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Beste 40 Datenwissenschaft-Tools - 2025

Xero.AI ,WisBot ,wesupplyAI ,Tredence ,Text2SQL.AI ,Synthace ,One Connect Solution ,Spatial.ai ,Roe AI ,QueryCraft , sind die besten bezahlten/free Datenwissenschaft-Tools.

Ausgezeichnet*

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme kombiniert, um Wissen und Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren. Es umfasst verschiedene Techniken aus Mathematik, Statistik, Informatik und Informationstechnologie, um große Datenmengen zu analysieren und Muster, Korrelationen und Trends aufzudecken. Data Science hat in den letzten Jahren aufgrund des exponentiellen Wachstums von Daten, die von Unternehmen, sozialen Medien und IoT-Geräten generiert werden, erheblich an Bedeutung gewonnen.

Datenwissenschaft Einblicke

  • India Verkehr 1.1M
  • United States Verkehr 2.2M
  • United Kingdom Verkehr 432.9K
  • Korea Verkehr 161
  • Egypt Verkehr 72.4K
  • Kenya Verkehr 75.9K
  • Brazil Verkehr 75.5K
  • Germany Verkehr 11.6K
  • Australia Verkehr 6.1K
  • Canada Verkehr 316.3K
  • Pakistan Verkehr 185.3K
  • Italy Verkehr 48
  • Taiwan Verkehr 14
  • Turkey Verkehr 980
  • France Verkehr 21.3K
  • Vietnam Verkehr 7.3K
  • Switzerland Verkehr 2K
  • Sweden Verkehr 2K
  • Netherlands Verkehr 5.2K
  • Russia Verkehr 55.8K
  • Kazakstan Verkehr 1.5K
  • Japan Verkehr 122
  • Mexico Verkehr 1.4K
  • United Arab Emirates Verkehr 41
  • Saudi Arabia Verkehr 120
  • Durchschnitt Verkehr 228.9K
40 Tools

Datenwissenschaft hat bereits über 40 AI-Tools.

9.2M Gesamtmonatliche Besucher

Datenwissenschaft präsentiert bereits über 9.2M Benutzerbesuche pro Monat.

2 Tools mit Verkehr über 1M

Datenwissenschaft gibt es bereits mindestens 2 AI-Tools mit mehr als einer Million monatlichen Benutzerbesuchen.

Was sind die Top 10 AI-Tools für Datenwissenschaft?

Kernfunktionen Preis Anleitung
Mito

Mito ist ein Tool, mit dem Tabellendaten bearbeitet und Python-Code generiert wird.

Lyzr

Lyzr ist eine Erkenntnisplattform, die KI-gesteuerte Empfehlungen zur Steigerung des Wachstums bietet.

Um Lyzr zu verwenden, verbinden Sie einfach Ihre Daten, entweder lokal oder aus einem zentralen Data Lake. Die Plattform bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche mit leistungsstarken Data-Science- und generativen KI-Funktionen. Keine Programmierung ist erforderlich. Sobald Sie verbunden sind, können Sie sofort auf Hunderte von vorab erstellten Erkenntnissen zugreifen. Unser Team von Experten kann Sie durch das Produkt führen und Ihnen helfen, schnell zu starten.

Athena

Data-Science-Plattform mit KI-Agent.

Verbinden Sie Athena mit Ihrer Datenbank, arbeiten Sie mit Ihrem Team zusammen, um maßgeschneiderte Workflows zu erstellen und nutzen Sie die Co-Pilot- und Auto-Pilot-Modi für autonome Ausführung.

Best AI Jobs

Führende Stellenbörse für KI mit über 2000 Stellenangeboten für Rollen wie Ingenieure und Entwickler im Bereich KI.

Um Die besten KI-Jobs zu nutzen, besuchen Sie einfach die Website und durchsuchen Sie die verfügbaren Stellenangebote. Sie können nach spezifischen Stellentiteln oder Standorten suchen. Sobald Sie eine interessante Stelle gefunden haben, klicken Sie darauf, um die Details und den Bewerbungsprozess anzuzeigen.

