones y solucionar problemas de calidad.
  • Utiliza un diseñador de flujo de trabajo sin código con más de 1500 algoritmos
  • Integración de modelos de aprendizaje automático en aplicaciones comerciales existentes

Cuadro

Cuadro proporciona la flexibilidad para analizar plataformas visualmente, resolver problemas y empoderar a personas y organizaciones. Se basa en la tecnología VizQL (lenguaje visual para consultas de bases de datos), que convierte arrastrar y soltar en consultas de datos a través de una interfaz de usuario intuitiva.

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Tableau fue adquirido por Salesforce en 2019. Permite vincular datos de fuentes como bases de datos SQL, hojas de cálculo o aplicaciones en la nube como Google Analytics y Salesforce.

Los usuarios pueden adquirir sus versiones Creator, Explorer y Viewer en función de sus preferencias comerciales o individuales, ya que cada una tiene sus propias características y funciones.

Es ideal para analistas, científicos de datos, el sector educativo y usuarios comerciales para implementar y equilibrar una cultura basada en datos y evaluarla a través de resultados.

Características

  • Los tableros brindan una descripción general completa de los datos en forma de elementos visuales, objetos y texto.
  • Amplia selección de gráficos de datos: histogramas, gráficos de Gantt, gráficos, gráficos de movimiento y muchos más
  • Protección de filtro a nivel de fila para mantener los datos seguros y estables
  • Su arquitectura ofrece análisis y pronósticos predecibles.

Tableau de aprendizaje es fácil.

Cloudera

Cloudera ofrece una plataforma segura para la nube y centros de datos para la gestión de big data. Utiliza análisis de datos y aprendizaje automático para convertir datos complejos en información clara y procesable.

Cloudera ofrece soluciones y herramientas para nubes privadas e híbridas, ingeniería de datos, flujo de datos, almacenamiento de datos, ciencia de datos para científicos de datos y más.

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Una plataforma unificada y un análisis multifuncional mejoran el proceso de descubrimiento de conocimientos basados ​​en datos. Su ciencia de datos proporciona conectividad a cualquier sistema que utilice la organización, no solo a Cloudera y Hortonworks (ambas empresas se han asociado).

Los científicos de datos gestionan sus propias actividades, como el análisis, la planificación, el seguimiento y las notificaciones por correo electrónico a través de hojas de trabajo interactivas de ciencia de datos. De forma predeterminada, es una plataforma compatible con la seguridad que permite a los científicos de datos acceder a los datos de Hadoop y ejecutar consultas de Spark fácilmente.

La plataforma es adecuada para ingenieros de datos, científicos de datos y profesionales de TI en diversas industrias, como hospitales, instituciones financieras, telecomunicaciones y muchas otras.

Características

  • Admite todas las principales nubes privadas y públicas, mientras que el banco de trabajo de ciencia de datos admite implementaciones locales
  • Los canales de datos automatizados convierten los datos en formas utilizables y los integran con otras fuentes.
  • El flujo de trabajo uniforme permite una rápida construcción, capacitación e implementación de modelos.
  • Entorno seguro para autenticación, autorización y cifrado de Hadoop

colmena apache

colmena apache es un proyecto de código abierto desarrollado sobre Apache Hadoop. Permite leer, escribir y administrar grandes conjuntos de datos disponibles en varios repositorios y permite a los usuarios combinar sus propias funciones para un análisis personalizado.

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Hive está diseñado para tareas de almacenamiento tradicionales y no para tareas de procesamiento en línea. Sus robustos marcos por lotes ofrecen escalabilidad, rendimiento, escalabilidad y tolerancia a fallas.

Es adecuado para la extracción de datos, el modelado predictivo y la indexación de documentos. No se recomienda para consultar datos en tiempo real, ya que introduce latencia en la obtención de resultados.

