Stars und Hidden Champions der Data-Science-Tools Python-basierte Tools für Datenwissenschaften

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Für Python existiert ein umfassendes Ökosystem an Data-Science-Tools. Der Nachteil einer so großen Kollektion besteht darin, dass die attraktivsten Tools manchmal leicht übersehen werden. Welche der Tools müssen Anwender kennen?

Die meisten Data Scientists schätzen die Performance der Python-Programmierung. Denn Python ist eine einfach zu erlernende, leicht zu debuggende, objektorientierte, Open-Source-Hochleistungssprache. Zudem bietet Python eine breite Palette leistungsstarker Bibliotheken und Frameworks, die umfangreiche Funktionen für die Datenmanipulation, -analyse und -modellierung bereitstellen.

Nahezu unverzichtbar sind dabei insbesondere die Data-Science-Tools. Sie helfen Data Scientists und Analysten nicht nur dabei, wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Beispielsweise dienen Data-Science-Tools auch zur Datenbereinigung, -manipulation, und -visualisierung.

Kriterien für die Auswahl von Data Science Tools

Für die Auswahl der Top-Tools sollte auf folgende wesentlichen Kriterien geachtet werden:

• Popularität und Akzeptanz: Tools mit großer Benutzerbasis und Community-Unterstützung verfügen über mehr Ressourcen und umfangreichere Dokumentationen. Beliebte Open-Source-Tools profitieren von kontinuierlichen Verbesserungen.

• Usability: Intuitive Arbeitsabläufe ohne umfangreiche Programmierung ermöglichen eine schnellere Prototypen-Erstellung und Analyse.

• Skalierbarkeit: Die Fähigkeit, große und komplexe Datensätze zu verarbeiten.

• End-to-End-Funktionen: Tools, die verschiedene Aufgaben wie Datenaufbereitung, Visualisierung, Modellierung, Bereitstellung und Inferenz unterstützen.

• Datenkonnektivität: Flexibilität bei der Verbindung mit verschiedenen Datenquellen und -formaten wie SQL, NoSQL-Datenbanken, APIs, unstrukturierten Daten etc.

• Interoperabilität: Nahtlose Integration mit anderen Tools.

Tools für Data Science

In der Folge wollen wir einige der Top-Tools vorstellen und skizzieren:

Seaborn

Das Data-Science-Tool Seaborn ist eine Bibliothek zur Datenvisualisierung, die auf Matplotlib aufbaut. Sie verfügt über eine Reihe gut gestalteter Standard-Themen und ist besonders nützlich bei der Arbeit mit Pandas DataFrames. Mit Seaborn lassen sich schnell und einfach klare und ausdrucksstarke Visualisierungen erstellen.

Pandas

Die Pandas-Bibliothek ermöglicht nahtlose Datenbereinigungen, -manipulationen, -analysen und Feature-Engineerings in Python. Es ist die von Data Scientists am häufigsten verwendete Bibliothek für alle Arten von Aufgaben. Beispielsweise auch für die Datenvisualisierung.

Pytorch

Das sehr flexible und quelloffene Pytorch-Framework für maschinelles Lernen (ML) wird häufig zur Entwicklung neuronaler Netzwerkmodelle verwendet. Es bietet Modularität und ein riesiges Ökosystem an Tools für die Verarbeitung verschiedener Datentypen wie Text, Audio, Bild und Tabellendaten. Mit GPU- und TPU-Unterstützung lässt sich das Modelltraining um das Zehnfache beschleunigen.

MLFlow

MLFlow ist eine Open-Source-Plattform von Databricks zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Sie verfolgt Experimente, verpackt Modelle und stellt sie bereit, wobei die Reproduzierbarkeit gewahrt bleibt. Sie ist außerdem mit der Verfolgung von LLMs kompatibel und unterstützt sowohl eine Befehlszeilen-Schnittstelle als auch grafische Benutzeroberfläche. Sie bietet außerdem API für Python, Java, R und REST.

PyCaret

Die Open-Source-Bibliothek PyCaret wurde für maschinelles Lernen mit wenig Code designt, die den gesamten maschinellen Lernprozess vereinfacht. Sie bietet eine Reihe von Vorverarbeitungs-, Feature-Engineering-, Modelltrainings- und Evaluierungsfunktionen, die die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen mit minimalem Code erleichtern.

scikit-learn

Die Python-Bibliothek scikit-learn wurde für das maschinelle Lernen entwickelt und bietet eine konsistente Schnittstelle zu gängigen Algorithmen, einschließlich Regression, Klassifizierung, Clustering und Dimensionsreduzierung. Sie ist auf Performance optimiert und wird von Data Scientists häufig verwendet.

