De 10 beste data-analysesoftware voor data-analisten in 2026

De 9 beste data-analysesoftware

Met de bovenstaande factoren in gedachten volgt hier de lijst met de 9 beste tools voor data-analisten.

1. Python

Als nummer één in populariteitsindexen voor meerdere programmeertalen is Python onmisbaar voor data-analisten. Python is een open-source en uiterst veelzijdige programmeertaal met brede toepasbaarheid in de data science-sector en andere disciplines, zoals webontwikkeling en videogame-ontwikkeling. Je kunt meer lezen over waar Python voor wordt gebruikt in een apart artikel.

Python kan elke data science-taak uitvoeren. Dat komt vooral door het rijke ecosysteem aan bibliotheken. Met duizenden krachtige pakketten en een enorme gebruikerscommunity kan Python alle soorten bewerkingen uitvoeren, van datapreprocessing, visualisatie en statistische analyse tot het uitrollen van machine learning- en deep learning-modellen.

Door de eenvoudige en leesbare syntax wordt Python vaak gezien als een van de makkelijkste programmeertalen om te leren voor beginners.

Toch kunnen bij het verwerken van enorme hoeveelheden data andere talen en oplossingen, zoals Julia of Spark, betere prestaties en efficiëntie bieden dan Python.

Wil je uitgroeien tot Python-expert? DataCamp helpt je graag. In onze catalogus vind je veel Python-cursussen voor alle niveaus. Bekijk onze Data Analyst with Python Career Track en bereid je voor op je Python-leertraject.

2. R-programmeren

Hoewel R minder trending is dan Python, is het nog steeds een topoptie voor data-analisten. Vaak neergezet als de belangrijkste concurrent van Python, is het leren van een (of beide) van deze twee talen een cruciale stap om data-analist te worden. Bekijk onze vergelijking Python vs R voor meer details.

R is een open-source, domeinspecifieke taal die expliciet is ontworpen voor data science en geavanceerde computing. R is erg populair in finance en de academische wereld en is perfect voor datamanipulatie, -verwerking, -visualisatie, statistisch rekenen en machine learning.

R heeft een grote gebruikerscommunity en een enorme collectie gespecialiseerde bibliotheken voor data-analyse en machine learning. Enkele van de meest opvallende behoren tot de Tidyverse-familie, een verzameling data science-pakketten. Die omvatten dplyr voor datamanipulatie en het krachtige ggplot2, de standaardbibliotheek voor datavisualisatie in R.

In vergelijking met Python vinden beginners R soms lastiger en minder veelzijdig. Toch is R leren een uitstekende keuze als je nieuw bent in data science of je arsenaal wilt uitbreiden. Bekijk onze rijke catalogus met R-cursussen, waaronder onze populaire Introduction to R Course, om vandaag nog je skills aan te scherpen. Je kunt ook onze Data Analyst with R-carrièreroute volgen.

3. SQL

Een groot deel van de wereldwijde data wordt opgeslagen in databases. SQL (Structured Query Language) is een domeinspecifieke taal waarmee je met databases kunt communiceren, ze bewerken en er data uit kunt halen. Gedegen kennis van databases en SQL is een must als je data-analist wilt worden.

Met SQL kun je werken met verschillende relationele databases, waaronder populaire systemen als SQLite, MySQL en PostgreSQL.

Of je nu voor Python of R kiest om je data-analistreis te beginnen, je zou ook SQL moeten leren. Door de declaratieve, eenvoudige syntax is SQL veel makkelijker te leren dan andere talen en het zal je enorm helpen onderweg.

Toch kan het schrijven van geavanceerde SQL-queries lastig zijn, zeker bij grote en complexe databases, ook al oogt de SQL-syntax simpel en rudimentair.

Wil je met SQL aan de slag? Bekijk onze Data Analyst in SQL-carrièreroute om een querytovenaar te worden.

4. Julia

Ondanks dat het een relatief jonge taal is – ze werd pas in 2011 gelanceerd – heeft Julia de wereld van numerieke computing al flink verbaasd.

Julia is een nieuwe en spannende programmeertaal die vanaf de basis is bedacht als de ideale taal voor wetenschappelijk rekenen, machine learning en datamining. Julia bereikt dit door de snelheid van C, het algemene programmeervermogen van Python en de statistische kracht van R te combineren.

De afgelopen jaren wint Julia gestaag aan momentum, waarbij steeds meer dataprofessionals voor Julia kiezen in plaats van Python vanwege de verbluffende prestaties. Je kunt meer lezen over waar Julia voor wordt gebruikt in onze aparte gids.

Toch is Julia nog niet zo wijdverbreid als talen als Python en R. De community is kleiner en er zijn minder bibliotheken dan bij de belangrijkste concurrenten.

