¿Cómo se utiliza la ciencia de los datos en la tecnología?

Las 10 mejores herramientas y tecnologías cada Data Scientist debe considerar explorar para una mejor exposición y una mayor productividad

El rápido crecimiento de la popularidad de Data Science ha dado lugar a la creación de una amplia gama de herramientas y tecnologías para el beneficio general y beneficio para los entusiastas de Data Science.

El mundo tiene un nuevo término popular llamado datos . Y la mayoría de los gigantes tecnológicos como Google, Facebook, Microsoft, IBM y muchas otras compañías importantes y menores están invirtiendo mucho su valioso tiempo y valiosos recursos en los datos y el tema de la ciencia de los datos.

Los datos son medidos, recolectados y reportados, y analizados, con lo cual se pueden visualizar usando gráficos, imágenes u otras herramientas de análisis. Los datos como concepto general se refieren al hecho de que alguna información o conocimiento existente está representado o codificado de alguna forma adecuado para un mejor uso o procesamiento.

La ciencia de los datos es un concepto para unificar las estadísticas, el análisis de datos y sus métodos relacionados con el fin de comprender y analizar los fenómenos reales con los datos. Utiliza técnicas y teorías extraídas de muchos campos en el contexto de las matemáticas, las estadísticas, la informática, el conocimiento de dominio y la ciencia de la información. En otras palabras:

La ciencia de los datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimientos e ideas de muchos datos estructurales y no estructurados. La ciencia de los datos está relacionada con la minería de datos, el aprendizaje automático y el big data.

En este artículo, vamos a entender y profundizar en diez fantásticas herramientas y tecnologías que usted debe saber! Ellos serán extremadamente útiles en la creación de algunos proyectos únicos y geniales de Python y Data Science. Usted puede utilizarlos para construir modelos, crear proyectos, analizar resultados, propósitos de implementación, y mucho más!

Así que, sin más preámbulos, comencemos explorando cada una de estas herramientas y tecnologías que puede utilizar para aumentar su eficacia y eficiencia en la creación de nuevos proyectos.

El conocimiento de GitHub es uno de los requisitos básicos para un científico de datos. GitHub es el mejor lugar para exponer códigos y discutir proyectos con una comunidad maravillosa. Puedes compartir tu trabajo en repositorios o bloques de código en forma de Gists, a los que pueden acceder una amplia gama de audiencias que ingresan a tu perfil.

GitHub, Inc. es una subsidiaria de Microsoft que proporciona alojamiento para el desarrollo de software y control de versiones utilizando Git. Ofrece la funcionalidad de control de versiones distribuidas y gestión de código fuente (SCM) de Git, además de sus propias características. Proporciona control de acceso y varias funciones de colaboración como seguimiento de fallos, peticiones de características, gestión de tareas, integración continua y wikis para cada proyecto.

GitHub ofrece sus servicios básicos de forma gratuita. Sus servicios profesionales y empresariales más avanzados son comerciales. Las cuentas gratuitas de GitHub se utilizan comúnmente para albergar proyectos de código abierto. Con sede en California, ha sido una subsidiaria de Microsoft desde 2018.

Recomiendo encarecidamente hacer su propia cuenta de GitHub si usted no tiene una ya. Es absolutamente gratis y abrirá uno de los mejores lugares para que usted pueda mostrar sus proyectos y colaborar con otros increíbles miembros de Data Science de la comunidad. Puedes ver mi perfil de GitHub desde aquí .

El Entorno de Desarrollo Integrado (IDE) es un software que proporciona servicios integrales para la compilación e interpretación de programas. Proporciona una plataforma para programadores, entusiastas y desarrolladores para experimentar e interpretar códigos/programas con editores de código fuente, herramientas de automatización y también un depurador.

Un IDE puede soportar un único lenguaje de programación como Pycharm que, es una exclusiva de Python, o puede soportar una multitud de lenguajes de programación como en el caso de Visual Studio Code. Dado que Python es un lenguaje popular de la era moderna, tiene una amplia gama de software de desarrollo disponible como Pycharm, código de estudio visual, cuadernos Jupyter, etc.

Como ejemplo, Visual Studio Code es un editor de código fuente gratuito hecho por Microsoft para Windows, Linux y macOS. Las características incluyen soporte para depuración, resaltado de sintaxis, finalización de código inteligente, fragmentos, refactorización de código y Git incrustado. Soporta varios lenguajes de programación incluyendo python. Es posible que necesite algunas instalaciones adicionales para empezar con Python, pero es bastante simple. Tiene actualizaciones continuas y es una de las mejores plataformas para Python y otros lenguajes de programación. Utilizo esto mucho y lo recomiendo altamente también.

