Las 7 aplicaciones de software de análisis de datos que necesitas conocer

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Hoy en día, hay más datos que nunca. De hecho, según una investigación realizada por Statista, se prevé que el volumen global de datos creados, capturados, copiados y consumidos alcance los 181 zettabytes para 2025 [1]. Esa es una gran cantidad de datos que necesitarán ser ordenados, limpiados, analizados y visualizados.

Hay muchas aplicaciones de software y herramientas disponibles. Los almacenes de datos basados en la nube almacenan enormes cantidades de datos empresariales. Algunos programas están especialmente diseñados para el modelado de datos, y el software visualiza los datos en colores brillantes y diagramas.

Hemos compilado siete aplicaciones de software de análisis de datos esenciales que debes conocer al comenzar tu camino con los datos. Aquí, encontrarás algunos de los programas de análisis de datos más comunes, aprenderás lo que hace cada uno y descubrirás por qué son importantes. Al final, encontrarás un curso relevante que te puede ayudar a adquirir las habilidades que necesitarás para obtener un puesto de analista de datos de nivel inicial.

1. Excel

Microsoft Excel es uno de los programas más comunes utilizados para el análisis de datos. Además de ofrecer funciones de hoja de cálculo capaces de administrar y organizar grandes conjuntos de datos, Excel también incluye herramientas gráficas y capacidades informáticas como la suma automatizada o "Autosuma". Excel también incluye Analysis ToolPak, que cuenta con herramientas de análisis de datos capaces de realizar varianza, regresión y análisis estadístico.

La simplicidad y versatilidad de Excel lo convierten en una poderosa herramienta de análisis de datos adecuada para administrar, ordenar, filtrar, limpiar, analizar y visualizar datos. Si recién estás comenzando en la ciencia de datos, deberías considerar aprender más sobre Excel para prepararte para tu futura carrera.

2. Python

Python clasifica como el lenguaje de programación más popular en el mundo [2].

A diferencia de otros lenguajes de programación, Python es relativamente fácil de aprender y se puede utilizar para una amplia gama de tareas, incluyendo software y desarrollo web y análisis de datos. En el mundo de los datos, Python se utiliza para optimizar, modelar, visualizar y analizar datos utilizando sus herramientas integradas de análisis de datos. Una de las características clave de Python que atrae a los profesionales de análisis de datos son sus numerosas bibliotecas, como Pandas y Numpy, que ofrecen una variedad de herramientas poderosas para muchas necesidades de análisis.

Los profesionales en etapa inicial deben aprender Python para asegurarse de que tienen una comprensión firme de uno de los lenguajes de programación más importantes utilizados en los datos de hoy.

3. R

R es un lenguaje de programación de código abierto utilizado para la estadística computacional y la generación de gráficos.

Al igual que Python, R se considera un lenguaje de programación relativamente fácil de aprender. Por lo general, se utiliza para el análisis estadístico, la visualización de datos y la manipulación de datos. El enfoque estadístico de R significa que se adapta bien a los cálculos estadísticos, mientras que las herramientas de visualización incluidas en R lo convierten en un gran lenguaje para crear gráficos atractivos como diagramas de dispersión y gráficos.

Junto con Python, R es uno de los lenguajes de programación más importantes utilizados en el análisis de datos. Si estás considerando una carrera en datos, es posible que te interese dedicar tiempo a aprender R.

Lee más: Python vs. R para el análisis de datos: ¿Qué debo aprender?

4. Tableau

Tableau es un software de visualización de datos que se utiliza principalmente para análisis de negocios e inteligencia empresarial.

Tableau es, sin duda, una de las plataformas de visualización de datos más populares en el mundo de los negocios, especialmente porque cuenta con una interfaz de usuario fácil de entender y convierte sin problemas los conjuntos de datos en gráficos comprensibles. Mientras que los usuarios empresariales lo disfrutan debido a su facilidad de uso, a los analistas de datos les gusta porque incluye herramientas poderosas que pueden realizar funciones analíticas avanzadas como segmentación, análisis de cohortes y análisis predictivo.

La visualización de datos es importante porque permite a los analistas de datos transmitir sus hallazgos a colegas y partes interesadas que de otro modo no los entenderían. Si estás considerando un futuro en análisis de negocios o inteligencia de negocios, entonces podrías considerar aprender Tableau para prepararte para el ámbito profesional.

5. MySQL

MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS, por sus siglas en inglés) de código abierto utilizado para almacenar datos de aplicaciones, particularmente los basados en la web. MySQL ha sido utilizado por sitios web tan populares como Facebook, Twitter y YouTube.

En los datos, se utiliza un lenguaje de consulta estructurado (SQL) para gestionar sistemas de administración de bases de datos relacionales, que utilizan bases de datos relacionales generalmente estructuradas en tablas. Como resultado, los profesionales de datos utilizan MySQL para almacenar datos de forma segura y realizar análisis de datos de rutina. Si bien el programa tiene algunas limitaciones, MySQL generalmente encaja bien dentro de los sistemas de datos existentes de muchas empresas.

En particular, deberías considerar aprender MySQL si deseas trabajar en tecnología en aplicaciones web.

6. SAS

SAS es un conocido software de análisis estadístico desarrollado por el Instituto SAS para diversos fines analíticos, incluyendo inteligencia empresarial, análisis avanzado y análisis predictivo.

Los analistas utilizan SAS para recuperar, informar, analizar y visualizar datos. Los analistas de inteligencia empresarial y los analistas de datos prefieren SAS porque reúne una variedad de potentes herramientas analíticas en un solo lugar y tiene una interfaz gráfica de usuario (GUI, por sus siglas en inglés) intuitiva que facilita su uso. Además, SAS es un paquete de software confiable que permite a los analistas de datos realizar gran parte de su trabajo, desde administrar datos hasta limpiarlos y modelarlos. 

Aprende SAS para prepararte para puestos centrados, particularmente en inteligencia empresarial y análisis o si deseas familiarizarte con un paquete de software que pueda manejar la mayor parte de lo que un analista de datos podría necesitar hacer.

7. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook es un entorno interactivo basado en la web que se utiliza para compartir documentos computacionales o "cuadernos". Los analistas de datos utilizan Jupyter Notebooks para escribir y ejecutar código, limpiar datos, visualizar datos, aprendizaje automático, análisis estadístico y muchas otras formas de análisis de datos. Además, Jupyter Notebook permite a los usuarios combinar visualizaciones de datos, código, comentarios y numerosos lenguajes de programación diferentes en un solo lugar, lo que permite mejorar el espacio para documentar un proceso de análisis de datos y compartirlo con otros.

Sean cuales sean tus objetivos profesionales en relación con los datos, es probable que te beneficies del uso de una herramienta como Jupyter Notebook para resolver problemas con los datos y compartir tu trabajo con otros.

Para obtener más información sobre el software de análisis de datos, mira este vídeo del Certificado Profesional de IBM Data Analytics con Excel y R:

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