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Top 49 Data Science herramientas en 2024
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Mito es una herramienta que edita datos en hojas de cálculo y genera código en Python.
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Streamlit permite la creación y el despliegue de aplicaciones web para ciencia de datos y aprendizaje automático.
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Daetama es una plataforma para la preparación en ciencia de datos que ofrece recursos y cursos completos.
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wesupplyAI proporciona suscripciones de aprendizaje automático, permitiendo a las empresas acceder a la tecnología de IA sin contratar un equipo de ciencia de datos.
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La plataforma GoAIAdapt permite la creación de conjuntos de datos, la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático y la implementación de modelos de IA.
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Xero.AI es una plataforma sin código para IA que permite crear e implementar fácilmente modelos de ML.
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Nextminds conecta a los estudiantes con tutores expertos para un aprendizaje personalizado en diversos campos.
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Un asistente impulsado por inteligencia artificial para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, que proporciona soporte desde el análisis de datos hasta el aprendizaje automático.
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Un mercado para APIs de inteligencia artificial y aprendizaje automático, que facilita a los usuarios predecir resultados.
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Plandek aplica la ciencia de datos para mejorar la entrega de software y capacitar a los equipos de ingeniería.
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Hailabs capacita a los niños en educación sobre IA y ciencia de datos a través de aprendizaje personalizado y gamificación.
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¿Qué es Data Science?
La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que combina métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento e ideas de datos estructurados y no estructurados. Incluye diversas técnicas de matemáticas, estadísticas, informática y ciencias de la información para analizar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones, correlaciones y tendencias. La Ciencia de Datos ha ganado una importancia significativa en los últimos años debido al crecimiento exponencial de datos generados por negocios, redes sociales y dispositivos IoT.
¿Cuáles son las principales 10 herramientas de IA para Data Science? herramientas de AI para Data Science?
Características principales
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DataCamp | Comienza a aprender de forma gratuita creando una cuenta. Elige entre una amplia variedad de cursos en Python, R, SQL, Power BI, Tableau y más. Completa cursos interactivos, practica con desafíos de codificación diarios y aplica tus habilidades a problemas del mundo real. | ||
clickworker | Datos de entrenamiento de IA | Utilice el principio de crowdsourcing con el poder de más de 6 millones de clickworkers | |
fast.ai | Cursos prácticos de Deep Learning para Programadores | Para usar fast.ai, puedes comenzar explorando sus cursos y materiales educativos. Ofrecen cursos prácticos de deep learning para programadores, donde puedes aprender cómo construir y entrenar redes neuronales utilizando frameworks populares como PyTorch. Además, puedes acceder a su blog, que presenta artículos sobre ética de IA, avances técnicos y aplicaciones del mundo real. El sitio web también ofrece recursos para científicos de datos, incluyendo bibliotecas y herramientas que pueden mejorar tu flujo de trabajo. | |
Vocareum | Laboratorios virtuales para educación superior | 1. Crea una cuenta en el sitio web de Vocareum. 2. Elige el laboratorio o curso deseado. 3. Accede al entorno del laboratorio virtual. 4. Sigue las instrucciones y completa las actividades del laboratorio. 5. Envía tu trabajo para su calificación y evaluación. | |
CodePal | Generación de código con IA a partir de lenguaje simple | Para usar CodePal, simplemente ingrese palabras o descripciones simples del código que desea generar en el campo de texto. Seleccione el lenguaje de programación o la tecnología en la que desea generar código. La herramienta impulsada por IA generará código funcional basado en su entrada. También puede utilizar otras herramientas y ayudantes disponibles en la plataforma para analizar, revisar, refactorizar y simplificar el código, entre otras tareas. | |
Open Data Science | Community forums | To use Open Data Science, simply sign up for an account on the website and join the various tracks, competitions, and projects. | |
Mito | Generación automática de código en Python basado en ediciones en hojas de cálculo | Para usar Mito, simplemente instala la extensión o componente de hojas de cálculo de Mito, que funciona con Jupyter y Streamlit. Una vez instalado, puedes editar tus datos en la hoja de cálculo de Mito y la herramienta generará automáticamente código en Python correspondiente a cada edición que realices. Esto te permite automatizar tareas repetitivas y controlar la automatización utilizando la interfaz familiar de hojas de cálculo. | |
Quadratic | Colaboración en tiempo real | Para utilizar Quadratic, simplemente ábrelo en tu navegador web. Es compatible nativamente con Python, Fórmulas y IA. Puedes colaborar en tiempo real con otros y realizar análisis de alto rendimiento. | |
Obviously AI | Construir modelos de IA en minutos | Para utilizar Obviously AI, siga estos pasos: 1. Regístrese en el sitio web de Obviously AI. 2. Cargue sus datos tabulares y seleccione la variable objetivo. 3. Elija el tipo de modelo de predicción que desea crear (clasificación, regresión o series temporales). 4. Haga clic en el botón 'Construir modelo' para generar un modelo de IA basado en sus datos. 5. Explore los resultados y predicciones del modelo. 6. Si lo desea, despliegue el modelo con un solo clic para crear aplicaciones web o intégrelo en sus herramientas existentes mediante API REST en tiempo real. | |
AiOnlinecourse | Machine Learning | Explora tutoriales, cuestionarios y proyectos para mejorar el conocimiento de IA. |
Webs de AI más recientes de Data Science.