El Jupyter Notebook es una aplicación web de código abierto que le permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Los usos incluyen: limpieza y transformación de datos, simulación numérica, modelado estadístico, visualización de datos, aprendizaje automático y mucho más. El Jupyter Notebook es una opción absolutamente fantástica para empezar con la ciencia de los datos y el aprendizaje automático.

Estos Cuadernos pueden ser compartidos con cualquier persona y ayudan a colaborar en código de manera más eficiente y efectiva. Recomiendo encarecidamente usar el Cuaderno de notas Jupyter también porque puedes usar cada bloque de código por separado y también tienes la opción de usar markdowns. Es ampliamente utilizado en muchas empresas rentables. A continuación se muestra una guía completa para todo lo que necesita saber sobre Jupyter Notebooks.

Colaboratorio (también conocido como Colab) es un entorno libre Jupyter portátil que se ejecuta en la nube y almacena sus cuadernos en Google Drive. Colab fue originalmente un proyecto interno de Google ; un intento se hizo para abrir código de código y trabajar más directamente aguas arriba, que conduce al desarrollo de la "Abrir en Colab" Google Chrome extensión, pero esto terminó, y Colab desarrollo continuó internamente.

Echa un vistazo al siguiente artículo del enlace que se proporciona a continuación para una guía concisa a más de diez IDE’s que usted puede utilizar para sus proyectos.

A Dependencia de Procesamiento de Gráficos es un circuito electrónico especializado diseñado para manipular y alterar rápidamente la memoria para acelerar la creación de imágenes en un buffer de marco destinado a la salida a un dispositivo de visualización.

Las GPU son una parte clave de la informática moderna. La computación de GPU y las redes de alto rendimiento están transformando la ciencia computacional y la inteligencia artificial. Los avances en las UGP contribuyen enormemente al crecimiento del aprendizaje profundo en la actualidad.

Las GPUs están optimizadas para entrenar inteligencia artificial y modelos de aprendizaje profundo, ya que pueden procesar múltiples cálculos simultáneamente. Tienen un gran número de núcleos, lo que permite un mejor cálculo de múltiples procesos paralelos.

NVIDIA proporciona algo llamado Computar Arquitectura de Dispositivos Unificados (CUDA) , que es crucial para apoyar las diversas aplicaciones de aprendizaje profundo. CUDA es una plataforma informática paralela y un modelo de interfaz de programación de aplicaciones creado por Nvidia.

Permite a los desarrolladores e ingenieros de software utilizar una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) habilitada por CUDA para el procesamiento de uso general, un enfoque llamado GPGPU. Estos núcleos CUDA son altamente beneficiosos y evolutivos en el campo de la inteligencia artificial.

Cuando está utilizando un marco de aprendizaje profundo como TensorFlow o Pytorch, puede utilizar estos núcleos CUDA para calcular sus algoritmos de aprendizaje profundo significativamente más rápido en comparación con el mismo rendimiento con una CPU.

Las GPU son un recurso dinámico para la visión por computadora y supercomputación con redes neuronales y de aprendizaje profundo para realizar tareas complicadas, a veces incluso más allá de la imaginación humana. Además, también hay muchas otras aplicaciones para GPUs. Las GPUs encuentran sus usos en sistemas integrados, teléfonos móviles, computadoras personales, estaciones de trabajo y consolas de juegos.

Usted puede aprender más sobre GPUs y si usted realmente necesita uno para el aprendizaje profundo del artículo siguiente.

Watson Studio, anteriormente Data Science Experience o DSX, es la plataforma de software de IBM para la ciencia de datos. La plataforma consiste en un espacio de trabajo que incluye múltiples herramientas de colaboración y código abierto para su uso en ciencia de datos.

El IBM Watson Studio permite a los usuarios gestionar el ciclo de vida de la IA con Auto AI, preparar, refinar y explorar modelos, construir portátiles de código abierto que sean compartidos, ejecutar y entrenar los modelos en la nube, y finalmente implementar sus proyectos de Data Science.

En Watson Studio, un científico de datos puede crear un proyecto con un grupo de colaboradores, todos ellos con acceso a diversos modelos de análisis y utilizando varios idiomas (R/Python/Scala). Watson Studio reúne herramientas básicas de código abierto como RStudio, Spark y Python en un entorno integrado, junto con herramientas adicionales como un servicio de Spark gestionado e instalaciones de modelado de datos, en un entorno seguro y gobernado.

