Las 10+ mejores herramientas impulsadas por IA para analistas de datos y científicos de datos en 2023

Las herramientas impulsadas por IA se han convertido en activos indispensables para los profesionales que buscan extraer información significativa de conjuntos de datos vastos y complejos. Estas herramientas de IA permiten a los analistas de datos y científicos abordar desafíos complejos, automatizar flujos de trabajo y optimizar los procesos de toma de decisiones. 

Al aprovechar algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático, estas herramientas de datos impulsadas por IA permiten a los profesionales descubrir patrones ocultos, hacer predicciones precisas y generar información procesable. Estas herramientas automatizan tareas repetitivas, agilizan procesos de preparación y modelado de datosy empoderar a los usuarios para extraer el máximo valor de sus conjuntos de datos.

Cada herramienta ofrece un conjunto único de características y funcionalidades adaptadas a diferentes aspectos del proceso de análisis de datos. Desde la extracción y limpieza de datos hasta el análisis exploratorio y modelado predictivo, estas herramientas proporcionan un conjunto completo de herramientas para el análisis de datos de extremo a extremo. Por lo general, utilizan interfaces intuitivas, lenguajes de programacióno flujos de trabajo visuales para permitir que los usuarios interactúen con los datos, realicen cálculos complejos y visualicen los resultados de manera efectiva.

Si es un científico/analista de datos que busca la herramienta perfecta para agilice su flujo de trabajo, hemos compilado una lista de más de 10 herramientas impulsadas por IA que puede explorar.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML es una poderosa herramienta de inteligencia artificial que simplifica el proceso de creación de modelos de aprendizaje automático. Agiliza el proceso de formación. modelos de aprendizaje automático mediante la automatización de tareas repetitivas como el ajuste de hiperparámetros y la selección de la arquitectura del modelo.

También proporciona una interfaz gráfica intuitiva, lo que permite científicos de datos para construir e implementar modelos sin extensos conocimientos de codificación. También se integra a la perfección con otras herramientas y servicios de Google Cloud.

Pros:

• Simplifica el desarrollo del modelo de aprendizaje automático.
• No se requieren amplias habilidades de codificación.
• Se integra bien con Google Cloud Platform.

Contras:

• Flexibilidad limitada para la personalización avanzada de modelos.
• El precio puede ser costoso para proyectos a gran escala.
• Dependencia del ecosistema Google Cloud.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es una plataforma integral de aprendizaje automático que brinda a los científicos de datos capacidades de desarrollo de modelos de extremo a extremo. Su infraestructura escalable maneja el trabajo pesado del entrenamiento y la implementación de modelos, lo que lo hace adecuado para proyectos a gran escala. 

Sagemaker ofrece una amplia gama de algoritmos integrados para diversas tareas, como regresión, clasificación y agrupación. También permite a los analistas de datos colaborar y compartir su trabajo sin problemas, mejorando la productividad y el intercambio de conocimientos dentro de los equipos.

Pros:

• Infraestructura escalable para proyectos de gran envergadura.
• Diverso conjunto de algoritmos integrados.
• El entorno colaborativo mejora el trabajo en equipo.

Contras:

• Curva de aprendizaje más pronunciada para principiantes.
• La personalización avanzada puede requerir habilidades de codificación.
• Consideraciones de costos para un uso y almacenamiento extensivos.

Estudio IBM Watson

Estudio IBM Watson empodera a los científicos de datos, desarrolladores y analistas para crear, implementar y administrar modelos de IA mientras optimiza los procesos de toma de decisiones. Disponible en IBM Cloud Pak® for Data, la plataforma permite que los equipos colaboren sin problemas, automatiza los ciclos de vida de la IA y acelera el tiempo de generación de valor a través de su arquitectura multinube abierta.

