los nuevos horizontes de la Innovación
El preprocesamiento de datos es un paso crucial en el proceso de análisis de datos que consiste en preparar y limpiar los datos antes de analizarlos o utilizarlos para entrenar modelos de aprendizaje automático
La ciencia de datos es un campo en rápido crecimiento con una gran demanda de profesionales cualificados. Se combinan habilidades como la programación, estadística, aprendizaje automático y visualización de datos, lo que lo hace versátil. La ciencia de datos se puede utilizar para resolver problemas del mundo real y trabajar con tecnología de vanguardia.
Hay oportunidades para el crecimiento profesional y la colaboración interdisciplinaria, así como para emprender y tener un impacto positivo.
Además, muchos trabajos de ciencia de datos se pueden realizar de forma remota. La ciencia de datos también requiere pensamiento creativo y resolución de problemas, y permite colaborar con colegas de todo el mundo y avanzar en la comprensión científica.
Puede aplicarse a una amplia gama de intereses personales y ofrece la oportunidad de marcar la diferencia en el mundo.
En este listado te voy a dar 20 razones por las que las deberías considerar entrar en el campo de la ciencia de datos:
En conclusión, el campo de la ciencia de datos es amplio, desafiante y gratificante.
Con la creciente demanda de científicos de datos cualificados, ofrece numerosas oportunidades para que las personas crezcan tanto profesional como económicamente.
Desde la mejora de la toma de decisiones hasta el impulso de la innovación, la ciencia de datos desempeña un papel fundamental en la configuración del futuro.
Tanto si estás empezando tu carrera como si buscas un cambio profesional, los beneficios de entrar en el campo de la ciencia de datos son innegables.
Si quieres más artículos sobre esta temática no hesites en visitar frecuentemente mi blog.
Conozca algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más conocidos en menos de un minuto cada uno.
En este artículo podrás encontrar una explicación fácil de entender de algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más conocidos, para que los puedas asimilar de una vez para siempre.
Uno de los algoritmos de aprendizaje automático más sencillos que existen, la regresión lineal se utiliza para hacer predicciones sobre variables dependientes continuas con el conocimiento de las variables independientes. Una variable dependiente es el efecto, en el que su valor depende de los cambios en la variable independiente.
Puede que recuerde la línea de mejor ajuste de la escuela: esto es lo que produce la Regresión Lineal. Un ejemplo sencillo es predecir el peso de una persona en función de su altura.
La regresión logística, similar a la regresión lineal, se utiliza para hacer predicciones sobre variables dependientes categóricas con el conocimiento de las variables independientes. Una variable categórica tiene dos o más categorías. La Regresión Logística clasifica resultados que sólo pueden estar entre 0 y 1.
Por ejemplo, se puede utilizar la Regresión Logística para determinar si un estudiante será admitido o no en una determinada universidad en función de sus calificaciones, ya sea Sí o No, o 0 o 1.
Los Árboles de Decisión (DTs) son un modelo de estructura tipo árbol de probabilidad que divide continuamente los datos para categorizar o hacer predicciones basadas en el conjunto previo de preguntas que fueron respondidas. El modelo aprende las características de los datos y responde a las preguntas para ayudarle a tomar mejores decisiones.
Por ejemplo, puede utilizar un árbol de decisión con las respuestas Sí o No para determinar una especie específica de pájaro utilizando características de los datos como las plumas, la capacidad de volar o nadar, el tipo de pico, etc.
Al igual que los árboles de decisión, el bosque aleatorio también es un algoritmo basado en árboles. Mientras que el árbol de decisión consiste en un árbol, el bosque aleatorio utiliza múltiples árboles de decisión para tomar decisiones: un bosque de árboles.
Combina múltiples modelos para realizar predicciones y puede utilizarse en tareas de clasificación y regresión.
K-Nearest Neighbors utiliza el conocimiento estadístico de lo cerca que está un punto de datos de otro punto de datos y determina si estos puntos de datos pueden agruparse. La cercanía de los puntos de datos refleja las similitudes entre ellos.
Por ejemplo, si tuviéramos un gráfico con un grupo de puntos de datos cercanos entre sí llamado Grupo A y otro grupo de puntos de datos cercanos entre sí llamado Grupo B. Cuando introducimos un nuevo punto de datos, dependiendo del grupo al que esté más cerca el nuevo punto de datos, ése será su nuevo grupo clasificado.
Al igual que el vecino más cercano, las máquinas de vectores de apoyo realizan tareas de clasificación, regresión y detección de valores atípicos. Lo hace dibujando un hiperplano (una línea recta) para separar las clases. Los puntos de datos situados a un lado de la línea se etiquetarán como Grupo A, mientras que los puntos situados al otro lado se etiquetarán como Grupo B.
Por ejemplo, cuando se introduce un nuevo punto de datos, según el lado del hiperplano y su ubicación dentro del margen, se determinará a qué grupo pertenece el punto de datos.
Naive Bayes se basa en el Teorema de Bayes, que es una fórmula matemática utilizada para calcular las probabilidades condicionales. La probabilidad condicional es la posibilidad de que se produzca un resultado dado que también se ha producido otro acontecimiento.
