Por Andrea Laura, escritora freelance
Uno de los campos de estudio y práctica más asentados en la industria de la informática en la actualidad, la Ciencia de Datos lleva casi una década en el candelero. Sí, ¡así es! Ha demostrado ser una ayuda en múltiples verticales de la industria. Desde las metodologías más avanzadas hasta el análisis del mercado, esta tecnología incluye principalmente la obtención de valiosos conocimientos a partir de los datos.
Estos datos obtenidos se procesan a continuación, donde los analistas de datos analizan más a fondo la información para encontrar un patrón y luego predecir el comportamiento del usuario basado en la información analizada. Esta es la parte en la que las herramientas de visualización de datos entran en juego.
En este artículo, vamos a discutir algunas de las mejores herramientas de visualización de datos que los científicos de datos tienen que probar, con el fin de hacer el proceso sin problemas, mientras que el logro de resultados valiosos.
¿Qué es la visualización de datos?
La visualización de datos es, básicamente, poner los datos analizados en forma de visuales es decir – gráficos, imágenes. Estas visualizaciones facilitan a los seres humanos la comprensión de las tendencias analizadas a través de imágenes.
La visualización de datos es muy importante cuando se trata de analizar grandes conjuntos de datos. Cuando los científicos de datos analizan conjuntos de datos complejos, también necesitan comprender los conocimientos recopilados. La visualización de datos les facilitará la comprensión a través de gráficos y tablas.
Las mejores herramientas de visualización de datos que los científicos de datos necesitan utilizar
Actualmente, contratar a un desarrollador de Android o a un desarrollador de iOS depende del tipo de herramientas y técnicas que utilicen en cierta medida. En cuanto a las empresas de todo el mundo, el uso de estas herramientas puede ayudar a obtener conocimientos empresariales y mantenerse a la cabeza de la carrera. La mayoría de las principales empresas de desarrollo de aplicaciones móviles de iOS y Android están utilizando estas herramientas para analizar los conjuntos de datos extraídos de las aplicaciones móviles para ayudar al negocio a crecer y mantener una base de clientes.
Aquí están algunas de las mejores herramientas de visualización de datos que todo científico de datos debe utilizar para el año 2020:
Tableau
Es un software de visualización de datos interactivo. Esta herramienta se utiliza para el análisis efectivo de datos y la visualización de datos en la industria. Tiene una interfaz de arrastrar y soltar y esta característica le ayuda a realizar tareas fácilmente y muy rápido.
El software no obliga a sus usuarios a escribir códigos. El software es compatible con una gran cantidad de fuentes de datos. La herramienta es un poco cara pero es la opción preferida de una empresa de primer nivel como Amazon. Qlik view es el mayor competidor de tableau y la herramienta se utiliza ampliamente debido a su característica única de arrastrar y soltar.
Características principales de Tableau:
- Tableau es conocido como la herramienta de inteligencia de negocios más simple para la visualización de datos
- Los científicos de datos no necesitan escribir código personalizado en esta herramienta
- La herramienta es también una colaboración en tiempo real junto con la mezcla de datos
D3
D3.js es una biblioteca de Javascript para producir visualizaciones de datos interactivos en los navegadores web. Es la plataforma más eficaz para trabajar en la visualización de datos. La herramienta fue lanzada inicialmente el 18 de febrero de 2011, y se hizo oficial en agosto.
Es compatible con HTML, CSS y SVG. Los desarrolladores pueden presentar los datos en forma de imágenes y gráficos creativos. Es una plataforma muy flexible ya que permite variaciones para la creación de diferentes gráficos.
Características principales de D3:
- Esta herramienta de visualización de datos ofrece una potente capacidad de operación de SVG
- D3 integra múltiples métodos así como herramientas para el procesamiento de datos
- Los científicos de datos pueden mapear sin esfuerzo sus datos al atributo SVG
Qlikview
QlikView es un software similar a tableau pero hay que pagar antes de utilizarlo con fines comerciales. Es una plataforma de inteligencia empresarial que convierte los datos en información útil.
Este software ayuda a mejorar el proceso de visualización de datos. La herramienta es la preferida por los científicos de datos bien establecidos para analizar datos a gran escala. Qlik view se utiliza en 100 países y tiene una comunidad muy fuerte.
Características principales de QlikView:
- La herramienta se integra con una gama muy amplia de fuentes de datos como EC2, Impala, HP Vertica, etc
- Es extremadamente rápido cuando se trata de análisis de datos
- Esta herramienta de visualización de datos es fácilmente desplegable, así como configurable
Microsoft Power BI
Es un conjunto de herramientas de análisis de negocios que puede simplificar los datos, preparar y analizar al instante. Es la herramienta más preferida ya que puede integrarse fácilmente con las herramientas de Microsoft y es absolutamente gratuita para su uso y descarga.
La herramienta está disponible tanto para versiones móviles como de escritorio. Así que si una empresa utiliza las herramientas de Microsoft puede ser un gran beneficio para ellos.
Características principales de Microsoft Power BI:
- Genera visualizaciones de datos interactivas a través de múltiples centros de datos
- Ofrece análisis de datos empresariales, así como autoservicio en una sola plataforma
- Incluso los no científicos de datos pueden crear fácilmente modelos de aprendizaje automático
- Ofrece a los usuarios un código de incrustación y proporciona la capacidad de exportar gráficos también
- Opción de seleccionar múltiples tipos de mapas y gráficos a la vez
- La herramienta no requiere conocimientos avanzados de codificación para su instalación
- Cuenta con análisis de datos multidimensionales
- Los gráficos están disponibles para dispositivos de todos los tamaños
- Proporciona un marco para la construcción rápida de visualizaciones basadas en la web.
