De 5 beste AI-tools voor data science in 2026

De beste AI-tools voor data science

De weg vinden in het enorme landschap aan AI-tools die de data-sciencesector zijn binnengedrongen kan overweldigend zijn. Met hun unieke mogelijkheden en toepassingen hebben deze tools traditionele werkwijzen veranderd en automatisering, precisie en sterkere voorspellende kracht in de data-analyseketen gebracht.

Zal AI programmeurs vervangen? Zoals we in ons aparte artikel verkennen, lijkt dat onwaarschijnlijk. Het kan echter wel een verschuiving in werkpraktijken betekenen, waarbij zulke tools onderdeel worden van geoptimaliseerde workflows. 

Hier zijn enkele van de beste AI-tools die vandaag beschikbaar zijn: 

1. ChatGPT

Ontwikkeld door OpenAI en Microsoft, en eind 2022 voor het eerst publiekelijk uitgebracht, verraste ChatGPT de wereld met zijn unieke vermogen om mensachtige tekst van allerlei soorten te genereren: code, gedichten, essays op universitair niveau, samenvattingen van documenten en grappen. De lijst met mogelijkheden die ChatGPT biedt is eindeloos, en daarom is het nu de snelst groeiende webapplicatie ooit, met 100 miljoen gebruikers in slechts twee maanden. 

GPT-4, de nieuwste, veiligere en krachtigere versie van ChatGPT, heeft al ongelooflijke mijlpalen bereikt en menselijk prestatieniveau laten zien op diverse professionele en academische benchmarks. Ook stelt het ontwikkelaars in staat om applicaties en diensten te bouwen via de GPT4-API en een abonnement genaamd ChatGPT Plus.

Op het gebied van data science zijn de mogelijkheden van ChatGPT eindeloos, van projectplanning, data-analyse en datapreprocessing tot modelselectie, hyperparameter-tuning en het ontwikkelen van webapplicaties. ChatGPT kan dataprofessionals helpen de tijd die ze aan coderen besteden te verkorten, zodat ze zich kunnen richten op complexere en creatievere vraagstukken. 

Wil je meer weten over het potentieel van ChatGPT, bekijk dan onze tutorial over het gebruik van ChatGPT voor data-scienceprojecten. Wil je zelf aan de slag met de AI-tool, dan raden we je ook onze cursus Introduction to ChatGPT aan, en onze uitgebreide cheat sheet met ChatGPT-prompts voor data science, met meer dan 60 voorbeelden van ChatGPT in de praktijk voor data science.

2. Google Gemini

Na de release van ChatGPT vroegen veel mensen zich af wat Google zou doen om het vermeende existentiële bedreiging door Microsoft aan te pakken. Microsoft heeft ChatGPT al geïntegreerd in Bing, zijn eigen zoekmachine.

Google liet niet lang op zich wachten. In februari 2023 kondigde het de release aan van een nieuwe generatieve AI-tool genaamd Bard AI, aangedreven door Google's taalmodel LaMDA. Bard moest de concurrentie aangaan met ChatGPT, maar de verschillen tussen beide AI-tools waren in het begin duidelijk.

Vanaf 2026 is Bard hernoemd tot Gemini en voorzien van flinke updates, met verbeteringen in codegeneratie, integratie met Google-diensten en toegang tot realtime data. Hoewel Bard aanvankelijk achterliep op ChatGPT, heeft Gemini snel terrein gewonnen en is het een sterk alternatief voor taken in data science. Vooral Bard's vermogen om realtime data van het web op te halen is erg nuttig voor tijdgevoelige analyses.

3. Hugging Face

Een van de meest levendige gebieden binnen data science is deep learning. AI-tools zoals ChatGPT en Bard worden aangedreven door complexe modellen die kunstmatige neurale netwerken heten, en meer specifiek door een nieuwe generatie neurale architectuur genaamd transformers. 

Transformers trainen is een uitdagende taak die inhoudt dat je de juiste hoeveelheid data moet vinden en opslaan, en de nodige rekenkracht moet regelen om het model te trainen en te draaien. Dit is kostbaar en tijdrovend, en daardoor voor de meesten niet haalbaar. Hier komt Hugging Face in beeld. 

Hugging Face is een AI-community en platform dat AI wil democratiseren door dataprofessionals toegang te geven tot meer dan 170.000 voorgetrainde modellen op basis van een state-of-the-art transformerarchitectuur. Daarnaast biedt Hugging Face bijna 30.000 datasets en gelaagde API's (ook wel pipelines genoemd) waarmee dataprofessionals met de modellen kunnen werken en inferentie kunnen uitvoeren met wereldklasse AI-bibliotheken zoals PyTorch en TensorFlow. En dat allemaal zonder je zorgen te hoeven maken over opslag- of trainingskosten.