Características

  • Admite el motor informático MapReduce, Tez y Spark
  • Procese grandes conjuntos de datos, varios petabytes de tamaño
  • Muy fácil de codificar en comparación con Java
  • Proporciona tolerancia a fallas mediante el almacenamiento de datos en el sistema de archivos distribuido Apache Hadoop

tormenta apache

El Tormenta es una plataforma gratuita de código abierto que se utiliza para procesar flujos de datos ilimitados. Proporciona el conjunto más pequeño de unidades de procesamiento utilizadas para desarrollar aplicaciones que pueden procesar grandes cantidades de datos en tiempo real.

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Una tormenta es lo suficientemente rápida como para procesar un millón de tuplas por segundo por nodo y es fácil de operar.

Apache Storm le permite agregar más nodos a su clúster y aumentar la potencia de procesamiento de aplicaciones. La capacidad de procesamiento se puede duplicar agregando nodos a medida que se mantiene la escalabilidad horizontal.

Los científicos de datos pueden usar Storm para DRPC (Llamadas de procedimiento remoto distribuidas), análisis ETL (Recuperación-Conversión-Carga) en tiempo real, computación continua, aprendizaje automático en línea, etc. Está configurado para satisfacer las necesidades de procesamiento en tiempo real de Twitter. , Yahoo y Flipboard.

Características

  • Fácil de usar con cualquier lenguaje de programación
  • Está integrado en cada sistema de colas y cada base de datos.
  • Storm usa Zookeeper para administrar clústeres y escala a tamaños de clúster más grandes
  • La protección de datos garantizada reemplaza las tuplas perdidas si algo sale mal

Ciencia de datos de copo de nieve

El mayor desafío para los científicos de datos es preparar datos de diferentes recursos, ya que se dedica el máximo tiempo a recuperar, consolidar, limpiar y preparar datos. es abordado por Copo de nieve.

Ofrece una única plataforma de alto rendimiento que elimina las molestias y los retrasos causados ​​por ETL (transformación y extracción de carga). También se puede integrar con las últimas herramientas y bibliotecas de aprendizaje automático (ML) como Dask y Saturn Cloud.

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Snowflake ofrece una arquitectura única de clústeres informáticos dedicados para cada carga de trabajo a fin de realizar actividades informáticas de alto nivel, por lo que no se comparten recursos entre las cargas de trabajo de ciencia de datos y BI (inteligencia empresarial).

Admite tipos de datos estructurados, semiestructurados (JSON, Avro, ORC, Parquet o XML) y datos no estructurados. Utiliza una estrategia de lago de datos para mejorar el acceso a los datos, el rendimiento y la seguridad.

Los científicos y analistas de datos usan copos de nieve en varias industrias, incluidas las finanzas, los medios y el entretenimiento, el comercio minorista, las ciencias de la vida y la salud, la tecnología y el sector público.

Características

  • Alta compresión de datos para reducir los costos de almacenamiento
  • Proporciona cifrado de datos en reposo y en tránsito
  • Motor de procesamiento rápido con baja complejidad operativa
  • Perfiles de datos integrados con vistas de tabla, gráfico e histograma

robot de datos

robot de datos es líder mundial en la nube con IA (Inteligencia Artificial). Su plataforma única está diseñada para servir a todas las industrias, incluidos los usuarios y diferentes tipos de datos.

La compañía afirma que el software es utilizado por un tercio de las compañías Fortune 50 y proporciona más de un billón de estimaciones en varias industrias.

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Dataroabot utiliza aprendizaje automático (ML) y está diseñado para que los profesionales de datos empresariales creen, adapten e implementen rápidamente modelos de pronóstico precisos.

Brinda a los científicos un fácil acceso a muchos de los últimos algoritmos de aprendizaje automático con total transparencia para automatizar el preprocesamiento de datos. El software ha desarrollado clientes R y Python dedicados para que los científicos resuelvan problemas complejos de ciencia de datos.

Ayuda a automatizar la calidad de los datos, la ingeniería de características y los procesos de implementación para facilitar las actividades de los científicos de datos. Es un producto premium, y el precio está disponible bajo petición.