Predice que las probabilidades de cada clase pertenecen a una clase determinada y que la clase con la mayor probabilidad se considera la más probable.
La agrupación de K-means, similar a la de los vecinos más cercanos, utiliza el método de agrupación para agrupar elementos/puntos de datos similares en clusters. El número de grupos se denomina K. Para ello, se selecciona el valor k, se inicializan los centroides y, a continuación, se selecciona el grupo y se encuentra la media.
Por ejemplo, si hay 3 clusters presentes y se introduce un nuevo punto de datos, dependiendo del cluster en el que caiga, ese es el cluster al que pertenecen.
El bagging también se conoce como agregación Bootstrap y es una técnica de aprendizaje de conjunto. Se utiliza tanto en los modelos de regresión como en los de clasificación y su objetivo es evitar el sobreajuste de los datos y reducir la varianza de las predicciones.
El sobreajuste se produce cuando un modelo se ajusta exactamente a sus datos de entrenamiento, es decir, no nos enseña nada, y puede deberse a varias razones. Random Forest es un ejemplo de Bagging.
El objetivo general del Boosting es convertir a los alumnos débiles en alumnos fuertes. Los aprendices débiles se encuentran aplicando algoritmos de aprendizaje de base que luego generan una nueva regla de predicción débil. Se introduce una muestra aleatoria de datos en un modelo y luego se entrena secuencialmente, con el objetivo de entrenar a los aprendices débiles e intentar corregir a su predecesor
En el Boosting se utiliza XGBoost, que significa Extreme Gradient Boosting.
La reducción de la dimensionalidad se utiliza para reducir el número de variables de entrada en los datos de entrenamiento, reduciendo la dimensión de su conjunto de características. Cuando un modelo tiene un gran número de características, es naturalmente más complejo, lo que conlleva una mayor probabilidad de sobreajuste y una disminución de la precisión.
Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos con cien columnas, la reducción de la dimensionalidad reducirá el número de columnas a veinte. Sin embargo, necesitará la selección de características para seleccionar las características relevantes y la ingeniería de características para generar nuevas características a partir de las existentes.
La técnica de análisis de componentes principales (PCA) es un tipo de reducción de la dimensionalidad.
El objetivo de este artículo era ayudarle a entender los algoritmos de aprendizaje automático en los términos más sencillos. Si quieres conocer más a fondo cada uno de ellos, lee este artículo sobre Algoritmos de Aprendizaje Automático Populares.
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Una recopilación de las Mejores herramientas ETL de código abierto 2022-2023
La gestión e integración de datos son procesos muy importantes en cualquier organización orientada a objetivos. Con datos de calidad, su organización puede tomar mejores decisiones, monitorear el ROI de marketing, entender el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado.
En 2022, no deberías gestionar los datos manualmente. Existen varias herramientas de automatización de datos que facilitan mucho el proceso. Entre ellas se encuentran las herramientas ETL.
ETL (Extract, Transform, Load) consiste en extraer datos de diversas fuentes e integrarlos como uno solo, es decir, hacen que los datos funcionen juntos.
Para obtener mejores resultados, hay que optar por las mejores. Por lo tanto, te mostraré las 15 mejores herramientas ETL de código abierto para 2022.
La pila moderna de análisis de datos aprovecha el ETL para extraer datos de diferentes fuentes como plataformas de medios sociales, servicios de correo electrónico/SMS, plataformas de atención al cliente y encuestas, transformarlos y cargarlos en un almacén de datos para obtener información valiosa y procesable. Es un proceso de tres pasos que contiene:
Extracción: Unificar los datos estructurados y no estructurados de un conjunto diverso de fuentes de datos como Bases de Datos, aplicaciones SaaS, archivos, CRMs, etc.
Transformación: Convertir los datos extraídos en un formato estandarizado para que puedan ser mejor comprendidos por un Data Warehouse o una herramienta de BI (Business Intelligence).
Carga: Almacenamiento de los datos transformados en un destino, normalmente un Data Warehouse, para apoyar el análisis y obtener información valiosa.
La figura siguiente muestra las etapas del proceso ETL:
Las herramientas ETL de código abierto han ganado popularidad porque son herramientas en proceso de elaboración que no ofrecen muchas características de otras herramientas ETL pero que se actualizan regularmente. El hecho de ser de código abierto permite que estas herramientas sean supervisadas constantemente por un gran número de probadores para mejorar y acelerar el desarrollo de las mismas.
Además de ser mucho menos costosas que los productos comerciales, las herramientas ETL de código abierto ayudan a ampliar los ámbitos de investigación, visibilidad y desarrollo.
Las 4 características principales de las herramientas ETL de código abierto son
1) Integración de datos integrable
Cuando los proveedores de software independientes (ISV) buscan la integración de datos integrable, optan por las herramientas ETL de código abierto. Esto se debe a que estas herramientas proporcionan servicios para la integración, migración y transformación de datos a un coste decente, junto con un rendimiento comparable en comparación con los productos comerciales.
2) Herramientas de integración baratas
Cuando los integradores de sistemas (SI) buscan herramientas de integración baratas, las herramientas ETL de código abierto vienen a su mente. Estas herramientas permiten a los integradores de sistemas integrar los datos mucho más rápido y con mayor calidad que los productos comerciales.