Con IBM Watson Studio, los usuarios pueden aprovechar una gama de marcos de trabajo de código abierto como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn, junto con las propias herramientas del ecosistema de IBM para la ciencia de datos visual y basada en código. La plataforma es compatible con entornos populares como portátiles Jupyter, JupyterLab e interfaces de línea de comandos (CLI), lo que permite a los usuarios trabajar de manera eficiente en lenguajes como Python, R y Scala. 

Pros:

• Ofrece una amplia gama de herramientas y capacidades para científicos de datos, desarrolladores y analistas.
• Facilita la colaboración y la automatización.
• Se puede integrar perfectamente con otros servicios y herramientas de IBM Cloud.

Contras:

• La curva de aprendizaje puede ser empinada para los principiantes.
• Las funciones avanzadas y las capacidades de nivel empresarial pueden requerir una suscripción paga.
• Flexibilidad limitada para los usuarios que prefieren trabajar con herramientas y tecnologías que no son de IBM o de código abierto.

Alteryx

Alteryx es una poderosa herramienta de análisis de datos y automatización de flujos de trabajo diseñada para capacitar a los analistas de datos con una amplia gama de capacidades. La herramienta permite a los analistas de datos combinar y limpiar fácilmente diversos conjuntos de datos de múltiples fuentes, lo que les permite crear conjuntos de datos analíticos integrales y confiables.

También proporciona una variedad de herramientas de análisis avanzadas, que incluyen análisis estadístico, modelado predictivo y análisis espacial, lo que permite a los analistas descubrir patrones, tendencias y hacer predicciones basadas en datos.

Pros:

• Capacidades integrales de combinación y preparación de datos.
• Herramientas analíticas avanzadas para análisis y modelado en profundidad.
• Automatización del flujo de trabajo Reduce el esfuerzo manual y aumenta la eficiencia.

Contras:

• Curva de aprendizaje más pronunciada para principiantes debido a la complejidad de la herramienta.
• Las funciones avanzadas y la personalización pueden requerir capacitación adicional.
• Los precios pueden ser costosos para equipos u organizaciones más pequeños.

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner es una plataforma de ciencia de datos centrada en la empresa que permite a las organizaciones analizar la influencia combinada de sus empleados, experiencia y datos. La plataforma está diseñada para admitir numerosos usuarios de análisis durante todo el ciclo de vida de la IA. En septiembre de 2022, Altair Engineering adquirió RapidMiner  

Combina la preparación de datos, el aprendizaje automático y el análisis predictivo en una sola plataforma y ofrece una interfaz visual que permite a los analistas de datos crear flujos de trabajo de datos complejos a través de un mecanismo simple de arrastrar y soltar. La herramienta automatiza el proceso de aprendizaje automático, incluida la selección de características, entrenamiento modelo, y evaluación, simplificando la canalización analítica. También hay una extensa biblioteca de operadores, lo que permite a los analistas realizar diversas tareas de análisis y manipulación de datos.

Pros:

• Interfaz intuitiva de arrastrar y soltar.
• El aprendizaje automático automatizado agiliza el proceso.
• Amplia variedad de operadores para un análisis de datos flexible.

Contras:

• Opciones de personalización limitadas para usuarios avanzados.
• Curva de aprendizaje más pronunciada para flujos de trabajo complejos.
• Ciertas características pueden requerir licencias adicionales.

Datos brillantes

Datos brillantes permite a los analistas de datos recopilar y analizar grandes cantidades de datos web a través de una red proxy global. Toda la recopilación de datos en la plataforma se logra mediante sus algoritmos impulsados ​​por IA y ML.

La plataforma garantiza datos de alta calidad al ofrecer procesos integrales de verificación y validación de datos, al tiempo que garantiza el cumplimiento de las normas de privacidad de datos. Con atributos y metadatos adicionales, Bright Data permite a los analistas enriquecer sus conjuntos de datos, mejorando la profundidad y la calidad de su análisis.

Pros:

• Amplias capacidades de recopilación de datos web.
• Datos de alta calidad y compatibles.
• Enriquecimiento de datos para un análisis más profundo.