DataCamp werkt hard aan het updaten van de catalogus met nieuwe Julia-cursussen. Om te beginnen met deze rijzende ster in data science, bekijk onze Julia Fundamentals-skilltrack.

5. Excel

Microsoft Excel heeft weinig introductie nodig, want iedereen kent het. Een klassieke tool in data-analyse waarvan men de afgelopen decennia meermaals het einde voorspelde. Maar niets is minder waar. Ondanks de opkomst van flexibelere en krachtigere tools blijft Excel de go-to voor veel dagelijkse data-analysistaken.

Excel combineert krachtige mogelijkheden met een gebruiksvriendelijke interface, waardoor het perfect is voor ervaren data-analisten en minder technische gebruikers. Het is ook een geweldige tool dankzij de soepele integratie met de Microsoft BI-stack, inclusief Power BI.

Excel is specifiek ontworpen om toegankelijk en eenvoudig te zijn. Maar dat heeft een prijs: Excel is minder flexibel dan tools als Python of R, en sommige complexe operaties zijn niet zo rechttoe rechtaan.

Toch is Excel leren een slimme zet, want de kans is groot dat een deel van je werk als data-analist met Excelsheets te maken heeft. Bekijk onze catalogus, waar je cursussen vindt zoals Data Analysis in Excel, Data Preparation in Excel en Data Visualization in Excel.

6. Spark

Traditionele tools zoals Python of R kunnen tekortschieten bij enorme datasets. Voor datasets met miljoenen rijen op hoge snelheid heb je een andere set tools nodig, met geavanceerde technieken voor hoge prestaties.

Van deze oplossingen is Apache Spark waarschijnlijk de populairste. Spark is een platform voor clustercomputing. Spark laat je data en berekeningen verdelen over clusters met meerdere nodes (zie elke node als een aparte computer). Door je data op te splitsen wordt werken met zeer grote datasets makkelijker, omdat elke node slechts met een klein deel werkt.

Een belangrijk aspect van Spark is de integratie met andere data-analysesoftware, waaronder Python. PySpark is het Python-pakket dat de magie mogelijk maakt. Deze integraties maken het makkelijker voor data-analisten om met Spark te beginnen.

Wil je Spark leren? Onze Introduction to PySpark Course is een geweldige start,

7. Power BI

Power BI is een cloudgebaseerde business analytics-oplossing waarmee je verschillende databronnen kunt combineren, analyseren en presenteren via visualisaties, rapporten en dashboards.

Volgens het Gartner Magic Quadrant is Microsofts Power BI de marktleider in BI-oplossingen. Power BI maakt het eenvoudig om zowel binnen als buiten de organisatie op vrijwel elk apparaat toegang tot data te krijgen.

Tot de belangrijkste features van Power BI behoren:

• Directe koppeling met Excel en eenvoudige integratie met andere Microsoft-producten
• De mogelijkheid om data te comprimeren en inzichten te halen uit grote datasets
• Aanpasbaarheid met R en Python
• Gebruik van Power Query om data te importeren, filteren en transformeren
• Een adaptieve en gebruiksvriendelijke ervaring.

Net als bij Excel offert Power BI soms flexibiliteit op in naam van toegankelijkheid. Sommige operaties zijn lastig uit te voeren en functionaliteiten kunnen in bepaalde gebieden beperkt zijn. En ondanks de intuïtieve interface kan Power BI complex zijn, zeker in combinatie met andere verwante tools.

Elke aspirant-data-analist zou ten minste één BI-tool goed moeten beheersen. Power BI is zonder twijfel een van de beste kandidaten. DataCamp heeft volop materiaal, van onze Introduction to Power BI Course tot meer geavanceerde onderwerpen zoals onze Reports in Power BI Course.

8. Tableau

Opgericht in 2003 aan de Stanford University is Tableau een krachtige en populaire tool voor datavisualisatie waarmee je tegelijkertijd data uit meerdere bronnen kunt analyseren.

Tableau is een van de beste BI-tools in zijn klasse. Topbedrijven gebruiken het om inzichten te halen uit enorme hoeveelheden ruwe data. Dankzij het intuïtieve en krachtige platform kunnen zowel technische als niet-technische gebruikers visuele dashboards en werkbladen maken.

In veel opzichten biedt Tableau dezelfde mogelijkheden als Power BI. Toch wordt het beschouwd als een complexere tool voor beginners. Als je dus alleen eenvoudige grafieken wilt bouwen, kies je beter voor een minder complexe optie. Een belangrijk nadeel van Tableau is bovendien dat er geen gratis versie is, waardoor je een vrij kostbaar abonnement moet nemen om het te gebruiken.

Toch kiezen veel organisaties voor Tableau vanwege de unieke en krachtige mogelijkheden. Bekijk onze Introduction to Tableau Course en onze Creating Dashboard in Tableau Course om deze geweldige tool te ontdekken.