Características

  • Incrementa el valor del negocio en términos de rentabilidad, pronóstico simplificado
  • Implementación de procesos y automatización
  • Admite algoritmos de Python, Spark, TensorFlow y otras fuentes.
  • La integración de API le permite elegir entre cientos de modelos

TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca comunitaria basada en IA (inteligencia artificial) que utiliza diagramas de flujo de datos para crear, entrenar e implementar aplicaciones de aprendizaje automático (ML). Esto permite a los desarrolladores crear grandes redes neuronales en capas.

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Incluye tres modelos: TensorFlow.js, TensorFlow Lite y TensorFlow Extended (TFX). Su modo javascript se usa para entrenar e implementar modelos en el navegador y en Node.js al mismo tiempo. Su modo lite es para implementar modelos en dispositivos móviles e integrados, y el modelo TFX es para preparar datos, validar e implementar modelos.

Debido a su sólida plataforma, podría implementarse en servidores, dispositivos periféricos o en la web, independientemente del lenguaje de programación.

TFX contiene mecanismos para hacer cumplir las canalizaciones de ML que pueden ascender y proporcionar funciones de rendimiento general sólidas. Las canalizaciones de ingeniería de datos como Kubeflow y Apache Airflow admiten TFX.

La plataforma Tensorflow es adecuada para principiantes. Intermedio y para expertos para entrenar una red antagónica generativa para generar imágenes de dígitos escritos a mano usando Keras.

Características

  • Puede implementar modelos ML en las instalaciones, en la nube y en el navegador, independientemente del idioma
  • Creación sencilla de modelos con API innatas para una repetición rápida de modelos
  • Sus diversas bibliotecas y modelos complementarios respaldan las actividades de investigación para experimentar.
  • Fácil construcción de modelos usando múltiples niveles de abstracción

matplotlib

matplotlib es un software comunitario integral para visualizar datos animados y gráficos para el lenguaje de programación Python. Su diseño único está estructurado de modo que se genera un gráfico de datos visuales utilizando unas pocas líneas de código.

Hay varias aplicaciones de terceros, como programas de dibujo, GUI, mapas de color, animaciones y muchas más que están diseñadas para integrarse con Matplotlib.

Su funcionalidad se puede ampliar con muchas herramientas como Basemap, Cartopy, GTK-Tools, Natgrid, Seaborn y otras.

Sus mejores características incluyen dibujar gráficos y mapas con datos estructurados y no estructurados.

granml

granml es una plataforma colectiva y transparente para ingenieros, científicos de datos, desarrolladores y analistas. Realiza la transformación de datos de extremo a extremo en modelos procesables.

Crea, experimenta, automatiza y administra flujos de trabajo ml de manera efectiva, contribuyendo a aplicaciones inteligentes en una amplia gama de industrias.

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Esta plataforma programable de ML (aprendizaje automático) ayuda con la secuenciación, la predicción de series temporales, la detección de asociaciones, la regresión, el análisis de conglomerados y más.

Su versión completamente administrable con inquilinos únicos y múltiples y una posible implementación para cualquier proveedor de la nube facilita a las empresas dar a todos acceso a big data.

Su precio comienza en $30 y es gratuito para pequeños conjuntos de datos y fines educativos, y se utiliza en más de 600 universidades.

Debido a sus robustos algoritmos de ML diseñados, es adecuado en diversas industrias, como la farmacéutica, del entretenimiento, automotriz, aeroespacial, de atención médica, IoT y muchas más.

Características

  • Automatice los flujos de trabajo complejos y que consumen mucho tiempo en una sola llamada a la API.
  • Puede procesar grandes cantidades de datos y realizar tareas paralelas
  • La biblioteca es compatible con lenguajes de programación populares como Python, Node.js, Ruby, Java, Swift, etc.
  • Sus detalles granulares facilitan el trabajo de auditoría y los requisitos reglamentarios.

chispa apache

Es uno de los mayores motores de código abierto ampliamente utilizado por las grandes empresas. Chispa – chispear es utilizado por el 80% de las empresas Fortune 500, según el sitio web. Es compatible con nodos únicos y clústeres para big data y ML.

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Se basa en SQL avanzado (lenguaje de consulta estructurado) para admitir grandes cantidades de datos y trabajar con tablas estructuradas y datos no estructurados.

