El mundo de la ciencia de datos está en constante evolución, y con la llegada de la inteligencia artificial (IA), se ha abierto un abanico de herramientas online que permiten a los científicos de datos realizar análisis y generar resultados de manera más rápida y eficiente.
A continuación, exploramos varias de estas herramientas que ofrecen funcionalidades específicas para el procesamiento y análisis de datos estructurados, generación de datos sintéticos y consultas automatizadas.
Algunas son plataformas especializadas, mientras que otras, como ChatGPT, Bard o Gemini, son IA más generales que también brindan soporte en las tareas diarias de un científico de datos.
DataRobot.com
DataRobot es una plataforma de machine learning que ayuda a automatizar el proceso de creación, implementación y gestión de modelos predictivos.
Además de permitir a los científicos de datos entrenar modelos, DataRobot ofrece una funcionalidad única: la capacidad de generar datos sintéticos estructurados no existentes a través de definiciones previas. Esto es útil cuando se necesita aumentar el tamaño de un conjunto de datos o probar modelos con datos adicionales.
Ofrecen una versión gratuita limitada, pero la mayoría de las funcionalidades avanzadas están disponibles bajo suscripción.
Con DataRobot, un científico de datos puede automatizar gran parte del proceso de modelado, desde la preparación de datos hasta la implementación del modelo, ahorrando tiempo y recursos. Además, la posibilidad de generar datos estructurados permite explorar escenarios hipotéticos.
Mostly.ai
Mostly.ai se especializa en la creación de datos sintéticos. A partir de una muestra de datos reales, esta herramienta genera datos sintéticos estructurados, manteniendo las propiedades estadísticas y las relaciones clave del conjunto de datos original.
Esto es particularmente útil en entornos donde los datos sensibles no pueden compartirse, como en finanzas o salud.
Mostly.ai ofrece una versión gratuita con limitaciones en la cantidad de datos que se pueden procesar. La versión de pago incluye un mayor volumen de datos y más funcionalidades.
El científico de datos puede usar Mostly.ai para aumentar conjuntos de datos pequeños o proteger datos confidenciales sin perder precisión en los modelos. Los datos sintéticos son ideales para validar modelos o realizar pruebas sin comprometer la privacidad de la información.
ChatCSV.co
ChatCSV es una herramienta que permite analizar archivos de datos estructurados (como CSVs) mediante consultas en lenguaje natural. En lugar de escribir código o SQL, puedes hacer preguntas sobre los datos directamente, como «¿Cuál es el promedio de la columna de ingresos?» o «¿Qué filas contienen valores faltantes?»
Esta herramienta ofrece una versión gratuita con funcionalidades limitadas. El plan de pago desbloquea análisis más complejos y mayores volúmenes de datos.
Para tareas rápidas de exploración de datos y análisis básico, ChatCSV es ideal. Un científico de datos puede ahorrar tiempo evitando escribir código manualmente para consultas sencillas y enfocarse en análisis más profundos.
Tomat.IA
Tomat.IA es otra plataforma de análisis de datos estructurados que permite a los usuarios explorar y analizar datos de forma interactiva. Puedes cargar conjuntos de datos y realizar análisis descriptivos sin necesidad de escribir código, lo cual acelera el proceso de exploración de datos.
Ofrece un plan gratuito básico con acceso limitado a ciertas funcionalidades, pero el análisis avanzado requiere suscripción.
Durante el proceso de análisis exploratorio de datos (EDA), Tomat.IA ayuda a visualizar rápidamente tendencias y patrones en los datos sin tener que escribir scripts complejos, lo que facilita una comprensión más inmediata de los datos.
DBSensei.com
DBSensei es una herramienta que convierte consultas en lenguaje natural a consultas SQL. Si tienes una base de datos y no eres experto en SQL, puedes simplemente escribir algo como «Mostrar todas las ventas de enero» y la herramienta generará la consulta correspondiente para ti.
Tiene un plan gratuito que cubre consultas básicas y una versión premium para bases de datos más complejas y consultas avanzadas.
DBSensei es especialmente útil cuando se trabaja con grandes bases de datos y se necesita generar consultas SQL rápidamente. Un científico de datos puede agilizar la interacción con bases de datos sin tener que memorizar o escribir consultas SQL complejas, ahorrando tiempo en tareas repetitivas.
ChatGPT y Gemini
Estas IA más generales, como ChatGPT o Gemini (Google DeepMind), son herramientas que pueden utilizarse para una amplia gama de tareas en ciencia de datos.
A pesar de no estar diseñadas exclusivamente para ello, ofrecen una gran flexibilidad en varias etapas del proceso de ciencia de datos.
Estas IA pueden:
- Ayudar a escribir y depurar código en Python.
