Introducción

De acuerdo con un estudio realizado por AIMultiple, el 86.7% de los Data Scientist considera Python como su herramienta de trabajo principal. El lenguaje de programación es útil para el desarrollo de modelos de análisis de datos. Lo cual, lo vuelve indispensable para las tareas diarias de las personas en el cargo. 

Sabemos que contratarás talento para este cargo. Por lo tanto, desarrollamos un manual completo para facilitar tu labor. Esta es la tercera publicación de la serie

Aquí los post relacionados con el tema de Data Scientist:

1. ¿Qué es un Data Scientist?
2. 5 habilidades necesarias en un Data Scientist. 
3. 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist. (Este post)
4. 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. 
5. 5 preguntas para entrevistar un Data Scientist. 

En este post  te compartimos las herramientas recomendadas para un Data Scientist, su descripción y cómo las utiliza el profesional. 

1. Alteryx (Software de manipulación de datos) 

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Los Data Wrangling Software son plataformas que limpian, transforman y organizan datos sin procesar. Eliminan registros inconsistentes o desactualizados que alterarían el proceso de análisis. Por lo que, entrega una serie de datos comprensible y utilizable para toda persona que acceda a ellos. 

Alteryx es una plataforma que extrae, unifica, filtra, transforma y limpia datos de forma automatizada. Identifica aquellos registros de información que necesitan corregirse o reemplazarse. De forma que, gestiona intuitivamente la calidad de los datos.

Un Data Scientist manipula y procesa datos a través de este tipo de software. Es decir, los transforma de forma que sean procesables para los sistemas desarrollados. De este modo, garantiza la calidad de la información que obtendrá durante el proceso de análisis.

Ventajas presentes en Alteryx son:

• Automatiza el proceso de canalización de datos. No es necesaria experiencia en programación para ello. 
• Combina y estandariza los diferentes tipos de datos que recopila. 
• Integración con lenguajes de programación como R y Python. 
• Genera informes periódicos y personalizados automáticamente. 

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2. Python (Lenguaje de programación) 

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Python es un lenguaje de programación desarrollado para personas con conocimientos básicos de programación. Trabaja en conjunto con interfaces como Pycharm, la cual interpreta y ejecuta las líneas de código del lenguaje. 

Este lenguaje de programación es utilizado por las empresas para el desarrollo de aplicaciones o modelos. Suele emplearse para la elaboración de sitios web, automatización de tareas y/o análisis de datos. Por lo que, es implementado para la creación de sistemas que hagan desde la tarea más sencilla hasta la más compleja.  

Un Data Scientist utiliza Python para el desarrollo modelos de análisis predictivo. Crea sistemas que identifican tendencias, patrones y cambios de comportamiento en los datos. De esta manera, aporta hallazgos útiles para la optimización de procesos, productos y estrategias. 

Algunas librerías utilizados en Python para data science son: 

• TensorFlow: facilita librerías para el desarrollo de modelos de redes neuronales que descubren, clasifican y predicen el comportamiento de los datos.  
• NumPy: brinda estructuras de datos para el procesamiento de valores. 
• Keras: proporciona modelos previamente entrenados que simplifican las tareas de análisis predictivo. Lo cual, lo vuelve útil para aprendices en el área. 
• Pandas: permite el procesamiento, manipulación e interpretación de datos. De manera que, limpia y transforma los valores ingresados.  
• Scikit-learn: provee herramientas y librerías para el desarrollo de modelos de regresión, clasificación, clustering, entre otros. 
• Matplotlib: brinda librerías que facilitan la visualización interactiva de los datos arrojados por los modelos predictivos desarrollados. 

Ventajas presentes en Python son: 

• Curva de aprendizaje baja.
• Cuenta con diversas librerías y frameworks que dan soporte al lenguaje. 
• Lenguaje eficiente para tareas relacionadas con datos. 
• Ayuda a la mejora de la productividad de los desarrolladores. Escriben menos código, pero crean más funcionalidades. 

