Sponsored by test.

Las mejores herramientas 40 ciencia de datos - 2025

Xero.AI ,WisBot ,wesupplyAI ,Tredence ,Text2SQL.AI ,Synthace ,One Connect Solution ,Spatial.ai ,Roe AI ,QueryCraft , son las mejores herramientas pagadas/de pago gratuito ciencia de datos.

Destacados*

¿Qué es? ciencia de datos?

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que combina métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento e ideas de datos estructurados y no estructurados. Incluye diversas técnicas de matemáticas, estadísticas, informática y ciencias de la información para analizar grandes volúmenes de datos y descubrir patrones, correlaciones y tendencias. La Ciencia de Datos ha ganado una importancia significativa en los últimos años debido al crecimiento exponencial de datos generados por negocios, redes sociales y dispositivos IoT.

ciencia de datos Informes

  • India Tráfico 1.1M
  • United States Tráfico 2.2M
  • United Kingdom Tráfico 432.9K
  • Korea Tráfico 161
  • Egypt Tráfico 72.4K
  • Kenya Tráfico 75.9K
  • Brazil Tráfico 75.5K
  • Germany Tráfico 11.6K
  • Australia Tráfico 6.1K
  • Canada Tráfico 316.3K
  • Pakistan Tráfico 185.3K
  • Italy Tráfico 48
  • Taiwan Tráfico 14
  • Turkey Tráfico 980
  • France Tráfico 21.3K
  • Vietnam Tráfico 7.3K
  • Switzerland Tráfico 2K
  • Sweden Tráfico 2K
  • Netherlands Tráfico 5.2K
  • Russia Tráfico 55.8K
  • Kazakstan Tráfico 1.5K
  • Japan Tráfico 122
  • Mexico Tráfico 1.4K
  • United Arab Emirates Tráfico 41
  • Saudi Arabia Tráfico 120
  • Promedio Tráfico 228.9K
40 herramientas

ciencia de datos ya cuenta con más de 40 herramientas de IA.

9.2M Visitas mensuales totales

ciencia de datos ya ofrece más de 9.2M visitas mensuales al usuario.

2 herramientas con tráfico superior a 1M

ciencia de datos ya existe al menos 2 herramientas de IA con más de un millón de visitas mensuales al usuario.

¿Cuáles son las 10 mejores herramientas de IA para ciencia de datos?

Características principales Precio Cómo usar
Mito

Mito es una herramienta que edita datos en hojas de cálculo y genera código en Python.

Lyzr

Lyzr es una plataforma de conocimiento que proporciona recomendaciones impulsadas por IA para impulsar el crecimiento.

Para usar Lyzr, simplemente conecta tus datos, ya sea locales o provenientes de un repositorio central de datos. La plataforma ofrece una interfaz fácil de usar con potentes capacidades de ciencia de datos y IA generativa. No se requiere programación. Una vez conectado, puedes acceder a cientos de ideas preconstruidas al instante. Nuestro equipo de expertos puede guiarte a través del producto y ayudarte a comenzar rápidamente.

Athena

Plataforma de ciencia de datos con agente de IA.

Conecta Athena a tu base de datos, colabora con tu equipo para construir flujos de trabajo personalizados y utiliza los modos de co-piloto y auto-piloto para una ejecución autónoma.

Best AI Jobs

Bolsa de trabajo de IA líder con más de 2000+ listados para roles de IA como ingenieros y desarrolladores.

Para usar Mejores Trabajos de IA, simplemente visita el sitio web y busca entre los listados de trabajos disponibles. Puedes buscar títulos de trabajo o ubicaciones específicas. Una vez que encuentres un trabajo de interés, haz clic en él para ver los detalles y el proceso de solicitud.

Byterat - Battery Data Platform

Byterat es una plataforma en la nube que utiliza aprendizaje automático para transformar los laboratorios de investigación de baterías.

Para utilizar Byterat, simplemente reserve una demostración con el equipo de tecnología de productos. La plataforma automatiza la limpieza de datos, sincroniza los datos del laboratorio en tiempo real y reduce el tiempo desde los datos hasta la información. Descubre patrones ocultos entre el diseño de la batería y el rendimiento, lo que permite a los usuarios predecir los resultados de los experimentos con anticipación. Byterat también proporciona un registro completo de cada prueba de batería.

clickworker

Entrenamiento de IA y servicios de gestión de datos

Utilice el principio de crowdsourcing con el poder de más de 6 millones de clickworkers

CodePal

CodePal es una plataforma que ofrece ayudantes y herramientas de programación para que los desarrolladores mejoren su proceso de desarrollo.

Para usar CodePal, simplemente ingrese palabras o descripciones simples del código que desea generar en el campo de texto. Seleccione el lenguaje de programación o la tecnología en la que desea generar código. La herramienta impulsada por IA generará código funcional basado en su entrada. También puede utilizar otras herramientas y ayudantes disponibles en la plataforma para analizar, revisar, refactorizar y simplificar el código, entre otras tareas.

Streamlit

Streamlit permite la creación y el despliegue de aplicaciones web para ciencia de datos y aprendizaje automático.

Para usar Streamlit, debes instalarlo usando pip y luego crear un script de Python con la funcionalidad deseada. Luego puedes ejecutar el script usando el comando 'streamlit run', que abre un navegador web que muestra tu aplicación.

Daetama

Daetama es una plataforma para la preparación en ciencia de datos que ofrece recursos y cursos completos.

