Die 6 besten Python-IDEs für Data Science im Jahr 2026

1. DataLab

DataLab ist das Cloud-Notizbuch von DataCamp, mit dem jeder Daten analysieren, zusammenarbeiten und Erkenntnisse mit seinem Team teilen kann. Mit DataLab kannst du sowohl Datenwissenschaft lernen als auch als eigenständige Notebook-Plattform tatsächlich Datenwissenschaft betreiben. Es gibt fertige Datensätze, mit denen du schnell loslegen und echte Daten analysieren kannst. 

DataLab hat auch Vorlagen, mit denen du schneller bei bestimmten Projekten loslegen kannst, und Funktionen für die Zusammenarbeit, die das Bearbeiten und Kommentieren von Projekten echt einfach machen. Wenn du DataLab benutzt, kannst du dich mit dem Data Warehouse deiner Organisation verbinden und Notizbücher mit deinem Datenteam teilen, so wie du es bei Google Docs machen würdest. DataLab läuft mit Python, R und SQL.

DataCamps DataLab-IDE. Bild vom Autor.

Vorteile

• Unterstützung für Python, R und SQL.
• Bietet einen kostenlosen Tarif und weitere Premium-Optionen.
• Integrierte Datensätze und Vorlagen, damit du schnell mit dem Programmieren loslegen kannst.
• Lade deine eigenen Daten hoch und verbinde dich mit dem Datenlager deines Unternehmens.
• Tolle Tools für die Zusammenarbeit und den Austausch von Code.
• Keine Installation nötig.

Nachteile

• Unterstützt nicht so viele Sprachen wie manche anderen IDEs.
• Man braucht eine Internetverbindung, um zu programmieren und auf Dateien zuzugreifen. 

2. JupyterLab-Notebook & Jupyter-Notebook

-Jupyter-Lab-Notebook-IDE. Bild vom Autor.

JupyterLab und Jupyter Notebook sind zwei der beliebtesten kostenlosen Notebook-Programme für die Datenwissenschaft. Beide sind Web-basierte Tools. Jupyter Notebook ist die erste Web-Notebook-App und super anfängerfreundlich mit einer einfachen, dokumentorientierten Oberfläche. 

JupyterLab ist die nächste Version dieser Software. Es bietet eine interaktive und modulare Entwicklungsumgebung, die das Einrichten eines personalisierten Arbeitsablaufs einfach macht. Du kannst JupyterLab für Arbeitsabläufe in den Bereichen Datenwissenschaft, wissenschaftliches Rechnen, computergestützter Journalismus und maschinelles Lernen nutzen.   

Jupyter kann über 40 Programmiersprachen, wie Python und R, und auch andere Datensprachen wie Julia und Scala. Die Installation ist mit einem einfachen pip-Befehl auch super einfach, und du kannst es vor der Installation auch mal in deinem Browser ausprobieren. 

Vorteile

• Unterstützt über 40 Programmiersprachen.
• Bietet viele Funktionen, um deinen Arbeitsablauf anzupassen.

Nachteile

• Du musst eine Software runterladen.

3. Spyder

e Spyder IDE. Bild vom Autor.

Spyder ist eine kostenlose und quelloffene Umgebung, die für die Programmierung in Python entwickelt wurde. Das Tool hat ein paar coole Bearbeitungs-, Debugging- und Profiling-Tools, die das Programmieren in Python echt einfacher und effizienter machen. 

Der Editor hat zum Beispiel eine Autovervollständigungsfunktion, Syntaxhervorhebung, horizontale und vertikale Teilung und andere Tools, die beim Programmieren helfen. All das macht das Programmieren und Debuggen einfacher und flexibler. Das Tool hat auch coole Funktionen wie einen Variablen-Explorer, mit dem du die Variablen checken kannst, die du mit deinem Code erstellt hast, und einen einfach zu bedienenden Plots-Explorer, um die von deinem Code erstellten Plots anzusehen und zu speichern.  

Spyder hat auch noch andere Plugins, die die Software noch besser machen, wie zum Beispiel ein Notizbuch, ein Terminal und Testsoftware.  

Vorteile

• Bietet viele erweiterte Funktionen und Möglichkeiten zur Anpassung der Benutzeroberfläche. 
• Völlig kostenlos und Open Source.
• Hat zusätzliche Plugins, um die Funktionen des Tools zu erweitern.

Nachteile

• Unterstützt nur Python-Programmierung.
• Für Programmieranfänger ist das ein bisschen zu fortgeschritten.

4. Visual Studio

Visual Studio IDE. Bild vom Autor.