De voorgetrainde modellen van Hugging Face worden veel gebruikt voor taken zoals sentimentanalyse, named entity recognition en tekstclassificatie. Daarnaast biedt Hugging Face AutoTrain, waarmee gebruikers het trainen van modellen op eigen datasets kunnen automatiseren zonder diepgaande technische expertise, wat tijd en middelen bespaart.

Benieuwd naar transformers en Hugging Face? Bekijk dan zeker onze tutorial Introduction to Using Transformers and Hugging Face.

4. GitHub Copilot

Een van de grootste pluspunten van AI-modellen van de volgende generatie is dat je ze kunt fine-tunen op specifieke data en er applicaties bovenop kunt bouwen via API's. Een goed voorbeeld, met onvoorspelbare implicaties voor data science en de IT-sector in het algemeen, is GitHub Copilot. 

GitHub Copilot is een programmeerassistent die coders autocomplete-suggesties geeft. Gebouwd op het OpenAI-model Codex kunnen ontwikkelaars Copilot gebruiken terwijl ze code schrijven, of via eenvoudige prompts in natuurlijke taal die Copilot vertellen wat de code moet doen. 

Copilot is capabel in talloze codetaken en vaardig in een dozijn populaire programmeertalen, zoals Python, Go en JavaScript. Het opent de deur naar een nieuw, democratischer manier van programmeren, waar het ironisch genoeg niet langer verplicht is om te kunnen coderen. 

Een nadeel, en mogelijk een belemmering voor massale adoptie, is dat er tot nu toe geen gratis versie van GitHub Copilot beschikbaar is.  

Hoewel GitHub Copilot is een krachtig hulpmiddel, zorgen alternatieven zoals Tabnine en Codeium ook voor opschudding in het AI-ondersteund programmeren. Deze tools ondersteunen autocomplete en codegeneratie in meerdere talen, waardoor ontwikkelaars meer opties hebben afhankelijk van hun specifieke behoeften of budget.

5. DataLab AI Assistant

DataCamp heeft onlangs een AI-assistent geïntroduceerd in zijn populaire data-sciencenotebook, DataLab. Ontworpen met datademocratisering in het achterhoofd, kreeg DataLab aanvankelijk tractie onder lerenden die portfolio's opbouwden voor hun data-sciencecarrière. Gaandeweg is het uitgegroeid tot een waardevolle tool voor teamcollaboratie en organisatiebrede learning in verschillende sectoren.

Met de nieuwe AI Assistant wil DataLab data science nog toegankelijker en productiever maken voor gebruikers. Belangrijke functies van de AI Assistant zijn de knop "Fix Error", die niet alleen codefouten corrigeert maar ze ook uitlegt, zodat gebruikers kunnen leren en fouten kunnen vermijden. Met de functie “Generate Code” kun je code genereren op basis van vragen in natuurlijke taal en kernvragen over een dataset beantwoorden. Daarnaast geeft de AI Assistant slimme suggesties op basis van bestaande code en context, waardoor code schrijven slimmer en efficiënter wordt.

Beschikbaar op zowel gratis als betaalde DataLab-abonnementen belooft de AI Assistant een naadlozere integratie in de toolstack van moderne data scientists, zodat iedereen die met data werkt beter onderbouwde beslissingen kan nemen. Je kunt het hier uitproberen!  

Conclusie

We hopen dat je dit artikel met plezier hebt gelezen. Het zijn spannende tijden om dataprofessional te zijn. De sector staat op de rand van disruptie door de massale adoptie van generatieve AI-tools. Het is nog te vroeg om te weten hoe data science er over een paar jaar uitziet. De enige zekerheid is dat het slim is om aangehaakt en up-to-date te blijven. 

Naarmate AI-tools zich blijven ontwikkelen, zal het data-sciencelandschap nog meer disruptieve trends zien, waaronder vooruitgang in autoML en LLMOps. Deze trends beloven niet alleen datavoorbewerking en modelselectie te automatiseren, maar ook het beheer en de fine-tuning van grote taalmodellen, waardoor de technische overhead voor data scientists verder afneemt.

Wij bij DataCamp werken hard om nuttige informatie en materiaal te bieden om deze ongekende tijden het hoofd te bieden. Bekijk de volgende materialen en maak je klaar voor de toekomst:

• Ga aan de slag met ChatGPT in onze cursus Introduction to ChatGPT.
• Download deze handige cheat sheet met ChatGPT-prompts voor data science.
• Luister naar deze podcastepisode over How ChatGPT and GPT-3 Are Augmenting Workflows om te begrijpen hoe ChatGPT je bedrijf kan helpen.
• Tutorial over de Whisper-API 
• Begin met AI leren bij DataCamp