Beste Tools für Data Scientists: Der ultimative Software-Stack für 2025

Alteryx ist eine umfassende Desktop-Plattform für Datenanalyse und Prozessautomatisierung. Sie ermöglicht es Data Scientists und Analysten, Daten schnell zu bereinigen, zusammenzuführen und zu analysieren – ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.

Anaconda ist eine Open-Source-Distribution der Programmiersprachen Python und R, die für groß angelegte Datenverarbeitung, prädiktive Analysen und wissenschaftliches Computing entwickelt wurde. Sie vereinfacht Paketverwaltung, Abhängigkeitsauflösung und Umgebungs-Deployment für Data Scientists, Forscher und Entwickler.

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum programmatischen Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows, was sie für die Orchestrierung von Datenpipelines in der Data Science unverzichtbar macht.

Apache Hadoop ist ein Open-Source-Software-Framework für zuverlässige, skalierbare, verteilte Speicherung und Verarbeitung sehr großer Datensätze über Cluster von Standardhardware hinweg.

Apache Kafka ist eine leistungsstarke, quelloffene, verteilte Event-Streaming-Plattform, die für hochperformante Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen entwickelt wurde und damit unverzichtbar für Data-Science-Workflows ist.

Apache Spark ist eine schnelle, einheitliche Analytics-Engine, die für die Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Sie bietet High-Level-APIs in Java, Scala, Python und R mit integrierten Modulen für SQL, Streaming, maschinelles Lernen (MLlib) und Graph-Verarbeitung (GraphX).

Eine moderne, unternehmensreife, quelloffene Business-Intelligence- und Datenvisualisierungs-Webanwendung, die für schnelle Datenexploration und Analyse entwickelt wurde.

D3.js (Data-Driven Documents) ist eine kostenlose, quelloffene JavaScript-Bibliothek zur Erstellung dynamischer, interaktiver und hochgradig anpassbarer Datenvisualisierungen in Webbrowsern mit SVG, HTML und CSS.

Databricks ist eine einheitliche, offene Data Analytics Plattform, die auf Apache Spark basiert und für Data Scientists, Data Engineers und Business Analysten eine kollaborative Lakehouse-Architektur bietet, um Innovationen zu beschleunigen.

Dataiku ist eine kollaborative, End-to-End Data Science Plattform, die Datenerkundung, -aufbereitung, maschinelles Lernen und Deployment für Teams aller Größen vereinheitlicht.

Docker ist die führende Container-Plattform, mit der Data Scientists Anwendungen, Bibliotheken, Abhängigkeiten und Umgebungen in portable Container verpacken können. Dies gewährleistet Reproduzierbarkeit und Konsistenz über alle Phasen der Entwicklung, des Testens und des Produktiveinsatzes hinweg.

Eine Enterprise MLOps-Plattform, die darauf ausgelegt ist, die Entwicklung und Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen zu beschleunigen und gleichzeitig Teamzusammenarbeit zu fördern und vollständige Reproduzierbarkeit im gesamten Data-Science-Lebenszyklus sicherzustellen.

Git ist ein kostenloses, Open-Source, verteiltes Versionskontrollsystem, das für moderne Data Science unerlässlich ist. Es ermöglicht effizientes Tracking von Code, Daten und Machine-Learning-Experimenten und erleichtert Zusammenarbeit und Reproduzierbarkeit.

GitHub ist die weltweit führende Plattform für Softwareentwicklung und Versionskontrolle und bietet Data Scientists essentielle Tools zur Verwaltung von Code, zur Kollaboration bei Machine-Learning-Projekten, zur Experimentverfolgung und zum Deployment von Modellen.

GitLab ist eine komplette, einzige Anwendungs-DevOps-Plattform, die integrierte Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines, MLOps-Tools und Projektmanagement bietet, speziell entwickelt, um Workflows für Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieure zu optimieren.

Google Colab ist eine kostenlose, cloudbasierte Jupyter-Notebook-Umgebung für maschinelles Lernen und Data Science, die kostenlosen Zugang zu Rechenressourcen wie GPUs und TPUs bietet.

Great Expectations ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die für Data Scientists und Ingenieure entwickelt wurde, um Daten zu validieren, zu dokumentieren und zu profilieren, die Qualität sicherzustellen und die Kommunikation zwischen Teams zu verbessern.