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Base de conocimientos de IA
Tutorial de AI
Curso de IA
Prueba de IA
Asistente de Educación en IA
Data Science Características principales
Recopilación y Preprocesamiento de Datos
Análisis Exploratorio de Datos
Modelado Estadístico y Aprendizaje Automático
Visualización y Comunicación de Datos
¿Qué puede hacer Data Science?
Marketing: Segmentación de clientes, análisis de sentimientos y predicción de abandono.
Finanzas: Detección de fraudes, evaluación de riesgos y comercio algorítmico.
Salud: Diagnóstico de enfermedades, descubrimiento de fármacos y predicción de resultados del paciente.
Fabricación: Mantenimiento predictivo, control de calidad y optimización de la cadena de suministro.
Data Science Review
La Ciencia de Datos ha recibido críticas positivas de profesionales y organizaciones en diversas industrias. Los usuarios elogian su capacidad para extraer ideas valiosas de datos complejos y fomentar la toma de decisiones informada. Sin embargo, algunos usuarios señalan la curva de aprendizaje pronunciada y la necesidad de desarrollo continuo de habilidades para mantenerse al día con el campo en rápida evolución. En general, la ciencia de datos se considera una disciplina transformadora que ofrece un inmenso potencial para empresas y la sociedad en su conjunto.
¿Quién puede utilizar Data Science?
Una empresa minorista analiza el historial de compras de los clientes para recomendar productos personalizados.
Un proveedor de atención médica predice el riesgo de reingreso de pacientes en base a registros médicos y datos demográficos.
Una institución financiera detecta transacciones fraudulentas utilizando algoritmos de detección de anomalías.
¿Cómo funciona Data Science?
Para implementar la Ciencia de Datos, siga estos pasos: 1. Defina el problema y los objetivos. 2. Recopile y preprocese datos relevantes. 3. Realice análisis exploratorio de datos para obtener ideas. 4. Seleccione y aplique modelos estadísticos apropiados o algoritmos de aprendizaje automático. 5. Evalúe y valide los modelos. 6. Visualice y comunique los hallazgos. 7. Implante y mantenga la solución de ciencia de datos. Los requisitos previos incluyen conocimiento de lenguajes de programación (por ejemplo, Python, R), conceptos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático.
Ventajas de Data Science
Toma de decisiones basada en datos
Descubrimiento de patrones e ideas ocultas
Mejora de la eficiencia operativa y reducción de costos
Mejora de la experiencia y personalización del cliente
Detección de fraudes y gestión de riesgos
Preguntas frecuentes sobre Data Science
- ¿Qué habilidades se requieren para convertirse en un científico de datos?
- ¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático?
- ¿Cuáles son algunas herramientas y tecnologías comunes de ciencia de datos?
- ¿Cómo puede la ciencia de datos ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva?
- ¿Cuáles son las consideraciones éticas en la ciencia de datos?
- ¿Cuál es la perspectiva futura para la ciencia de datos?
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