Watson Studio proporciona acceso a los conjuntos de datos que están disponibles a través de Watson Data Platform, en las instalaciones o en la nube. La plataforma también cuenta con una gran comunidad y recursos integrados, como artículos sobre los últimos avances del mundo de la ciencia de datos y conjuntos de datos públicos. La plataforma está disponible en las instalaciones, la nube y los formularios de escritorio.

El IBM Watson Studio ofrece al usuario muchas opciones, incluyendo una que ya tiene varios modelos entrenados, y como ejemplo, puede utilizarlos para crear su proyecto de detección de objetos sin tener que codificar.

Las ventajas de usar el IBM Watson Studio es que puede optimizar su IA y su nube de manera efectiva, predecir resultados y prescribir acciones con bastante facilidad, sincronizar el poder de la IA en varias aplicaciones, automatizar el ciclo de vida de la IA y mucho más.

Amazon Web Services (AWS) es una subsidiaria de Amazon que proporciona plataformas y API de computación en la nube bajo demanda a individuos, empresas y gobiernos, sobre una base de pago a medida. Estos servicios web de computación en nube proporcionan una variedad de infraestructura técnica abstracta básica y componentes y herramientas de computación distribuida.

Uno de estos servicios es Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), que permite a los usuarios tener a su disposición un clúster virtual de computadoras, disponible todo el tiempo, a través de Internet. La versión de AWS de computadoras virtuales emula la mayoría de los atributos de una computadora real, incluyendo unidades de procesamiento central de hardware (CPUs) y unidades de procesamiento gráfico (GPUs) para el procesamiento; memoria local/RAM; almacenamiento de disco duro/SSD; una selección de sistemas operativos; redes; y software de aplicación precargado como servidores web, bases de datos y gestión de relaciones con el cliente (CRM).

La tecnología AWS es implementada en granjas de servidores de todo el mundo, y mantenida por la subsidiaria Amazon. Las tarifas se basan en una combinación de uso (conocido como un modelo de “Pago con destino”, hardware, sistema operativo, software o funciones de red elegidas por el suscriptor, disponibilidad requerida, redundancia, seguridad y opciones de servicio.

Los suscriptores pueden pagar por una sola computadora AWS virtual, una computadora física dedicada, o grupos de cualquiera de los dos. Como parte del acuerdo de suscripción, Amazon proporciona seguridad para los sistemas de abonados. AWS opera desde muchas regiones geográficas globales incluyendo 6 en América del Norte.

Recomiendo encarecidamente revisar el nivel gratuito para principiantes que estén interesados en explorar, crear e implementar modelos con los Amazon Web Services (AWS). Este método le ayudará a obtener una mejor exposición y una mejor comprensión general de trabajar con Data Science en el entorno de la nube.

Microsoft Azure, comúnmente conocido como Azure, es un servicio de computación en la nube creado por Microsoft para construir, probar, implementar y administrar aplicaciones y servicios a través de centros de datos gestionados por Microsoft. Proporciona software como un servicio (SaaS), plataforma como un servicio (PaaS) e infraestructura como un servicio (IaaS) y soporta muchos diferentes lenguajes de programación, herramientas y marcos, incluyendo software y sistemas de terceros específicos de Microsoft.

Microsoft Azure es uno de los mejores y populares lugares para la computación de complejos proyectos de Ciencia de Datos y el análisis de su trabajo con Inteligencia Artificial, así como el aprendizaje automático. También puede realizar operaciones en Internet de las cosas (IoT) combinadas con IA para crear obras más innovadoras.

Microsoft Azure es similar a las dos herramientas anteriores discutidas en el artículo, pero ofrece una amplia gama de usos y beneficios, que deben ser considerados por los clientes y los entusiastas de Data Science o IA. Puede utilizar Microsoft para construir, entrenar, ejecutar, finalmente implementar sus proyectos de aprendizaje automático y Ciencia de Datos que usted construye.

Las otras funcionalidades de Microsoft Azure incluyen búsquedas cognitivas para la detección de contenido con visión y habla, la adición de aplicaciones cognitivas a aplicaciones con API, la creación de bots para gestionar varios aspectos y campos, el diseño de IA con análisis basados en Apache Spark, y finalmente construir una realidad mixta con sensores de IA, y muchas otras aplicaciones.

El Arduino es un tablero de desarrollo que consiste en un microcontrolador ATmega. Es una de las mejores maneras de empezar con proyectos de robótica e IoT (Internet de las Cosas).

Arduino es una empresa de hardware y software de código abierto que puede ser utilizada por aficionados, aficionados y profesionales para construir increíbles proyectos innovadores. Desde mi experiencia, Arduino es definitivamente una de las mejores maneras de empezar con tu sueño de robótica, ya que es comparativamente más fácil de usar que otros microcontroladores.