Byterat - Battery Data Platform

Byterat ist eine Cloud-Plattform, die maschinelles Lernen nutzt, um Batterieforschungslabors zu transformieren.

Um Byterat zu verwenden, buchen Sie einfach eine Demo beim Produkttechnikteam. Die Plattform automatisiert die Datenbereinigung, synchronisiert Labordaten in Echtzeit und verkürzt die Zeit von den Daten zur Erkenntnis. Sie deckt verborgene Muster zwischen Batteriedesign und -leistung auf und ermöglicht es den Benutzern, Experimentergebnisse frühzeitig vorherzusagen. Byterat bietet auch eine vollständige Nachvollziehbarkeit jedes Batterietests.

clickworker

KI-Schulungsdaten und Datenverwaltungsdienste

Nutzen Sie das Crowdsourcing-Prinzip mit der Kraft von über 6 Millionen Clickworkern

CodePal

CodePal ist eine Plattform, die Programmierhilfen und Tools für Entwickler zur Verbesserung ihres Entwicklungsprozesses bietet.

Um CodePal zu verwenden, geben Sie einfach Wörter oder Beschreibungen des Codes, den Sie generieren möchten, in das Textfeld ein. Wählen Sie die Programmiersprache oder Technologie aus, in der Sie den Code generieren möchten. Das KI-gesteuerte Tool generiert dann den Code, basierend auf Ihrer Eingabe. Sie können auch andere Tools und Hilfen auf der Plattform nutzen, um Code zu analysieren, zu überprüfen, zu vereinfachen und zu visualisieren sowie andere Aufgaben zu erledigen.

Streamlit

Streamlit ermöglicht die Erstellung und Bereitstellung von Webanwendungen für Data Science und Machine Learning.

Um Streamlit zu nutzen, müssen Sie es über pip installieren und dann ein Python-Skript mit der gewünschten Funktionalität erstellen. Anschließend können Sie das Skript mit dem Befehl 'streamlit run' ausführen, der einen Webbrowser öffnet und Ihre Anwendung anzeigt.

Daetama

Daetama ist eine Plattform für die Datenvorbereitung, die umfassende Ressourcen und Kurse bietet.

Um Daetama zu nutzen, melden Sie sich einfach auf der Website für ein Konto an. Sobald Sie registriert sind, können Benutzer durch die verfügbaren Kurse und Ressourcen stöbern, sich für die gewünschten einschreiben und in ihrem eigenen Tempo lernen. Daetama bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und interaktive Lernmaterialien, um den Lernprozess zu erleichtern.

Data Science Kit

Data Science bei einem festen monatlichen Tarif.

Um das Data Science Kit zu nutzen, abonnieren Sie eines unserer Mitgliedschaftspläne. Nach der Anmeldung können Sie unbegrenzte Data Science Anfragen über unsere Plattform stellen. Unser Netzwerk von Experten-Data-Scientists bearbeitet Ihre Anfragen und liefert hochwertige Lösungen innerhalb weniger Arbeitstage. Sie können mit unserem Team über vereinfachte und meetingsfreie Kanäle kommunizieren. Wir legen Wert auf Aufgabenverwaltung, so dass Sie Ihre Anforderungen priorisieren und den Fortschritt verfolgen können. Zusätzlich haben Sie uneingeschränkten Teamzugriff, sodass Ihr gesamtes Team Datenanfragen stellen und auf dem Laufenden bleiben kann.

Neueste Datenwissenschaft AI-Websites

  • Xero.AI

    Xero.AI ist eine Plattform ohne Programmierung für KI, die ein einfaches Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen ermöglicht.

    AI-Produktbeschreibungs-Generator KI-Bilderkennung Kein-Code&Niedriger-Code KI-Datenanalyse
  • WisBot

    Ein KI-gesteuerter Assistent für Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure, der Unterstützung von Datenanalyse bis hin zum maschinellen Lernen bietet.