3) Solución local
Los desarrolladores departamentales de empresas que desean encontrar soluciones locales optan por las herramientas ETL de código abierto.
4) Presupuestos más pequeños y menos requisitos complejos
Las empresas que no tienen requisitos complicados tienden a optar por las herramientas ETL de código abierto. Esto se debe a que estas herramientas cumplen con los requisitos del negocio mientras mantienen sus presupuestos bajo control.
Hevo le permite replicar datos casi en tiempo real desde más de 150 fuentes al destino que elija, incluyendo Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks y Firebolt. Sin escribir una sola línea de código. Encontrar patrones y oportunidades es más fácil cuando no tienes que preocuparte de mantener los pipelines. Así, con Hevo como plataforma de canalización de datos, el mantenimiento es una cosa menos de la que preocuparse.
En las raras ocasiones en las que las cosas van mal, Hevo garantiza la ausencia de pérdida de datos. Para encontrar la causa de un problema, Hevo también le permite supervisar su flujo de trabajo para que pueda abordar el problema antes de que descarrile todo el flujo de trabajo. Añada a la lista el servicio de atención al cliente 24*7, y obtendrá una herramienta fiable que le pone al volante con mayor visibilidad. Consulte la documentación detallada de Hevo para obtener más información.
Si no quiere herramientas SaaS con precios poco claros que le hagan un agujero en el bolsillo, opte por una herramienta que ofrezca un modelo de precios sencillo y transparente.
Hevo tiene 3 planes de precios basados en el uso, comenzando con un nivel gratuito, en el que puede ingerir hasta 1 millón de registros.
Apache NiFi es una sencilla herramienta ETL de código abierto escrita en Java. Puede utilizarla para procesar y distribuir datos. La herramienta es confiable ya que tiene características de alto nivel para la transformación de datos. Además, admite la lógica de meditación del sistema y los gráficos de enrutamiento de datos escalables.
Con Apache NiFi, no necesitarás descargar ni instalar ningún archivo. Además, tiene una interfaz de usuario amigable; todo lo que necesita para el diseño, el control y la supervisión de los datos está al alcance de la mano.
Además de ser de código abierto, el software Apache NiFi ETL es altamente configurable. Puede modificar el tiempo de ejecución de los flujos de datos, seleccionar un alto rendimiento o una baja latencia, y garantizar la entrega o la tolerancia a las pérdidas. Además, admite la priorización dinámica y la contrapresión.
Esta herramienta es adecuada para la procedencia de los datos. De hecho, garantiza la realización de pruebas eficaces y el desarrollo rápido de flujos de datos.
Apache NiFi es una herramienta ETL segura, ya que admite la gestión de políticas y la autorización interna. Además, los datos pueden ser encriptados y el software soporta HTTPS, SSH y SSL durante la transferencia de datos.
Jaspersoft ETL se describe como un diseñador de trabajos ETL listos para ser ejecutados. Es una herramienta ETL completa con una serie de funciones de integración de datos. La herramienta le permite extraer con precisión datos de múltiples ubicaciones en un único almacén de datos.
En particular, Jaspersoft ETL cuenta con una herramienta de diseño de trabajos para crear y editar procesos ETL. Además, cuenta con una herramienta de modelado de negocios que genera una vista no técnica del flujo de datos.
Con su funcionalidad Transformation Mapper, se pueden definir transformaciones y mapeos de datos complejos.
Los datos procedentes de bases de datos, servicios web, servidores FTP, servidores POP y archivos XML pueden integrarse con Jaspersoft ETL. Puede introducir o extraer datos de estas fuentes simultáneamente. Una vez hecho esto, puede generar códigos Java o Perl portátiles que se ejecutarán en otras plataformas.
Jaspersoft ETL también funciona con formatos de archivo complejos y fuentes de datos heterogéneas, por ejemplo, LDIF, CSV y RegExp. La herramienta cuenta con un depurador en tiempo real que realiza un seguimiento eficaz de las estadísticas de su ETL.
Una ventaja de utilizar Jaspersoft ETL es que puede trabajar muy bien con otras herramientas ETL. Además, tiene acceso a una consola de monitoreo de actividad; desde allí, puede hacer un seguimiento de los eventos de su trabajo.
Esta es otra herramienta ETL de código abierto de la Apache Software Foundation. Apache Camel fue desarrollado como un marco de integración para integrar diferentes sistemas que consumen o crean datos.
Esta herramienta está optimizada para trabajar con la mayoría de los patrones de integración empresarial. En particular, funcionará con la arquitectura de microservicios, los patrones del excelente libro de Bobby Woolf y Gregor Hohpe. Se recomienda Apache Camel porque es portátil y puede desplegarse en cualquier lugar.
Puede utilizar esta herramienta ETL de código abierto como software independiente o integrarla con otras plataformas como Quarkus, Spring Boot, servidores de aplicaciones y plataformas en la nube. Hay cientos de componentes y APIs para ayudarte a integrar Apache Camel con cualquier cosa. Otras integraciones nativas disponibles son Kn, Kafka y Karaf.