Contras:

• Los precios pueden ser prohibitivos para proyectos de pequeña escala.
• Empinada curva de aprendizaje para principiantes.
• La confianza en las fuentes de datos web puede tener limitaciones en ciertas industrias.

Gretel.ai

Gretel proporciona una plataforma que utiliza técnicas de aprendizaje automático para generar datos sintéticos que imitan de cerca los conjuntos de datos reales. Aprovecha técnicas avanzadas de aprendizaje automático para crear datos sintéticos que reflejan de cerca los conjuntos de datos del mundo real. Estos datos sintéticos exhiben propiedades y patrones estadísticos similares, lo que permite a las organizaciones realizar un entrenamiento y análisis de modelos sólidos sin acceder a información confidencial o privada.

La plataforma prioriza la privacidad y la seguridad de los datos al eliminar la necesidad de trabajar directamente con datos confidenciales. Mediante el uso de datos sintéticos, las organizaciones pueden salvaguardar la información confidencial y, al mismo tiempo, obtener información valiosa y desarrollar modelos efectivos de aprendizaje automático.

Pros:

• Generación de datos sintéticos para la protección de la privacidad.
• Técnicas de mejora de la privacidad para análisis seguros.
• Capacidades de etiquetado y transformación de datos.

Contras:

• Los datos sintéticos pueden no representar perfectamente las complejidades de los datos reales.
• Limitado a casos de uso centrados en la privacidad.
• La personalización avanzada puede requerir experiencia adicional.

Mayormente IA

Fundada en 2017 por tres científicos de datos, Mayormente IA aprovecha las técnicas de aprendizaje automático para generar datos sintéticos realistas y que preservan la privacidad para diversos fines analíticos. Garantiza la confidencialidad de los datos confidenciales al tiempo que conserva las propiedades estadísticas clave, lo que permite a los analistas trabajar con datos mientras cumplen con las normas de privacidad.

La plataforma ofrece datos sintéticos generados por IA que se pueden compartir, lo que permite una colaboración eficiente y el intercambio de datos entre organizaciones. Los usuarios también pueden colaborar en varios tipos de datos sensibles secuenciales y temporales, como perfiles de clientes, recorridos de pacientes y transacciones financieras. MostlyAI también ofrece la flexibilidad de define porciones específicas de sus bases de datos para la síntesis, mejorando aún más las opciones de personalización.

Pros:

• Generación de datos sintéticos realistas.
• Capacidades de anonimización y preservación de la privacidad.
• Evaluación de la utilidad de los datos para un análisis fiable.

Contras:

• Limitado a casos de uso de generación de datos sintéticos.
• La personalización avanzada puede requerir experiencia técnica.
• Desafíos potenciales en la captura de relaciones complejas dentro de los datos.

AI tónico

AI tónico ofreciendo imitación de datos impulsada por IA para generar datos sintetizados. Los datos sintetizados son datos generados artificialmente que se crean utilizando algoritmos. A menudo se usa para complementar o reemplazar datos del mundo real, que pueden ser costosos, lentos o difíciles de obtener.

La plataforma ofrece desidentificación, síntesis y subconjuntos, lo que permite a los usuarios mezclar y combinar estos métodos de acuerdo con sus necesidades de datos específicas. Esta versatilidad garantiza que sus datos se manejen de manera adecuada y segura en varios escenarios. Además, la funcionalidad de creación de subconjuntos de Tonic AI permite a los usuarios extraer subconjuntos específicos de sus datos para un análisis específico, asegurando que solo se utilice la información necesaria y minimizando el riesgo.

Pros:

• Técnicas efectivas de anonimización de datos.
• Transformaciones basadas en reglas para el cumplimiento.
• Capacidades de colaboración y control de versiones.

Contras:

• Limitado a tareas de anonimización y transformación de datos.
• La personalización avanzada puede requerir habilidades de codificación.
• Ciertas características pueden requerir licencias adicionales.