H2O.ai ist eine Open-Source, verteilte In-Memory-Machine-Learning-Plattform, die lineare Skalierbarkeit und Unterstützung für weit verbreitete statistische und Machine-Learning-Algorithmen bietet.

Jupyter Notebook ist eine kostenlose, quelloffene Webanwendung zum Erstellen und Teilen von Dokumenten, die ausführbaren Code, formatierten Text, Gleichungen, Diagramme und Visualisierungen enthalten. Damit ist es die ideale interaktive Rechenumgebung für Data Science, maschinelles Lernen und wissenschaftliche Forschung.

Kaggle ist die weltweit größte Online-Community und Plattform für Data Scientists und Machine-Learning-Praktiker und bietet Datensätze, Wettbewerbe, kollaborative Notebooks und Bildungsressourcen.

Keras ist eine High-Level-Neural-Networks-API, geschrieben in Python, entwickelt für schnelles Experimentieren mit Deep Learning. Sie läuft nahtlos auf TensorFlow, CNTK oder Theano und ist damit eine Top-Wahl für Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieure.

Eine Open-Source-Datenanalyse-, Reporting- und Integrationsplattform, die visuelle Programmierung durch modulare Datenpipelining für Data Science und Analyse ermöglicht.

Looker ist eine moderne Business-Intelligence- und Datenanalyseplattform, die es Data Scientists und Analysten ermöglicht, durch eine leistungsstarke Modellierungsschicht und interaktive Dashboards in Echtzeit Geschäftserkenntnisse zu erkunden, zu analysieren und zu teilen.

Matplotlib ist eine umfassende, Open-Source Python-Bibliothek zur Erstellung hochwertiger statischer, animierter und interaktiver 2D- und 3D-Datenvisualisierungen und Plots.

Metabase ist eine Open-Source-Business-Intelligence- und Datenvisualisierungsplattform, die Data Scientists und Analysten befähigt, über eine intuitive Oberfläche Fragen an ihre Daten zu stellen, interaktive Dashboards zu erstellen und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen zu teilen – ohne umfangreiche Programmierkenntnisse.

MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um den Machine-Learning-Lebenszyklus zu optimieren, einschließlich Experimentierung, Reproduzierbarkeit, Deployment und einer zentralen Modell-Registry.

MongoDB ist eine führende quelloffene, plattformübergreifende dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die darauf ausgelegt ist, unstrukturierte und semi-strukturierte Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren, was sie zu einem wesentlichen Werkzeug für moderne Data Scientists macht.

MySQL ist ein leistungsstarkes, quelloffenes relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) auf SQL-Basis, ideal für Data Science, Webanwendungen und skalierbare Datenanalyseprojekte.

NumPy ist das grundlegende Open-Source-Paket für numerisches und wissenschaftliches Rechnen in Python. Es bietet Unterstützung für große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen sowie eine umfangreiche Sammlung hochrangiger mathematischer Funktionen, um effizient mit diesen Arrays zu arbeiten.

Pandas ist eine schnelle, leistungsstarke, flexible und einfach zu bedienende Open-Source-Bibliothek für Datenanalyse und -manipulation, die für die Programmiersprache Python entwickelt wurde.

Plotly ist eine umfassende Open-Source-Grafikbibliothek zur Erstellung interaktiver, publizierfähiger Datenvisualisierungen online, mit dedizierten Bibliotheken für Python, R, Julia, JavaScript und MATLAB.

PostgreSQL ist ein leistungsstarkes, quelloffenes objektrelationales Datenbanksystem, das für seine Zuverlässigkeit, SQL-Konformität und erweiterte Funktionen bekannt ist, die für moderne Data-Science-Workflows unerlässlich sind.

Microsoft Power BI ist eine umfassende Suite von Business-Analytics-Tools, die es Data Scientists und Analysten ermöglicht, Daten zu visualisieren, Erkenntnisse im gesamten Unternehmen zu teilen und sie in eine App oder Website einzubetten.

PyCharm ist eine professionelle Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die speziell für die Python-Programmierung optimiert ist und robuste, integrierte Tools für Data Science, wissenschaftliches Rechnen und Machine-Learning-Workflows bietet.