Apache Camel admite unos 50 formatos de datos diferentes. Algunos de estos formatos son Any23, CBOR, Bindy, CSV, HL7, iCal, PGP y RSS. En particular, el software es compatible con los formatos de datos estándar de varios sectores, como las telecomunicaciones, la sanidad y las finanzas, entre otros.
La herramienta ETL de código abierto Apache Camel puede descargarse e instalarse en sistemas macOS, Linux y Windows. Sin embargo, algunos de los proyectos sólo están disponibles para determinados sistemas operativos.
Apache Kafka es una herramienta de streaming de datos de código abierto escrita en Scala y Java. Publica y se suscribe a un flujo de registros de forma tolerante a fallos y proporciona una plataforma unificada, de alto rendimiento y baja latencia para gestionar datos.
Apache Kafka puede utilizarse como un bus de mensajes, un buffer para el procesamiento de sistemas y eventos, y para desacoplar las aplicaciones de las bases de datos tanto para OLTP (procesamiento de transacciones en línea) como para almacenes de datos
Logstash es una tubería de datos de código abierto que extrae datos de múltiples fuentes de datos y transforma los datos y eventos de origen y los carga en ElasticSearch, un motor de búsqueda y análisis basado en JSON. Forma parte de la pila ELK. La «E» significa ElasticSearch y la «K» significa Kibana, un motor de visualización de datos.
Está escrito en Ruby y es un marco JSON enchufable que consta de más de 200 plugins para atender el proceso ETL a través de una amplia variedad de entradas, filtros y salidas. Puede utilizarse como herramienta de BI o incluso como almacén de datos.
Se trata de una herramienta ETL de código abierto basada en XML. Funciona para el desarrollo y despliegue de datos desde y hacia diferentes plataformas. KETL es rápida y eficiente y le ayuda a gestionar incluso los datos más complejos en un tiempo mínimo.
Esta herramienta cuenta con un respirador centralizado para que pueda gestionar todos los datos desde una única ubicación. Cuenta con un gestor de ejecución y programación de trabajos que ejecuta distintos tipos de trabajos de datos, como la programación basada en el tiempo, la notificación por correo electrónico y la gestión de excepciones condicionales.
Como KETL es de código abierto, puede incluir ejecutores adicionales. Con esta herramienta ETL, puede extraer y cargar datos de/a múltiples fuentes, incluyendo archivos planos, relacionales y fuentes de datos XML. Soporta JDBC y APIs de bases de datos propietarias.
Además, KETL se integra con varias herramientas de seguridad para mantener sus datos a salvo. Con la ayuda del monitor de rendimiento, puede hacer un seguimiento del historial de trabajos y de las estadísticas de trabajos activos. El análisis exhaustivo le facilita el manejo de trabajos ETL muy problemáticos.
KETL funcionará en diferentes servidores y sistemas operativos sin importar el volumen de datos con el que esté trabajando. La herramienta tiene soporte de integración nativa para otras herramientas de gestión de datos.
Anteriormente conocida como CloverETL, CloverDX fue la primera herramienta ETL de código abierto. El software pasó de manejar sólo tareas de ETL a manejar más tareas de gestión de datos empresariales. No obstante, sigue siendo una herramienta fiable.
Las herramientas CloverDX que se aplican a ETL son CloverDX Designer y CloverDX Server. Utilizando el diseñador, crea trabajos ETL a partir de flujos de trabajo de datos tanto internos como externos. Tiene muchos componentes incorporados que son configurables.
Esta herramienta ETL de código abierto es flexible ya que se pueden personalizar los componentes utilizando cualquier programación. Sin embargo, Python y Java son los lenguajes de programación recomendados para utilizar. CloverDX le permite empaquetar y compartir sus trabajos ETL en cualquier lugar como subgráficos. Del mismo modo, puede guardarlos como bibliotecas para reutilizarlos.
Con CloverDX, puedes hacer un seguimiento de cada paso de ETL que realices. Obtendrá una visión completa de los datos con los que está trabajando y podrá aplicarla a las funciones de depuración para localizar fácilmente los datos con problemas.
En particular, CloverDX es fiable para la colaboración en equipo. Mientras controlas los datos desde una ubicación centralizada, puedes asignar y compartir tareas con otros.
Apatar es una herramienta ETL de código abierto relativamente popular. Las principales funciones de esta herramienta son la migración e integración de datos. Apatar es popular y ampliamente utilizado porque es fácil.
La interfaz gráfica de Apatar es amigable y el entorno es de arrastrar y soltar. Por lo tanto, sólo tienes que arrastrar los datos de diferentes aplicaciones y bases de datos y soltarlos donde quieras.
El software funciona con varias bases de datos como Oracle, MySQL, DB2, MS Access, PostgreSQL, XML, CSV, MS Excel, Salesforce.com, InstantDB y JDBC, entre otras. Apatar puede utilizarse para validar datos y programar copias de seguridad de datos.
Para cada trabajo de datos que se realiza, la herramienta crea automáticamente un informe detallado. Varias otras herramientas incorporadas pueden ayudar a mejorar la calidad de los datos mediante la desduplicación, la limpieza, etc.
Este software está completamente escrito en Java y puede instalarse en Windows, Linux y macOS. Hay una comunidad disponible donde se pueden obtener y compartir esquemas de mapeo.