El Arduino viene en muchas formas y tamaños, a saber Arduino Nano, Arduino Uno, y Arduino mega. El Nano es un tablero de menor tamaño que se puede utilizar para proyectos más simples y únicos. El Uno es un tablero de tamaño mediano perfecto para empezar a experimentar y probar proyectos de nivel aficionado. El mega es un tablero de desarrollo más grande que se puede utilizar para proyectos y escenarios un poco más complejos.

En mi opinión, el Arduino es la mejor manera de empezar con cualquier tipo de proyectos de IoT. Con algunos proyectos básicos como el control de sensores y la gestión de dispositivos de aprendizaje con Arduino es altamente beneficioso para la búsqueda de ideas más creativas en este campo.

Es fácil empezar a aprender, ya que es sobre todo una mezcla de lenguajes de programación como C y C++, y tiene principalmente dos bloques de código de los que preocuparse como un principiante, a saber, bloques de configuración y funciones de bucle. Por lo tanto, mi sugerencia inicial sería probar el tablero de Arduino Uno antes de proceder a dispositivos incrustados más complejos.

El Raspberry Pi es una computadora de un solo tablero, que es una manera fantástica de empezar con la computación y la programación. El Raspberry Pi ofrece un montón de oportunidades para crear proyectos extremadamente geniales en ramas como la visión por computadora, juegos, proyectos de IoT, y mucho más.

Con un accesorio de cámara, la frambuesa pi puede incluso utilizarse para tareas como detección de objetos, reconocimiento facial y operaciones de vigilancia. Si usted es un principiante que quiere empezar con la programación y la codificación, entonces el Raspberry Pi es el enfoque más barato y mejor. También puede ser utilizado por aficionados o expertos de nivel intermedio para proyectos más avanzados.

La mejor parte de la programación con el Raspberry Pi y un sistema operativo como el Raspbian OS es que se puede utilizar una variedad de lenguajes de programación, incluyendo python. El editor Thony viene como un programa pre-instalado en el sistema operativo, y usted puede codificar sus proyectos de python aquí.

Todos los programas que están codificados en el Raspberry Pi, incluidos los programas de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo, se pueden implementar fácilmente. Los accesorios externos como cámaras, dispositivos de audio, etc., también se pueden añadir al Raspberry Pi y se pueden controlar para realizar tareas de visión por ordenador en tiempo real como vigilancia de vídeo, reconocimiento facial, etc.

El NVIDIA Jetson Nano es una de las mejores herramientas para operaciones relacionadas con la inteligencia artificial en robótica. Es un poco más caro que el Raspberry Pi, pero el Jetson Nano también tiene mayor potencia de cálculo. De acuerdo con NVIDIA :

NVIDIA Jetson Nano permite el desarrollo de millones de nuevos sistemas de IA pequeños y de baja potencia. Abre nuevos mundos de aplicaciones de IoT integradas, incluyendo grabadores de vídeo de red de nivel de entrada (NVR), robots domésticos y pasarelas inteligentes con capacidades analíticas completas.

El kit de desarrollo de NVIDIA permite a los usuarios ejecutar muchas operaciones de red neuronal, incluyendo clasificación de imágenes, segmentación, detección de objetos y procesamiento del habla, entre muchas más.

Aunque el Nvidia Jetson Nano es un poco más caro que el Raspberry Pi, tiene características comparativamente mejores y también es un gran punto de partida para el desarrollo de proyectos de nivel intermedio y avanzado. Es potente y puede realizar una amplia gama de tareas, como se mencionó anteriormente.

En mi opinión, estas tres herramientas son algunos de los mejores dispositivos para empezar con AIOT. Obviamente hay tantas otras opciones impresionantes y opciones de dispositivos embebidos para desarrollar modelos eficaces también.

Google Cloud Platform (GCP), ofrecido por Google, es un conjunto de servicios de computación en la nube que se ejecuta en la misma infraestructura que Google utiliza internamente para sus productos de usuario final, como Google Search, Gmail, almacenamiento de archivos y YouTube.

Junto con un conjunto de herramientas de gestión, proporciona una serie de servicios modulares en la nube que incluyen computación, almacenamiento de datos, análisis de datos y aprendizaje automático. La inscripción requiere una tarjeta de crédito o datos de cuenta bancaria. Google Cloud Platform proporciona infraestructura como servicio, plataforma como servicio y entornos de computación sin servidor.

