Die 5 besten KI-Tools für die Datenwissenschaft im Jahr 2026

Die besten KI-Tools für die Datenwissenschaft

Sich in der riesigen Auswahl an KI-Tools zurechtzufinden, die den Bereich der Datenwissenschaft durchdringen, kann echt einschüchternd sein. Mit ihren einzigartigen Funktionen und Anwendungen haben diese Tools traditionelle Praktiken verändert und Automatisierung, Präzision und verbesserte Vorhersagekraft in die Datenanalyse-Pipeline gebracht.

Wird KI Programmierer ersetzen? Wie wir in unserem separaten Artikel zeigen, ist das eher unwahrscheinlich. Das könnte aber auch bedeuten, dass sich die Arbeitsabläufe ändern, wenn solche Tools Teil optimierter Arbeitsprozesse werden. 

Hier sind ein paar der besten KI-Tools, die es gerade gibt: 

1. ChatGPT

chatGPT wurde von OpenAI und Microsoft entwickelt und Ende 2022 zum ersten Mal veröffentlicht. Es hat die Welt mit seiner einzigartigen Fähigkeit überrascht, alle möglichen Arten von Texten zu schreiben, die wie von Menschen gemacht wirken: Code, Gedichte, Aufsätze auf College-Niveau, Zusammenfassungen von Dokumenten und Witze. Die Liste der Möglichkeiten, die chatGPT bietet, ist echt endlos. Deshalb ist es jetzt die am schnellsten wachsende Web-App aller Zeiten und hat in nur zwei Monaten 100 Millionen Nutzer erreicht. 

GPT-4, die neueste, sicherere und leistungsstärkere Version von chatGPT, hat schon echt beeindruckende Meilensteine erreicht und zeigt bei verschiedenen professionellen und akademischen Benchmarks Leistungen auf menschlichem Niveau. Außerdem können Entwickler damit über die GPT4-API und ein Abonnement namens ChatGPT Plus Apps und Dienste erstellen.

Im Bereich der Datenwissenschaft sind die Möglichkeiten von chatGPT echt unbegrenzt, von der Projektplanung über die Datenanalyse und Datenvorverarbeitung bis hin zur Modellauswahl, Hyperparameter-Optimierung und Entwicklung von Webanwendungen. chatGPT kann Datenprofis dabei helfen, die Programmierzeit zu verkürzen, sodass sie sich auf komplexere und kreativere Probleme konzentrieren können. 

Wenn du mehr über die Möglichkeiten von chatGPT erfahren möchtest, haben wir ein Tutorial zur Verwendung von chatGPT für Data-Science-Projekte vorbereitet. Wenn du dich mit dem KI-Tool auseinandersetzen möchtest, empfehlen wir dir außerdem unseren Kurs „Einführung in chatGPT“ und unser umfassendes Cheat Sheet mit chatGPT-Prompts für die Datenwissenschaft, das über 60 Beispiele für die praktische Anwendung von chatGPT in der Datenwissenschaft enthält.

2. Google Gemini

Nach der Veröffentlichung von chatGPT haben sich viele Leute gefragt, was Google machen würde, um auf die angebliche existenzielle Bedrohung durch Microsofts „” zu reagieren. Microsoft hatchatGPT schoninBing, seine eigene Suchmaschine,eingebaut.

Es würde nicht lange dauern, bis Google diesen Schritt macht. Im Februar 2023 hat Google ein neues generatives KI-Tool namens Bard AI angekündigt, das auf dem Sprachmodell LaMDA von Google basiert. Bard sollte chatGPT Konkurrenz machen, aber die Unterschiede zwischen den beiden KI-Tools waren am Anfang ziemlich krass.

Seit 2026 gehört Bard zu Gemini und hat einige wichtige Updates bekommen, die seine Fähigkeiten in Sachen Codegenerierung, Integration mit Google-Diensten und Zugriff auf Echtzeitdaten verbessert haben. Während Bard anfangs hinter chatGPT zurückblieb, hat Gemini schnell aufgeholt und ist jetzt eine starke Alternative für Aufgaben im Bereich Data Science. Die Fähigkeit von Bard, Echtzeitdaten aus dem Internet zu holen, ist besonders nützlich für Analysen, bei denen es auf Schnelligkeit ankommt.

3. Hugging Face

Einer der spannendsten Bereiche der Datenwissenschaft ist das Deep Learning. KI-Tools wie chatGPT und Bard basieren auf komplexen Modellen, die man künstliche neuronale Netze nennt, genauer gesagt auf einer neuronalen Architektur der nächsten Generation, die Transformatoren heißt. 

Das Training von Transformatoren ist echt knifflig. Man muss die richtige Menge an Daten finden und speichern und die nötigen Rechenressourcen organisieren, um das Modell zu trainieren und zu betreiben. Das ist teuer und zeitaufwendig und daher für die meisten Leute nicht machbar. Hier kommt Hugging Face ins Spiel. 

Hugging Face ist 'ne KI-Community und -Plattform, die KI für alle zugänglich machen will, indem sie Datenfachleuten Zugang zu über 170.000 vortrainierten Modellen auf Basis modernster Transformer-Architektur bietet. Hugging Face hat auch fast 30.000 Datensätze und mehrschichtige APIs (auch Pipelines genannt), die es Datenprofis ermöglichen, mit den Modellen zu interagieren und Inferenz mit erstklassigen KI-Bibliotheken wie PyTorch und TensorFlow durchzuführen. Und das alles, ohne sich Gedanken über Lager- oder Schulungskosten machen zu müssen.

