Die 6 besten Python IDEs für Data Science im Jahr 2024

1. DataLab

DataLab ist das cloudbasierte Notebook von DataCamp, mit dem jeder Daten analysieren, zusammenarbeiten und Erkenntnisse mit seinem Team teilen kann. DataLab kann sowohl zum Erlernen von Data Science als auch für die eigentliche Arbeit als eigenständige Notebook-Plattform genutzt werden. Es bietet gebrauchsfertige Datensätze, mit denen du schnell mit dem Üben und Analysieren von realen Daten beginnen kannst. 

DataLab bietet außerdem Vorlagen, mit denen du schneller in bestimmte Projekttypen einsteigen kannst, und Funktionen zur Zusammenarbeit, die das Bearbeiten und Kommentieren von Projekten erleichtern. Wenn du DataLab verwendest, kannst du dich mit dem Data Warehouse deines Unternehmens verbinden und Notizbücher mit deinem Datenteam teilen, wie du es bei Google Docs tun würdest. DataLab unterstützt Python, R und SQL.

DataCamp's DataLab IDE. Bild vom Autor.

Profis

• Unterstützung für Python, R und SQL.
• Es gibt einen kostenlosen Plan und weitere Premium-Optionen.
• Integrierte Datensätze und Vorlagen für einen schnellen Einstieg in die Programmierung.
• Lade deine eigenen Daten hoch und verbinde sie mit dem Data Warehouse deines Unternehmens.
• Tolle Tools für die Zusammenarbeit und den Austausch von Code.
• Keine Installation erforderlich.

Nachteile

• Unterstützt nicht so viele Sprachen wie einige andere IDEs.
• Für den Code und den Zugriff auf Dateien ist eine Internetverbindung erforderlich. 

2. JupyterLab Notebook & Jupyter Notebook

Jupyter Lab Notebook IDE. Bild vom Autor.

JupyterLab und Jupyter Notebook sind zwei der beliebtesten kostenlosen Notizbuchsoftware für Data Science. Beides sind webbasierte Tools. Jupyter Notebook ist die ursprüngliche Web-Notizbuch-Anwendung und ist sehr einsteigerfreundlich mit einer einfachen, dokumentenzentrierten Oberfläche. 

JupyterLab ist die nächste Version dieser Software. Es bietet eine interaktive und modulare Entwicklungsumgebung, die die Einrichtung eines individuellen Workflows erleichtert. Du kannst JupyterLab für Workflows in den Bereichen Data Science, wissenschaftliches Rechnen, Computerjournalismus und maschinelles Lernen nutzen.   

Jupyter unterstützt über 40 Programmiersprachen, darunter Python und R, sowie andere Datensprachen wie Julia und Scala. Außerdem lässt es sich ganz einfach mit einem Pip-Befehl installieren und du kannst es auch in deinem Browser ausprobieren, bevor du es installierst. 

Profis

• Es werden über 40 Programmiersprachen unterstützt.
• Bietet viele Funktionen, um deinen Arbeitsablauf zu personalisieren.

Nachteile

• Dazu musst du eine Software herunterladen.

3. Spyder

Spyder IDE. Bild vom Autor.

Spyder ist eine freie und quelloffene Umgebung, die für die Programmierung in Python entwickelt wurde. Das Tool verfügt über einige fortschrittliche Bearbeitungs-, Debugging- und Profiling-Tools, die das Programmieren in Python viel einfacher und effizienter machen. 

Der Editor verfügt zum Beispiel über eine Autovervollständigungsfunktion, Syntaxhervorhebung, horizontale und vertikale Aufteilung und andere Tools zur Steigerung der Kodiereffizienz. Das alles macht das Programmieren und Debuggen einfacher und anpassbarer. Das Tool verfügt außerdem über fortschrittliche Funktionen wie einen Variablen-Explorer, mit dem du die Variablen sehen kannst, die du mit deinem Code erstellt hast, und einen einfach zu bedienenden Plots-Explorer, mit dem du die von deinem Code erstellten Plots ansehen und speichern kannst.  

Spyder bietet auch andere Plugins an, um die Funktionalität der Software zu erweitern, darunter ein Notebook, ein Terminal und eine Prüfsoftware.  

Profis

• Es gibt viele erweiterte Funktionen und die Möglichkeit, die Oberfläche anzupassen. 
• Völlig kostenlos und quelloffen.
• Hat zusätzliche Plugins, um die Funktionalität des Tools zu erweitern.

Nachteile

• Unterstützt nur die Programmierung in Python.
• Es ist ein wenig fortgeschritten für neuere Programmierer.

4. Visual Studio

Visual Studio IDE. Bild vom Autor.