Esta herramienta fue modelada a partir del software Pentaho Data Integration. Es una herramienta ETL con capacidad espacial para integrar datos y crear almacenes de datos geoespaciales y bases de datos. La herramienta es ideal para el procesamiento de datos espaciales.
GeoKettle es una herramienta ETL meta-dirigida y es gratuita y 100 por ciento de código abierto. Con esta herramienta se pueden extraer datos de múltiples fuentes y transformar su estructura, eliminar errores, mejorar su estándar y, en general, limpiar los datos.
Una vez hecho esto, el software le permite cargar los datos en diferentes sistemas de gestión de bases de datos, servicios web geoespaciales y archivos GIS. Algunas de las bases de datos compatibles son JDBC, Oracle, MySQL y PostgreSQL.
El software GeoKettle es fácil de usar, ya que puede automatizar el procesamiento de datos sin necesidad de codificación. Sin embargo, debido a su naturaleza espacial, la herramienta está más recomendada para desarrolladores y otros usuarios finales avanzados.
Es útil para la conversión de datos. Dispone de un depurador que le ayudará a localizar cualquier error causado durante la transformación de datos.
GeoKettle fue desarrollado principalmente para ordenadores Linux. Sin embargo, todavía se puede ejecutar la herramienta en ordenadores Windows y Mac a través de la web utilizando un emulador en línea.
La herramienta Talend fue desarrollada para ayudar a las empresas a mantener los datos limpios, completos y sin problemas. Unió la gobernanza y la integración de los datos. Varias empresas importantes como Cltl, Toyota, Domino’s, L’Oreal y Bayer utilizan esta herramienta ETL.
Una característica interesante de Talend es el Trust Assessor. Se trata de una herramienta rápida que escanea automáticamente toda su base de datos para calcular la calidad de sus datos. El resultado, Talend Trust Score, le informa de si sus datos son fiables o no. Esta herramienta es muy flexible, ya que puede integrar cualquier tipo de datos.
Talend funciona con cualquier entorno de base de datos en la nube, multi-nube o híbrido. Tiene soporte de integración nativo para Amazon AWS, Google Cloud, Spark y más. Las canalizaciones de datos que construya con Talend pueden ejecutarse en cualquier otra plataforma de gestión de datos.
Talend es una herramienta ETL avanzada de código abierto, ya que puede utilizarla para construir aplicaciones y API. La construcción de estas soluciones es sencilla porque hace uso de herramientas visuales. Puede construir JSON, AVRO, XML, B2B y otras integraciones complejas fácilmente con Talend.
Además, Talend hace que la colaboración con otros sea fácil y más productiva. Aunque Talend tiene una versión premium, puedes disponer de su versión de código abierto de forma gratuita.
El número 9 de esta lista de las mejores herramientas ETL de código abierto es Scriptella.
No es sólo una herramienta ETL sino también una herramienta de ejecución de scripts y fue programada usando Java. Esta herramienta fue lanzada para hacer que la automatización de ETL sea simple de ejecutar usando lenguajes de scripting de fuentes de datos.
Scriptella admite principalmente scripts SQL, JavaScript, JEXL y Velocity, entre otros. La herramienta gestiona la migración de bases de datos a través de fuentes de datos LDAP, JDBC y XML, entre otras. Además, es compatible con las funciones ETL de bases de datos cruzadas, lo que significa que puede convertir de un formato de archivo de datos a otro.
Esta herramienta es una de las mejores herramientas ETL de código abierto que existen, ya que tiene un rendimiento eficiente pero consume muy pocos recursos de CPU. Además, es una tarea Ant y una herramienta independiente; no es necesario instalarla ni desplegarla en ningún servidor para que funcione. Puede ejecutar archivos ETL directamente utilizando códigos Java.
Con la función de ejecución transaccional, Scriptella revierte los cambios en los trabajos ETL si se detecta algún problema durante su ejecución. En particular, la herramienta viene con adaptadores integrados para bases de datos con controladores compatibles con ODBC y JDBC. Además, funcionará para fuentes de datos no JDBC a través de la interfaz del proveedor de servicios.
Singer es una función recortada de StitchData, que es un producto de Talend. Se describe como una herramienta ETL sencilla, componible y de código abierto. La herramienta fomenta la comunicación entre los scripts de extracción y carga de datos. Es fiable para enviar datos de una base de datos, una API web, un archivo o una cola a otra.
Al tratarse de un software inspirado en Unix, cualquiera encontrará a StichData’s Singer muy fácil de usar. Además, la herramienta está basada en JSON, lo que significa que puede desplegarse a través de cualquier lenguaje de programación y tiene soporte nativo para JSON Schema.
Singer soporta de forma nativa la extracción de datos de más de 100 fuentes. Esto incluye Amazon S3, Braintree, Codat, Freshdesk, HubSpot, Google Sheets, MySQL, SFTP, Salesforce, e iLevel entre otros. Puedes añadir fácilmente cualquier otra fuente a la lista.
Del mismo modo, Singer soporta de forma nativa la carga de datos a 10 destinos. Esto incluye Magento, Stitch, Data World, ReSci, PGSQL, Rakam, CSV, Google Sheets, Keboola y Google Bigquery. Asimismo, se pueden añadir fácilmente otros destinos. Con esto, Singer es uno de los mejores en términos de integraciones.
