i. Herramientas de procesamiento de datos:
* Lenguajes de programación: Estos proporcionan la mayor flexibilidad y control.
* r: Un poderoso lenguaje de código abierto diseñado específicamente para la computación estadística y los gráficos. Excelente para análisis estadístico, manipulación de datos y visualización.
* Python: Un lenguaje versátil con numerosas bibliotecas (como pandas, numpy, scikit-learn) para la manipulación de datos, análisis, aprendizaje automático y más. Bueno para grandes conjuntos de datos y análisis complejos.
* Matlab: Un lenguaje propietario fuerte en el cálculo numérico, particularmente útil para aplicaciones de ingeniería y científicas.
* sas: Un paquete de software estadístico patentado ampliamente utilizado en industrias e investigaciones para análisis estadísticos avanzados.
* sata: Un paquete de software estadístico popular en ciencias sociales y epidemiología.
* Hojas de cálculo (por ejemplo, Microsoft Excel, Google Sheets, LibreOffice Calc): Adecuado para conjuntos de datos más pequeños y análisis más simples. Útil para la limpieza de datos, los cálculos básicos y la creación de gráficos simples. Sin embargo, las limitaciones surgen con conjuntos de datos más grandes o análisis complejos.
* Paquetes de software estadístico:
* SPSS: Un paquete de software estadístico patentado conocido por su interfaz fácil de usar, comúnmente utilizado en ciencias sociales.
* JMP: Un software de descubrimiento estadístico patentado que combina visualizaciones interactivas con modelado estadístico.
* Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS): Para administrar y consultar grandes conjuntos de datos.
* SQL (lenguaje de consulta estructurada): Se usa para interactuar con bases de datos relacionales como MySQL, PostgreSQL y Oracle.
* bases de datos NoSQL (por ejemplo, MongoDB, Cassandra): Manejar estructuras de datos no relacionales de manera eficiente.
ii. Herramientas de visualización y visualización de datos:
* Lenguajes de programación (R &Python): Ambos ofrecen poderosas bibliotecas de visualización (GGPLOT2 en R, Matplotlib, Seaborn, Plotly in Python) para crear figuras de calidad de publicación.
* Software de hoja de cálculo: Capacidades de gráfico incorporadas para visualizaciones básicas (gráficos de barras, gráficos circulares, gráficos de línea).
* Software de visualización especializada:
* Tableau: Una poderosa herramienta de inteligencia de negocios para crear paneles y visualizaciones interactivas.
* Power BI: El servicio de análisis de negocios de Microsoft ofrece funcionalidades similares a Tableau.
* QGIS: Software del sistema de información geográfica de código abierto (SIG) para visualizar datos geoespaciales.
iii. Otras herramientas importantes:
* Control de versión (por ejemplo, Git): Es crucial para administrar y rastrear cambios en el código y los datos, especialmente en proyectos de colaboración.
* Plataformas de computación en la nube (por ejemplo, AWS, Google Cloud, Azure): Ofrezca recursos informáticos escalables para manejar grandes conjuntos de datos y análisis complejos.
Elegir las herramientas correctas depende de:
* Tamaño y tipo de conjunto de datos: Se pueden manejar pequeños conjuntos de datos en hojas de cálculo, mientras que los conjuntos de datos grandes y complejos requieren lenguajes de programación y bases de datos.
* Pregunta de investigación: Las pruebas y visualizaciones estadísticas necesarias influirán en la elección del software.
* habilidades y experiencia del investigador: La familiaridad con paquetes de software específicos puede ser un factor crucial.
* Presupuesto: Algunos paquetes de software son propietarios y requieren licencias, mientras que otros son de código abierto y gratuitos.
Esta lista no es exhaustiva, pero cubre muchas herramientas de uso común. El mejor enfoque a menudo es combinar varias herramientas para aprovechar sus fortalezas. Por ejemplo, puede usar una base de datos para la gestión de datos, R para el análisis estadístico y una herramienta de visualización como Tableau para crear cifras impactantes para un trabajo de investigación.