Visual Studio ist eine von Microsoft entwickelte IDE, die das Programmieren, Debuggen und die Zusammenarbeit erleichtern soll. Visual Studio ist eine fortschrittlichere IDE, die zusätzliche Funktionen für Programmierer wie Compiler, Code-Vervollständigungstools, grafische Design-Tools und andere hilfreiche Entwicklungsfunktionen bietet. All diese Funktionen machen das Programmieren und Debuggen schneller und einfacher. 

Visual Studio gibt auch Tipps, wenn du bestimmten Code schreibst, z. B. beim Definieren einer Funktion, was es zu einem großartigen Lernwerkzeug für Anfänger macht. Diese IDE funktioniert auf Windows, Mac und Linux und unterstützt die meisten Programmiersprachen.

Profis

• Hat viele erweiterte Funktionen für Programmierer, um effizient Code zu schreiben.
• Bietet Tipps und Anregungen, die für weniger erfahrene Kodierer/innen hilfreich sind. 
• Unterstützt eine Vielzahl von Funktionen für die Zusammenarbeit.

Nachteile

• Unterstützt nur die Programmierung in Python.
• Erfordert eine Software-Installation.

5. Google Colab

Google Colab IDE. Bild vom Autor.

Google Colaboratory ist die cloudbasierte Notebook-Umgebung von Google. Colab ist in die Google-Produktsuite integriert und du kannst ganz einfach damit anfangen, wenn du ein Google-Konto hast. Du kannst Daten aus deinem Google Drive-Konto und aus anderen Quellen wie Github in Colab-Notizbücher importieren. 

Colab ist auch in der Community für maschinelles Lernen sehr beliebt und ermöglicht es dir, die Cloud-Hardware von Google, einschließlich GPUs und TPUs, zu nutzen, um maschinellen Lerncode auszuführen, unabhängig davon, wie leistungsfähig dein eigener Computer ist. Du kannst Colab-Notizbücher auch mit anderen teilen, ähnlich wie eine Google Doc-Datei, so dass es einfach ist, deine Arbeit zu teilen. Außerdem unterstützt es über 40 Programmiersprachen, darunter Python, R und Scala.

Profis

• Es werden über 40 Programmiersprachen unterstützt.
• Kostenlos und einfach mit einem Google-Konto einzurichten.
• Du erhältst kostenlosen Zugang zu Google-Hardware, sodass du bei rechenintensiven Projekten nicht auf die Hardware deines eigenen Computers angewiesen bist.
• Einfacher Austausch von Code und Zusammenarbeit.
• Online verfügbar, ohne Softwareinstallation.

Nachteile

• Wenn du die Internetverbindung unterbrichst oder eine Sitzung zu lange laufen lässt, kann das dazu führen, dass du den Arbeitsfortschritt verlierst und das Notizbuch neu starten musst (was bei ML- und KI-Modell-Trainingsnotizbüchern eine Weile dauern kann). 
• Hardware-Ressourcen und Leistung können ohne ein Premium-Abonnement begrenzt sein.

6. DataSpell

DataSpell IDE. Bild vom Autor.

DataSpell ist eine von Jetbrains entwickelte IDE und Notebook-Plattform, die speziell für Data Scientists entwickelt wurde. Es ist das neueste Tool auf dieser Liste und wurde Ende 2021 veröffentlicht. Sie haben eine integrierte Versionskontrolle, ein Terminal und ein Datenbank-Tool, mit dem du direkt in der IDE auf Datenbanken zugreifen kannst. 

DataSpell bietet außerdem Code-Vervollständigung, Variablen-Explorer, einen Debugger und SQL-Unterstützung. Es gibt auch Plugins, mit denen du die Oberfläche anpassen und weitere Funktionen hinzufügen kannst. DataSpell ist zwar etwas teurer, bietet aber viele Premium-Funktionen, wenn du eine starke Data Science IDE suchst. 

Profis

• Integrierte SQL- und Datenbankunterstützung.
• Speziell für Datenwissenschaftler entwickelt.
• Unterstützt erweiterte Programmierfunktionen für effizientere Arbeitsabläufe.

Nachteile

• Teuer und erfordert ein jährliches Abonnement.
• Erfordert eine Software-Installation.

Die besten IDEs für Data Science im Vergleich

Wir haben die Vor- und Nachteile der Tools, die wir in diesem Beitrag vorgestellt haben, in einer Tabelle zusammengefasst, damit du die richtige Data Science IDE für deine Bedürfnisse auswählen kannst.

Wir hoffen, dass dir diese Übersicht über die besten IDEs für Data Science gefallen hat, mit denen du heute arbeiten kannst. Wenn du schnell und ohne Installation mit einer IDE loslegen willst, solltest du dir DataLab ansehen.