9. DataLab

Het werk van een data-analist zou niet mogelijk zijn zonder IDE’s (Integrated Development Environments). Deze codetools bieden krachtige, intuïtieve interfaces die het schrijven, debuggen en testen van je code makkelijker maken.

Er zijn veel populaire IDE’s, zoals JupyterLab of RStudio, maar we willen deze kans niet missen om je te vertellen over DataLabs eigen DataLab van DataCamp.

Ontworpen met datademocratisering in gedachten, is DataLab een waardevolle tool voor team­samenwerking en leren binnen organisaties in uiteenlopende sectoren.

Met de nieuwe AI Assistant wil DataLab data science nog toegankelijker en productiever maken voor gebruikers. Belangrijke features van de AI Assistant zijn de knop "Fix Error", die niet alleen codefouten corrigeert, maar ze ook uitlegt, zodat gebruikers leren en dezelfde fouten vermijden.

De functie “Generate Code” laat je code genereren op basis van natuurlijke taal en beantwoordt kernvragen over een dataset. Daarnaast doet de AI Assistant slimme suggesties op basis van bestaande code en context, waardoor code schrijven slimmer en efficiënter wordt.

Beschikbaar in 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 gratis aan de slag met DataLab.

10. Google BigQuery

Google BigQuery is een volledig beheerde, serverloze datawarehouse-oplossing die schaalbare analyse van grote datasets mogelijk maakt. Het maakt deel uit van Google Cloud Platform en is ontworpen voor razendsnel query’en van grote hoeveelheden data.

BigQuery is vooral handig voor organisaties die enorme datasets snel en efficiënt willen analyseren zonder de onderliggende infrastructuur te hoeven beheren.

BigQuery is bijzonder waardevol voor bedrijven die met grootschalige data-analyse te maken hebben, vooral als ze al Google Cloud-services gebruiken. Houd er wel rekening mee dat kosten kunnen oplopen op basis van de hoeveelheid verwerkte data, dus het is belangrijk je queries efficiënt te beheren om kosten te optimaliseren.

Door deze tools aan je gereedschapskist toe te voegen, kun je een breder scala aan data-analytische taken aanpakken, zeker in gespecialiseerde domeinen of bij grootschalige dataverwerking.

Bekijk onze Introduction to BigQuery-cursus om meer te leren over deze geweldige tool. 

Toekomsttrends in data-analysesoftware

In de data science-industrie gaat alles razendsnel. Een kleine innovatie kan het technologielandschap volledig veranderen. Tools en oplossingen die vandaag mainstream lijken, kunnen morgen verouderen wanneer nieuwe technologieën met krachtige mogelijkheden op de markt komen.

Dat zien we duidelijk bij de AI-revolutie na de lancering van ChatGPT. Met hun indrukwekkende mogelijkheden veranderen ChatGPT en de vele andere generatieve AI-technologieën op basis van large language models razendsnel de manier waarop data science en softwareontwikkeling worden benaderd.

Deze tools worden al snel een essentieel onderdeel van de gereedschapskist van de data-analist. Het is dus cruciaal om ze te leren. Gelukkig ben je bij DataCamp aan het juiste adres. We werken hard aan eersteklas cursussen en materialen om je door de AI-revolutie te loodsen, waaronder onze populaire Generative AI Concepts Course en onze AI Essentials Skill Track.

Tot slot

Data-analist worden is een van de beste keuzes voor iedereen die geïnteresseerd is in data science. Het leren van de juiste data-analysesoftware is een centraal onderdeel van je reis. We wensen je een goede reis en hopen dat onze cursussen, tutorials, cheatsheets en ander materiaal je kunnen helpen.

Hier is een lijst met onze leeradviezen om te beginnen:

Data Analyst with Python

Deze track begint met de basis van de Python-programmeertaal voor data-analyse. Na de basis duik je dieper in data wrangling en datavisualisatietechnieken.

Je leert ook data te halen uit verschillende bronnen zoals het web, databases en JSON-bestanden. Tot slot geeft deze track een overzicht van technieken voor exploratieve data-analyse en verdiept de leerder zich in relationele databases en SQL-concepten.

Data Analyst with R

Deze track richt zich op de primaire skills die data-analisten nodig hebben die met R werken. Hij biedt uitgebreide content over de meest gebruikte R-pakketten, zoals tidyverse, ggplot en dplyr.

Net als de Python-track helpt de cursus bij het opbouwen van een gemiddeld begrip van vaardigheden zoals datasourcing, manipulatie en visualisatie.

Data Analyst with SQL

Deze carrièreroute helpt de leerder een diepgaand begrip te ontwikkelen van SQL Server, de concepten van relationele databases, hun ontwerp en prestatie-optimalisatie.