La plataforma Spark es conocida por su facilidad de uso, gran comunidad y velocidad vertiginosa. Los desarrolladores usan Spark para crear aplicaciones y ejecutar consultas en Java, Scala, Python, R y SQL.

Características

  • Procesa datos por lotes y en tiempo real
  • Admite grandes cantidades de petabytes de datos sin reducción de resolución
  • Facilita la combinación de múltiples bibliotecas como SQL, MLib, Graphx y Stream en un solo flujo de trabajo.
  • Funciona en Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes e incluso en la nube y tiene acceso a múltiples fuentes de datos

cuchillo

Minero de información de Constanza es una plataforma intuitiva de código abierto para aplicaciones de ciencia de datos. Un científico y analista de datos puede crear flujos de trabajo visuales sin codificación con la funcionalidad simple de arrastrar y soltar.

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La versión del servidor es una plataforma comercial utilizada para la automatización, la gestión de la ciencia de datos y el análisis de gestión. KNIME hace que los flujos de trabajo de ciencia de datos y los componentes reutilizables sean accesibles para todos.

Características

  • Altamente flexible para la integración de datos de Oracle, SQL, Hive y más
  • Acceda a datos de múltiples fuentes como SharePoint, Amazon Cloud, Salesforce, Twitter y más
  • El uso de ml es en forma de construcción de modelos, ajuste de rendimiento y validación de modelos.
  • Perspectivas de datos en forma de visualización, estadísticas, procesamiento e informes

¿Cuál es la importancia de las 5 V del big data?

Las 5 V de big data ayudan a los científicos de datos a comprender y analizar big data para obtener más información. También ayuda a proporcionar más estadísticas útiles para que las empresas tomen decisiones informadas y obtengan una ventaja competitiva.

Volumen: Big data se basa en el volumen. El volumen cuántico determina el tamaño de los datos. Por lo general, contiene una gran cantidad de datos en terabytes, petabytes, etc. Según el tamaño del volumen, los científicos de datos planifican varias herramientas e integraciones para el análisis de conjuntos de datos.

Velocidad: La velocidad de recopilación de datos es fundamental porque algunas empresas requieren información de datos en tiempo real y otras prefieren procesar los datos en paquetes. Cuanto más rápido sea el flujo de datos, más científicos de datos podrán evaluar y proporcionar información relevante para la empresa.

Variedad: Los datos provienen de diferentes fuentes y, lo que es más importante, no en un formato fijo. Los datos están disponibles en formato estructurado (formato de base de datos), semiestructurado (XML/RDF) y no estructurado (datos binarios). Basadas en estructuras de datos, las herramientas de big data se utilizan para crear, organizar, filtrar y procesar datos.

Veracidad: La precisión de los datos y las fuentes creíbles definen el contexto de los grandes datos. El conjunto de datos proviene de varias fuentes, como computadoras, dispositivos de red, dispositivos móviles, redes sociales, etc. En consecuencia, los datos deben analizarse para enviarse a su destino.

Valor: Finalmente, ¿cuánto vale el big data de una empresa? El papel del científico de datos es hacer el mejor uso de los datos para demostrar cómo los conocimientos de datos pueden agregar valor a un negocio.

Conclusión 👇

La lista de big data anterior incluye las herramientas pagas y las herramientas de código abierto. Se proporciona información breve y funciones para cada herramienta. Si está buscando información descriptiva, puede visitar los sitios web relevantes.

Las empresas que buscan obtener una ventaja competitiva utilizan big data y herramientas relacionadas como AI (inteligencia artificial), ML (aprendizaje automático) y otras tecnologías para tomar acciones tácticas para mejorar el servicio al cliente, la investigación, el marketing, la planificación futura, etc.

Las herramientas de big data se utilizan en la mayoría de las industrias, ya que pequeños cambios en la productividad pueden traducirse en ahorros significativos y grandes ganancias. Esperamos que el artículo anterior le brinde una descripción general de las herramientas de big data y su importancia.

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