Para utilizar Daetama, simplemente regístrate para obtener una cuenta en el sitio web. Una vez registrado, los usuarios pueden navegar por los cursos y recursos disponibles, inscribirse en los deseados y comenzar a aprender a su propio ritmo. Daetama ofrece una interfaz fácil de usar y materiales interactivos para facilitar el proceso de aprendizaje.

Data Science Kit

Ciencia de datos a pedido a una tarifa mensual fija.

Para utilizar el Kit de Ciencia de Datos, suscríbase a uno de nuestros planes de membresía. Una vez suscrito, puede enviar solicitudes ilimitadas de ciencia de datos a través de nuestra plataforma. Nuestra red de expertos en ciencia de datos trabajará en sus solicitudes y entregará soluciones de alta calidad en unos pocos días hábiles. Puede comunicarse con nuestro equipo a través de canales simplificados y sin reuniones. Priorizamos la gestión de tareas, lo que le permite clasificar sus demandas y rastrear su progreso. Además, tiene acceso completo al equipo, por lo que todo su equipo puede iniciar solicitudes de datos y mantenerse actualizado.

Sitios web de IA más recientes ciencia de datos

  • Xero.AI

    Xero.AI es una plataforma sin código para IA que permite crear e implementar fácilmente modelos de ML.

    Generador de Descripción de Producto de IA Reconocimiento de Imagen por IA Sin Código&Bajo Código Minería de datos de IA
  • WisBot

    Un asistente impulsado por inteligencia artificial para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, que proporciona soporte desde el análisis de datos hasta el aprendizaje automático.

    Asistente de Código de IA
  • wesupplyAI

    wesupplyAI proporciona suscripciones de aprendizaje automático, permitiendo a las empresas acceder a la tecnología de IA sin contratar un equipo de ciencia de datos.

    Diseño de API de IA

ciencia de datos Características principales

Recopilación y Preprocesamiento de Datos

Análisis Exploratorio de Datos

Modelado Estadístico y Aprendizaje Automático

Visualización y Comunicación de Datos

  • ¿A quién conviene usar ciencia de datos?

    Una empresa minorista analiza el historial de compras de los clientes para recomendar productos personalizados.

    Un proveedor de atención médica predice el riesgo de reingreso de pacientes en base a registros médicos y datos demográficos.

    Una institución financiera detecta transacciones fraudulentas utilizando algoritmos de detección de anomalías.

  • ¿Cómo funciona ciencia de datos?

    {if isset($specialContent.how)}

    Una empresa minorista analiza el historial de compras de los clientes para recomendar productos personalizados.. Un proveedor de atención médica predice el riesgo de reingreso de pacientes en base a registros médicos y datos demográficos.. Una institución financiera detecta transacciones fraudulentas utilizando algoritmos de detección de anomalías.

    {/if]
  • Ventajas de ciencia de datos

    Toma de decisiones basada en datos

    Descubrimiento de patrones e ideas ocultas

    Mejora de la eficiencia operativa y reducción de costos

    Mejora de la experiencia y personalización del cliente

    Detección de fraudes y gestión de riesgos

Preguntas frecuentes sobre ciencia de datos

¿Qué habilidades se requieren para convertirse en un científico de datos?
Los científicos de datos necesitan una combinación de programación, estadísticas, aprendizaje automático y experiencia en la materia. La competencia en lenguajes como Python o R, conocimiento de conceptos estadísticos y familiaridad con algoritmos de aprendizaje automático son esenciales.
¿Cuál es la diferencia entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático?
La Ciencia de Datos es un campo más amplio que abarca todo el ciclo de procesamiento de datos, incluyendo la recopilación, el preprocesamiento, el análisis y la visualización de datos. El Aprendizaje Automático es un subconjunto de la Ciencia de Datos que se centra en construir modelos para hacer predicciones o decisiones basadas en datos.
¿Cuáles son algunas herramientas y tecnologías comunes de ciencia de datos?
Las herramientas populares de ciencia de datos incluyen bibliotecas de Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn), el lenguaje de programación R, bases de datos SQL, Apache Hadoop, Apache Spark y herramientas de visualización de datos como Tableau y Power BI.
¿Cómo puede la ciencia de datos ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva?
La Ciencia de Datos permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos, optimizar procesos, reducir costos y mejorar la satisfacción del cliente. Al aprovechar ideas de los datos, las compañías pueden identificar nuevas oportunidades, crear campañas de marketing dirigidas y desarrollar productos y servicios innovadores.
¿Cuáles son las consideraciones éticas en la ciencia de datos?
La privacidad de datos, la seguridad y el uso responsable de los datos son consideraciones éticas cruciales. Los científicos de datos deben garantizar el cumplimiento de regulaciones como el GDPR, obtener los consentimientos necesarios y proteger la información sensible. La parcialidad y equidad en los algoritmos y modelos también deben abordarse para evitar resultados discriminatorios.
¿Cuál es la perspectiva futura para la ciencia de datos?
Se espera que la demanda de profesionales de ciencias de datos crezca significativamente en los próximos años. A medida que las organizaciones dependen cada vez más de ideas basadas en datos, la aplicación de la ciencia de datos se expandirá a través de diversas industrias. Las tecnologías emergentes como el aprendizaje profundo, la computación en el borde y la computación cuántica avanzarán aún más en el campo de la ciencia de datos.

Más temas