Cando entramos no ano 2025, a ciencia de datos está a transformar as industrias, impulsando a innovación e abrindo novos camiños para empresas e profesionais. Nunha era na que os datos teñen un poder inmenso, estar familiarizado coas ferramentas e tecnoloxías adecuadas é a clave para manter unha vantaxe competitiva e tomar decisións estratéxicas ben informadas. Co rápido avance deste campo, aquí están as ferramentas e tecnoloxías esenciais de ciencia de datos para 2025 que axudarán aos científicos de datos a axilizar os fluxos de traballo, mellorar a precisión e revelar coñecementos máis profundos.
1. Python
Python segue sendo unha ferramenta fundamental no campo da ciencia de datos debido á súa flexibilidade e a súa rica biblioteca. ecosistema e comunidade activa. Bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib facilitan a análise e visualización de datos, mentres que os marcos potentes como TensorFlow e PyTorch consolidaron o estado de Python como a linguaxe preferida para a aprendizaxe automática e o desenvolvemento da IA.
Características principais:
-
Sintaxe sinxela para o desenvolvemento rápido e a creación de prototipos
-
Extensas bibliotecas para o manexo e visualización de datos
-
Apoiado por unha forte comunidade e o apoio de toda a industria
2. Programación R
R segue sendo a opción preferida para a computación estatística e a visualización de datos, especialmente en ámbitos académicos e de investigación. Cos seus poderosos paquetes estatísticos e bibliotecas de visualización de datos como dplyr, ggplot2 e caret, R é particularmente eficaz para proxectos que impliquen análise e modelado estatístico complexo.
Características principais:
-
Superior para análise e visualización estatística
-
Capacidades gráficas sofisticadas
-
Integración perfecta con modelos de aprendizaxe automática
3. SQL
A linguaxe de consulta estruturada ou SQL é indispensable para xestionar e consultar bases de datos relacionais, especialmente a medida que a cantidade de datos segue aumentando. A súa importancia na xestión e consulta de datos estruturados garante que SQL seguirá sendo un compoñente clave do conxunto de ferramentas de ciencia de datos en 2025, xa que funciona perfectamente con diferentes plataformas de datos e facilita o almacenamento e a recuperación de datos eficientes.
Características principais:
-
Fundamental para a xestión de bases de datos relacionais
-
Consultas optimizadas e xestión de datos
-
Funciona perfectamente con varias ferramentas e plataformas de ciencia de datos
4. Apache Spark
A medida que os volumes de datos seguen aumentando, Apache Spark emerxeu como a opción preferida para o procesamento de grandes datos. Este motor de análise unificado facilita o procesamento de datos a gran escala e a análise en tempo real. Ademais, con MLlib, Spark ofrece algoritmos de aprendizaxe automática que permiten aos científicos de datos manexar grandes volumes de datos de forma eficiente e eficaz.
Características principais:
-
Procesamento de datos de alta velocidade en tempo real
-
Compatible con varios linguaxes de programación (Java, Scala, Python, R)
-
Admite datos por lotes e transmisión de datos
5. Táboa
Tableau segue sendo a mellor opción para a visualización de datos, o que permite aos científicos de datos converter conxuntos de datos complexos en paneis de control atractivos e compartibles. Coa interface fácil de usar e as imaxes atractivas de Tableau, as empresas poden identificar tendencias, patróns e información, todo sen necesidade de coñecementos de codificación.
Características principais:
-
Visualización de datos atractiva e fácil de usar
-
Admite varias fontes de datos
-
Proporciona un amplo material didáctico
6. TensorFlow
Co crecemento da intelixencia artificial e da aprendizaxe automática, TensorFlow segue sendo un actor clave para impulsar aplicacións innovadoras en 2025. Creado por Google, TensorFlow é versátil e adaptable a aplicacións multiplataforma, o que o establece como unha ferramenta esencial para construír redes neuronais, sistemas de recoñecemento de imaxes., e modelos de procesamento da linguaxe natural.
