Programas de analisis de datos
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La creciente demanda y la importancia de la analítica de datos en el mercado han generado muchas oportunidades en todo el mundo. Resulta un poco difícil preseleccionar las mejores herramientas de análisis de datos, ya que las herramientas de código abierto son más populares, fáciles de usar y están más orientadas al rendimiento que las versiones de pago. Hay muchas herramientas de código abierto que no requieren mucha/ninguna codificación y consiguen ofrecer mejores resultados que las versiones de pago, por ejemplo, la programación en R para la minería de datos y Tableau público, Python para la visualización de datos. A continuación se muestra la lista de las 10 mejores herramientas de análisis de datos, tanto de código abierto como de pago, en función de su popularidad, aprendizaje y rendimiento.
R es la herramienta de análisis líder en la industria y ampliamente utilizada para la estadística y el modelado de datos. Puede manipular fácilmente sus datos y presentarlos de diferentes maneras. Ha superado a SAS en muchos aspectos como la capacidad de datos, el rendimiento y los resultados. R se compila y se ejecuta en una amplia variedad de plataformas: UNIX, Windows y MacOS. Dispone de 11.556 paquetes y permite explorar los paquetes por categorías. R también proporciona herramientas para instalar automáticamente todos los paquetes según los requisitos del usuario, que también pueden ser bien ensamblados con Big data.
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Para poder realizar análisis de datos al más alto nivel posible, las personas que están detrás de esos procesos utilizarán herramientas y software que garanticen los mejores resultados. Aunque hay muchas en el mercado, los analistas de datos deben elegir sabiamente para beneficiar sus esfuerzos analíticos. Dicho esto, en este artículo, cubriremos las mejores herramientas de análisis de datos y nombraremos las características clave de cada una en función de los diferentes tipos de procesos de análisis. Pero primero, comenzaremos con una definición básica y una breve introducción.
Las herramientas para analistas de datos es un término que se utiliza para describir el software y las aplicaciones que los analistas de datos utilizan para desarrollar y llevar a cabo procesos analíticos que ayudan a las empresas a tomar mejores decisiones de negocio, reduciendo los costes y aumentando los beneficios.
Para tomar la mejor decisión posible sobre el software que debe elegir como analista, hemos recopilado una lista de las principales herramientas para analistas de datos que tienen diversos enfoques y características, organizadas en categorías de software y representadas con un ejemplo de cada una. Empecemos.
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¿Quiere mantener a su empresa a la cabeza de la competencia? La respuesta es el análisis de datos. Nuestra investigación metódica es la forma en que descubrirá cómo seleccionar el mejor software de análisis de datos para usted. Después de una revisión detallada, descubrimos que HubSpot es el mejor para la mayoría de los usuarios que utilizan el análisis de datos. Tienen una ventaja sobre muchas empresas en este espacio. Siga los patrones y anticipe los resultados con el software que HubSpot le permite utilizar y tomar decisiones mejor informadas.
Hubspot es una de las herramientas de automatización de marketing más populares del mercado, pero sus capacidades de análisis de datos son igualmente impresionantes. Con ella, obtienes una visión en profundidad de todas tus actividades y campañas de marketing, lo que te permite optimizar las campañas a medida que avanzan. ¿Y lo mejor? Puedes hacer todo esto GRATIS.
HubSpot hace que este software sea gratuito, por lo que tienes una oportunidad de bajo riesgo para sacar provecho de un nuevo enfoque de marketing con análisis de datos. Veamos más detalles, empezando por las razones por las que deberías invertir en este software.
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La mayoría de las empresas de hoy en día se dan cuenta del valor de una estrategia empresarial basada en los datos y necesitan personas con talento que proporcionen una visión del flujo constante de información recopilada. Las investigaciones muestran que casi el 70% de los ejecutivos estadounidenses dicen que preferirán candidatos a puestos de trabajo con conocimientos de datos para 2021, y la demanda de analistas no hará más que crecer a medida que sigamos digitalizando nuestro mundo físico.
Si estás empezando a investigar y te preguntas cómo hacer la transición a una carrera de análisis de datos, no estás solo. Explorar las ofertas de empleo para puestos relacionados con los datos es un buen punto de partida, pero muchas funciones de analista tienen muchos matices, lo que hace difícil discernir en qué habilidades es más necesario invertir.
SQL, o Structured Query Language (Lenguaje de Consulta Estructurado), es el lenguaje de base de datos estándar de la industria y es posiblemente la habilidad más importante que deben conocer los analistas de datos. A menudo se considera que este lenguaje es la versión “graduada” de Excel; es capaz de manejar grandes conjuntos de datos que Excel simplemente no puede.