Die 10 besten Datenanalyse-Tools für Datenanalysten im Jahr 2024

Die 9 besten Tools zur Datenanalyse

Unter Berücksichtigung der oben genannten Faktoren findest du hier eine Liste der 9 besten Datenanalysetools für Datenanalysten.

1. Python

Python steht in der Beliebtheitsskala mehrerer Programmiersprachen an erster Stelle und ist ein unverzichtbares Werkzeug für Datenanalysten. Python ist eine quelloffene und extrem vielseitige Programmiersprache mit breiter Anwendbarkeit in der Data-Science-Branche und in anderen Disziplinen wie der Webentwicklung und der Entwicklung von Videospielen. Mehr darüber, wofür Python verwendet wird, kannst du in einem anderen Beitrag lesen.

Mit Python kannst du jede Data Science-Aufgabe lösen. Das liegt vor allem an seinem reichhaltigen Ökosystem an Bibliotheken. Mit Tausenden von leistungsstarken Paketen, die von einer riesigen Nutzergemeinschaft unterstützt werden, kann Python alle Arten von Operationen durchführen, von der Datenvorverarbeitung, Visualisierung und statistischen Analyse bis hin zum Einsatz von Machine Learning- und Deep Learning-Modellen.

Aufgrund seiner einfachen und verständlichen Syntax wird Python oft als eine der am leichtesten zu erlernenden Programmiersprachen für Anfänger bezeichnet.

Wenn es jedoch um die Verarbeitung großer Datenmengen geht, können andere Programmiersprachen und Lösungen wie Julia oder Spark eine bessere Leistung und Effizienz als Python bieten.

Wenn du ein Python-Experte werden willst, ist das DataCamp hier, um dir zu helfen. In unserem Kurskatalog findest du viele Python-Kurse für alle Stufen. Schau dir unseren Data Analyst with Python Career Track an und bereite dich auf deine Python-Lernreise vor.

2. R Programmierung

Auch wenn R nicht so im Trend liegt wie Python, ist es immer noch eine Top-Option für Datenanalysten. Häufig wird sie als Hauptkonkurrentin von Python dargestellt. Das Erlernen einer (oder beider) dieser beiden Sprachen ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zum Datenanalysten. In unserem Vergleich zwischen Python und R findest du weitere Informationen.

R ist eine quelloffene, domänenspezifische Sprache, die speziell für Data Science und Advanced Computing entwickelt wurde. R ist in der Finanzwelt und im akademischen Bereich sehr beliebt und eine perfekte Sprache für Datenmanipulation, -verarbeitung, -visualisierung, statistische Berechnungen und maschinelles Lernen.

R hat eine große Gemeinschaft von Nutzern und eine umfangreiche Sammlung spezialisierter Bibliotheken für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Einige der bekanntesten gehören zur Tidyverse-Familie, einer Sammlung von Data-Science-Paketen. Es enthält dplyr zur Datenmanipulation und das leistungsstarke ggplot2, die Standardbibliothek zur Datenvisualisierung in R.

Im Vergleich zu Python kann R für Anfänger schwieriger und weniger vielseitig sein. Wenn du jedoch neu in der Datenwissenschaft bist oder neue Sprachen zu deinem Arsenal hinzufügen möchtest, ist das Erlernen von R die perfekte Wahl. Schau dir unseren umfangreichen Katalog an R-Kursen an, einschließlich unseres beliebten Einführungskurses in R, und verbessere deine Kenntnisse noch heute. Du kannst auch unseren Karrierepfad Data Analyst with R verfolgen.

3. SQL

Ein Großteil der Daten der Welt wird in Datenbanken gespeichert. SQL (Structured Query Language) ist eine domänenspezifische Sprache, mit der Programmierer mit Datenbanken kommunizieren, sie bearbeiten und Daten aus ihnen extrahieren können. Solide Datenbank- und SQL-Kenntnisse sind ein Muss, wenn du Datenanalyst/in werden willst.

SQL-Kenntnisse ermöglichen es dir, mit verschiedenen relationalen Datenbanken zu arbeiten, darunter beliebte Systeme wie SQLite, MySQL und PostgreSQL.

Egal, ob du dich für Python oder R entscheidest, um deine Reise als Datenanalyst zu beginnen, du solltest auch in Betracht ziehen, SQL zu lernen. Aufgrund seiner deklarativen, einfachen Syntax ist SQL im Vergleich zu anderen Sprachen sehr leicht zu erlernen und wird dir auf deinem Weg sehr helfen.