PyTorch ist ein Open-Source-Machine-Learning-Framework, das auf der Torch-Bibliothek basiert. Es bietet eine flexible, pythonische Deep-Learning-Plattform, die den Weg von der Forschung zur Produktion beschleunigt. Es wird für seine dynamischen Berechnungsgraphen und intuitive Benutzeroberfläche geschätzt.

Qlik Sense ist eine umfassende Datenanalyse- und Business-Intelligence-Plattform, die für Data Scientists und Analysten entwickelt wurde. Sie ermöglicht Self-Service-Datenvisualisierung, die Erstellung geführter Analyseanwendungen und eingebettete Analysefähigkeiten.

RapidMiner ist eine umfassende Data-Science-Plattform, die eine integrierte Umgebung für Datenaufbereitung, Machine Learning, Deep Learning, Text Mining und Predictive-Model-Deployment bietet.

Redash ist eine Open-Source-Business-Intelligence- und Datenvisualisierungsplattform, die sich mit beliebigen Datenquellen verbindet und es Teams ermöglicht, Datenabfragen durchzuführen, zu visualisieren und gemeinsam an datenbasierten Erkenntnissen zu arbeiten.

RStudio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die speziell für die Programmiersprache R entwickelt wurde und eine umfassende Suite von Werkzeugen für statistische Berechnungen, Datenanalyse und grafische Visualisierung bereitstellt.

SAS ist eine umfassende Desktop-Software-Suite für fortgeschrittene statistische Analysen, Business Intelligence, Datenmanagement und Predictive Analytics, die breit von Enterprise-Data-Scientists und Analysten genutzt wird.

Scikit-learn ist eine kostenlose, quelloffene Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Sie bietet einfache und effiziente Werkzeuge für Data Mining und Datenanalyse, baut auf NumPy, SciPy und Matplotlib auf und umfasst verschiedene Algorithmen für Klassifikation, Regression, Clustering und mehr.

Seaborn ist eine Python-Datenvisualisierungsbibliothek auf Basis von Matplotlib. Sie bietet eine High-Level-deklarative Schnittstelle zum Erstellen ansprechender und informativer statistischer Grafiken und ist damit ein unverzichtbares Werkzeug für Data Scientists und Analysten.

IBM SPSS Statistics ist eine umfassende Software-Suite für statistische Datenanalyse, die breit in der akademischen Forschung, Gesundheitsanalytik und kommerziellen Marktforschung eingesetzt wird.

SQLite ist eine weit verbreitete, serverlose, eigenständige SQL-Datenbank-Engine, die als C-Bibliothek implementiert ist. Sie ist die perfekte eingebettete Datenbank für Data Scientists, Analysten und Entwickler, die mit lokalem Datenspeicher, Prototyping und Anwendungsentwicklung arbeiten.

Streamlit ist ein Open-Source Python-Framework, das es Data Scientists und Machine Learning Ingenieuren ermöglicht, schnell interaktive Webanwendungen für Datenvisualisierung, Modell-Exploration und Dashboard-Erstellung zu entwickeln und bereitzustellen – ohne Kenntnisse in Front-End-Webentwicklung.

Tableau ist eine branchenführende Software für Datenvisualisierung und Business Intelligence, die es Data Scientists und Analysten ermöglicht, aus komplexen Datensätzen interaktive, teilbare Dashboards zu erstellen.

Eine End-to-End-Open-Source-Plattform für Machine Learning, die ein umfassendes Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen zum Erstellen, Trainieren und Implementieren von ML-Modellen bietet.

Trifacta ist eine intelligente Data Wrangling- und Vorbereitungsplattform, die maschinelles Lernen nutzt, um Data Scientists beim Erkunden, Bereinigen und Strukturieren vielfältiger, unordentlicher Daten für Analysen zu unterstützen.

Ein kostenloser, quelloffener Code-Editor von Microsoft, optimiert für Data Science mit integriertem Debugging, Git-Integration und einem riesigen Marktplatz für Erweiterungen für Python, R, Jupyter Notebooks und maschinelles Lernen.

Weights & Biases (W&B) ist eine umfassende Machine-Learning-Plattform, die Data Scientists und ML-Ingenieuren hilft, Experimente zu verfolgen, Daten und Modelle zu versionieren, Ergebnisse zu visualisieren und effektiv in Teams zusammenzuarbeiten, um den Modellentwicklungszyklus zu beschleunigen.