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MIS HERRAMIENTAS A USAR EN LA CIENCIA DE DATOS.
Python (Lenguaje de programación)
Permite la reducción de costos en el programa y un aprendizaje pronunciado, gracias a su sintaxis simple.
Lenguaje de programación de alto nivel, fundamental en el desarrollo de software, machine learning y ciencia de datos.
Se convierte en uno de los lenguajes más importantes, debido a su portabilidad, rendimiento y verbosidad.
Sirve como punto de partida para posteriormente entrar a proyectos más complicados en la rama de la programación
MySQL (Datos relacionales)
Este sistema posee
Licencia Pública General de GNU
, lo que permite descargar, utilizar y modificar a voluntad del usuario.
Al ser un sistema abierto, tiene una gran comunidad de desarrolladores, permitiendo la simplificación de actividades.
Presenta una alta versatilidad en datos, indispensable en el campo laboral actual.
Es compatible con la mayoría de lenguajes de programación y herramientas gráficas.
Parse Hub (Herramienta de Scraping
Es posible usarlo como aplicación web o como aplicación de escritorio en cualquier sistema operativo.
En este programa no se necesita un conocimiento avanzado de programación para ejecutarlo.
Permite una gran cantidad de contenidos, incluyendo comentarios anidados, calendarios y mapas.
Permite extraer datos visibles para que sean utilizables y estén en un formato estructurado.
Tableau (Visualización)
Funcionamiento con la manera de pensar del usuario, facilitando su uso y comprensión.
Perfeccionamiento del flujo del análisis y posicionamiento los datos al alcance de las personas a través de la visualización.
Creación de paneles interactivos a través de una combinación de distintas fuentes de datos.
Diseños optimizados para dispositivos móviles y presencia de conectores ilimitados, datos en vivo y en memoria.
Rstudio (IDE)
Puede ser usado de manera online o descargar la aplicación con cualquier sistema operativo.
Posee un modo de depuración, que permite ver la actualización de los datos y un visor para datos tabulados.
SPARK (MARCOS DE BIG DATA)
Velocidad de análisis y facilidad de uso.
Menor requerimiento de máquinas para procesar la misma cantidad de datos que otros marcos.
REDIS (BASE DE DATOS NoSQL)
Almacén de estructuras que opera en la memoria.
Se puede configurar de manera selctiva la conservación de datos.
