Die 10 wichtigsten Tools für Datenwissenschaft im Jahr 2024

Die Landschaft der Datenwissenschaft wächst rasant, und es gibt viele Tools, die Datenwissenschaftler/innen bei ihrer Arbeit unterstützen. In diesem Beitrag stellen wir dir die 10 besten Data Science-Tools vor, die du im Jahr 2024 nutzen kannst. Diese Tools helfen dir beim Einlesen, Bereinigen, Verarbeiten, Analysieren, Visualisieren und Modellieren von Daten. Darüber hinaus bieten einige Tools auch Ökosysteme für maschinelles Lernen zur Modellverfolgung, Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung.

Die Rolle von Data Science Tools

Data-Science-Tools sind unverzichtbar, wenn es darum geht, Datenwissenschaftlern und -analysten wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Diese Tools sind nützlich für die Datenbereinigung, -manipulation, -visualisierung und -modellierung.

Mit der Einführung von ChatGPT werden immer mehr Tools in die GPT-3.5 und GPT-4 Modelle integriert. Die Integration von KI-gestützten Tools macht es für Datenwissenschaftler/innen noch einfacher, Daten zu analysieren und Modelle zu erstellen.

So haben zum Beispiel generative KI-Funktionen(PandasAI) ihren Weg in einfachere Tools wie Pandas gefunden, die es den Nutzern ermöglichen, Ergebnisse zu erhalten, indem sie Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache schreiben. Diese neuen Instrumente werden jedoch noch nicht von vielen Datenexperten genutzt.

Außerdem sind Data-Science-Tools nicht nur auf eine Funktion beschränkt. Sie bieten zusätzliche Möglichkeiten, um fortgeschrittene Aufgaben zu erfüllen und in einigen Fällen auch Data Science für das Ökosystem anzubieten. MLFlow wird zum Beispiel hauptsächlich für die Modellverfolgung verwendet. Es kann aber auch für die Modellregistrierung, den Einsatz und die Inferenz verwendet werden.

Kriterien für die Auswahl von Data Science Tools

Die Liste der Top 10 Tools basiert auf den folgenden Hauptmerkmalen:

1. Beliebtheit und Annahme: Tools mit einer großen Nutzerbasis und Community-Unterstützung haben mehr Ressourcen und Dokumentation. Beliebte Open-Source-Tools profitieren von kontinuierlichen Verbesserungen.
2. Einfacher Gebrauch: Intuitive Workflows ohne aufwändige Programmierung ermöglichen ein schnelleres Prototyping und Analysen.
3. Skalierbarkeit: Die Fähigkeit, mit großen und komplexen Datensätzen umzugehen.
4. End-to-End-Fähigkeiten: Tools, die verschiedene Aufgaben wie Datenaufbereitung, Visualisierung, Modellierung, Einsatz und Schlussfolgerungen unterstützen.
5. Datenkonnektivität: Flexibilität bei der Anbindung an verschiedene Datenquellen und -formate wie SQL, NoSQL-Datenbanken, APIs, unstrukturierte Daten usw.
6. Interoperabilität: Nahtlose Integration mit anderen Tools.

Umfassender Überblick über die wichtigsten Data Science Tools für 2024

In dieser Übersicht werden wir neue und etablierte Tools untersuchen, die für Data Scientists am Arbeitsplatz unverzichtbar geworden sind. Diese Tools haben einige gemeinsame Merkmale - sie sind leicht zugänglich, benutzerfreundlich und bieten robuste Funktionen für Datenanalyse und maschinelles Lernen.

Python-basierte Tools für Data Science

Python wird häufig für Datenanalyse, -verarbeitung und maschinelles Lernen verwendet. Seine Einfachheit und die große Entwicklergemeinde machen es zu einer beliebten Wahl.

1. Pandas

pandas macht Datenbereinigung, -manipulation, -analyse und Feature-Engineering nahtlos in Python möglich. Sie ist die von Datenexperten am häufigsten verwendete Bibliothek für alle Arten von Aufgaben. Du kannst sie jetzt auch für die Datenvisualisierung nutzen.

Unser Pandas-Spickzettel hilft dir, dieses Data Science Tool zu beherrschen.