Jupyter

Mit den beliebten Open-Source-Webanwendungen JupyterLab und Jupyter Notebook können Data Scientists gemeinsam nutzbare Dokumente erstellen. In diesen lassen sich Live-Code, Visualisierungen, Gleichungen und Texterklärungen kombinieren. Ideal für explorative Analysen, Kooperationen und Berichte.

Optuna

Das Hyperparameter-Optimierungsframework Optuna hat die Suche nach den besten Hyperparametern von Modellen für maschinelles Lernen automatisiert. Es nutzt Bayes'sche Optimierung und andere Algorithmen, um den Hyperparameterraum effizient zu erkunden und optimale Konfigurationen zu finden. Optuna lässt sich gut in beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn integrieren.

Dask

Die flexible Parallel-Computing-Bibliothek Dask erlaubt eine skalierbare und verteilte Datenverarbeitung. Sie ermöglicht zudem die Arbeit mit großen Datensätzen, die nicht in den Speicher passen, indem sie parallelisierte Versionen bekannter Python-Datenstrukturen wie Arrays, Datenrahmen und Algorithmen für maschinelles Lernen bereitstellt. Dask lässt sich nahtlos in beliebte Bibliotheken wie NumPy, Pandas und scikit-learn integrieren.

Streamlit

Die Open-Source-Bibliothek Streamlit dient der Erstellung interaktiver Webanwendungen zur Datenvisualisierung und -exploration. Damit kann der Anwender mit nur wenigen Codezeilen benutzerdefinierte Webschnittstellen erstellen und so seine Data-Science-Projekte einfacher teilen und präsentieren. Streamlit unterstützt Live-Updates, interaktive Widgets und intuitive Layouts und bietet so eine effiziente Möglichkeit, datengesteuerte Apps zu erstellen und bereitzustellen.

Vaex

Die Hochleistungsbibliothek Vaex steht für eine verzögerte, externe Datenverarbeitung und Visualisierung. Sie kann große Datensätze effizient verarbeiten, indem sie die Daten in Blöcken verarbeitet. Dadurch eignet sie sich für die Arbeit mit Datensätzen, die im Prinzip zu groß für den Speicher sind. Vaex lässt sich nahtlos in Pandas integrieren, sodass der Anwender vertraute Syntax und Operationen nutzen kann.

Tableau

Das kommerzielle Tableau ermöglicht intuitive interaktive Datenvisualisierungen und Dashboards, die Erkenntnisse aus Daten in großem Umfang gewinnen. Mit Tableau können Anwender eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenquellen herstellen, die Daten für die Analyse bereinigen und vorbereiten und anschließend umfangreiche Visualisierungen wie Diagramme, Grafiken und Karten erstellen. Die Software ist auf Usability ausgelegt und ermöglicht es sogar nicht-technischen Anwendern, Berichte und Dashboards ganz einfach per Drag-and-Drop zu erstellen.

RapidMiner

Die End-to-End-Plattform RapidMiner von Altair erlaubt erweiterte Analysen zum Erstellen von maschinellem Lernen und Datenpipelines, die einen visuellen Workflow-Designer zur Optimierung des Prozesses bietet. Von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung bietet RapidMiner alle erforderlichen Tools zur Verwaltung jedes Schritts des ML-Workflows. Der visuelle Workflow-Designer im Kern von RapidMiner ermöglicht es Anwendern, mühelos Pipelines zu erstellen, ohne Code schreiben zu müssen.

ChatGPT und andere LLMs

Generative Künstliche Intelligenz kann Data Analysts bei verschiedenen Aufgaben unterstützen, wie z.B. Python-Code zu generieren und auszuführen sowie vollständige Analyseberichte zu erstellen. ChatGPT beispielsweise ist mit einer Vielzahl von Plugins ausgestattet, die für Forschung, Experimente, Mathematik, Statistik, Automatisierung und Dokumentenprüfung äußerst nützlich sein können. Zu den bemerkenswertesten Funktionen gehören DallE-3 (Bildgenerierung), Browser mit Bing und ChatGPT Vision (Bilderkennung).

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