Visual Studio ist eine von Microsoft entwickelte IDE, die das Programmieren, Debuggen und die Zusammenarbeit vereinfachen soll. Visual Studio ist eine fortgeschrittenere IDE, die Programmierern zusätzliche Funktionen wie Compiler, Tools zur Code-Vervollständigung, grafische Design-Tools und andere hilfreiche Entwicklungsfunktionen bietet. Diese Funktionen machen das Programmieren und Debuggen schneller und einfacher. 

Visual Studio gibt auch Tipps, wenn man bestimmten Code schreibt, wie zum Beispiel beim Definieren einer Funktion. Das macht es zu einem super Tool für Anfänger, um damit zu lernen. Diese IDE läuft unter Windows, Mac und Linux und unterstützt die meisten Programmiersprachen.

Vorteile

• Hat viele coole Funktionen, mit denen Programmierer effizient Code schreiben können.
• Bietet Tipps und Vorschläge, die für weniger erfahrene Programmierer nützlich sind. 
• Bietet viele Funktionen für die Zusammenarbeit.

Nachteile

• Unterstützt nur Python-Programmierung.
• Man muss eine Software installieren.

5. Google Colab

Google Colab IDE. Bild vom Autor.

Google Colaboratory ist Googles Cloud-basierte Notebook-Umgebung. Colab ist in die Google-Produktpalette eingebaut und du kannst ganz einfach loslegen, wenn du ein Google-Konto hast. Du kannst Daten aus deinem Google Drive-Konto und aus anderen Quellen wie Github in Colab-Notebooks importieren. 

Colab ist auch in der Machine-Learning-Community echt beliebt und lässt dich die Cloud-Hardware von Google nutzen, wie GPUs und TPUs, um Machine-Learning-Code auszuführen, egal wie stark dein eigener Computer ist. Du kannst Colab-Notebooks auch mit anderen teilen, ähnlich wie bei einer Google Doc-Datei, was die Weitergabe deiner Arbeit vereinfacht. Es unterstützt auch über 40 Programmiersprachen, darunter Python, R und Scala.

Vorteile

• Unterstützt über 40 Programmiersprachen.
• Kostenlos und einfach mit einem Google-Konto einzurichten.
• Du kannst kostenlos auf Google-Hardware zugreifen, sodass du dich bei rechenintensiven Projekten nicht auf die Hardware deines eigenen Rechners verlassen musst.
• Einfach, Code zu teilen und zusammenzuarbeiten.
• Online verfügbar, ohne dass du irgendwelche Programme installieren musst.

Nachteile

• Wenn die Internetverbindung abbricht oder du eine Sitzung zu lange laufen lässt, kannst du deine Arbeitsfortschritte verlieren und musst das Notebook neu starten (was bei Notebooks für ML- und KI-Modelltraining eine Weile dauern kann). 
• Ohne ein Premium-Abo können die Hardware-Ressourcen und die Leistung eingeschränkt sein.

6. DataSpell

-e DataSpell IDE. Bild vom Autor.

DataSpell ist eine IDE- und Notebook-Plattform von Jetbrains, die speziell für Datenwissenschaftler entwickelt wurde. Es ist das neueste Tool auf dieser Liste und kam Ende 2021 raus. Sie haben eine eingebaute Versionskontrolle, ein Terminal und ein Datenbank-Tool, um direkt in der IDE auf Datenbanken zuzugreifen. 

DataSpell hat auch Code-Vervollständigung, Variablen-Explorer, einen Debugger und SQL-Unterstützung. Es gibt auch Plugins, mit denen du die Benutzeroberfläche anpassen und mehr Funktionen hinzufügen kannst. DataSpell ist zwar nicht ganz billig, bietet aber jede Menge Premium-Features, wenn du auf der Suche nach einer starken IDE für Data Science bist. 

Vorteile

• Eingebaute SQL- und Datenbankunterstützung.
• Speziell für Datenwissenschaftler entwickelt.
• Bietet coole Programmierfunktionen für effizientere Arbeitsabläufe.

Nachteile

• Teuer und man braucht ein Jahresabo.
• Man muss eine Software installieren.

Die besten IDEs für Data Science im Vergleich

Wir haben die Vor- und Nachteile der Tools, die wir in diesem Beitrag vorgestellt haben, in der folgenden Tabelle zusammengefasst, um dir bei der Auswahl der richtigen Data-Science-IDE für deine Anforderungen zu helfen.

Wir hoffen, dir hat dieser Überblick über die besten IDEs für Data Science gefallen, mit denen du heute arbeiten kannst. Wenn du schnell mit einer IDE loslegen willst, ohne was installieren zu müssen, solltest du dir DataLab mal anschauen.