KNIME

KNIME, también conocido como Konstanz Information Miner, es una sólida plataforma de integración, generación de informes y análisis de datos que es gratuita y de código abierto. Ofrece una amplia gama de funcionalidades para el aprendizaje automático y la minería de datos, lo que la convierte en una herramienta versátil para el análisis de datos. La fortaleza de KNIME radica en su enfoque de canalización de datos modular, que permite a los usuarios integrar sin problemas varios componentes y aprovechar el concepto de "Bloques de construcción de análisis".

Al adoptar la plataforma KNIME, los usuarios pueden construir conductos de datos complejos ensamblando y conectando diferentes bloques de construcción adaptados a sus necesidades específicas. Estos componentes básicos abarcan una amplia gama de capacidades, incluido el preprocesamiento de datos, la ingeniería de funciones, el análisis estadístico, la visualización y el aprendizaje automático. La naturaleza modular y flexible de KNIME permite a los usuarios diseñar y ejecutar flujos de trabajo analíticos de extremo a extremo, todo dentro de una interfaz unificada e intuitiva.

Pros:

• Plataforma versátil y modular para análisis de datos, informes e integración.
• Ofrece una amplia gama de bloques de construcción y componentes para el aprendizaje automático y la minería de datos.
• Libre y de código abierto.

Contras:

• Curva de aprendizaje más pronunciada para principiantes.
• Escalabilidad limitada para proyectos a gran escala o de nivel empresarial.
• Requiere cierta habilidad técnica.

robot de datos

robot de datos automatiza el proceso integral de creación de modelos de aprendizaje automático, incluido el preprocesamiento de datos, la selección de funciones y la selección de modelos. Proporciona información sobre el proceso de toma de decisiones de los modelos de aprendizaje automático, lo que permite a los analistas comprender y explicar las predicciones del modelo. También ofrece funcionalidades para implementar y monitorear modelos, asegurando una evaluación y mejora continua del desempeño.

Pros:

• Aprendizaje automático automatizado para el desarrollo de modelos optimizados.
• Modele la explicabilidad y la transparencia para obtener predicciones fiables.
• Capacidades de implementación y monitoreo del modelo.

Contras:

• La personalización avanzada puede requerir habilidades de codificación.
• Curva de aprendizaje más pronunciada para principiantes.
• El precio puede ser costoso para proyectos a gran escala.

Hoja de comparación de herramientas impulsadas por IA para analistas de datos/científicos