Como usuario, puedes contribuir públicamente a las características de la herramienta a través de la comunidad de Slack o GitHub.
PowerCenter de Informatica es una herramienta ETL avanzada de código abierto para la empresa. Fue desarrollada para iniciativas de integración de datos en las instalaciones, como la migración de aplicaciones, el almacenamiento de datos y la analítica.
Esta herramienta admite la conectividad universal. Puede integrar datos de cualquier tipo de fuente de datos utilizando conectores muy potentes. También permite transformar datos, incluyendo formatos de datos muy complejos como JSON, IoT, XML y PDF. Además, es una herramienta escalable que puedes utilizar sin preocuparte por el tiempo de inactividad.
Hay transformaciones preconstruidas que facilitan mucho el proceso de ETL. Siempre puede personalizar y reutilizar estas transformaciones. PowerCenter admite la creación rápida de perfiles y prototipos. Por lo tanto, el software es ideal para la colaboración.
Esta herramienta ETL de código abierto le permite hacer un seguimiento de sus procesos ETL. Puede establecer alertas y se le informará cada vez que se detecte algún error en el flujo de datos. Además, obtendrá datos analíticos en tiempo real con los que trabajar.
Informatica PowerCenter admite la implantación en la nube. Puede utilizar esta herramienta ETL a través de Microsoft Azure o AWS. Además, existen otros paquetes complementarios para mejorar la funcionalidad del software.
En el número 12 tenemos a Xplenty. Esta es una herramienta ETL avanzada que se centra en la regulación y seguridad de los datos. La herramienta es utilizada por varias empresas de primera línea de todo el mundo.
Xplenty tiene todas las características que necesitas para crear pipelines de datos. Puede utilizar la herramienta para desplegar, supervisar, programar, mantener y asegurar los datos. La herramienta funcionará para llevar a cabo transformaciones de datos problemáticas o trabajos de replicación de datos muy simples. Dispone de una interfaz gráfica de usuario intuitiva y fácil de usar para implementar ETL y ELT.
Al ser una herramienta ETL sin código/con poco código, los usuarios técnicos y no técnicos pueden utilizar Xplenty. Con el motor de flujo de trabajo, puede implementar fácilmente trabajos de datos ETL complejos. Esta herramienta permite conectar con varios repositorios de datos de terceros y aplicaciones SaaS.
Xplenty es una herramienta ETL flexible y escalable. Está basada en la nube, por lo que no consume muchos recursos del sistema mientras se ejecuta. Dispone de una API con la que se puede personalizar aún más la herramienta y también conectar con más plataformas.
En particular, Xplenty proporciona uno de los mejores servicios de atención al cliente. Puedes ponerte en contacto con su equipo de asistencia a través del chat, el teléfono, el correo electrónico y las reuniones en línea.
Pentaho Kettle es ahora parte de la Comunidad Hitachi Vantara y proporciona capacidades ETL utilizando un enfoque basado en metadatos. Cuenta con una interfaz de usuario gráfica de arrastrar y soltar y una arquitectura estándar. Esta herramienta permite a los usuarios crear sus propios trabajos de manipulación de datos sin escribir una sola línea de código. Hitachi Vantara también ofrece herramientas de BI de código abierto para la elaboración de informes y la minería de datos que funcionan perfectamente con Pentaho Kettle.
Actualmente, Pentaho Kettle ofrece un período de prueba gratuito de 30 días con precios a consultar directamente con la empresa desarrolladora del mismo.
HPCC Systems es una herramienta ETL de código abierto para la gestión completa del lago de datos de principio a fin. Fue desarrollada principalmente para manejar big data e integra los datos de forma rápida y sencilla.
Con esta herramienta, puede manipular los datos de la forma que desee. Tiene un montón de componentes para manejar cualquier trabajo ETL en su flujo de trabajo de datos. HPCC Systems utiliza la automatización de Kubernetes además de su estructura de metal desnudo. Por lo tanto, funcionará con lagos de datos de esquema mixto y otras fuentes de datos complejas.
Esta herramienta permite la ingesta de datos en tiempo real; también admite la ingesta de datos por lotes y en streaming. Puede ejecutarse como hardware básico. Alternativamente, puede desplegar HPCC Systems en una plataforma en la nube.
Además, la herramienta ETL de HPCC Systems viene con varias APIs integradas de aprendizaje automático y mejora de datos.
HPCC Systems se asocia/integra con diferentes plataformas de terceros; un ejemplo notable es CleanFunnel. Con la integración de CleanFunnel, puede gestionar mejor las fuentes de datos de análisis. Como herramienta ETL de código abierto, HPCC systems es de uso gratuito.
Aquí tenemos una herramienta ETL premiada. Jedox es una herramienta de gestión de datos empresariales desarrollada para agilizar los procesos de planificación de datos. Es más ideal para trabajos de ETL de datos en la industria/sector financiero.
Jedox permite unir todos los datos en una sola plataforma. Cuenta con una amplia base de datos que los desarrolladores describen como multidimensional. Puede extraer datos de diferentes fuentes de forma automática gracias a la última tecnología de computación en memoria que presenta la herramienta.