Doch während die SQL-Syntax einfach und rudimentär erscheint, kann das Schreiben von fortgeschrittenen SQL-Abfragen schwierig sein, vor allem, wenn du mit großen und komplexen Datenbanken arbeitest.

Willst du mit SQL anfangen? Wirf einen Blick auf unseren Karrierepfad Data Analyst in SQL, um ein Query Wizard zu werden.

4. Julia

Obwohl Julia eine relativ junge Sprache ist - sie wurde erst 2011 veröffentlicht - hat sie die Welt der numerischen Datenverarbeitung bereits beeindruckt.

Julia ist eine neue und spannende Programmiersprache, die von Anfang an als ideale Sprache für wissenschaftliches Rechnen, maschinelles Lernen und Data Mining konzipiert wurde. Julia erreicht dieses Ziel, indem sie die Geschwindigkeit von C, die allgemeinen Programmierfähigkeiten von Python und die statistischen Fähigkeiten von R in sich vereint.

In den letzten Jahren hat Julia immer mehr an Bedeutung gewonnen. Immer mehr Datenexperten entscheiden sich aufgrund der erstaunlichen Leistung für Julia anstelle von Python. In unserem separaten Leitfaden kannst du mehr darüber lesen, wofür Julia verwendet wird.

Allerdings ist Julia noch nicht so weit verbreitet wie Sprachen wie Python und R. Es hat eine kleinere Community und verfügt nicht über so viele Bibliotheken wie seine Hauptkonkurrenten.

DataCamp hat hart daran gearbeitet, seinen Katalog mit neuen Julia-Kursen zu aktualisieren. Um den Einstieg in diesen Data Science-Aufsteiger zu finden, wirf einen Blick auf unseren Julia Fundamentals Skill Track.

5. Excel

Microsoft Excel muss nicht groß vorgestellt werden, denn jeder kennt es. Ein klassisches Werkzeug der Datenanalyse, dem viele Gurus in den letzten Jahrzehnten den Tod vorausgesagt haben. Doch die Vorhersagen könnten nicht falscher sein. Trotz des Aufkommens flexiblerer und leistungsfähigerer Tools ist Excel immer noch das Tool der Wahl für viele alltägliche Datenanalyseaufgaben.

Excel kombiniert leistungsstarke Funktionen mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und ist damit perfekt für erfahrene Datenanalysten und technisch weniger versierte Nutzer. Dank der nahtlosen Integration mit dem Microsoft BI-Stack, einschließlich PowerBI, ist es außerdem ein großartiges Tool.

Excel ist so konzipiert, dass es zugänglich und einfach zu bedienen ist. Das hat allerdings seinen Preis: Excel ist nicht so flexibel wie andere Tools wie Python oder R, und einige komplexe Operationen sind vielleicht nicht so einfach zu handhaben.

Dennoch ist es eine kluge Entscheidung, Excel zu lernen, denn es ist sehr wahrscheinlich, dass ein Teil deiner Arbeit als Datenanalyst/in den Umgang mit Excel-Tabellen beinhaltet. In unserem Katalog findest du Kurse zu diesem Thema, z.B. Datenanalyse in Excel, Datenaufbereitung in Excel und Datenvisualisierung in Excel.

6. Funke

Herkömmliche Datenanalysetools wie Python oder R können bei großen Datenmengen versagen. Um Datensätze mit Millionen von Zeilen in hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten, sind andere Tools erforderlich, die fortschrittliche Techniken für eine hohe Leistung einsetzen.

Unter diesen Lösungen ist Apache Spark wahrscheinlich die beliebteste. Spark ist eine Plattform für Cluster-Computing. Mit Spark kannst du Daten und Berechnungen auf Cluster mit mehreren Knotenpunkten verteilen (stell dir jeden Knotenpunkt als separaten Computer vor). Die Aufteilung deiner Daten macht die Arbeit mit sehr großen Datensätzen einfacher, weil jeder Knotenpunkt nur mit einer kleinen Datenmenge arbeitet.

Ein wichtiger Aspekt von Spark ist die Integration mit anderen Datenanalysetools, darunter Python. PySpark ist das Python-Paket, das diese Magie möglich macht. Diese Integrationen machen es Datenanalysten leichter, mit Spark zu arbeiten.