- Su uso es totalmente gratuito
- Ofrece permisos incorporados e integraciones con SAML
- Despliegue súper rápido y sencillo de la herramienta de visualización de datos
- Proporciona acceso a los usuarios para una rápida exploración y creación de prototipos
- Ofrece a los usuarios varias herramientas para entender los datos recogidos en un entorno visual
- Puede conectarse directamente a múltiples fuentes de datos a la vez
- Con esta herramienta, los científicos de datos pueden unir varios mapas y gráficos
- Proporciona tooltips informativos para ayudar a los usuarios
- La herramienta se asegura de que los usuarios puedan entender las diferentes funcionalidades
- Puede comparar los valores de diferentes puntos de datos entre sí
- La herramienta de visualización de datos proporciona a sus usuarios una buena compatibilidad
- HighCharts es una de las herramientas más utilizadas para el análisis de datos
- Esta herramienta es conveniente para añadir gráficos interactivos a las aplicaciones avanzadas
- Plotnine: Python Alternative to ggplot2
- Top 9 Mobile Apps for Learning and Practicing Data Science
- How to Visualize Data in Python (and R)
Datawrapper
Esta herramienta es una bendición para los usuarios no técnicos y es la herramienta de visualización más fácil de usar. Para crear visualizaciones es necesario tener habilidades técnicas como la codificación, pero en esta aplicación, no es necesario tener ninguna habilidad técnica.
La aplicación puede ser mejor utilizada por los principiantes que quieren comenzar su carrera en la visualización de datos. Esta aplicación es la más fácil de usar para un científico de datos. La herramienta es ampliamente utilizada en organizaciones de medios de comunicación donde hay una alta necesidad de presentar todo a través de estadísticas y gráficos. La herramienta es la opción más popular porque tiene una interfaz simple y fácil.
Características principales de Datawrapper:
E Charts
Siguiente, tenemos en la lista de las mejores herramientas de visualización de datos es E Charts que es una herramienta de visualización de datos de gráficos a nivel empresarial del equipo de expertos de Baidu. E Charts se puede referir como una biblioteca de gráficos de Javascript puro que se ejecuta sin problemas en varias plataformas y también es compatible con la mayoría de los navegadores.
Características principales de E Charts:
Plotly
Plotly permite realizar visualizaciones más complicadas e intrincadas. Crea un camino a su integración con lenguajes de programación orientados a la analítica que consisten en Python, Matlab y R.
Se construye en la parte superior de las bibliotecas de visualización de suministro abierto d3.Js para JavaScript, pero este paquete comercial (con una potencial licencia no industrial disponible) añade capas de facilidad de uso y apoyo, además de soporte incorporado para las APIs incluyendo Salesforce.
Características principales de Plotly:
Sisense
Una completa solución de análisis es proporcionada por Sisense. Las capacidades de visualización ofrecen una opción de arrastrar y soltar sin complicaciones que puede soportar fácilmente gráficos complicados, tablas y visualizaciones interactivas.
Permite la acumulación de registros en repositorios de fácil acceso donde se puede guardar al instante en los cuadros de mando.
Los cuadros de mando pueden entonces ser compartidos a través de grupos asegurándose de que incluso el personal no técnico puede descubrir las soluciones que necesitan para sus problemas.
Características principales de Sisense:
FusionCharts
FusionCharts se basa en el grafismo de JavaScript. Esta herramienta de visualización se ha afianzado como uno de los líderes del mercado.
Puede producir 90 tipos de gráficos únicos y se integra con una gran variedad de sistemas y frameworks dando una notable flexibilidad.
FusionCharts puede crear cualquier tipo de visualización desde cero y esta es una de sus características únicas. Los clientes también tienen la opción de elegir entre una selección de plantillas de ejemplo «en vivo».
Características principales de FusionCharts:
HighCharts
Al igual que FusionCharts, este también requiere una licencia para su uso empresarial, aunque puede utilizarse libremente como prueba, no empresarial o para uso no público.
Su sitio web afirma que es utilizado por setenta y dos de las cien agencias más grandes del mundo y a menudo se selecciona cuando hay que desplegar una solución rápida y flexible, con una necesidad mínima de formación en visualización estadística especializada antes de ponerla en funcionamiento.
Características principales de HighCharts:
Palabra final
En este artículo, nos encontramos con una lista de grandes herramientas de visualización grabadas. Antes de elegir la herramienta, se sugiere que pase algún tiempo explorando las diversas opciones potenciales.
Vaya a través de la versión de prueba suelta, solicite una demostración del proveedor y compare la herramienta con sus herramientas competidoras más cercanas de igual tipo. Haga coincidir las características y los planes de precios ofrecidos por el proveedor con las necesidades de su empresa y sus tareas.
También hay herramientas de monetización de datos que se utilizan para obtener información comercial de los modelos de negocio de big data. Los datos van a impulsar la economía en los próximos años. Así que las empresas están utilizando diferentes herramientas para analizar los conjuntos de big data para proporcionar una experiencia personalizada a sus usuarios.
Sugerimos encarecidamente que todo el mundo debería aprender el software Tableau si quiere ser un verdadero científico de datos y luego puede cambiar más de acuerdo con los requisitos del negocio.
Bio: Andrea Laura es una escritora muy creativa y colaboradora activa a la que le encantaría compartir noticias informativas o actualizaciones sobre diversos temas y aporta gran información a sus lectores. Escribiendo como su hobby, Andrea ha salido con muchos temas interesantes e información que atrae a los lectores a desentrañar su escritura. Su contenido aparece en muchos sitios principales & blogs.
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