El software hace que la recopilación de datos analíticos y la creación de informes con ellos sea muy sencilla. En particular, el software funciona mejor con Microsoft Excel. Como herramienta ETL de datos empresariales, Jedox se recomienda para la colaboración entre diferentes usuarios.
Una ventaja de Jedox es que se puede utilizar la herramienta en casi todas partes. Está disponible en la web, tiene una aplicación de escritorio y móvil, y también un complemento para Microsoft Excel.
Además, Jedox admite varios complementos, que se describen como Modelos, y aplicaciones asociadas. Los modelos incluyen plantillas preparadas para diferentes trabajos de ETL de datos, entre otros. Puede acceder a los Modelos de Jedox desde el Jedox Marketplace y estos Modelos son premium.
Airbyte fue lanzado en 2020, lo que lo convierte en el último ETL de código abierto en esta lista. Cuenta con conectores incorporados que son fácilmente personalizables. Con estos conectores, puede construir fácilmente tuberías de ETL de datos y hacerlas funcionar en minutos.
Con Airbyte, puede extraer datos de innumerables fuentes. Esto se hace utilizando los conectores pre-construidos y personalizados mencionados anteriormente. Puede cargar los datos que extraiga a varios destinos o a un único destino a través del entorno de Airbyte o de otros sistemas utilizando la API.
Tiene todo lo que necesita para sincronizar y trabajar con datos de múltiples fuentes. Además, Airbyte es funcional para las transformaciones de datos. Puede transformar los datos del esquema en bruto a DBT y a varios otros formatos de datos. Airbyte tiene un planificador de grado completo que puede utilizar para orquestar y programar datos automáticamente. Sigue siendo compatible con Airflow y Kubernetes.
Airbyte aloja por sí mismo los pipelines de datos que usted crea. Nada va a ningún tercero, lo que hace que esta herramienta sea muy segura. Cada actividad durante el flujo de trabajo de datos se registra y puedes configurar monitores para recibir alertas si algo va mal.
Se bien que no específicamente una herramienta de ETL, Orange se puede utilizar de forma complementaria a los ETL clásicos para refinar el proceso de ETL.
Orange es un paquete de software de programación visual basado en componentes para la visualización de datos, el aprendizaje automático, la minería de datos y el análisis de datos.
Los componentes de Orange se denominan widgets y abarcan desde la simple visualización de datos, la selección de subconjuntos y el preprocesamiento, hasta la evaluación empírica de algoritmos de aprendizaje y el modelado predictivo.
La programación visual se implementa a través de una interfaz en la que los flujos de trabajo se crean mediante la vinculación de widgets predefinidos o diseñados por el usuario, mientras que los usuarios avanzados pueden utilizar Orange como una biblioteca de Python para la manipulación de datos y la alteración de los widgets.
Aunque las herramientas ETL de código abierto pueden proporcionar una columna vertebral sólida para su canalización de datos, tienen algunas limitaciones, especialmente cuando se trata de proporcionar soporte. Al tratarse de herramientas en desarrollo, muchas de ellas no están completamente desarrolladas y no son compatibles con múltiples fuentes de datos. Algunas de las limitaciones de las herramientas ETL de código abierto son
Conectividad de aplicaciones empresariales: Las empresas no pueden conectar algunas de sus aplicaciones con las herramientas ETL de código abierto.
Capacidades de gestión y manejo de errores: Las herramientas ETL de código abierto no son capaces de manejar los errores fácilmente debido a su falta de capacidades de manejo de errores.
Conectividad sin RDBMS: Algunas herramientas ETL de código abierto no son capaces de conectarse con una variedad de RDBMS y pueden obstaculizar el rendimiento del Data Pipeline cuando los datos se recogen de estas fuentes de datos.
Grandes volúmenes de datos y ventanas de lotes pequeños: Algunas herramientas ETL de código abierto necesitan analizar grandes volúmenes de datos pero sólo pueden procesar los datos en pequeños lotes. Esto puede reducir la eficiencia del Data Pipeline.
Requisitos de transformación complejos: Las empresas que tienen necesidades de transformación complejas no pueden utilizar las herramientas ETL de código abierto. Esto se debe a que a menudo carecen de soporte para realizar transformaciones complejas.
Falta de equipos de soporte al cliente: Como las herramientas ETL de código abierto son gestionadas por comunidades y desarrolladores de todo el mundo, no cuentan con equipos específicos de soporte al cliente para gestionar los problemas.
Características de seguridad deficientes: El hecho de ser Open-Source hace que estas herramientas tengan una infraestructura de seguridad pobre y se vuelvan propensas a muchos ciberataques.
Este artículo ofrece una lista completa de las 11 mejores herramientas ETL de código abierto. También le ha proporcionado una breve descripción del proceso ETL. Además, ha explicado las características y los modelos de precios de algunas de las herramientas. Por último, se destacan algunas de las limitaciones de estas herramientas. En general, las herramientas ETL de código abierto desempeñan un papel fundamental en el campo de la analítica de datos hoy en día debido a su desarrollo regular y sus precios más bajos.