Die vortrainierten Modelle von Hugging Face werden oft für Sachen wie Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten und Textklassifizierung genutzt. Außerdem hat Hugging Face AutoTrain, womit man das Training von Modellen auf benutzerdefinierten Datensätzen automatisieren kann, ohne viel technisches Wissen zu brauchen, was Zeit und Ressourcen spart.

Neugierig auf Transformatoren und Hugging Face? Wir empfehlen dir echt, dir unser Tutorial „Einführung in die Verwendung von Transformers und Hugging Face“ anzuschauen.

4. GitHub Copilot

Eines der besten Features der KI-Modelle der nächsten Generation ist, dass man sie auf bestimmte Daten abstimmen und mit APIs darauf aufbauende Anwendungen entwickeln kann. Ein super Beispiel mit unvorhersehbaren Auswirkungen auf die Datenwissenschaft und die IT-Branche im Allgemeinen ist GitHub Copilot. 

GitHub Copilot ist ein Programmierassistent, der Programmierern Vorschläge zur Autovervollständigung gibt. Auf Basis des OpenAI Codex-Modells können Entwickler Copilot entweder beim Schreiben von Code nutzen oder einfache natürliche Sprachbefehle verwenden, die Copilot sagen, was der Code machen soll. 

GitHub Copilot kann eine Menge Programmieraufgaben erledigen und kennt sich mit vielen gängigen Programmiersprachen wie Python, Go und JavaScript aus. Damit macht es den Weg frei für eine neue, demokratischere Art zu programmieren, bei der es ironischerweise nicht mehr unbedingt nötig ist, selbst programmieren zu können. 

Ein Nachteil und möglicherweise ein Hindernis für die breite Einführung ist, dass es bisher keine kostenlose Version von GitHub Copilot gibt.  

GitHub Copilot ist zwar ein echt starkes Tool, aber Alternativen wie Tabnine und Codeium machen auch im Bereich der KI-gestützten Programmierung von sich reden. Diese Tools unterstützen die Autovervollständigung und Codegenerierung in mehreren Sprachen und bieten Entwicklern je nach ihren spezifischen Anforderungen oder Budgetbeschränkungen mehr Optionen.

5. DataLab KI-Assistent

DataCamp hat gerade einen KI-Assistenten in sein beliebtes Data-Science-Notebook DataLab eingebaut. Entwickelt mit dem Ziel der Demokratisierung von Daten, wurde DataLab zuerst bei Leuten beliebt, die sich ein Portfolio für ihre Karriere in der Datenwissenschaft aufbauen wollten. Im Laufe der Zeit wurde es zu einem super Tool für die Zusammenarbeit im Team und das Lernen in Unternehmen in verschiedenen Branchen.

Mit dem neuen KI-Assistenten will DataLab die Datenwissenschaft für seine Nutzer noch zugänglicher und produktiver machen. Zu den wichtigsten Funktionen des KI-Assistenten gehört die Schaltfläche „Fehler beheben“, die nicht nur Codefehler korrigiert, sondern auch erklärt, sodass du daraus lernen und Fehler in Zukunft vermeiden kannst. Mit der Funktion „Code generieren“ kannst du Code basierend auf Abfragen in natürlicher Sprache erstellen und wichtige Fragen zu einem Datensatz beantworten. Außerdem macht der KI-Assistent coole Vorschläge, die auf dem vorhandenen Code und dem Kontext basieren, sodass das Schreiben von Code smarter und effizienter wird.

Der KI-Assistent ist sowohl im kostenlosen als auch im kostenpflichtigen DataLab-Tarif verfügbar und verspricht eine nahtlosere Integration in die Tool-Umgebung moderner Datenwissenschaftler, sodass jeder, der mit Daten arbeitet, fundierte Entscheidungen treffen kann. Probier's doch mal aus!  

Fazit

Wir hoffen, dir hat dieser Artikel gefallen. Wir leben in spannenden Zeiten als Datenprofis. Die Branche steht kurz vor einer Umwälzung, weil generative KI-Tools jetzt überall eingesetzt werden. Es ist noch zu früh, um zu wissen, wie die Datenwissenschaft in den nächsten Jahren aussehen wird. Das Einzige, was sicher ist, ist, dass es schlau ist, sich auf dem Laufenden zu halten und zu aktualisieren. 

Da sich KI-Tools immer weiterentwickeln, wird es in der Datenwissenschaft noch mehr disruptive Trends geben, wie zum Beispiel Fortschritte bei AutoML und LLMOps. Diese Trends versprechen, nicht nur die Datenvorverarbeitung und Modellauswahl zu automatisieren, sondern auch die Verwaltung und Feinabstimmung großer Sprachmodelle, was den technischen Aufwand für Datenwissenschaftler weiter reduziert.

Wir bei DataCamp geben echt unser Bestes, um euch mit nützlichen Infos und Materialien durch diese verrückten Zeiten zu helfen. Schau dir die folgenden Materialien an und mach dich bereit für die Zukunft:

• Starte mit chatGPT in unserem Kurs „Einführung in chatGPT “.
• Lade dir diesen praktischen Spickzettel mit chatGPT-Prompts für die Datenwissenschaft runter.
• Hör dir diese Podcast-Folge zum Thema „Wie chatGPT und GPT-3 Arbeitsabläufe verbessern” an, um zu verstehen, wie chatGPT deinem Unternehmen helfen kann.
• Tutorial zur Whisper-API 
• Fang an, KI mit DataCamp zu lernen