Bist du bereit, Spark zu lernen? Unser Kurs "Einführung in PySpark" ist ein toller Einstieg für dich,

7. PowerBI

Power BI ist eine Cloud-basierte Business-Analytics-Lösung, mit der du verschiedene Datenquellen kombinieren, sie analysieren und die Datenanalyse durch Visualisierungen, Berichte und Dashboards darstellen kannst.

Laut dem Magic Quadrant von Gartner ist PowerBI von Microsoft der Branchenführer bei BI-Lösungen. Power BI macht den Zugriff auf Daten auf fast jedem Gerät innerhalb und außerhalb des Unternehmens einfach.

Zu den wichtigsten Funktionen von Power BI gehören:

• Direkte Verbindung zu Excel und einfache Integration mit anderen Microsoft-Produkten
• Die Fähigkeit, Daten zu komprimieren und Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen
• Anpassungsfähigkeit mit R und Python
• Power Query zum Importieren, Filtern und Übersetzen von Daten verwenden
• Eine anpassungsfähige und freundliche Benutzererfahrung.

Doch wie bei Excel wird auch bei Power BI die Flexibilität manchmal im Namen der Zugänglichkeit geopfert. Einige Vorgänge können schwierig auszuführen sein und die Funktionen können in bestimmten Bereichen eingeschränkt sein. Trotz der intuitiven Benutzeroberfläche kann PowerBI komplex sein, vor allem, wenn du es zusammen mit anderen, miteinander verbundenen Tools verwendest.

Jeder angehende Datenanalyst sollte mindestens ein BI-Tool fließend beherrschen. Power BI ist ohne Zweifel einer der besten Kandidaten. DataCamp hat viele Materialien über das Tool, die von unserem Kurs "Einführung in Power BI" bis zu fortgeschrittenen Themen wie unserem Kurs "Berichte in Power BI" reichen .

8. Tableau

Tableau wurde 2003 an der Stanford University gegründet und ist ein leistungsstarkes und beliebtes Datenvisualisierungstool, mit dem du Daten aus verschiedenen Quellen gleichzeitig analysieren kannst.

Tableau ist eines der besten BI-Tools seiner Klasse. Sie wird von führenden Unternehmen eingesetzt, um Erkenntnisse aus riesigen Mengen von Rohdaten zu gewinnen. Dank der intuitiven und leistungsstarken Plattform können sowohl technische als auch nicht-technische Benutzer visuelle Dashboards und Arbeitsblätter erstellen.

In vielerlei Hinsicht bietet Tableau die gleichen Möglichkeiten wie Power BI. Allerdings gilt es als komplexeres Werkzeug für Anfänger. Wenn du also nur einfache Diagramme erstellen willst, solltest du weniger komplexe Optionen wählen. Ein weiterer wichtiger Nachteil von Tableau ist, dass es keine kostenlose Version gibt, sondern dass du ein teures Abonnement bezahlen musst, um es zu nutzen.

Dennoch entscheiden sich viele Unternehmen für Tableau wegen seiner einzigartigen und leistungsstarken Funktionen. Schau dir unseren Kurs Einführung in Tableau und unseren Kurs Dashboard erstellen in Tableau an, um dieses wunderbare Tool zu entdecken.

9. DataLab

Die Arbeit eines Datenanalysten wäre ohne IDEs (Integrated Development Environments) nicht möglich. Diese Programmierwerkzeuge bieten leistungsstarke, intuitive Oberflächen, die das Schreiben, Debuggen und Testen deines Codes erleichtern.

Es gibt viele beliebte IDEs wie JupyterLab oder RStudio, aber wir möchten die Gelegenheit nicht verpassen, dir das DataCamp-eigene DataLab vorzustellen.

DataLab wurde mit Blick auf die Demokratisierung von Daten entwickelt und ist ein wertvolles Werkzeug 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 Codefehler nicht nur korrigiert, sondern auch erklärt, damit die Nutzer/innen lernen und Fehler nicht wiederholen.

Mit der Funktion "Code generieren" kannst du auf Basis von natürlichsprachlichen Abfragen Code generieren und wichtige Fragen zu einem Datensatz beantworten. Außerdem liefert der KI-Assistent intelligente Vorschläge, die auf bestehendem Code und Kontext basieren und das Schreiben von Code intelligenter und effizienter machen.

Der KI-Assistent, der sowohl für kostenlose als auch für kostenpflichtige DataLab-Tarife verfügbar ist, verspricht eine nahtlosere Integration in den Tool-Stack moderner Datenwissenschaftler/innen und ermöglicht es allen, die mit Daten arbeiten, fundierte Entscheidungen zu treffen. Du kannst mit DataLab kostenlos loslegen.