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3. R (Lenguaje de programación)  

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R es un lenguaje y un entorno para computación que proporciona una amplia variedad de métodos estadísticos. Incluye algoritmos de machine learning, regresión lineal, series de tiempo, entre otros. Por lo que, se utiliza para la programación, transformación, modelado y visualización de datos. 

El lenguaje de programación ofrece soluciones a las empresas a través del análisis predictivo de los datos. Permite la construcción de modelos y algoritmos que brindan información precisa de las actividades de la compañía. El objetivo es que las decisiones organizacionales estén sustentadas a partir de datos. 

Un Data Scientist utiliza este lenguaje para el análisis predictivo de las actividades de la empresa. A partir de los hallazgos detecta fraudes, mejora procesos, identifica riesgos, obtiene información de campañas comerciales, entre otras. Así, proporciona recomendaciones rentables para la organización.  

Algunos paquetes de data science utilizados en R son:

• ddplyr: paquete utilizado para la manipulación de datos. 
• ggplot2: facilita la visualización interactiva de datos. 
• Caret: agiliza el proceso de entrenamiento de modelos que resuelven problemas de regresión y clasificación. 
• randomForest: facilita la creación de algoritmos de árboles aleatorios para la resolución de problemas de regresión y clasificación.
• SuperML: brinda una interfaz útil para el desarrollo de modelos predictivos. 

Ventajas presentes en R son: 

• Es un lenguaje de programación de código abierto. Por lo tanto está disponible para todos sin necesidad de una licencia.
• R proporciona soporte para la manipulación de datos. Cuenta con paquetes de transformación de forma estructurada.
• Realiza múltiples cálculos complejos con un solo comando. 
• Es compatible con otros lenguajes de programación como Python, Java y C#. 

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Bonus: técnicas de machine learning aplicadas en R y Python

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Como ya sabemos, Python y R son utilizados para el desarrollo de modelos. Gracias a ellos, es posible la implementación de técnicas de machine learning. El método aplicado depende del problema, la cantidad de datos que ingresarán al sistema y el resultado esperado.

Técnicas básicas de Machine Learning son:

• Árboles de decisión: predice el valor de una variable basándose en una serie de decisiones alternativas. 
• Clasificadores lineales: ordena los datos de acuerdo a una serie de características y patrones reconocidos en ellos. 
• Support-vector machine: resuelve problemas de regresión y clasificación a través del análisis de datos. 
• Redes neuronales básicas (1 capa): son algoritmos inspirados en el cerebro humano, imitando la forma en que las neuronas biológicas interactúan entre sí. Las redes neuronales entrenan y aprenden a través de los datos. Lo cual, permite que mejoren su precisión con el tiempo. 

Las técnicas anteriores posibilitaron el desarrollo de las siguientes:

• Boosting: reduce la variación y sesgo en los datos mediante la optimización constante del modelo. 
• Random Forest: combina los valores obtenidos de diversos árboles de decisión llegando a un resultado preciso.
• Gradient Boosted Trees: combina escalonadamente varios árboles de decisión. Los cuales corrigen secuencialmente los errores presentados por el árbol anterior. Lo cual, posibilita una predicción precisa y la optimización constante del modelo. 
• Deep Learning: redes neuronales de tres o más capas que aprenden y analizan grandes conjuntos de datos. Una de las redes realiza la predicción. Las dos restantes optimizan y refinan la precisión de los datos entregados. 

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Conclusiones

Ahora cuentas con información general sobre el Data Scientist. Toma en cuenta lo anterior en tu próximo proceso de reclutamiento. Recuerda, lo importante es que reconozcas las  herramientas recomendadas para el profesional en el cargo. 

Te recomendamos que continúes leyendo sobre el tema de Data Scientist. Aquí los demás post relacionados:

1. ¿Qué es un Data Scientist?
2. 5 habilidades necesarias en un Data Scientist. 
3. 3 herramientas recomendadas para un Data Scientist. (Este post)
4. 4 KPI que miden el éxito de un Data Scientist. 
5. 5 preguntas para entrevistar un Data Scientist. 

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