Las herramientas ETL de pago también son importantes, ya que proporcionan mejores características y conocimientos de sus clientes. Al final, tanto si opta por una herramienta ETL de pago como por una de código abierto, puede estar seguro de que la calidad de sus datos nunca se verá comprometida.
Su organización puede necesitar más funcionalidades que las que vienen por defecto con algunas herramientas ETL. Por eso, una herramienta ETL de código abierto es ideal.
El hecho de ser de código abierto implica que usted tiene acceso al código del software y puede personalizarlo o mejorarlo para satisfacer las necesidades de su empresa. Puede optar por cualquiera de las 15 mejores herramientas ETL de código abierto mencionadas anteriormente.
¿Eres un aspirante a científico de datos que quiere aprender estadística para fines de Ciencia de Datos? ¿Le resultaron difíciles los conceptos de estadística durante sus años escolares y está buscando una forma fácil de aprender los conceptos estadísticos para mejorar su capacidad de comprensión de los datos? Si su respuesta es «sí» a ambas cosas, ha llegado al lugar adecuado. Hoy le presentaremos algunos de los conceptos estadísticos comúnmente aceptados en el campo de la ciencia de los datos. Antes de aprender los conceptos, es importante saber qué se puede aprender.
Se trata de una introducción a la estadística y al aprendizaje automático.
¿Qué es la estadística? ¿Cuáles son los diferentes tipos de conceptos estadísticos que hay que conocer?
La estadística es una de las disciplinas más conocidas cuyo objetivo principal es recoger datos, organizarlos, analizarlos, interpretarlos y visualizarlos. En el pasado, la estadística era practicada por estadísticos, economistas y gestores para calcular y presentar datos relevantes en sus respectivos campos. Hoy en día, la estadística desempeña un papel central en varias disciplinas como la ciencia de los datos, el aprendizaje automático, el papel del analista de datos, el papel del analista de inteligencia empresarial y el papel de la informática.
Es cierto que hace tiempo que aprendimos ciertos conceptos estadísticos como la tendencia central y la desviación estándar. Hay muchos más conceptos estadísticos importantes que deben ser aprendidos e implementados para la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Aprendamos algunos términos estadísticos básicos y su clasificación.
Para dominar un programa estadístico, es necesario conocer ciertos términos. Son los siguientes.
Los conceptos básicos del aprendizaje automático y la ciencia de los datos se basan en la estadística. Por ello, es importante aprender a fondo los fundamentos de la estadística para poder resolver problemas del mundo real.
Para aquellos que nunca han tenido nada que ver con la estadística, aquí hay algunos conceptos específicos que deben dominar para tener éxito en su viaje de Ciencia de Datos. A medida que se aprenden las fórmulas, las fórmulas estadísticas y las teorías, hay que familiarizarse con dónde aplicarlas. Sin duda es un tema difícil, pero que merece la pena aprender.
Desde el análisis exploratorio de datos hasta el diseño de pruebas de hipótesis, la estadística desempeña un papel importante en la resolución de muchos problemas en diversas industrias y campos, especialmente para los científicos de datos.
Hoy en día, la mayoría de las empresas se basan en los datos y utilizan varios conceptos para interpretar los datos disponibles. Aquí es donde entran en juego los conceptos estadísticos básicos y su aplicación ayuda a describir los datos en cuestión.
Para resolver los problemas actuales de la empresa y predecir mejores estrategias para mejorar la rentabilidad del negocio, es necesario aprender los conceptos que ayudan a entender los datos y a clasificarlos según sus propiedades. Afortunadamente, hay una serie de herramientas estadísticas que pueden ayudarle a organizar y visualizar sus datos para obtener información útil.
Por lo tanto, en este punto, es importante dominar los conceptos de la estadística. Hay muchos cursos en línea y libros que pueden ayudarte a profundizar en tus conocimientos y convertirte en un mejor científico de datos.
Los datos no son más que un conjunto de observaciones que existen en sus sistemas internos. Puede utilizar la estadística descriptiva para recopilar, organizar, clasificar, muestrear y visualizar datos para tomar decisiones informadas para su negocio.
También puede utilizar la estadística inferencial para predecir resultados. Normalmente, este concepto se utiliza para realizar encuestas o estudios de mercado, que tienden a recoger una muestra de datos y predecir los resultados para toda la población de un lugar determinado en función de ella.
Estos son algunos de los conceptos que debes dominar para convertirte en un mejor profesional de la Ciencia de Datos.
Debe calcular y aplicar medidas de tendencia central para datos agrupados y no agrupados.
Debe dominar la síntesis, la presentación y la visualización de los datos para que los informes resultantes sean claros y proporcionen información práctica a las partes interesadas y a los propietarios de la organización.
También tendrá que realizar pruebas de hipótesis, que son necesarias cuando se trabaja con conjuntos de datos generales.
Realice rigurosas pruebas de correlación y análisis de regresión y presente los datos.
Utilizar R y Python para implementar conceptos estadísticos y demostrar el dominio de este programa.
Utilizar herramientas como Excel, Tableau y Power Bi para presentar los datos en un formato adecuado.
Afortunadamente, las estadísticas pueden ayudarle a responder a preguntas importantes sobre sus datos, como por ejemplo
