Las 7 mejores herramientas y bibliotecas para procesamiento y manipulación de datos

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El preprocesamiento de datos es el paso predominante y uno de los más importantes en cualquier proyecto de ciencia de datos. Se debe lograr una estandarización del conjunto de datos para poder usarlo en un estimador de aprendizaje automático. Todas las características deben normalizarse para que coincidan con el modelo que se utilizará. Los datos deben manipularse de acuerdo con los requisitos de los resultados esperados de las predicciones. Además del procesamiento previo de los datos, estas herramientas ayudan a eliminar los datos redundantes para extraer información de los datos.

1. Biblioteca Pandas

Pandas es una de las bibliotecas basadas en Python más utilizadas para la manipulación y preprocesamiento de datos. Se utiliza ampliamente en proyectos de ciencia de datos de todos los dominios por profesionales de todos los niveles. Es la mejor biblioteca basada en Python disponible para administrar y procesar los registros. Además de procesar datos, los pandas también pueden manejar fácilmente los datos faltantes. Pandas puede ser utilizado por cualquier persona con conocimientos previos de programación básica en Python.

2. RapidMiner

RapidMiner es una fantástica plataforma basada en la nube que se utiliza en varias aplicaciones, como el aprendizaje automático, la separación de datos y el procesamiento de datos. RapidMiner es muy fácil de usar y una persona no requiere ningún conocimiento de programación para usarlo. Los profesionales también pueden desarrollar fácilmente modelos predictivos e incluso implementarlos en esta herramienta. Sin embargo, su objetivo principal es ocuparse de la minería de datos y preparar los datos para otros fines de modelado.

3. Estudio R

Esta es posiblemente la mejor herramienta de visualización y manipulación de datos disponible usando la programación R. R Studio puede manejar tareas como manipulación de datos, análisis de datos y análisis predictivo. Otro propósito es que reduce nuestro trabajo de ordenar y manipular datos con solo unas pocas líneas de código.

La limpieza de datos también es útil con esta herramienta, ya que los paquetes ya están disponibles y se pueden descargar en la plataforma. El lenguaje de programación R es la mejor manera de analizar o incluso predecir los datos. Se pueden incorporar muchos paquetes de nivel avanzado en el script de programación para desarrollar diagramas interactivos y preprocesar completamente los datos. R Studio es una herramienta muy dinámica y con muchas funciones.

Cuarto naranja

Orange es una gran herramienta de código abierto fácil de usar para visualización de datos, minería de datos, análisis de datos, etc. Es ampliamente utilizado por principiantes para procesar datos para cualquier aplicación en particular. Orange también ofrece métodos de aprendizaje prácticos para comprender cómo funciona la plataforma, que está diseñada para el mejor uso. También hay numerosas funciones externas que se utilizan para lograr datos limpios y bien procesados. También es ideal para extraer información crítica de un conjunto de datos.

5. Apache OpenNLP

Apache OpenNLP es un producto muy utilizado en el desarrollo de muchos proyectos de PNL. El preprocesamiento es uno de ellos. Apache es una herramienta sofisticada para el desarrollo de PNL porque ofrece capacidades de manipulación de datos de primer nivel. OpenNLP ayuda a eliminar el ruido y mejorar los datos para su uso óptimo en el modelado. Algunos de los otros servicios proporcionados por Apache OpenNLP incluyen tokenización de texto, segmentación de oraciones, análisis, etc., todos los cuales están enfocados en procesar el registro.

Sexto NLTK

NLTK o The Natural Language Toolkit es una herramienta perfecta para procesar conjuntos de datos basados ​​en lenguaje natural. NLTK se utiliza tanto para el procesamiento de textos como para el desarrollo de aplicaciones de PNL en el aprendizaje automático. NLTK se puede utilizar para escribir programas en Python que ofrecen excelentes opciones para preprocesar y manipular datos textuales. Se puede utilizar en aplicaciones como reconocimiento de voz, análisis de sentimientos, chatbots, etc. NLTK es la biblioteca perfecta para extraer información útil de los datos disponibles. También se puede utilizar una gran cantidad de paquetes NLTK para realizar numerosas tareas, como el dominio, la clasificación y el análisis de datos.

Séptimo Biblioteca de aprendizaje scikit

Scikit Learn es una biblioteca científica avanzada que también es muy eficaz para preprocesar los conjuntos de datos. Esta biblioteca proporciona capacidades avanzadas para procesar datos de acuerdo con las necesidades de un problema empresarial. También incluye funciones integradas para dividir el conjunto de datos en propósitos de entrenamiento y prueba en el aprendizaje automático. La opción de escalado de datos en Scikit Learn también es muy importante en el modelado predictivo. Tiene su backend que se basa en un lenguaje de programación Python; El conocimiento básico de Python es imprescindible para comenzar con Scikit Learn.

ultimas palabras


La preparación y extracción de información de un conjunto de datos es el aspecto más importante de cualquier negocio relacionado con la ciencia de datos. Estas bibliotecas y herramientas de minería de datos son las mejores opciones disponibles para utilizar en la minería y el procesamiento de datos.

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