10. Google BigQuery

Google BigQuery ist ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse, das die skalierbare Analyse großer Datenmengen ermöglicht. Sie ist Teil der Google Cloud Platform und wurde für Hochgeschwindigkeitsabfragen von großen Datenmengen entwickelt.

BigQuery ist besonders nützlich für Unternehmen, die große Datenmengen schnell und effizient analysieren wollen, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur zu verwalten.

BigQuery ist besonders wertvoll für Unternehmen, die sich mit der Analyse großer Datenmengen befassen, vor allem für diejenigen, die bereits Google Cloud Services nutzen. Je nach verarbeiteter Datenmenge können jedoch Kosten anfallen. Daher ist es wichtig, deine Abfragen effizient zu verwalten, um die Kosten zu optimieren.

Wenn du diese Werkzeuge zu deinem Werkzeugkasten hinzufügst, kannst du ein breiteres Spektrum an Datenanalyseaufgaben bewältigen, insbesondere in spezialisierten Bereichen oder bei der Verarbeitung großer Datenmengen.

In unserem Kurs Einführung in BigQuery erfährst du mehr über dieses tolle Tool. 

Zukünftige Trends bei Datenanalyse-Tools

In der Data-Science-Branche entwickelt sich alles schnell weiter. Jeder kleine Innovationsdurchbruch kann die Technologielandschaft komplett verändern. Die Tools und Lösungen, die heute noch Mainstream sind, können morgen schon veraltet sein, wenn neue Technologien mit neuen und leistungsstarken Funktionen auf den Markt kommen.

Dies wird durch die KI-Revolution, die nach der Einführung von ChatGPT stattgefunden hat, deutlich. Mit ihren beeindruckenden Fähigkeiten, ChatGPT und den vielen anderen generativen KI-Technologien, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, verändert KI die Art und Weise, wie Data Science und Softwareentwicklung konzipiert werden, rapide.

Diese Tools werden bald ein wesentlicher Bestandteil des Werkzeugkastens von Datenanalysten sein. Deshalb ist es wichtig, sie zu lernen. Zum Glück haben wir im DataCamp alles für dich. Wir arbeiten hart daran, dir die besten Kurse und Materialien zur Verfügung zu stellen, um die KI-Revolution zu meistern. Dazu gehören unser beliebter Generative AI Concepts Course und unser AI Essentials Skill Track.

Schlussgedanken

Datenanalytiker/in zu werden, ist eine der besten Entscheidungen, die jeder treffen kann, der sich für Datenwissenschaft interessiert. Das Erlernen der richtigen Datenanalyse-Tools wird ein zentraler Teil deiner Reise sein. Wir können dir nur eine gute Reise wünschen und hoffen, dass unsere Kurse, Tutorials, Spickzettel und andere Materialien dir helfen können.

Hier ist eine Liste mit unseren Lernempfehlungen für den Anfang:

Datenanalyst mit Python

Dieser Kurs beginnt mit den Grundlagen der Programmiersprache Python für die Datenanalyse. Nachdem du die Grundlagen kennengelernt hast, tauchst du tiefer in die Techniken der Datenverarbeitung und Datenvisualisierung ein.

Außerdem lernst du, wie du Daten aus verschiedenen Quellen wie dem Internet, Datenbanken und JSON-Dateien beziehen kannst. Schließlich gibt dieser Kurs einen Überblick über Techniken der explorativen Datenanalyse und vermittelt den Lernenden Kenntnisse über relationale Datenbanken und SQL-Konzepte.

Datenanalyst mit R

Dieser Kurs konzentriert sich auf die wichtigsten Fähigkeiten von Datenanalysten, die mit der Programmiersprache R arbeiten. Es bietet umfassende Inhalte zu den am häufigsten verwendeten R-Paketen, wie tidyverse, ggplot und dplyr.

Wie der Python-Kurs vermittelt der Kurs ein mittleres Verständnis für Datenanalystenfähigkeiten wie Datenbeschaffung, -manipulation und -visualisierung.

Datenanalyst mit SQL

Dieser Berufszweig hilft den Lernenden, ein tiefgreifendes Verständnis von SQL Server, den Konzepten relationaler Datenbanken, ihrem Design und ihrer Leistungsoptimierung zu entwickeln.