2. Seaborn

Seaborn ist eine leistungsstarke Datenvisualisierungsbibliothek, die auf Matplotlib aufbaut. Es wird mit einer Reihe schöner und gut gestalteter Standardthemen geliefert und ist besonders nützlich bei der Arbeit mit Pandas DataFrames. Mit Seaborn kannst du schnell und einfach klare und aussagekräftige Visualisierungen erstellen.

3. Scikit-learn

Scikit-learn ist die beste Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Diese Bibliothek bietet eine einheitliche Schnittstelle zu gängigen Algorithmen wie Regression, Klassifizierung, Clustering und Dimensionalitätsreduktion. Es ist auf Leistung optimiert und wird von Datenwissenschaftlern häufig verwendet.

Open-Source Data Science Tools

Open-Source-Projekte haben den Bereich der Datenwissenschaft entscheidend vorangebracht. Sie bieten eine Fülle von Tools und Ressourcen, die Datenwissenschaftlern helfen können, effizienter und effektiver zu arbeiten.

4. Jupyter Notebooks

Jupyter Notebooks ist eine beliebte Open-Source-Webanwendung, mit der Datenwissenschaftler/innen gemeinsam nutzbare Dokumente erstellen können, die Live-Code, Visualisierungen, Gleichungen und Texterklärungen kombinieren. Hervorragend geeignet für Sondierungsanalysen, Zusammenarbeit und Berichte.

5. Pytorch

Pytorch ist ein hochflexibles und quelloffenes Framework für maschinelles Lernen, das häufig für die Entwicklung von neuronalen Netzwerkmodellen verwendet wird. Es bietet Modularität und ein riesiges Ökosystem von Tools für die Verarbeitung verschiedener Datentypen wie Text, Audio, Bild und Tabellendaten. Mit GPU- und TPU-Unterstützung kannst du dein Modelltraining um das 10-fache beschleunigen.

Meistere Pytorch mit unserem praktischen Spickzettel

6. MLFlow

MLFlow ist eine Open-Source-Plattform von Databricks für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von maschinellem Lernen. Es verfolgt Experimente, verpackt Modelle und setzt sie in der Produktion ein, ohne die Reproduzierbarkeit zu beeinträchtigen. Es ist auch mit Tracking-LLMs kompatibel und unterstützt sowohl die Befehlszeilenschnittstelle als auch die grafische Benutzeroberfläche. Außerdem bietet es eine API für Python, Java, R und Rest.

7. Umarmendes Gesicht

Das Hugging Face ist zu einer Komplettlösung für die Entwicklung von Open-Source-Maschinenlernen geworden. Es bietet einen einfachen Zugang zu Datensätzen, modernsten Modellen und Inferenzen, so dass du deine Modelle bequem mit verschiedenen Tools aus dem Hugging Face-Ökosystem trainieren, auswerten und einsetzen kannst. Außerdem bietet es Zugang zu High-End-GPUs und Unternehmenslösungen. Egal, ob du Student, Forscher oder Fachmann für maschinelles Lernen bist, dies ist die einzige Plattform, die du brauchst, um erstklassige Lösungen für deine Projekte zu entwickeln.

Proprietäre Data Science Tools

Robuste, proprietäre Plattformen bieten Funktionen im Unternehmensmaßstab, eine Einrichtung mit nur einem Klick und Benutzerfreundlichkeit. Sie bieten auch Unterstützung und Sicherheit für deine Daten.

8. Tableau

Tableau ist ein führender Anbieter von Business Intelligence Software. Es ermöglicht intuitive, interaktive Datenvisualisierungen und Dashboards, die Erkenntnisse aus Daten in großem Umfang freisetzen. Mit Tableau kannst du dich mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden, die Daten bereinigen und für die Analyse vorbereiten und dann ansprechende Visualisierungen wie Diagramme, Grafiken und Karten erstellen. Die Software ist so konzipiert, dass auch technisch nicht versierte Nutzer/innen Berichte und Dashboards ganz einfach per Drag-and-Drop erstellen können.