Herramienta de IA	Caracteristicas	Precio	Para Agencias y Operadores	Desventajas
Google Cloud AutoML	Modelos de aprendizaje automático personalizados	Pago sobre la marcha	– Simplifica el desarrollo del modelo de aprendizaje automático. – No se requieren amplias habilidades de codificación. – Se integra bien con Google Cloud Platform.	– Flexibilidad limitada para la personalización avanzada del modelo. – El precio puede ser costoso para proyectos a gran escala. – Dependencia del ecosistema Google Cloud.
Amazon SageMaker	Plataforma de aprendizaje automático de extremo a extremo	uso escalonado	– Infraestructura escalable para proyectos de gran envergadura. – Conjunto diverso de algoritmos incorporados. – El entorno colaborativo mejora el trabajo en equipo.	– Curva de aprendizaje más pronunciada para principiantes. – La personalización avanzada puede requerir habilidades de codificación. – Consideraciones de costos para un uso y almacenamiento extensivos.
Estudio IBM Watson	Creación, implementación y gestión de modelos de IA	Lite: Gratis Profesional: $1.02 USD/unidad de capacidad-hora	– Ofrece una amplia gama de herramientas y capacidades para científicos de datos, desarrolladores y analistas – Facilita la colaboración y la automatización. – Se puede integrar perfectamente con otros servicios y herramientas de IBM Cloud.	– La curva de aprendizaje puede ser empinada para los principiantes. – Las funciones avanzadas y las capacidades de nivel empresarial pueden requerir una suscripción paga. – Flexibilidad limitada para los usuarios que prefieren trabajar con herramientas y tecnologías que no son de IBM o de código abierto.
Alteryx	Combinación de datos, análisis avanzado y modelado predictivo	Nube de diseñador: Desde $4,950 Escritorio de diseñador: $ 5,195	– Capacidades completas de combinación y preparación de datos. – Herramientas analíticas avanzadas para análisis y modelado en profundidad. – La automatización del flujo de trabajo reduce el esfuerzo manual y aumenta la eficiencia.	– Curva de aprendizaje más pronunciada para principiantes debido a la complejidad de la herramienta. – Las funciones avanzadas y la personalización pueden requerir capacitación adicional. -El precio puede ser costoso para equipos u organizaciones más pequeños.
Minero rápido	Plataforma de ciencia de datos para análisis empresarial	Disponibles bajo pedido	– Interfaz intuitiva de arrastrar y soltar. – El aprendizaje automático automatizado agiliza el proceso. – Amplia variedad de operadores para un análisis de datos flexible.	– Opciones de personalización limitadas para usuarios avanzados. – Curva de aprendizaje más pronunciada para flujos de trabajo complejos. – Ciertas características pueden requerir licencias adicionales.
Datos brillantes	Recopilación y análisis de datos web	Pago por uso: $ 15 / gb Crecimiento: $500 Negocio: $ 1,000 Empresa: Bajo pedido	– Amplias capacidades de recopilación de datos web. – Datos de alta calidad y compatibles. – Enriquecimiento de datos para un análisis más profundo.	– Los precios pueden ser prohibitivos para proyectos de pequeña escala. – Empinada curva de aprendizaje para principiantes. – La dependencia de fuentes de datos web puede tener limitaciones en ciertas industrias.
Gretel.ai	Plataforma para la creación de datos sintéticos	Individual: $ 2.00 /crédito Equipo: $295 /mes + $2.20 /crédito Empresa: Personalizado	– Generación de datos sintéticos para la protección de la privacidad. – Técnicas de mejora de la privacidad para análisis seguros. – Capacidades de etiquetado y transformación de datos.	– Los datos sintéticos pueden no representar perfectamente las complejidades de los datos reales. – Limitado a casos de uso centrados en la privacidad. – La personalización avanzada puede requerir experiencia adicional.
Mayormente IA	Datos sintéticos generados por IA compartibles	Gratuito Equipo: $3/crédito Empresa: $5/crédito	– Generación de datos sintéticos realistas. – Capacidades de anonimización y preservación de la privacidad. – Evaluación de la utilidad de los datos para un análisis fiable.	– Limitado a casos de uso de generación de datos sintéticos. – La personalización avanzada puede requerir experiencia técnica. – Desafíos potenciales en la captura de relaciones complejas dentro de los datos.
AI tónico	Anonimización y transformación de datos	Básico: prueba gratuita Profesional y empresarial: Personalizado	– Técnicas efectivas de anonimización de datos. – Transformaciones basadas en reglas para el cumplimiento. – Capacidades de colaboración y control de versiones.	– Limitado a tareas de transformación y anonimización de datos. La personalización avanzada puede requerir habilidades de codificación. – Ciertas características pueden requerir licencias adicionales.-
KNIME	Plataforma de análisis e integración de datos de código abierto	Niveles gratuitos y de pago	– Plataforma versátil y modular para análisis de datos, informes e integración. – Ofrece una amplia gama de bloques de construcción y componentes para el aprendizaje automático y la minería de datos. – Gratis y de código abierto.	– Curva de aprendizaje más pronunciada para principiantes. – Escalabilidad limitada para proyectos a gran escala o de nivel empresarial. – Requiere cierta competencia técnica.
robot de datos	Plataforma de aprendizaje automático automatizado	Precios personalizados	– Aprendizaje automático automatizado para el desarrollo de modelos optimizados. – Modelo de explicabilidad y transparencia para predicciones fiables. – Capacidades de implementación y monitoreo del modelo.	– La personalización avanzada puede requerir habilidades de codificación. – Curva de aprendizaje más pronunciada para principiantes. – El precio puede ser costoso para proyectos a gran escala.