Google Cloud Platform es una parte de Google Cloud, que incluye la infraestructura de nube pública de Google Cloud Platform, así como Google Workspace (anteriormente G Suite), versiones empresariales de Android y Chrome OS, y interfaces de programación de aplicaciones (API) para el aprendizaje automático y servicios de mapeo empresarial.

El Google Cloud ofrece muchas características y productos para que un entusiasta de la ciencia de los datos los utilice al máximo. Estos van desde computación en la nube, almacenamiento y bases de datos, redes, Big Data, Cloud AI, Internet of Things (IoT), plataformas API y servicios de gestión.

Para ser específicos, el Big Data ofrece funciones como BigQuery — Almacén de datos empresariales escalables y gestionados para análisis, Cloud Dataflow — Servicio administrado basado en Apache Beam para procesamiento de datos por secuencia y por lotes, Cloud Dataproc — Plataforma de datos grandes para ejecutar trabajos Apache Hadoop y Apache Spark, y muchas más características.

Google Cloud AI ofrece lo siguiente:

AutoML en la nube — Servicio para entrenar e implementar máquinas personalizadas, modelos de aprendizaje. A partir de septiembre de 2018, el servicio está en Beta.

Kaggle:

La mejor plataforma para que Data Scientist muestre y exhiba sus habilidades con su habilidad única para resolver problemas y su pensamiento innovador es Kaggle. Kaggle es uno de esos sitios que alberga algunas de las mejores competiciones relacionadas con la ciencia de los datos. No te preocupes por el lugar donde terminas. No importa mucho mientras aprendas algo nuevo.

Kaggle, una subsidiaria de Google LLC, es una comunidad en línea de científicos de datos y profesionales del aprendizaje automático. Kaggle permite a los usuarios encontrar y publicar conjuntos de datos, explorar y construir modelos en un entorno de ciencia de datos basado en la web, trabajar con otros científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, y participar en concursos para resolver los desafíos de la ciencia de datos.

Desbordamiento de la pila:

Stack Overflow es un sitio de preguntas y respuestas para programadores profesionales y entusiastas. Es un sitio web privado, el sitio insignia de la Stack Exchange Network. Cuenta con preguntas y respuestas sobre una amplia gama de temas en la programación de computadoras. Fue creado para ser una alternativa más abierta a sitios de preguntas y respuestas anteriores como Experts-Exchange.

No es raro que en la ciencia de los datos se quede atascado en un problema en el que usted está trabajando durante mucho tiempo. La mejor parte es que la ciencia de los datos tiene una comunidad brillante con personas muy útiles y un montón de recursos a su disposición para su beneficio.

Stack Overflow es uno de los mejores sitios que usted hace sus preguntas y recibe algunas soluciones fantásticas a sus problemas. ¡No dudes en pedir ayuda cuando estés atascado!

Otros:

Discord channels, videos de YouTube, campos de código en línea gratuitos, hacia la ciencia de datos, etc., y otros dispositivos de IoT integrados, son recursos útiles que están disponibles para todos nosotros para utilizar y mejorar nuestras habilidades.

La comunicación con otras personas y expertos mientras comparten ideas es una gran manera de aprender más. No comunicar eficazmente puede conducir a bastantes cuestiones como entendimientos engañosos en las preguntas que usted podría tener sobre un tema en particular.

Además, hablar con la gente es extremadamente útil para compartir sus puntos de vista, así como para adquirir conocimiento. Al hablar con más personas, se desarrollan mejores ideas y, lo que es más importante, la interactividad, que será muy útil mientras se trabaja en una empresa con un equipo en proyectos de ciencia de datos.

En este artículo, hemos discutido diez herramientas y tecnologías impresionantes que usted puede utilizar para crear una era modernizada del Universo de Ciencia de Datos. La variedad de herramientas y tecnologías discutidas en este post van desde Entornos de Desarrollo Integrado (IDE) para la creación de mejores proyectos de Ciencia de Datos a Tarjetas Gráficas para acelerar los cálculos y cálculos.

También discutimos los diversos dispositivos incrustados que pueden ser utilizados por los desarrolladores para crear innovaciones más nuevas y desarrollar proyectos especulares usando estos sistemas incrustados y microcontroladores. La utilización de varios sitios web para aumentar la eficacia y la productividad general es también una idea fantástica.

Finalmente, discutimos las diversas tecnologías que ofrecen las grandes empresas para la implementación, visualización, mejora del rendimiento general del modelo y el despliegue de sus proyectos de Data Science. Se trata de animar a los entusiastas de la ciencia de los datos a desarrollar una amplia variedad de proyectos únicos y avanzar en el campo.