Herramientas de procesamiento de datos de la computadora:una descripción completa
Las herramientas de procesamiento de datos de la computadora son aplicaciones de software diseñadas para manipular, analizar e interpretar datos para generar información útil. Empoderan a los usuarios para extraer ideas valiosas, tomar decisiones informadas y automatizar tareas repetitivas. Aquí hay un desglose categorizado de herramientas de procesamiento de datos esenciales:
1. Herramientas de adquisición y extracción de datos:
* Herramientas de raspado web: Raspe los datos de sitios web, como las bibliotecas de Python (hermosa sopa, desechos) y herramientas como Octoparse.
* Herramientas de integración de API: Acceda e integre datos de API externos, como Zapier e Integromat.
* Software de extracción de datos: Extraiga datos estructurados de documentos, hojas de cálculo, bases de datos y otras fuentes (por ejemplo, software OCR, herramientas de minería de datos).
2. Herramientas de limpieza y transformación de datos:
* Herramientas de limpieza de datos: Identifique y corrija los errores, las inconsistencias y los valores faltantes en los conjuntos de datos, incluidas herramientas como Trifacta Wrangler, Openrefine y Bibliotecas de Python como Pandas.
* Herramientas de transformación de datos: Convierta los datos en formatos, estructuras y representaciones deseadas, como las herramientas ETL (por ejemplo, Informatica PowerCenter, Talend), plataformas de integración de datos y lenguajes de secuencias de comandos como Python.
3. Herramientas de análisis y visualización de datos:
* Paquetes de software estadístico: Analice los datos utilizando métodos estadísticos, como las bibliotecas R, SPSS, SAS y Python como SciPy y Statsmodels.
* Herramientas de visualización de datos: Cree cuadros interactivos, gráficos y paneles para visualizar patrones de datos e ideas, como Tableau, Power BI, Google Data Studio y Bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn.
* Plataformas de inteligencia empresarial (BI): Proporcione un conjunto completo de herramientas para el análisis de datos, los informes y el tablero, los ejemplos incluyen Qlik Sense, Domo y ThoughtSpot.
4. Herramientas de almacenamiento y gestión de datos:
* bases de datos relacionales: Almacene los datos estructurados en tablas con relaciones (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL, Oracle).
* bases de datos NoSQL: Almacene datos no estructurados o semiestructurados en formatos flexibles (por ejemplo, MongoDB, Cassandra).
* almacenes de datos: Almacene y administre grandes volúmenes de datos para análisis e informes (por ejemplo, copo de nieve, Amazon Redshift).
* lagos de datos: Almacene los datos en su formato sin procesar para el análisis futuro (por ejemplo, Amazon S3, Azure Blob Storage).
5. Herramientas de aprendizaje automático y AI:
* Bibliotecas de aprendizaje automático: Desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático para análisis predictivo, clasificación y otras tareas (por ejemplo, Scikit-Learn, TensorFlow, Pytorch).
* Marcos de aprendizaje profundo: Cree y capacite a las redes neuronales complejas para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y más (por ejemplo, keras, tensorflow, pytorch).
* plataformas ai: Proporcione un entorno integral para construir, capacitar e implementar modelos de IA (por ejemplo, plataforma de IA de Google Cloud, Amazon SageMaker, Azure Machine Learning).
6. Herramientas de seguridad y gobierno de datos:
* Herramientas de cifrado de datos: Asegure el almacenamiento y la transmisión de datos utilizando métodos de cifrado.
* Herramientas de control de acceso a datos: Restringir el acceso no autorizado a datos confidenciales y garantizar la privacidad de los datos.
* Plataformas de gobierno de datos: Establecer y hacer cumplir las políticas para la calidad de los datos, la seguridad y el cumplimiento.
7. Otras herramientas de procesamiento de datos:
* Software de hoja de cálculo: Realice un análisis y visualización de datos básicos (por ejemplo, Microsoft Excel, Google Sheets).
* Editores de texto: Procese y manipule datos de texto, incluidos lenguajes de secuencias de comandos como Python, R y JavaScript.
* Herramientas de automatización de flujo de trabajo: Automatice las tareas y flujos de trabajo de procesamiento de datos (por ejemplo, Apache Airflow, Prefect).
La elección de las herramientas depende de las necesidades específicas de procesamiento de datos, el nivel de experiencia, las limitaciones presupuestarias y la naturaleza de los datos. La combinación de diferentes herramientas y técnicas puede proporcionar un enfoque integral para el procesamiento de datos.