Crear, evaluar, implementar y monitorear modelos de aprendizaje automático puede ser un proceso complejo. Es por eso que la cantidad de herramientas de ciencia de datos ha aumentado. Los científicos de datos utilizan muchos tipos de herramientas, pero una de las más comunes son los cuadernos de código abierto, que son aplicaciones web para escribir y ejecutar código, visualizar datos y ver resultados, todo dentro de un mismo entorno.
Algunos de los cuadernos más populares son Jupyter, RStudio y Zepplin. Los cuadernos son muy útiles para realizar análisis, pero presentan ciertas limitaciones cuando los científicos de datos tienen que trabajar en equipo. Para resolver este problema, se crearon las plataformas de ciencia de datos.
Para determinar qué herramienta de ciencia de datos es adecuada para usted, es importante formular las siguientes preguntas:
¿Qué tipo de lenguajes utilizan sus científicos de datos?
¿Qué tipo de métodos de trabajo prefieren?
¿Qué tipo de fuentes de datos usan?
Por ejemplo, algunos usuarios prefieren tener un servicio independiente de la fuente de datos que utilice bibliotecas de código abierto. Otros prefieren la velocidad de los algoritmos de aprendizaje automático en la base de datos.
Por ejemplo, algunos usuarios prefieren tener un servicio independiente de la fuente de datos que utilice bibliotecas de código abierto. Otros prefieren la velocidad de los algoritmos de aprendizaje automático en la base de datos.
Recuerden responder las interrogantes en los comentarios.
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