Preguntas Frecuentes

Por lo general, ofrecen una variedad de características. Estos incluyen capacidades de preprocesamiento y limpieza de datos para manejar conjuntos de datos desordenados, análisis estadístico avanzado para pruebas de hipótesis y modelos de regresión, algoritmos de aprendizaje automático para tareas de clasificación y modelado predictivoy herramientas de visualización de datos para crear tablas y gráficos informativos. Además, muchas herramientas de IA brindan funciones de automatización para agilizar las tareas repetitivas y permitir un procesamiento de datos eficiente.

Las herramientas de IA son poderosos asistentes para los analistas de datos, pero no pueden reemplazar el pensamiento crítico y la experiencia de analistas humanos. Si bien las herramientas de IA pueden automatizar ciertas tareas y realizar análisis complejos, sigue siendo esencial que los analistas de datos interpretar los resultados, validar suposiciones y tomar decisiones informadas basadas en su conocimiento y experiencia de dominio. La colaboración entre los analistas de datos y las herramientas de IA conduce a resultados más precisos y perspicaces.

Las herramientas de inteligencia artificial diseñadas para el análisis de datos generalmente priorizan la privacidad y la seguridad de los datos. A menudo proporcionan mecanismos de cifrado para proteger los datos confidenciales durante el almacenamiento y la transmisión. Además, las herramientas de IA acreditadas se adhieren a las normas de privacidad, como GDPR, e implementan controles de acceso estrictos para garantizar que solo las personas autorizadas puedan acceder y manipular los datos. Es crucial que los analistas de datos elijan herramientas de IA de proveedores confiables y evalúen sus medidas de seguridad antes de utilizarlas.

Si bien las herramientas de IA tienen numerosos beneficios, tienen limitaciones. Una limitación es la confianza en la calidad. datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento están sesgados o son insuficientes, puede afectar la precisión y confiabilidad de los resultados de la herramienta. Otra limitación es la necesidad de monitoreo y validación continuos. Los analistas de datos deben verificar los resultados generados por las herramientas de IA y asegurarse de que se alineen con su experiencia en el campo. Además, algunas herramientas de IA pueden requerir recursos computacionales sustanciales, lo que limita su escalabilidad para conjuntos de datos más grandes u organizaciones con capacidades informáticas limitadas.

Los analistas de datos pueden mitigar los riesgos adoptando un enfoque cauteloso y crítico al usar herramientas de IA. Es crucial comprender a fondo los algoritmos de la herramienta y las suposiciones subyacentes. Los analistas de datos deben validar los resultados comparándolos con sus propios análisis y experiencia en el dominio. También es importante monitorear y auditar regularmente el desempeño de la herramienta para identificar cualquier sesgo o inconsistencia. Además, es necesario mantener un conocimiento actualizado sobre las normas de privacidad de datos y los estándares de cumplimiento para garantizar el manejo adecuado de la información confidencial.

Conclusión

Si bien estas herramientas impulsadas por IA ofrecen un valor inmenso, es esencial considerar ciertos factores al usarlas. En primer lugar, comprender las limitaciones y suposiciones de los algoritmos subyacentes es fundamental para garantizar resultados precisos y fiables. En segundo lugar, se debe priorizar la privacidad y la seguridad de los datos, especialmente cuando se trabaja con información sensible o confidencial. También es importante evaluar la escalabilidad, las capacidades de integración y las implicaciones de costos asociadas con cada herramienta para alinearlas con los requisitos específicos del proyecto.

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