[Infographic] Landscape van data- en machinelearningtools

In 2022 is er een explosie en evolutie van data- en AI-tools. Deze infographic geeft een overzicht van het landschap van data- en machinelearningtools.

DataCamp Team

Bijgewerkt 2 okt 2026 · 5 min lezen

Verken met AI

ChatGPT Claude Perplexity

Data science en machine learning zijn populairder dan ooit. Met de groei van het vakgebied is ook het volledige spectrum aan tools voor professionals volwassen geworden.

Een welkome ontwikkeling is de opkomst van een grote verscheidenheid aan nieuwe tools, startups en complete categorieën die zich richten op het oplossen van specifieke problemen waar professionals en organisaties tegenaan lopen. In deze infographic geven we een overzicht van het landschap van tools voor data science en machine learning in 2022.

Voor een downloadbare versie van deze infographic, klik op de afbeelding hierboven.

Hieronder vind je een gedetailleerd overzicht van de tools die in de infographic hierboven worden genoemd.

Databeheer

Een grote sprong voorwaarts in de staat van tooling in de afgelopen jaren is de komst van veel tools waarmee professionals data beter kunnen beheren voor workflows in data science en machine learning. Dit varieert van tools voor synthetische datageneratie, waarmee je data kunt genereren, tot data-observabilitytools die datapijplijnen in productie monitoren, dataversiebeheer dat versiecontrole over data biedt, datapijplining- en orkestratietools waarmee je workflows kunt orkestreren, datacatalogi die de data van de organisatie ontsluiten voor gebruik, en meer.

Synthetische data

Data-observability

Dataversiebeheer

Datalabeling

Datapijplining

Data-orkestratie

Datacatalogi

End-to-end machinelearningplatforms

Machinelearningplatforms zijn hard op weg de norm te worden. Deze platforms bieden de mogelijkheid om end-to-end machine learning te doen, van featureverwerking tot en met deployment, waarbij sommige tools ook geautomatiseerde machine learning en deployment ondersteunen.

Modeling

Binnen het data-ecosysteem valt een scala aan tools, variërend van notebooks & IDE’s, pakketten en software voor data-analyse, datavisualisatie, feature stores voor het opslaan van features die in machine learning worden gebruikt, deep-learning- en machinelearningbibliotheken, bibliotheken voor hyperparameteroptimalisatie, tools voor modeldebugging, en meer.

Notebooks & IDE’s

Data-analyse

Datavisualisatie

Feature stores

Machinelearningframeworks

Deep-learningframeworks

Hyperparameteroptimalisatie

Uitlegbaarheid van modellen

Modeldebugging

Deployment

De afgelopen twee jaar zijn MLOps en het belang van het in productie brengen van machinelearningmodellen sterk in opkomst. Dit heeft de ontwikkeling en evolutie aangejaagd van tools waarmee professionals modellen kunnen verpakken tot applicaties, modellen in productie kunnen monitoren, experimenten op schaal kunnen tracken en modellen kunnen uitserveren naar productie.