9. RapidMiner

RapidMiner ist eine End-to-End-Analyseplattform für den Aufbau von maschinellem Lernen und Datenpipelines, die einen visuellen Workflow-Designer zur Rationalisierung des Prozesses bietet. Von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung bietet RapidMiner alle notwendigen Werkzeuge, um jeden Schritt des ML-Workflows zu verwalten. Der visuelle Workflow-Designer im Kern von RapidMiner ermöglicht es den Nutzern, Pipelines ganz einfach zu erstellen, ohne dass sie Code schreiben müssen.

KI-Tools

Im letzten Jahr sind KI-Tools für die Datenanalyse unverzichtbar geworden. Sie werden für die Codegenerierung, die Validierung, das Verstehen von Ergebnissen, die Berichterstellung und mehr verwendet.

10. ChatGPT

ChatGPT ist ein KI-gestütztes Tool, das dich bei verschiedenen Data Science-Aufgaben unterstützen kann. Es bietet die Möglichkeit, Python-Code zu generieren und auszuführen, und es kann auch vollständige Analyseberichte erstellen. Aber das ist noch nicht alles. ChatGPT ist mit einer Vielzahl von Plugins ausgestattet, die für Forschung, Experimente, Mathematik, Statistik, Automatisierung und Dokumentenprüfung sehr nützlich sein können. Einige der bemerkenswertesten Funktionen sind DALLE-3 (Bilderzeugung), Browser mit Bing und ChatGPT Vision (Bilderkennung).

Im Leitfaden zur Verwendung von ChatGPT für Data Science-Projekte erfährst du, wie du ChatGPT verwenden und durchgängige Data Science-Projekte erstellen kannst.

Praktische Projekte und Ressourcen

Suchst du nach Möglichkeiten, diese Datenwerkzeuge auf reale Datensätze anzuwenden? Das DataCamp hat alles für dich. Sie bieten sowohl geführte als auch ungeführte Projekte an, die auf ein KI-gestütztes Notebook namens DataLab geladen werden können, sodass du sofort mit der Arbeit an einem Projekt beginnen kannst. Die Projektliste von DataCamp ist umfangreich und deckt eine Reihe von Themen ab, darunter Datenverarbeitung, maschinelles Lernen, Data Engineering, MLOps, LLMs, NLP und mehr.

Hier sind die Links zu weiteren Projekten, die dir helfen, modernste Tools auf deinen Datensatz anzuwenden:

• 7 Spannende KI-Projekte für Anfänger, Fortgeschrittene und Profis
• 5 Projekte mit generativen Modellen und Open Source Tools
• 60+ Python-Projekte für alle Erfahrungsstufen
• 6 Tableau-Projekte, die dir helfen, deine Fähigkeiten zu entwickeln
• 10 portfoliofähige SQL-Projekte für alle Niveaus
• 20 Datenanalyse-Projekte für alle Niveaus
• 25 Projekte zum maschinellen Lernen für alle Niveaus

Fazit

In der dynamischen Welt der Datenwissenschaft, in der Innovation die Norm ist, finden spannende Entwicklungen statt. Dieser Blog-Beitrag bietet einen umfassenden Überblick über die 10 beliebtesten Data-Science-Tools, die im Jahr 2024 immer beliebter werden und deren Verbreitung wahrscheinlich zunehmen wird.

Python-basierte Bibliotheken wie Pandas, Seaborn und Scikit-learn bieten robuste Funktionen für die Aufbereitung, Analyse, Visualisierung und Modellierung von Daten. Open-Source-Plattformen wie MLflow, Pytorch und Hugging Face beschleunigen das Experimentieren, die Entwicklung und den Einsatz. Eigene Lösungen wie Tableau und RapidMiner ermöglichen Business Intelligence auf Unternehmensebene und ein durchgängiges Management des Lebenszyklus von Machine Learning. Und neue KI-Assistenten wie ChatGPT generieren Code und Erkenntnisse und steigern so die Produktivität.

Wenn du ein/e kompetente/r Datenwissenschaftler/in werden und diese Werkzeuge beherrschen willst, dann melde dich für die Ausbildung zum/zur Data Scientist mit Python an. Dieses Programm vermittelt dir die grundlegenden Fähigkeiten, die du als Datenwissenschaftler/in brauchst, angefangen von der Datenmanipulation bis hin zum maschinellen Lernen.