- Generar y optimizar consultas SQL.
- Apoyar el análisis exploratorio de datos (EDA) sugiriendo enfoques o incluso ayudando con la visualización de datos.
- Aclarar conceptos teóricos y prácticos, como técnicas de modelado o métricas de evaluación.
- Apoyar en la formulación de hipótesis y en la toma de decisiones sobre qué modelos probar.
- Sugerir cómo tratar datos faltantes, seleccionar variables o evaluar la importancia de las características en un modelo.
ChatGPT y Gemini ofrecen una versión gratuita abiertas al público sin coste. Las versiones premium de estas plataformas ofrecen capacidades adicionales, como un mejor procesamiento de consultas más complejas o tiempos de respuesta más rápidos, menos limitaciones para subir archivos, etc., además de otras funciones.
Estas herramientas son versátiles y extremadamente útiles en las etapas iniciales y finales del ciclo de vida de un proyecto de ciencia de datos. Desde asistencia con código hasta la depuración de problemas, pasando por el soporte en la toma de decisiones de modelado, las IA generales pueden convertirse en un compañero constante para un científico de datos en cada fase del proyecto.
Columns.ai
Columns.ai es una herramienta online que facilita la exploración, análisis y visualización de datos estructurados. Ofrece una interfaz intuitiva para cargar datasets y obtener rápidamente gráficos, estadísticas descriptivas y análisis visuales, sin necesidad de escribir código. Ideal para la fase de análisis exploratorio de datos (EDA), permite a los científicos de datos identificar patrones y relaciones entre variables de manera eficiente.
Columns.ai ofrece una versión gratuita con acceso limitado a algunas funciones básicas de análisis y visualización de datos. Sin embargo, cuenta con planes de pago que desbloquean características avanzadas, como la capacidad de trabajar con datasets más grandes, generar visualizaciones más complejas y acceder a opciones de personalización para los informes generados.
Utilidad para un científico de datos:
- Exploración de datos: Facilita el análisis exploratorio de conjuntos de datos, ayudando a identificar tendencias, correlaciones y distribuciones con solo cargar el archivo.
- Visualizaciones rápidas: Genera gráficos y diagramas automáticamente, reduciendo el tiempo que se suele invertir en codificación manual para obtener insights visuales.
- Análisis descriptivo: Proporciona resúmenes estadísticos de las variables, mostrando medidas como la media, mediana, desviación estándar, entre otras.
- Ahorro de tiempo: Ideal para quienes buscan una solución rápida para la fase de EDA antes de sumergirse en análisis más profundos usando Python, R u otras herramientas programáticas.
Además de los científicos de datos, Columns.ai puede ser una herramienta útil para cualquier persona que trabaje con datos y necesite una plataforma rápida para visualizar y analizar información sin mucha complejidad técnica.
Akkio.com
Akkio es una plataforma de machine learning sin código diseñada para permitir a cualquier persona crear modelos predictivos de manera rápida y sencilla. Con Akkio, los científicos de datos pueden cargar sus datasets y generar predicciones utilizando modelos de aprendizaje automático preconfigurados, sin necesidad de programar. Ofrece herramientas de análisis y visualización para la interpretación de resultados, lo que la convierte en una solución ideal para proyectos rápidos de clasificación, regresión o análisis predictivo.
Akkio ofrece una versión gratuita con funcionalidades limitadas en cuanto al tamaño del dataset y la cantidad de predicciones que se pueden generar. Los planes de pago desbloquean el acceso a modelos más complejos, capacidad para trabajar con datasets más grandes y un mayor número de predicciones, así como soporte técnico prioritario.
Utilidad para un científico de datos:
- Creación rápida de modelos predictivos: Permite a los científicos de datos generar modelos de machine learning para problemas de clasificación y regresión sin necesidad de escribir código, lo que acelera el proceso de prototipado.
- Exploración de datos: Facilita la visualización y análisis de los datos cargados antes de generar los modelos predictivos, ayudando a identificar patrones útiles para las predicciones.
- Interfaz amigable: Su diseño intuitivo permite la construcción de modelos complejos con solo arrastrar y soltar, lo que lo hace útil tanto para científicos de datos principiantes como experimentados que busquen prototipar soluciones rápidamente.
- Predicciones en tiempo real: Ofrece la capacidad de desplegar modelos de predicción en tiempo real, útil para casos de uso como predicción de demanda, análisis de riesgos o segmentación de clientes.
Akkio es especialmente útil para aquellos que buscan reducir el tiempo y esfuerzo necesarios para implementar y probar modelos de machine learning, haciéndolo una herramienta ideal tanto para tareas rápidas como para análisis preliminares.