    AI Code-Assistent
  • wesupplyAI

    wesupplyAI bietet maschinelles Lernen als Abonnement an und ermöglicht Unternehmen den Zugang zur KI-Technologie ohne Einstellung eines Data-Science-Teams.

    KI-API-Design

Datenwissenschaft Kernfunktionen

Datensammlung und Datenverarbeitung

Explorative Datenanalyse

Statistische Modellierung und maschinelles Lernen

Datenvisualisierung und Kommunikation

  • Für wen eignet sich Datenwissenschaft?

    Ein Einzelhandelsunternehmen analysiert die Kaufhistorie von Kunden, um personalisierte Produkte zu empfehlen.

    Ein Gesundheitsdienstleister prognostiziert das Risiko von Patienten-Rückübernahmen auf der Grundlage von medizinischen Aufzeichnungen und demografischen Daten.

    Eine Finanzinstitution erkennt betrügerische Transaktionen mithilfe von Anomalieerkennungsalgorithmen.

  • Wie funktioniert Datenwissenschaft?

    {if isset($specialContent.how)}

    Ein Einzelhandelsunternehmen analysiert die Kaufhistorie von Kunden, um personalisierte Produkte zu empfehlen.. Ein Gesundheitsdienstleister prognostiziert das Risiko von Patienten-Rückübernahmen auf der Grundlage von medizinischen Aufzeichnungen und demografischen Daten.. Eine Finanzinstitution erkennt betrügerische Transaktionen mithilfe von Anomalieerkennungsalgorithmen.

    {/if]
  • Vorteile von Datenwissenschaft

    Datengesteuerte Entscheidungsfindung

    Aufdecken versteckter Muster und Erkenntnisse

    Verbesserung der betrieblichen Effizienz und Kostensenkung

    Verbesserung der Kundenerfahrung und Personalisierung

    Betrugserkennung und Risikomanagement

Häufig gestellte Fragen zu Datenwissenschaft

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um Data Scientist zu werden?
Data Scientists benötigen eine Kombination aus Programmierung, Statistik, maschinellem Lernen und Fachkenntnissen. Beherrschung von Sprachen wie Python oder R, Kenntnisse in statistischen Konzepten und Vertrautheit mit maschinellen Lernalgorithmen sind essenziell.
Was ist der Unterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen?
Data Science ist ein breiteres Feld, das den gesamten Datenverarbeitungs-Lebenszyklus umfasst, einschließlich Datensammlung, -verarbeitung, -analyse und -visualisierung. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich von Data Science, der sich auf den Aufbau von Modellen zur Vorhersage oder Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten konzentriert.
Was sind einige gängige Data-Science-Tools und -Technologien?
Zu den beliebten Data-Science-Tools gehören Python-Bibliotheken (NumPy, Pandas, Scikit-learn), die R-Programmiersprache, SQL-Datenbanken, Apache Hadoop, Apache Spark und Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI.
Wie kann Data Science Unternehmen dabei helfen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen?
Data Science ermöglicht Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Durch Nutzung von Erkenntnissen aus Daten können Unternehmen neue Chancen identifizieren, zielgerichtete Marketingkampagnen erstellen und innovative Produkte und Dienstleistungen entwickeln.
Was sind die ethischen Aspekte in Data Science?
Der Schutz von Daten, Sicherheit und verantwortungsbewusste Datenverwendung sind wichtige ethische Aspekte. Data Scientists müssen die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO sicherstellen, erforderliche Einwilligungen einholen und sensible Informationen schützen. Voreingenommenheit und Fairness in Algorithmen und Modellen müssen ebenfalls berücksichtigt werden, um diskriminierende Ergebnisse zu vermeiden.
Wie ist der zukünftige Ausblick für Data Science?
Der Bedarf an Data-Science-Experten wird in den kommenden Jahren voraussichtlich erheblich wachsen. Da Organisationen zunehmend auf datengesteuerte Erkenntnisse angewiesen sind, wird die Anwendung von Data Science in verschiedenen Branchen ausgeweitet. Aufstrebende Technologien wie Deep Learning, Edge Computing und Quantencomputing werden das Feld der Data Science weiter vorantreiben.

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