Introducción

En este tema revisarás las herramientas adicionales que puedes utilizar en el data science.

Objetivo

Conocer cuáles son las herramientas adicionales para el data science.

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Herramientas adicionales para data science

Los siguentes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.

Videos

Para saber más sobre las herramientas adicionales para data science, te invitamos a ver los siguientes videos:

• IBM Watson (2018, 7 de agosto). Increase Productivity with Watson: Demo. [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=EWGEPx61tMY
• Edureka! (2019, 4 de marzo). Tableau vs QlikView - Force Is Strong With Which One? | Business Intelligence (BI) Tools | Edureka [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=VLrx8pHCOhg

Lecturas

Para saber más sobre las herramientas adicionales para data science, te recomendamos leer lo siguiente:

• DataFlair Team. (2019). QlikView Tutorial For Beginner – Latest Features & Components. Recuperado de https://data-flair.training/blogs/qlikview-tutorial/
• Gliozzo, A., Ackerson, C., Bhattacharya, R., Goering, A., Jumba, A., Yeon, S., Krishnamurthy, L., Lam, T., Littera, A., McIntosh, I., Murthy, S., y Ribas, M. (2017). Building Cognitive Applications with IBM Watson Services: Volume 1 Getting Started. Recuperado de http://www.redbooks.ibm.com/redbooks/pdfs/sg248387.pdf
• DataFlair Team. (2019). Hadoop Tutorial for Big Data Enthusiasts – The Optimal way of Learning Hadoop. Recuperado de https://data-flair.training/blogs/hadoop-tutorial/
• UpGrad. (2020). Hadoop Tutorial:Ultimate Guide to Learn Big Data Hadoop 2020. Recuperado de https://www.upgrad.com/blog/big-data-hadoop-tutorial/