Características principais:
-
Perfecto para iniciativas de Deep Learning e IA
-
Escalable para diferentes dispositivos, como CPU, GPU e TPU
-
Soporte integral para a implantación de modelos a gran escala
7. Power BI
Microsoft Power BI consolidouse como unha opción líder para a análise de empresas e a visualización de datos en 2025. A súa perfecta integración con produtos de Microsoft e varias fontes de datos permite aos analistas crear paneis de control en tempo real altamente personalizables.
Características principais:
-
Integración perfecta co ecosistema de Microsoft
-
Visualizacións personalizables e atractivas
-
Información en tempo real dos datos
8. Excel
Aínda que Excel pode parecer sinxelo e básico, aínda é esencial para analizar e organizar rapidamente conxuntos de datos máis pequenos. A súa popularidade actual pódese atribuír á súa interface amigable e ás funcións avanzadas como Power Query e Power Pivot, que o converteron nunha poderosa ferramenta para a análise de datos.
Características principais:
-
Ferramenta moi utilizada e amigable para principiantes
-
Análise rápida de datos con táboas dinámicas e fórmulas
-
Integración con ferramentas avanzadas como Power Query e Power Pivot
9. Hadoop
Apache Hadoop segue sendo unha tecnoloxía valiosa para almacenar e procesar grandes cantidades de datos. O seu marco permite o almacenamento distribuído de grandes conxuntos de datos, polo que é indispensable para as empresas que manexan petabytes de datos e necesitan solucións escalables.
Características principais:
-
Informática distribuída e almacenamento
-
Código aberto e altamente personalizable
-
Potente para xestionar conxuntos de datos masivos
10. KNIME
Konstanz Information Miner ou
KNIME é unha plataforma de código aberto fácil de usar deseñada para facilitar a creación de fluxos de traballo de ciencia de datos. A súa intuitiva interface de arrastrar e soltar fixo de KNIME unha opción popular para os científicos de datos que lles gusta traballar nun ambiente sen código.
Características principais:
-
Interface de arrastrar e soltar fácil de usar
-
Intégrase con linguaxes de programación populares
-
Ideal para construír e implantar modelos preditivos
11. GitHub
A colaboración e o control de versións xogan un papel fundamental nos proxectos de ciencia de datos, e GitHub é a mellor opción para xestionar e compartir código. Permite aos equipos traballar xuntos sen esforzo, supervisar os cambios e conectarse con outras ferramentas para unha xestión eficiente de proxectos.
Características principais:
-
Excelente control de versións para a colaboración en equipo
-
Acceso a unha ampla comunidade e recursos de código aberto
-
Soporta a integración e implantación continua
12. SAS
O sistema de análise estatística ou SAS segue sendo unha opción popular en industrias como as financeiras e a saúde debido ao seu rendemento fiable en análises avanzadas e modelado preditivo. A estabilidade da plataforma, o forte soporte e as amplas capacidades analíticas fan que sexa unha opción fiable para os científicos de datos que traballan nestes campos altamente regulados.
Características principais:
-
Capacidades avanzadas de análise e estatística
-
Confiado por industrias con estritos estándares de cumprimento
-
Excelente soporte e documentación completa
Obtén experiencia práctica co Bootcamp de Data Science e AI de Code Labs Academy
A medida que as ferramentas de ciencia de datos seguen evolucionando e crecendo en complexidade, a aprendizaxe estruturada faise importante para manterse competitivo no campo. No Code Labs Academy Data Science and AI Bootcamp, equipámosche con ferramentas estándar do sector como Python, SQL, Tableau e moito máis. As nosas funcións campus de inicio en liña opcións flexibles de tempo parcial e adestramento personalizado de instrutores experimentados, que garanten que comprende a teoría ao mesmo tempo que gaña experiencia práctica. Podes ser un principiante ou un profesional experimentado que busca mellorar as túas habilidades, o currículo de Code Labs Academy ofrécelle o coñecemento e a experiencia necesarios para prosperar na ciencia de datos e na IA.
Dominar estas ferramentas esenciais permitirache afrontar os desafíos dos datos, tomar decisións baseadas en datos e converterte nun activo valioso en calquera industria.
- Adéntrate no futuro da tecnoloxía co Code Labs Academy Online Data Science & AI Bootcamp, onde dominarás a aprendizaxe automática, a análise preditiva e as solucións dirixidas á IA para afrontar desafíos do mundo real.*
